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Die
Erfindung betrifft ein Verfahren zur Waldbestandsaufnahme und der
Bestimmung von Bestandsattributen. Mit Hilfe des Verfahrens können Bestandsattribute
von Bäumen,
Stichproben und größeren Waldbereichen
gemessen werden, indem die wichtigsten Merkmale einzelner Bäumen gemessen
und abgeleitet werden. Die Erfindung betrifft außerdem ein Computerprogramm
zum Ausführen
des Verfahrens.
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Gegenwärtiqer Stand der Technik
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Eine
herkömmliche
Waldbestandsaufnahme basiert meistens auf Feldmessungen. Eine Waldbestandsaufnahme
auf heutigem Niveau; bei der der Wald zunächst in nahezu homogene Waldeinheiten
(typischerweise mit der Größe von 1–3 Hektar)
unterteilt wird, basiert z. B. gegenwärtig auf Stichpunktmessungen und
einer subjektiven optischen Bestandsaufnahme. Luftfotografien und
Orthofotos (Luftfotos, die zur Kartenprojektion korrigiert wurden)
werden typischerweise verwendet bei der genauen Darstellung von
Bestandsgrenzen und der Festlegung der Begehungsroute im Wald. Bestandsattribute,
wie etwa das Volumen (m
3/ha), die Bestandsfläche (m
2/ha, die die Querschnittsfläche pro
Hektar in der Höhe
von 1,3 m darstellt), die durchschnittliche Höhe (m), andere Dichtemerkmale,
Baumarten, Alter und Entwicklungsklasse, werden jedoch durch Messungen
und Bewertungen, die in Wäldern
ausgeführt
werden, festgelegt. Es ist versucht worden, diese Tätigkeit
durch die Erhöhung
des Automatisierungsgrads effektiver zu gestalten, z. B. durch Feldcomputer
und eine in stärkerem
Maße automatisierte Messausrüstung (siehe
z. B. das Patent
FI 101016
B ). Bei der Waldbestandsaufnahme auf heutigem Niveau werden
Baum- und Bestandsattribute durch stichpunktartige Information,
die in diesem Bestand und durch optischen Abschätzung erhalten wird, berechnet.
Außer
der bestandsweisen Waldbestandsaufnahme werden eine stichpunktartige
Waldbestandsaufnahme, Messungen von Einzelbäumen und die Abschätzung von
größeren Flächen, wie
etwa ganze Staaten oder Teile davon, ausgeführt.
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Verfahren
der Fernerfassung (Messung von Solleigenschaften ohne jeden physikalischen
Kontakt) sind seit langem als alternative und zukünftige Verfahren
für die
herkömmliche
Tätigkeit
der Waldbestandsaufnahme untersucht worden. Für eine großflächige Waldbestandsaufnahme
sind durch die Verwendung von Satelliten-Bilddaten erfolgsversprechende
Ergebnisse erzielt worden (z. B. Tomppo, E. 1991. Satellite image-based
national forest inventory of Finland. International Archives of
Photogrammetry and Remote Sensing. 28: 419–424). Bei derartigen Verfahren
werden in der Praxis gemessene, stichpunktartige Daten typischerweise
als eine Arbeitsdatenmenge verwendet und das Satellitenbild wird
verwendet, um diese sorgfältig korrigierten
Felddaten für
das gesamte Bild zu verallgemeinern. Eine Voraussetzung für eine erfolgreiche
Lösung
für kleine
Flächen
besteht darin, dass Merkmale (Kanäle, Verhältnis von Kanälen und
dergleichen) aus dem Satellitenbild, die mit auf Stichpunktniveau
gesammelten Bestandsattributen stark korrelieren, gefunden wurden.
Dadurch ist das Verfahren für
eine großflächige Waldbestandsaufnahme
geeignet. Durch eine Verbesserung der Qualität von Datenquellen zur Fernerfassung,
indem eine luftgestützte
Datenerfassung berücksichtigt
wird, kann die Genauigkeit von Schätzwerten, die auf der Fernerfassung
basieren, verbessert werden. Trotzdem ist die Genauigkeit, die bei
der bestands weisen Waldbestandsaufnahme gefordert wird (wobei ein Fehler
von etwa 15 % toleriert werden kann, siehe R. Päivinen, A. Pussinen und E.
