Das Projekt "Untersuchungen zur Aktualisierung und Fortfuehrung von topographischen Grunddaten im Freistaat Thueringen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Dresden, Fakultät Forst-, Geo- und Hydrowissenschaften, Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung durchgeführt. Die Forschungsarbeit ist konzentriert auf die Fortfuehrung der Datenbestaende des 'Digitalen Landschaftsmodells - DLM 25' im 'Amtlichen Topographisch Kartographischen Informationssystem - ATKIS' auf der Grundlage von MOMOS-2P-Daten. Im Mittelpunkt stehen Untersuchungen zur Identifizierbarkeit und Extraktion der Objektarten des DLM 25, der Ableitung von Sachinformationen und die Genauigkeit der Extraktion. Infolge technischer Schwierigkeiten mit dem MOMS-2P-Sensor auf der Weltraumstation MIR, wurden multispektrale Bilddaten des Sensors IRS-IC mit adaequater Aufloesung als Ausgangsmaterial genutzt.
Das Projekt "StartClim: Erkennung von Borkenkäferbefall mittels Unmanned aerial vehicle (UAV)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität für Bodenkultur Wien, Institut für Vermessung, Fernerkundung und Landinformation durchgeführt. Dem Klimawandel wird eine wesentliche Rolle für die Zunahme von Borkenkäferschäden zugeschrieben. Nach dem 'Rekordsommer' 2015 wird für das heurige Jahr mit einem deutlichen Anstieg gerechnet.
Um den Schaden möglichst gering zu halten sind verstärkte Aktivitäten zur Populationsbeobachtung und zur raschen Erkennung von Befallsherden notwendig. Zeit- und kostenintensive terrestrische Arbeiten sollten dabei durch fernerkundliche Methoden ergänzt werden. Das Potential von kommerziellen Satellitendaten hierfür wurde bereits gezeigt. Hemmende Faktoren sind dabei die Datenkosten und die geringe Flexibilität bezüglich der Aufnahmen.
Der kostengünstige und flexible Einsatz von Unmanned aerial vehicles (UAV) kann einen wesentlichen Teilaspekt eines Monitoringsystems bilden.
Dieses Projekt soll die Praxistauglichkeit von UAV Daten mit sehr hoher räumlichen und guter spektralen Auflösung (inkl. NIR + Thermal) untersuchen. Von Interesse sind dabei v.a. zwei Fragen: 1. Können Fichten, die von Borkenkäfer befallen sind, zeitnah und zuverlässig erkannt werden? 2. Sind zur erfolgreichen Erkennung monotemporale Aufnahmen ausreichend?
Um dies zu beantworten, wird eine Waldfläche mehrmalig beflogen. Die Analyse der aufgenommenen Daten erfolgt auf Einzelbaumniveau (automatisierte Kronenabgrenzung) wobei Unterschiede zwischen befallenen und nicht-befallenen Bäumen sowie zeitliche Veränderungen untersucht werden. Ergänzende in-situ Beobachtungen dienen der Verifizierung der Ergebnisse.