Landschaftsperspektiven der Nutzer

Die vorliegende Arbeit macht Vorschläge zur Einbindung der Öffentlichkeit in Planungsbestrebungen vor Ort, wobei vor allem Methoden empirischer Sozialforschung und deren Anwendbarkeit in landschaftsplanerischen Vorhaben näher betrachtet werden. Hiermit finden insbesondere Wertezuweisungen durch die Bürger stärkere Berücksichtigung. Es wird angenommen, dass, um eine zukunftsweisende Landschaftsplanung zu etablieren, Planer und Fachleute lernen müssen, wie die lokale Bevölkerung ihre Umwelt wahrnimmt und empfindet und welche Ideen sie für die zukünftige Entwicklung der Landschaft haben. Als empirische Grundlage werden Fallstudien aus Bad Soden am Taunus, Hamburg-Wilhelmsburg und Kassel-Rothenditmold präsentiert und verglichen. Rothenditmold und Wilhelmsburg zeichnen sich durch hohe Einwohneranteile mit Migrationshintergrund aus, weisen relativ hohe Arbeitslosenquoten auf und sind als soziale Brennpunkte bekannt – zumindest für Außenstehende. Beide Stadtteile versuchen ihr Image aufzuwerten. In Wilhelmsburg wird dieses Vorhaben in die großräumigen Veränderungen eingebunden, die von verschiedenen Hamburger Großprojekten ausstrahlen. In Rothenditmold ist vor allem Eigeninitiative durch den Stadtteil selbst gefragt. In Bad Soden gibt es ebenfalls viele Menschen mit ausländischen Wurzeln. Sie gehören allerdings mehrheitlich der gesellschaftlichen Mittel- und Oberschicht an. Bad Soden verfügt über ein insgesamt positives Image, das aller kulturellen Veränderungen zum Trotz beibehalten werden soll. Entsprechende Initiativen gehen hier ebenfalls von der Gemeinde selbst aus. An allen Standorten hat es drastische Landschaftsveränderungen und speziell deren Erscheinung gegeben. Bad Soden und Wilhelmsburg haben dabei Teile ihres vormals ländlichen Charakters zu bewahren, während in Rothenditmold vor allem Zeugnisse aus der Zeit der Industrialisierung erhalten sind und den Ort prägen. Die Landschaften haben jeweils ihre einzigartigen Erscheinungen. Zumindest Teile der Landschaften ermöglichen eine Identifikation, sind attraktiv und liefern gute Erholungsmöglichkeiten. Um diese Qualitäten zu bewahren, müssen sie entsprechend gepflegt und weiter entwickelt werden. Dazu sind die Interessen und Wünsche der Bewohner zu ermitteln und in Planungen einzuarbeiten. Die Arbeit strebt einen Beitrag zur Lebensraumentwicklung für und mit Menschen an, die mittels ausgewählter Methoden der empirischen Sozialforschung eingebunden werden. Dabei wird gezeigt, dass die vorgestellten und erprobten Methoden sinnvoll in Projekte der Landschaftsplanung eingebunden werden können. Mit ihnen können ergänzende Erkenntnisse zum jeweiligen Landschaftsraum gewonnen werden, da sie helfen, die kollektive Wahrnehmung der Landschaft durch die Bevölkerung zu erfassen, um sie anschließend in Planungsentwürfe einbinden zu können. Mit der Untersuchung wird in den drei vorgestellten Fallstudien exemplarisch erfasst, welche Elemente der Landschaft für die Bewohner von besonderer Bedeutung sind. Darüber hinaus lernen Planer, welche Methoden zur Ermittlung emotionaler Landschaftswerte verfügbar sind und auf welcher Ebene der Landschaftsplanung sowie bei welchen Zielgruppen sie eingesetzt werden können. Durch die Verknüpfung landschaftsplanerischer Erfassungsmethoden mit Methoden der empirischen Sozialwissenschaft (Fragebogen, Interviews, „Spaziergangsinterviews“, gemeinsame Erarbeitung von Projekten bis zur Umsetzung) sowie der Möglichkeit zur Rückkoppelung landschaftsplaneri-scher Entwürfe mit der Bevölkerung wird eine Optimierung dieser Entwürfe sowohl im Sinne der Planer als auch im Sinne der Bürger erreicht. Zusätzlich wird die Wahrnehmung teilnehmender Bevölkerung für ihre Umwelt geschärft, da sie aufgefordert wird, sich mit ihrer Lebensumgebung bewusst auseinander zu setzen. Die Ergebnisse dieser Untersuchung sind Beitrag und Beleg zu der Annahme, dass ergänzende Methoden in der Landschaftsplanung zur stärkeren Interessenberücksichtigung der von Planung betroffenen Menschen benötigt werden. Zudem zeigen die Studien auf, wie man dem planungsethischen Anspruch, die Öffentlichkeit einzubeziehen, näher kommt. Resultat sind eine bessere Bewertung und Akzeptanz der Planungen und das nicht nur aus landschaftsplanerisch-fachlicher Sicht. Landschaftsplaner sollten ein Interesse daran haben, dass ihre Entwürfe ernst genommen und akzeptiert werden. Das schaffen sie, wenn sie der Bevölkerung nicht etwas aufplanen, sondern ihnen entsprechende Einflussmöglichkeiten bieten und Landschaft mit ihnen gemeinsam entwickeln.