Tomppo, 1993, "Assessment
of boreal forest stands using field assessment and remote sensing", Proceedings of
Earsel 1993 Conference "Operationalization
of Remote Sensing",
ITC Enshedene, The Netherlands, 19. – 23. April 1993, S. 8), durch
die Verwendung von Verfahren zur Fernerfassung nicht erreicht worden.
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Als
ein Beispiel ist die bestandsweise Waldbestandsaufnahme in Finnland
durch Forstwirtschaftsorganisationen vollständig durch Feldtätigkeiten
ausgeführt
worden und die nationale Waldbestandsaufnahme ist mit Hilfe von
Satelliten-Bilddaten ausgeführt
worden (wie etwa unter Verwendung von Landsat TM-Bildern mit einer räumlichen Auflösung von
30 m). Eine verhältnismäßig umfangreiche
Beschreibung der Genauigkeit, die mit verschiedenen Datenquellen
der Fernerfassung erreicht wird, ist in der folgenden Publikationen
dargestellt (J. Hyyppä,
Hyyppä,
H., Inkinen, M., Engdahl, M., Linko, S., und Zhu, Y-H., 1998. Accuracy
of different remote sensing data sources in the retrieval of forest
stand attributes. Proceedings of the First International Conference
on Geospatial Information in Agriculture and Forestry. Lake Buena
Vista, Florida, USA, 1. – 3.
Juni 1998, Bd. I, S. 370–377
und J. Hyyppä,
Hyyppä,
H., Inkinen, M., Engdahl, M., Linko, S., und Zhu, Y-H., 1999a, Accuracy
comparison of various remote sensing data sources in the retrieval
of forest stand attributes, Journal of Forest Ecology and Management
(im Druck)). Der Anmelder dieses Patentvorschlags kennt kein Verfahren
der auf Fernerfassung basierenden Waldbestandsaufnahme, das die
Genauigkeitsanforderungen der bestandsweisen Waldbestandsaufnahme
erfüllen
wurde.
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Ein
weiterer Typ eines Verfahrens zur Einschätzung von Stammattributen einer
Waldstichprobe ist in der finnischen Patentschrift Nr. 101016 B
dargestellt. Bei dem Verfahren werden alle Bäume in einem definierten Radius
von einem ausgewählten
Mittelpunkt optisch registriert. Man kann z. B. den Laser-Bereichsfinder AccuRange
3000-LTR, dessen Genauigkeit 1/65535 von 360° beträgt, oder einen Impulsdetektor
verwenden. Die Registrierung wird durch eine Drehmesseinheit in
der Weise ausgeführt,
dass die Tangente als die Differenz der absoluten Winkeldrehung
von Diskontinuitätsabschnitten,
die an beiden Seiten der Stämme
auftreten, gemessen wird. Das Verfahren (finnisches Patent Nr. 101016
B) kann verwendet werden, um die herkömmliche Sammlung von Stichpunktdaten
zu automatisieren, sie erfordert jedoch eine Tätigkeit, die im Wald ausgeführt wird,
und ist verhältnismäßig langsam
(eine Drehung dauert 1 bis 6 Minuten, so dass der Computer Zeit zum Übertragen
der Messdaten haben würde).
Das patentierte Verfahren basiert ebenfalls auf Durchmessermessungen
in einer horizontalen Ebene. Das Hauptproblem des Verfahrens, das
in der FI-Patentschrift
Nr. 101016 B dargestellt ist, besteht darin, dass es so langsam
ist, dass es nur für
die Sammlung kleiner Mengen von Stichproben aus dem gesamten Bestand
geeignet ist.
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Bisher
sind Flugzeuge und Hubschrauber verwendet worden, um die Höhe der Waldbeschirmungsfläche mit
Lasern und Mikrowellenradar zu messen. Diese früheren Messungen basierten auf
Messungen der Querschnittsflächen
von Wäldern
(in der Flugrichtung wurde die Höhe
des Bestands aus der Fläche
berechnet, die mit dem Laser oder dem Radar bestrahlt wurde). Beispiele
derartiger Untersuchungen sind z. B. R. Nelson, Krabill, W.B. und
Maclean, G.A. 1984, "Determining
forest canopy characteristics using airborne laser data", Remote Sensing
Environment, 15:201–212
und J. Hyyppä,
Hallikainen, M., 1996. Applicability of airborne profiling radar
to forest inventory. Remote Sensing Environment, 57:39–57. Einzelbäume wurden
bei diesen Untersuchungen nicht analysiert, da die Bilder zweidimensionale
Querschnitte waren. Bei diesen Messungen wurde die Baumhöhe erhalten
und weitere Attribute wurden daraus unter Verwendung von Regressionsformeln
abgeleitet. Die Volumenschätzungsfehler
betrugen im besten Fall etwa 26,5 %, was für eine betriebswirtschaftliche
Verwendung nicht ausreichend ist.
