Automatisierte Auswertungsverfahren zur Extraktion von Waldbäumen und deren Klassifikation nach Baumart und Schädigungsgrad mit modernen Fernerkundungsmedien
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Der Forschungsgegenstand des Projektes beinhaltet die Entwicklung und Erweiterung von Verfahren zur automatisierten Abgrenzung von Einzelbäumen und der Ableitung einzelbaumspezifischer Parameter auf der Basis von Daten neuester Fernerkundungssysteme. Der Fokus liegt dabei sowohl auf der kombinierten Verwendung von LiDAR und Spektraldaten als auch auf der Anwendung in dicht stehenden temperierten Laub- und Mischwäldern Mitteleuropas. Letztere erfordern im Vergleich zu bestehenden Verfahren für die strukturell einfacheren Waldbestände borealer Nadelwälder technische besonders anspruchsvolle Lösungen. Im Wesentlichen konnten solche Methoden für drei thematische Bereiche erfolgreich entwickelt werden: 1. Vorwissensbasierte Einzelbaumdelinierung unter Verwendung von automatisiert abgeleiteten Informationen über die Kronengröße. Dies beinhaltet eine Verbesserung von über 30% gegenüber bestehenden Verfahren. 2. Entwicklung eines Modells zur Klassifizierung der Hauptbaumarten mit besonders hoher Genauigkeit von bis zu 88% und in einem einzelbaumspezifischen Maßstab. 3. Kombination der Verfahren zur Delinierung und Klassifizierung zur weiteren Verbesserung der Einzelbaumabgrenzung. Innerhalb dieser methodischen Hauptziele wurden weitere Hilfsverfahren entwickelt, welche bereits in sich einen wichtigen Nutzwert aufweisen. Dazu gehören insbesondere die Ableitung der Kronengröße über morphologische Bildmerkmale und ohne erforderliche Kenntnis zu Kronenabgrenzung oder Kronenposition sowie die erweiterte Informationsgewinnung aus nichtlinearen Klassifikationsmodellen von Support Vector Machines. Alle Methodenentwicklungen streben eine möglichst vollständige Automatisierung an. Um dies zu erreichen, wurden komplexe Verfahren aus der Informatik und Mustererkennung für die Anwendung in der Fernerkundung übertragen. Eine Anpassung der ursprünglichen Projektziele musste hinsichtlich des weitgehenden Verzichtes auf den Aspekt der Baumschadenserkennung gemacht werden. Nach ersten Ansätzen während des ersten Bewilligungszeitraumes wurde festgestellt, daß dieses Thema aufgrund seiner sehr komplexen Überschneidung mit der Baumartenerkennung im Rahmen des Projektes nicht zu bewältigen ist. Im Ausgleich konnte der technische Methodentransfer für die oben genannten Projektziele sehr detailliert und mit besonders guten Ergebnissen abgeschlossen werden. Neben der technischen Methodenentwicklung umfasste das Projekt umfangreiche Vorarbeiten. Diese beziehen sich zum einen auf die Planung und Durchführung spezieller Befliegungen des Arbeitsgebietes in Kooperation mit einem externen Partner in den Jahren 2007 und 2008. Dabei kamen neueste und zum damaligen Zeitpunkt nahezu unerprobte Systeme zur gleichzeitigen Aufnahme von Full-Waveform-LiDAR und Luftbilddaten zum Einsatz. Zum Anderen wurden umfangreiche Referenzdaten sowohl im Gelände als auch auf Basis photogrammetrischer Auswertung von Stereobildern erzeugt. Diese erlauben die genaue Verifizierung der entwickelten Verfahren. Die vorgestellten Methoden bieten mittelfristig eine wichtige Grundlage zur praktischen Anwendung. Eine solche ist besonders in dem aktuellen Bereich der Precision Forestry zu erwarten sowie zur Automatisierung von Forstinventuren oder zur Holzvorrats- und Biomasseschätzung.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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2008, Full automatic detection of tree species based on delineated single tree crowns - a data fusion approach for airborne laser scanning data and aerial photographs. In Proceedings of SilviLaser2008, Edinburgh, GB, 2008, Hill, R., Suárez, J. und Rosette, J. (Hrsg.), 76-85
Heinzel, J., Weinacker, H. und Koch, B.
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2010, A comparison of support vector and linear classification of tree species. SilviLaser 2010, 14.-17. September 2010, Freiburg, Deutschland, Enßle, F. und Weinacker, H. (Hrsg.), 479-488
Heinzel, J., Ronneberger, O. und Koch, B.
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2011, Exploring full-waveform LiDAR parameters for tree species classification. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 13, 152-160
Heinzel, J. und Koch, B.
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2011, Prior knowledge based single tree extraction. International Journal of Remote Sensing, iFirst, 1-22
Heinzel, J., Weinacker, H. und Koch, B.
