Evaluation automatisch Einzelbaumerkennung aus luftgeschützten Laserscanning-Daten

151-159

Artikel aus einer Zeitschrift

200201894

In der vorliegenden Studie wurde untersucht, ob das Tool DINT(Find Individual Trees) in unterschiedlichen Waldtypen und auch in stellen Hanglagen Einzelbäumen in Kronenhöhenmodellen(KHM) genügend präzis erkennen kann, um die Schutzwaldwirkung abschätzen zu können. Hierfür wurden in den Regionen Bündner Herrschaft und Schanfigg (Kanto Graubünden, Schweiz) in zwölf zufällig gewährten Probeflächen Referenzbäume eingemessen und beschrieben. Für diese Probeflächen wurden aus luftgestützte Laserscanner-Daten KHM unterschiedlicher Auflösung und Glättung erstellt und ausschließlich mit FINT prozessiert. Zusätzlich wurden getestet ob ein Modell, das den Mindestabstand zwischen einem Baum und den benachbarten Bäumen in Abhängigkeit von seiner Höhe definiert (MBA-Modell) zu besseren Detektionsergebnisse führt. Die Studie zeigt, dass eine feinere KHM-Auflösung kombiniert mit einer stärkeren Glättung zu Resultaten führt, die mit jener vergleichbar sind, welche mit einem ungeglätteten, gröberen aufgelösten KHM erreicht werden. Die kleinste Abwechslung zwischen der Anzahl eingemessner und detektierter Bäume wurde mit dem KHM in 1-m- Auflösung erzielt, welches ungeglättet und ohne MBA-Modell angewendet wurde. Es hat sich gezeigt, dass FINT Grundlagen liefern kann, um die Wirkung des Schutzwaldes mit seinen heutigen Strukturen abschätzen können. Diese FINT—Resultate können schließlich – nach Evaluierung im Gelände – direkt in Naturgefahrenen-Simulationsmodelle integriert werden.
In the present study, we investigated whether the detection tool FINT (Find Individual Trees) can identify single trees out of canopy height models (CHM) precisely enough to assess the protective effect of forests, even on steep slopes. For this purpose, reference trees were measured and described in twelve randomly selected sample plots in the Bündner Herrschaft and Schanfigg regions (Canton Graubünden, Switzerland). CHMs of different resolution and smoothing were generated from airborne laser scanning data for each sample plot and subsequently processed with FINT. In addition, we tested whether the use of a model that defines the minimum distance between a tree and its neighbours based on its height (MBA model) improved the quality of the results. The study showed that a finer-resolution CHM combined with stronger smoothing produced results comparable to those obtained with an unsmoothed and lower-resolution CHM. The smallest difference between the numbers of trees measured and detected was achieved with the 1-m resolution CHM, with no smoothing and no MBA model. In conclusion, FINT can provide a basis for assessing the protective effect of a forest with its existing structures, and its results – after evaluation in the field – can be directly integrated into natural hazard simulation models.
airborne laser scanning(ALS), single tree detection, tool „Find individual Tree“ (FINT), local maxima, conopy height model(CHM), protection forest