Auswertung von Terrestrischen Laserscan (TLS)-Daten – Positionserkennung der Bäume anhand der Stamminformation.

Kombination moderner
Sensor­technologien zur optimierten Ressourcen­bewertung im Wald

Im FORSENSE-Projekt werden mit terrestrischem Laser­scanning und Drohnen in einer modernen Forst­inventur zwei hoch­moderne Technologien kombiniert, mit denen bisher nicht messbare Informationen zum Wald erhoben werden können. Durch die algorithmische Umsetzung in eine Software sollen der Präzisions­forst­wirtschaft von morgen hoch­genaue Daten zu Baum­dimensionen, Waldstruktur und möglichen Holz­sortimenten im Wald zur Verfügung gestellt werden. Das Projekt wird im Rahmen der Förder­initiative KMU-innovativ  durchgeführt. Die Initiative unterstützt kleine und mittlere Unternehmen bei der Entwicklung innovativer Technologien und Dienstleistungen für eine verbesserte Ressourcen- und Energie­effizienz.

Arbeitsziele

Die Arbeitsziele im FORSENSE-Projekt dienen der methodischen Entwicklung und Implementierung eines Software-Prototypen. Im einzelnen sind dies die:

1. Automatische Erkennung von Einzelbäumen aus TLS- und Drohnendaten.
2. Kombination von luft- und bodengestützten Sensordaten zur exakten Verortung von individuellen Bäumen.
3. Automatische Extraktion von Einzelbaum-Hauptachsen (Stamm und Äste) bis zur Derbholzgrenze aus TLS-Daten.
4. Beispielhafte Kalibrierung luftgestützter Einzelbaumallomitrien mittels TLS-Daten, um flächendeckende Informationen über die Forstprodukte (Sortimente) im Wald ableiten zu können.

• 01.01.2017 - 31.12.2018

• Martin Jacobs

• SCIMOND Wissenschaftliche Dienstleistungen

• Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)