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Nässet (z.
B. E. Nässet, "Determination of
mean tree height of forest stands using airborne laser scanner data", ISPR J. Photogramm,
Remote Sensing, 52, S. 49–56,
1997) konnte unter Verwendung einer Laserabtastung (Laserscanning)
gleichmäßig verteilte
Stichproben aus dem Wald erhalten, die Einschätzung von Bestandsmerkmalen
wurde jedoch unter Verwendung statistischer Verfahren in ähnlicher
Weise wie bei den früheren
Profilmessungen ausgeführt.
Die Abschätzung
der mittleren Baumhöhe
wurde z. B. berechnet, wobei minimale und maximale Höhenwerte
der Laserdaten in einer bestimmten Fenstergröße verwendet wurden.
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Im
Jahr 1999 wiesen Hyyppä u.
a. nach (J. Hyyppä,
Hyyppä,
H., Samberg, A., 1999, Assessing Forest Stand Attributes by Laser
Scanner, Laser Radar Technology and Proceedings of SPIE, 3707: 57–69.), dass
es möglich
ist, die Höhe
von dominierenden Bäumen
durch einen Laserscanner mit hoher Impulsrate zu messen. Bei dieser
Untersuchung wurde eine Volumenabschätzung, die auf Höhenstichproben
basiert, getestet, wobei eine ähnlicher
Lösungsansatz
wie bei früheren
Profilmessungen mit Laser und Radar verwendet wurde. Außerdem wurde
in dieser Untersuchung ein virtuelles Baumhöhenmogell, das mit Laserscanner
erzeugt wurde, präsentiert.
Bei dieser Arbeit wurden weder einzelne Bäume segmentiert noch andere
Attribute oder Einzelbäume
des Bestands erkannt.
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Gunilla
Borgefors u. a. (Gunilla Borgefors, Tomas Brandberg, Fredrik Walter "Forest Parameter
extraction from airborne sensors",
APRS, Bd. 32, Teil 3-2WS, "Automatic
Extraction of GIS Objects from Digital Imaging", München
8. – 10.
September 1999, S. 151–158)
haben ebenfalls die Verwendung von Laserdaten für die Gewinnung von Bestandsattributen
vorgeschlagen. In der Veröffentlichung
werden die Stammanzahl und die Kronengröße aus einem Bild definiert,
das mittels Laserdaten erhalten wird, indem die Höhenunterschiede von
unterschiedlichen Bereichen, die auf dem Bild erscheinen, in Bezug
auf eine bestimmte Bezugsgröße analysiert
werden. Die tatsächlichen
Höhen einzelner
Bäume wurden
in der Veröffentlichung
nicht analysiert.
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Laserabtastung
und Radartechnologie sind außerdem
allgemein für
die Erzeugung von Geländemodellen
verwendet worden, wobei der Abstand zwischen Ziel und Radar (im
Weiteren wird Radar als eine allgemeine Bezeichnung sowohl für den Laser
als auch für
den Mikrowellenlaser verwendet) anhand der Übertragungsdauer des Impulses
von oben gemessen wird. Laserradar wird außerdem als Lidar (Lichterfassung
und Vermessung) bezeichnet. Bei derartigen Messungen wobbelt der
Laserscanner den durch die Radareinrichtung gebildeten Laserimpuls über die
Fluglinie senkrecht zur Fluglinie. Auf diese Weise wird das gesamte
Zielgebiet überstrichen.
Nahezu aneinander angrenzende Strahlen werden aus dem Bereich erhalten
(wobei jeder Strahl typischerweise einen Durchmesser von etwa einigen
zehn Zentimetern aufweist) und für
jeden Strahl werden x-, y- und z-Koordinaten erhalten. Durch Analysieren
dieser Punkte können
verschiedene Arten von digitalen Geländemodellen berechnet werden.