Digital image analysis as a tool to estimate legume contributions in legume-grass swards

Summary: Productivity and forage quality of legume-grass swards are important factors for successful arable farming in both organic and conventional farming systems. For these objectives the botanical composition of the swards is of particular importance, especially, the content of legumes due to their ability to fix airborne nitrogen. As it can vary considerably within a field, a non-destructive detection method while doing other tasks would facilitate a more targeted sward management and could predict the nitrogen supply of the soil for the subsequent crop. This study was undertaken to explore the potential of digital image analysis (DIA) for a non destructive prediction of legume dry matter (DM) contribution of legume-grass mixtures. For this purpose an experiment was conducted in a greenhouse, comprising a sample size of 64 experimental swards such as pure swards of red clover (Trifolium pratense L.), white clover (Trifolium repens L.) and lucerne (Medicago sativa L.) as well as binary mixtures of each legume with perennial ryegrass (Lolium perenne L.). Growth stages ranged from tillering to heading and the proportion of legumes from 0 to 80 %. Based on digital sward images three steps were considered in order to estimate the legume contribution (% of DM): i) The development of a digital image analysis (DIA) procedure in order to estimate legume coverage (% of area). ii) The description of the relationship between legume coverage (% area) and legume contribution (% of DM) derived from digital analysis of legume coverage related to the green area in a digital image. iii) The estimation of the legume DM contribution with the findings of i) and ii). i) In order to evaluate the most suitable approach for the estimation of legume coverage by means of DIA different tools were tested. Morphological operators such as erode and dilate support the differentiation of objects of different shape by shrinking and dilating objects (Soille, 1999). When applied to digital images of legume-grass mixtures thin grass leaves were removed whereas rounder clover leaves were left. After this process legume leaves were identified by threshold segmentation. The segmentation of greyscale images turned out to be not applicable since the segmentation between legumes and bare soil failed. The advanced procedure comprising morphological operators and HSL colour information could determine bare soil areas in young and open swards very accurately. Also legume specific HSL thresholds allowed for precise estimations of legume coverage across a wide range from 11.8 - 72.4 %. Based on this legume specific DIA procedure estimated legume coverage showed good correlations with the measured values across the whole range of sward ages (R2 0.96, SE 4.7 %). A wide range of form parameters (i.e. size, breadth, rectangularity, and circularity of areas) was tested across all sward types, but none did improve prediction accuracy of legume coverage significantly. ii) Using measured reference data of legume coverage and contribution, in a first approach a common relationship based on all three legumes and sward ages of 35, 49 and 63 days was found with R2 0.90. This relationship was improved by a legume-specific approach of only 49- and 63-d old swards (R2 0.94, 0.96 and 0.97 for red clover, white clover, and lucerne, respectively) since differing structural attributes of the legume species influence the relationship between these two parameters. In a second approach biomass was included in the model in order to allow for different structures of swards of different ages. Hence, a model was developed, providing a close look on the relationship between legume coverage in binary legume-ryegrass communities and the legume contribution: At the same level of legume coverage, legume contribution decreased with increased total biomass. This phenomenon may be caused by more non-leguminous biomass covered by legume leaves at high levels of total biomass. Additionally, values of legume contribution and coverage were transformed to the logit-scale in order to avoid problems with heteroscedasticity and negative predictions. The resulting relationships between the measured legume contribution and the calculated legume contribution indicated a high model accuracy for all legume species (R2 0.93, 0.97, 0.98 with SE 4.81, 3.22, 3.07 % of DM for red clover, white clover, and lucerne swards, respectively). The validation of the model by using digital images collected over field grown swards with biomass ranges considering the scope of the model shows, that the model is able to predict legume contribution for most common legume-grass swards (Frame, 1992; Ledgard and Steele, 1992; Loges, 1998). iii) An advanced procedure for the determination of legume DM contribution by DIA is suggested, which comprises the inclusion of morphological operators and HSL colour information in the analysis of images and which applies an advanced function to predict legume DM contribution from legume coverage by considering total sward biomass. Low residuals between measured and calculated values of legume dry matter contribution were found for the separate legume species (R2 0.90, 0.94, 0.93 with SE 5.89, 4.31, 5.52 % of DM for red clover, white clover, and lucerne swards, respectively). The introduced DIA procedure provides a rapid and precise estimation of legume DM contribution for different legume species across a wide range of sward ages. Further research is needed in order to adapt the procedure to field scale, dealing with differing light effects and potentially higher swards. The integration of total biomass into the model for determining legume contribution does not necessarily reduce its applicability in practice as a combined estimation of total biomass and legume coverage by field spectroscopy (Biewer et al. 2009) and DIA, respectively, may allow for an accurate prediction of the legume contribution in legume-grass mixtures.