Automatische Erkennung von Einzelbäumen : Schätzung aus Daten flugzeuggetragener Laserscanner

München

2008

S. 67-70

6 Abb., 9 Lit. Ang.

Artikel aus einer ZeitschriftUnselbständiges Werk

200144608

Ziel dieser Studie war es ein Verfahren zu testen, welches ein automatisches Erkennen und Vermessen von Einzelbäumen erlaubt. Dabei handelt es sich um einen Watershed-Algorithmus, der auf der Verwendung von Laserscanningdaten basiert. In die Untersuchungen wurden 2 575 Bäume aus insgesamt 28 verschiedenen Referenzbeständen einbezogen. Mit dem Algorithmus konnten 68,9 % der Bäume in der Oberschicht erkannt werden, das entspricht 74,7 % des am Boden bestimmten Holzvolumens. Über multiple Regressionsgleichungen wurden Baumhöhe, Kronendurchmesser, Brusthöhendurchmesser und Einzelstammvolumen aus der Höhe und dem Kronenradius der mittels Laserscanning delinierten Bäumen bestimmt. Als Ergebnis lag der RMS-Fehler für die Baumhöhenbestimmung zwischen 3 und 4 % der Baumhöhe. Bei den Kronenradien schwankten die Werte zwischen 10 und 17 %. Auch der Brusthöhendurchmesser konnte mit einem Fehler von 11 bis 15 % sehr gut aus den Laserscanningdaten geschätzt werden. Bei der Bestimmung des Einzelstammvolumens war der Fehler mit Werten um 30 % etwas größer.