Ein Mikrowellenradar arbeitet nach einem ähnlichen Prinzip wie der Laserradar,
wobei die Frequenz des gesendeten Signals jedoch im Mikrowellenbereich
liegt. Beim Mikrowellenradar kann die Abtastung unter Verwendung
von elektrischen oder mechanischen Abtastmechanismen ausgeführt werden.
Eine typische Strahlabmessung auf der Erdoberfläche, die durch Mirowellenradar
erzeugt wird, beträgt
mehrere Meter, anderseits kann die SAR-Technologie (Synthetic Aperture
Radar) verwendet werden, um die räumliche Auflösung des
Mikrowellenradars zu verbessern. Bei Mikrowellenradar kann gleichzeitig der
Abstand sowohl von der Krone als auch vom Erdboden gemessen werden,
weshalb die Herstellung von verschiedenen Arten von Geländemodellen
einfacher ist, es ist dagegen schwieriger, die räumliche Auflösung wie
bei gegenwärtigen
und zukünftigen
Laserscannern zu erhalten, die Impulswiederholraten von fast 100
kHz erreichen können.
Dadurch ergibt sich die Möglichkeit,
das Ziel mit einer räumlichen
Auflösung
von lediglich 0,5 m aufzuzeichnen.
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Es
ist die Aufgabe dieser Erfindung, ein Verfahren auf der Grundlage
der Fernerfassung zur Waldbestandsaufnahme und zum Gewinnen von
Bestandsattributen zu entwickeln, wobei das Verfahren schneller
und genauer als frühere
Verfahren auf der Grundlage der Fernerfassung ist, und eine bessere
Möglichkeit
der Weiterverarbeitung von Daten bietet sowie verhältnismäßig kostengünstig ist.
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ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
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Das
Verfahren der Erfindung zur Gewinnung von Bestandsattributen unter
Verwendung eines Messsensors oberhalb des Bestandes ist hauptsächlich dadurch
gekennzeichnet, dass dreidimensionale Information vom Bestand gesammelt
wird, indem eine solche große
Anzahl von Stichproben benutzt wird, dass einzelne Bäume oder
Baumgruppen erkannt werden können.
Die gesammelte Information wird verwendet, um ein dreidimensionales
Baumhöhenmodell
zu produzieren. Aus dem Höhenmodell
werden Bestandsattribute abgeleitet. Bestandsattribute, die Merkmale
einzelner Bäume
oder Baumgruppen und/oder Merkmale sind, die unter Verwendung dieser
Information für
größere Bereiche
abgeleitet werden, werden aus dem Baumhöhenmodell bestimmt.
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Die
Bestimmung der Bestandsattribute wird in der Erfindung vorzugsweise
in drei Phasen ausgeführt:
- 1) Bilden einer dreidimensionalen Messung mit
hoher Auflösung
aus der Bestandsfläche.
- 2) Berechnen eines dreidimensionalen Baumhöhenmodells aus den Messdaten.
- 3) Bestimmen von Bestandsattributen aus dem Baumhöhenmodell
unter Verwendung einzelner Bäume
und Baumgruppen.
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Der
zweite und der dritte Schritt des erfindungsgemäßen Verfahrens können mittels
eines Computerprogramms ausgeführt
werden.
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In
diesem Dokument bezeichnet "hohe
Auflösung" einen Datensatz,
mit dem einzelne Bäume
unterschieden werden können.
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In
der nördlichen
Waldzone der nördlichen
Hemisphäre
und in vielen wirtschaftlich genutzten Waldgebieten und in anderen
Waldgebieten gibt es Lücken
zwischen den Baumkronen. In einem dichten Wald in Finnland werden
z. B. mehr als 30 % der Laserimpulse vom Erdboden reflektiert. Durch
einen wesentlichen Anstieg der Laserimpulsrate (Anzahl der Impulse,
die pro Sekunde ausgesendet werden) können Abtastwerte von jeder
einzelnen Baumkrone sowie außerdem
von dem Erdboden zwischen den Bäumen
erhalten werden. Das bedeutet, dass pro m2 mehrere
Laserimpulse aufgezeichnet werden müssen. Das ermöglicht die
Herstellung von Bestandskarten mit hoher Auflösung aus den Laserscannerdaten.
