SYSSIFOSS – Verwendung synthetischer, struktureller Fernerkundungsdaten für verbesserte Forstinventurmodelle

• Antragsteller: Professor Dr. Fabian Fassnacht; Professor Dr. Bernhard Höfle
• Fachliche Zuordnung: Geodäsie, Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformatik, Kartographie ; Forstwissenschaften
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 411263134

Flugzeuggestützte Laserscannerdaten (LiDAR) liefern verlässliche Informationen bezüglich der Waldstruktur und werden in einigen Ländern bereits operationell zur Forstinventur eingesetzt. Heutige Untersuchungen konzentrieren sich auf die Optimierung bestehender Ansätze, um sowohl die Verlässlichkeit der Inventurinformationen (unter diversen natürlichen und waldbaulichen Bedingungen) als auch die Kosteneffizienz zu erhöhen. Dabei können synthetische LiDAR-Daten als ein Schlüsselinstrument fungieren, um die Zusammenhänge zwischen dem LiDAR-Signal und dem Kronenraum von Wäldern besser zu verstehen und schlussendlich Optimierungspotenziale zu identifizieren. Bisher wurden synthetische LiDAR Daten entweder mit sehr hohem Detailgrad und nur für kleine Waldbestände oder stark simplifiziert für größere Waldgebiete simuliert. In SYSSIFOSS, wird ein neues Verfahren zur Erstellung synthetischer LiDAR Daten vorgeschlagen. Das Verfahren beruht auf der Verknüpfung von simulierten Forstinventurdaten (erstellt mit einem Waldwachstumssimulator) mit einer im Projekt entwickelten Modellbaum-Datenbank. Die Modellbäume werden dabei aus echten, hochaufgelösten LiDAR-Punktwolken extrahiert. Dieser Ansatz ermöglicht die Bereitstellung von detaillierten Einzelbaum-Inventurinformationen und dazu passender 3D-Waldstruktur über große Flächen. Die 3D-Waldstruktur wird dann im „Heidelberg LiDAR Operations Simulator“ (HELIOS) weiterverarbeitet werden, um LiDAR-Befliegungen mit unterschiedlichen Parametrisierungen zu simulieren. Die mit HELIOS erstellten Simulationen sollen dann zum einen für eine Sensitivitätsanalyse verwendet werden, um zu identifizieren welche Faktoren (z.B., Aufnahmedesgin der Felddaten, Plotgröße im Feld, Parameter der LiDAR Befliegung, statistisches Modell) den größten Einfluss auf LiDAR-basierte Inventurmodelle haben. Zum anderen soll mit den Daten untersucht werden inwiefern die üblicherweise benötigten Feldmessungen zur Kalibrierung LiDAR-basierter Forstinventurmodelle durch synthetische Daten ersetzt werden können. Hierzu wird ein Verfahren basierend auf einer Lookup-Tabelle entwickelt werden. Das Projekt wird sich auf temperierte europäische Wälder fokussieren, die im Projekt entwickelten Konzepte sind jedoch auf Wälder weltweit anwendbar.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen