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Bei der Klassierung der M2S-Daten nach der Maximum-Likelihood Methode
mit dem interaktiven Bildinterpretationssystem IBIS konnten Kleinseggen-
rieder und Streuwiesen am Hang, die durch Quellhorizonte in der horizon-
tal gelagerten Molasse sehr feucht bleiben und erst im Herbst geschnitten
werden, klar abgegrenzt werden. Zur Klassierung waren vor allem die
Kanäle des reflektierenden und thermalen Infrarot von Bedeutung, während
eine Clusteranalyse zeigte, dass Differenzierungen im sichtbaren Bereich
ungenügend sind.
Im Prinzip ist es auch möglich in Fettwiesen (pflanzensoziologische Ordnung:
Arrhenatheretalia) auf Grund der Pflanzenvergesellschaftung Aussagen über
die mittlere Feuchte des Bodens zu machen. Aber hier kommt der Einfluss
der Bewirtschaftung (Mahd und Düngung) dermassen stark zum Tragen,
dass der Faktor Bodenfeuchte nur unzuverlässig aus dem ökologischen Ge-
füge herauszuarbeiten wäre. Zudem werden diese Unterschiede direkt und
indirekt durch das Relief stark überprägt.
Quantitative Bodenfeuchtebestimmung
An zwei Messstellen wird die Global- und die Reflexstrahlung in Fünf-Mi-
nuten-Werten registriert. Um die eingestrahlte Energie auf die Hangnei-
gungen und -richtungen umzurechnen, wurde ein digitales Geländemodell
verwendet (SCHAEDLER). Für jede 50m x 50m Rasterfläche kann mit Hil-
fe des Computerprogramms DISMO neben Neigung und Azimut, die Sonnen-
scheindauer und die eingestrahlte Energie (aufgeteilt in direkte und diffuse)
von Sonnenaufgang bis zu einem bestimmten Zeitpunkt berechnet werden
(Abb. 1)(ESCHER 1977, SEIDEL 1976). Im Thermalkanal der M2S-Daten kann
die Strahlungstemperatur fiir die entsprechenden 50m Raster ermittelt wer-
den. Auf diese Weise lässt sich die Beziehung zwischen der Einstrahlung
und der Erwärmung der Fläche bestimmen. Für eine homogene Oberfläche
wäre die Abhängigkeit eindeutig definierbar. Die Korrelation für die
Rasterflächen im Rietholzbach ergibt aber einen Koeffizienten r von we-
niger als 0.4. Die Reststreuung muss zusätzlich erklärt werden.
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