Inventuren und Forstmanagement
FVA BW/Kranefeld
Versuchsfläche im Wald
Der Themenbereich Inventuren und Forstmanagement beschäftigt sich mit der automatisierten Erfassung von forstlichen Parametern, die traditionelle, terrestrische Inventurverfahren (Betriebsinventur und Forsteinrichtung) ergänzen sollen. Dafür werden Satellitendaten, vom Flugzeug oder der Drohne aufgenommene multispektrale Luftbilder und Laserdaten (LiDAR) verarbeitet. Je nach Datengrundlage werden dabei verschiedene Auswertungen durchgeführt. Sie finden Anwendung im Waldnaturschutz, beispielsweise zur Erkennung von Lücken und Totholzbeständen (siehe auch Monitoring von Waldstrukturen).
Schwerpunkte
FVA BW/Kranefeld
KI-basierte Einzelbaumsegmentierung mit Klassifikation. Blau = Laubbaum, Rot = Nadelbaum. Hintergrund: normalisiertes digitales Oberflächenmodell (nDOM) erstellt im Rahmen des Projektes Five3D
- Automatisierte Baumarten- und Totholzerkennung
- Berechnung des Holzvorrats und CO2-Speichers
- Erstellung von Strukturkarten für den Wald
- Erkennung von Überhältern bzw. lockeren Althölzern
- Automatisierte Einzelbaumerkennung
- Berechnung von Kronenmetriken und Dominanz
- Monitoring ausgewählter Flächen
Aktuelle Projekte
Five3D – Fernerkundung für innovative Verfahren des Waldstrukturmonitorings
FVA BWFernerkundung für innovative Verfahren des Waldstrukturmonitorings (Five3D) ist ein Pilotprojekt zur drohnengestützten Erfassung struktureller forstlicher Parameter. Hierbei soll die Verknüpfung eines Light Detection and Ranging Sensors (LiDAR) und einer Multispektral-Kamera (MS) erprobt und mit automatisierten Deep Learning Algorithmen auf Einzelbaumebene ausgewertet werden.
Laufzeit: Juli 2022 - April 2024
Leitung: Dr. Petra Adler
Mitarbeitende: Eva Kranefeld
VorratAktuell
Im Projekt VorratAktuell wird die baden-württemberg-weite Vorrats- und Biomassekarte aus den Vorgängerprojekten InFE und InFE2.0, welche Informationen aus luftbildbasierten Höhendaten und Inventurdaten abgeleitet haben, weiterentwickelt. Neben der Implementierung neuer Inventurdaten aus Bundeswaldinventur (BWI) und Betriebsinventur (BI) werden neue statistische Algorithmen getestet, Biomassemodelle für verschiedene Baumarten angepasst und neue Eingangsparameter untersucht. Der Fokus liegt hier vor allem auf der Entwicklung der Vorratsschätzung auf Bestandesebene. In enger Zusammenarbeit mit der Forstdirektion des RP Freiburg (Ref. 85) wird die Anwendbarkeit der Daten in der Praxis, unter anderem der Forsteinrichtung, optimiert.
Laufzeit: Dezember 2023 - Dezember 2026
Leitung: Dr. Petra Adler, Dr. Melanie Kirchhöfer
Mitarbeitende: Philipp Eisnecker
Abgeschlossene Projekte
InFE2.0 – Information aus der Fernerkundung für die Forsteinrichtung
An der FVA liegt ein Modell zur flächigen Holzvorratsschätzung vor, dessen Informationen aus luftbildbasierten Höhen- sowie Inventurdaten abgeleitet werden. Das Modell wurde im Rahmen des Projektes InFE 2.0 angepasst und für die Integration in die Praxis weiterentwickelt. Dazu gehört zum Beispiel die Aggregation der Vorräte auf Bestände und Schadflächen sowie die Entwicklung von automatisierten Methoden zur Unterstützung der Bestandesabgrenzung.
Ziel dieses Projektes war es, die Vorratskarten in unterschiedlichen Bestandes- und Betriebssituationen zu testen, die Modelle gegebenenfalls anzupassen und die Verfahren so zu entwickeln, dass sie auf den Waldflächen Baden-Württembergs angewendet werden können.
Laufzeit: Februar 2021 - Juni 2022
Leitung: Dr. Petra Adler
Mitarbeitende: Jonathan Költzow, Tobias Ruhnau
F³ - Flächendeckende Fernerkundungsbasierte Forstliche Strukturdaten
FVA BWDas F³‑Projekt entwickelte Methoden zur standardisierten und automatisierten Erstellung von Waldstrukturkarten aus Luftbild- und Sentinel-2 Satellitendaten. Durch die Projektergebnisse wird die Aufrechterhaltung und Optimierung einer ordnungsgemäßen und nachhaltigen Bewirtschaftung der Wälder in Deutschland unterstützt. Die Ergebnisse werden in Form von Datenbeispielen und Softwarecode bereitgestellt.
Laufzeit: Oktober 2017 - Februar 2021
Leitung: Dr. Petra Adler
Mitarbeitende: Dr. Melanie Kirchhöfer
ProQualTools – Weiterentwicklung statistischer Holzaufkommensprognoseverfahren zur Differenzierung von Rohholzsorten und Produktqualität
Ziel des Projektes war die Entwicklung neuer fernerkundlicher und statistischer Verfahren zur merkmalsdifferenzierten Vorhersage der Holzqualität sowie deren Implementierungsmöglichkeiten in vorhandene Inventur- und Holzaufkommensprognose-Tools. Es wurde untersucht, inwieweit die derzeit existierenden volumen- und sortenbezogenen Vorhersagefunktionalitäten um eine differenzierte Vorhersage der Produktqualität von Holzprodukten aus inventurrelevanten Daten erweitert werden können. Dazu sind aus verschiedenen Fernerkundungsdaten (Drohnen mit Kamera und LiDAR-Sensor, Gyrocopter mit Kamera, amtliche Stereo-Luftbilder) beschreibende Parameter (Größe, Form, etc.) für die Einzelbäume des Versuchsbestandes abgeleitet worden. Mithilfe statistischer Modelle wurden Zusammenhänge zwischen diesen Einzelbaumparametern und der Rundholzqualität (Ästigkeit, Dichte, etc.) beschrieben.
Laufzeit: Oktober 2016 - März 2019
Leitung: Dr. Franka Brüchert, Dr. Petra Adler
Mitarbeitende: Selina Ganz, Dr. Stefan Stängle, Dr. Chaofang Yue
Diabolo - Distributed, Integrated and Harmonised Forest Information for Bioeconomy Outlooks
Die FVA war Partner im EU-Projekt Diabolo, welches sich mit der Harmonisierung und Verknüpfung von nationalen Waldinventuren auf EU-Ebene befasst. Die FVA arbeitet im Teilbereich Fernerkundung an der Methodenentwicklung zur Erfassung von Waldparametern aus sehr hochauflösenden Fernerkundungsdaten.
Laufzeit: September 2015 - September 2017
Leitung: Dr. Petra Adler
Mitarbeitende: Dr. Melanie Kirchhöfer
InFE – Information aus der Fernerkundung für die Forsteinrichtung
Ziel des Projektes InFE war ein Machbarkeitsnachweis mit prototypischer Umsetzung der Kernfunktionalitäten und der Algorithmen eines Fernerkundungsverfahrens zur Bestimmung von Bestandesparametern. Die Fernerkundung sollte dabei als Werkzeug zur Unterstützung der Forsteinrichtung verwendet werden.
Digitale Luftbilddaten beinhalten detaillierte Informationen über Waldbestände. Aus den überlappend vorliegenden Luftbildern können mittels Image-Matching-Verfahren Oberflächenmodelle abgeleitet werden. Luftbilder verfügen zusätzlich über Farbinformationen, welche für die Baumartentrennung genutzt werden können. Beide Informationen (Höhe- und Farbinformationen) wurden für die Extraktion von Bestandesinformationen verwendet. Grundlage des Verfahrens sind die vom LGL (Landesamt für Geoinformation und Landentwicklung Baden-Württemberg) für die gesamte Landesfläche im dreijährigen Turnus aufgenommenen digitalen Stereoluftbilder.
Laufzeit: Januar 2015 - Dezember 2017
Leitung: Dr. Petra Adler
Mitarbeitende: Johannes Schumacher, Sonia Ortiz