Wenn dieses Material verarbeitet wird, können ein Geländemodell
und ein Kronenmodell sowie der Unterschied zwischen ihnen, mit anderen
Worten, ein Baumhöhenmodell
erhalten werden. Durch Analysieren des Baumhöhenmodells ist es z. B. unter
Verwendung von Mustererkennungsverfahren möglich, einzelne Bäume zu lokalisieren,
die Höhen
einzelner Bäume, Kronendurchmesser,
Baumarten zu bestimmen und unter Verwendung dieser Daten den Stammdurchmesser, die
Anzahl von Stämmen,
das Alter, die Entwicklungsklasse, die Bestandsgrundfläche und
das Stammvolumen für
einzelne Bäume
abzuleiten. Eine entsprechende Information, die in Baumarten-Kategorien unterteilt
ist, kann für
Stichproben und Bestände
berechnet werden. In der Erfindung ist außerdem dargestellt, wie alte
Bestandinformation und alte Erkenntnisse (erkenntnisgestützte Systeme)
verwendet werden können,
um die Genauigkeit von Bestandsattributen, die eingeschätzt werden
sollen, zu verbessern.
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Das
in der Erfindung dargestellte Verfahren ist von allen derartigen
Verfahren das bisher genaueste Verfahren zur Waldbestandsaufnahme
auf der Grundlage der Fernerfassung. Der Vorteil der Erfindung gegenüber typischen
Verfahren auf der Grundlage der Fernerfassung besteht darin, dass
das erfindungsgemäße Verfahren
deutliche physikalische Merkmale des Ziels in Form von Distanzdaten
misst. Durch die Verwendung allgemein bekannter Formeln können diese
Parameter verwendet werden, um Bestendsattribute, wie etwa das Volumen,
abzuleiten. Dadurch benötigt
das Verfahren nicht notwendigerweise die Verwendung von Stichproben
als Untersuchungsmaterial, wodurch sich die Kosten des Verfahrens
verringern.
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Ein
dreidimensionales Bild mit hoher Auflösung ist eine Voraussetzung
für die
Verwendung des Verfahrens. Die Messdichte (in Bezug auf den Abstand
zwischen den benachbarten Impulsen auf der Erdoberfläche) beeinflusst
die Anwendbarkeit der vom Laser abgeleiteten Datenmenge stark. Bei
der Erfindung sollte verstanden werden, dass sie die Vorteile der
erhöhten
Impulswiederholrate von Laserscannern in einem Verfahren nutzt,
das stärker
auf der Erkennung basiert (es werden mehrere Impulse pro Quadratmeter
erreicht, wodurch die Ableitung von verschiedenen Merkmalen des
Ziels möglich
wird) als gegenwärtige
Verfahren des Standes der Technik, die rein statistische Verfahren
verwenden. Die Erhöhung
der Impulsrate gemäß der Erfindung
ergibt beträchtliche
Vorteile für
die Waldbestandsaufnahme. Eine hohe Impulsrate ermöglicht eine hohe
Auflösung
und es ist somit möglich,
Merkmale einzelner Bäume
zu bestimmen. Früher
ist es nicht möglich
gewesen, Bilder zu erzeugen, die einzelne Bäume unterscheiden können, und
solche Attribute einzelner Bäume
genau abzuleiten, die z. B. zur Berechnung des Volumens verwendet
werden können.
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Das
erfindungsgemäße Verfahren
kann im Allgemeinen im nördlichen
Waldgebiet Volumenabschätzungen
für Waldbestände mit
Fehlern, die kleiner als 15 % sind, erzeugen. Das Verfahren ist
außerdem
in anderen Gebieten anwendbar, insbesondere in Plantagenwälder in
den Tropen. Dadurch ist die Herstellung einer Baumkarte für den von
oben betrachteten Waldbestand möglich
geworden, und da diese Karte direkt in digitaler Form vorliegt und
die meisten Waldinformationen heutzutage in geografischen Informationssystemen
aufgezeichnet sind, ist es sogar möglich, einzelne Gebiete zu überwachen
und Behandlun gen zu aktualisieren, die sogar an einzelnen Bäumen ausgeführt werden
sollen. Das kann z. B. bei Parks und anderen wertvollen Gebieten
erforderlich sein. Die Kosteneffektivität des Verfahrens wird durch
die rasche Entwicklung der Laserabtastungs- und Radartechnologie
ständig
verbessert. Eine vollständige
Automatisierung (Verarbeitung der gesammelten Information mittels
Computer) ist ebenfalls möglich.
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Im
Folgenden wird die Erfindung unter Verwendung von Figuren und Beispielen
genau dargestellt, die die Erfindung in keiner Weise einschränken sollen.
