Automatisierte Auswertungsverfahren zur Extraktion von Waldbäumen und deren Klassifikation nach Baumart und Schädigungsgrad mit modernen Fernerkundungsmedien

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Aufgrund von Modellszenarien zum Klimawandel ist davon auszugehen, dass Hitze- und Dürreperioden zukünftig häufiger auftreten werden. Für die Entwicklung von Strategien zur Bewältigung eines zunehmenden Trockenstressrisikos ist es erforderlich, Schädigungsmuster effizient zu kartieren und zu quantifizieren. Im vorliegenden Projekt sollen neue Mustererkennungsalgorithmen zur weitgehend automatisierten Extraktion von Baumgruppen und Einzelbäumen innerhalb von geschlossenen Waldgebieten mit Hilfe von modernen Fernerkundungstechniken entwickelt werden. Basierend auf abgegrenzten Baumobjekten wird eine Klassifikation nach Baumart und Gesundheitszustand bzw. Schädlingsbefall erarbeitet. Grundlage sind Farbe, Textur und Geometrien aus einer Befliegung mit einer hochauflösenden digitalen 4-Kanal Zeilenkamera und simultane hochgenaue Laserscannermessung. Die hohen Messpunktdichten des Laserscanners in Kombination mit den Vorteilen der Geometrie des Zeilenscanners, (im Vergleich zu analogen Luftbilddaten), bieten die bestmöglichen Voraussetzungen für eine erfolgreiche Objektextraktion und Klassifikation. Aus diesem Grund wird hohes Potential für eine erfolgreiche Automatisierung von Auswertungsprozessen auf Basis dieser Datengrundlagen gesehen. Die entwickelten Auswertungsverfahren werden Wald- und Forstinventuren unterstützen und sind für viele andere Anwendungsgebiete von Bedeutung (wie z.B. Biotop-, Schutzwald- und Landschaftsmonitoring sowie Naturwaldforschung).