Auswertung von Terrestrischen Laserscan (TLS)-Daten – Positionserkennung der Bäume anhand der Stamminformation.
FORSENSE
Kombination moderner
Sensortechnologien zur optimierten Ressourcenbewertung im Wald
Projektbeschreibung
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:
- Automatische Erkennung von Einzelbäumen aus TLS- und Drohnendaten.
- Kombination von luft- und bodengestützten Sensordaten zur exakten Verortung von individuellen Bäumen.
- Automatische Extraktion von Einzelbaum-Hauptachsen (Stamm und Äste) bis zur Derbholzgrenze aus TLS-Daten.
- Beispielhafte Kalibrierung luftgestützter Einzelbaumallomitrien mittels TLS-Daten, um flächendeckende Informationen über die Forstprodukte (Sortimente) im Wald ableiten zu können.
Fotos/Scans: Martin Jacobs, TUM
Laufzeit
- 01.01.2017 - 31.12.2018
Bearbeiter
Projektpartner
Förderung