Project heidevergrassing

Vergraste heide

Eén van de gevolgen van de depositie van stikstof is dat onze heidevegetaties snel worden overwoekerd door grassen zoals pijpenstrootje, gewoon struisgras en bochtige smele. Zij hebben door de grotere beschikbaarheid van stikstof een voordeel en groeien sneller en uitbundiger dan de struikheide- en dopheideplanten.

Heidevergrassing op de Veluwe
Heidevergrassing op de Veluwe. Bron © Omroep Gelderland

Door hun uitgestrektheid is het voor een beheerder erg lastig om een compleet beeld te krijgen van de mate van vergrassing in het gebied. Elke beheerder heeft wel een globaal beeld – Elke beheerder heeft wel een globaal beeld – maar voor een effectief beheer is een vlakdekkend overzicht echt noodzakelijk. Veldwerk kost veel tijd en inspanning en ook zou het handig zijn om deze informatie jaarlijks te verversen. Dan zijn ook de resultaten van herstelmaatregelen beter te volgen. Verschillende beheerders hebben ook heideterreinen verspreid door het gehele land. Zij willen weten hoe het herstelbeheer verloopt in al hun terreinen. Remote Sensing is een manier om dit in beeld te brengen.

Het remote sensing experiment

Idealiter is het model net zo goed als een vegetatiekartering op basis van veldwerk. Dit betekent dat het model voor minstens 80% overeenkomt met de veldvalidatie.

Voor dit experiment is gekeken naar pijpenstrootje, gewoon struisgras en bochtige smele, andere grassoorten tellen we niet als vergrassing. Wanneer een gebied voor meer dan 50% bedekt is met de genoemde grassoorten, noemen we dit gebied vergrasd. Als deze bedekking minder is dan 50%, noemen we dit niet-vergrasd.

De volgende karteringen zijn gebruikt voor het trainen van het model:
Gebied:Kartering uitgevoerd in:Aantal hectare:
Dwingelderveld20176582
Kempen2017113
Groote Peel20163713
Drents Friese Wold20153839
Mandefjild2015581
Garderen20181653
Kootwijk20171650
Veluwe20164352
Drentsche Aa20166129

Resultaten

  • Als we de werking van het model vergelijken met de veldvalidaties, komt deze dicht in de buurt van de gestelde eisen voor een aantal gebieden. Deze techniek biedt dus goede potenties om een vlakdekkend beeld te krijgen – niet alleen over één gebied – maar alle heidegebieden in geheel Nederland.
  • Voordeel is ook dat de manier van beoordelen uniform en transparant is. De beoordeling wordt niet beïnvloed door omstandigheden in het veld.
  • De methodiek is wel afhankelijk van kalibratievlakken die in het veld worden opgenomen door experts. Wellicht dat drone-technologie hier behulpzaam kan zijn. Daarmee kunnen grotere vlakken sneller worden gekalibreerd om te kunnen worden ingezet in het model.
  • Beheermaatregelen zoals maaien en chopperen worden door het model opgemerkt. Nu hoeft het maaien of chopperen van een vlak niet noodzakelijk te betekenen dat het vlak ook niet meer vergrasd is. Het gras kan terug groeien. Dit is gezamenlijk besproken en vastgesteld dat, als het gras op dit moment dood is, het model het terecht kan classificeren als niet vergrasd. Wanneer het wel terug groeit, zal het model het vlak weer als vergrasd aanmerken.
  • Een verbeterpunt is dat op dit moment het model vormen van opslag als niet vergrasd ziet. Vergrassing in gebieden met opslag wordt door het huidige model dus niet herkend.
  • Het model is minder goed in het herkennen van de tussenvorm tussen totaal niet vergrasd, en volledig vergrasd.
  • Het model ziet bijvoorbeeld een vlak met veel schapengras aan voor “vergrasd”. Hoewel schapengras inderdaad een grassoort is, behoort deze niet tot onze definitie van vergrassing. Het model meer trainen om de verschillende grassoorten en tussenvormen te leren herkennen.

 

Meer informatie over het project heidevergrassing
Getrokken door: Provincie Fryslân, provincie Drenthe, provincie Noord-Brabant en BIJ12.
Uitgevoerd door: Ilionx
Afgesloten: Juni 2021
Voor informatie: Neem contact op met BIJ12 via mail of telefoonnummer 085 – 486 22 22.
Lees ook meer informatie op Ellipsis Drive