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Nutzung terrestrischer Laserscanner zur Abschätzung von holziger Biomasse in Schwachholzbeständen

Ziel der Untersuchung ist die Entwicklung von Algorithmen zur automatischen Bestimmung von Stamm- und Astdurchmessern und -volumina ausgewählter Baum- und Straucharten anhand von Laserscans. Anhand der Art- und durchmesserklassenspezifischen Erhebung von Holzdichten und Rindenanteilen sollen die Holzvolumina in Biomasse umgerechnet werden.

HySURF: Automatisierte Waldinventur mittels Fusion von hochaufgelösten Hyperspektralsdaten und Full-Waveform Daten - Teilaufgaben, die bei einer Waldinventur anfallen wie z.B. Baumartenklassifikation, Totholzbestimmung, Holzvolumen oder Baumvitalität sollen mit LiDAR - Daten und Hyperspektraldaten automatisch durchgeführt werden

Mit Full-Waveform Daten gelingt einen 3D Segmentierung von Bäumen. Eine Baumartenklassifikation kann nur Nadel- und Laubbäume unterscheiden. Für eine Waldinventur werden aber detaillierter Aussagen benötigt. Durch die Kombination von Full-Waveform Daten und Hyperspektraldaten soll eine verfeinerte Baumartenklassifikation untersucht werden. Ferner soll das Holzvolumen über die 3D Segmente von Einzelbäumen genauer bestimmt werden. Weiterhin soll untersucht werden, in wie fern Totholz oder Baumschäden durch die Kombination von Full-Waveform Daten und Hyperspektraldaten erkennbar sind.

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