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FIGUREN
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1 ist
eine Gesamtansicht der Messsituation der Erfindung.
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2 veranschaulicht
die Abtastrate, die mit einem Laserscanner an einem Waldgebiet erreicht
wird.
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3 zeigt
die Beziehung zwischen der Anzahl der Abtastwerte und der Auflösung in
einem Waldgebiet.
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4 ist
die minimale Fläche
eines Waldgebiets, die mit zutreffenden Laserscanner-Daten berechnet wurde
(der Punkt mit dem kleinsten z-Wert wurde aus den Punkten in jedem
Pixel ausgewählt).
Die Pixelgröße beträgt 50 cm,
die gesamte Fläche
125 m × 125
m. Fehlende Werte (keine Stichproben) sind mit dem Wert 150 codiert.
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5 ist
die maximale Fläche
eines Waldgebiets, die mit echten Laserscanner-Daten berechnet wurde
(der Punkt mit dem größten z-Wert
wurde aus den Punkten in jedem Pixel ausgewählt). Fehlende Werte (keine
Stichproben) sind mit dem Wert 0 codiert.
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6 ist
ein berechnetes Geländemodell
für Daten,
die in den 4 und 5 verwendet
werden. Das Geländemodell
zeigt an jedem Punkt die Geländehöhe über dem
Meeresspiegel.
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7 ist
ein berechnetes Baumhöhenmodell
für Daten,
die in den 4 und 5 verwendet
werden. Einzelne Bäume
und kleine Baumgruppen können
in dem Baumhöhenmodell
tatsächlich
erkannt werden. Die Auflösung
des Bilds beträgt
50 cm.
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8 ist
ein Beispiel von unterteilten Kronen. Durch die Unterteilung können Grenzen
von Kronen angegeben werden.
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9 ist
ein Beispiel des Genauigkeitsgrads, der durch die Verwendung der
vorliegenden Erfindung für
einzelne Bäume
erreicht wird.
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Die 1 bis 3 beschreiben
grob das Messprinzip zur Erläuterung. 8 ist
eine grobe Veranschaulichung der Bestimmung der Grenzen von Kronen.
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GENAUE BESCHREIBUNG DER
ERFINDUNG
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Ausführen von dreidimensionalen
Messungen mit hoher Auflösung
in Waldgebieten
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Bei
dem erfindungsgemäßen Verfahren
kann der verwendete Sensor entweder ein Laserscanner mit breitem
Strahlenbündel
oder ein Abtastradar sein, das im Hochfrequenzbereich betrieben
wird, die ähnliche Funktionsprinzipien
besitzen. Der wichtigste Aspekt besteht darin, dreidimensionale
Information mit hoher Auflösung
von dem Wald unter Verwendung des Radarprinzips zu bilden, das das
Bestimmen von einzelnen Bäumen
oder Baumgruppen ermöglicht
und ferner zum Bestimmen von Bestandsattributen verwendet wird.
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Wenn
die Strahlausdehnung, die durch den Laserscanner erzeugt wird, in
der Größenordnung
von 1 m liegt, kann der Sensor mit dem gleichen Impuls das Echo
des Bestands registrieren. Aus diesem Echo können die Abstände sowohl
vom Erdboden als auch von der Krone bestimmt werden. Die Situation
beim Abtast-Hochfrequenzradar
ist ähnlich.
Der Unterschied zu einem Laserscanner mit schmalem Strahlenbündel besteht
somit lediglich darin, dass auch das Bodenecho häufiger gemessen werden kann,
mit anderen Worten, die Durchdringung des Signals durch den Bestand
ist besser. Mit derartigen Sensoren kann ein Geländemodell einfacher erstellt
werden. Laserscanner mit schmalem Strahlenbündel stellen gegenwärtig ein
mögliches
Instrument für
die Festlegung von Baumhöhenmodellen
dar. Deswegen erfolgt im Folgenden eine Konzentration darauf, wie
sie verwendet werden können,
um ein Baumhöhenmodell
zu erzeugen und wie ihre Daten bei der Waldbestandsaufnahme verwendet
werden können.
Selbst wenn im Folgenden von Laserscannern (mit schmalem Strahlenbündel) die
Rede sein wird, deckt die Erfindung im Allgemeinen außerdem die
Prinzipien ab, wie Laserscanner mit breitem Strahlenbündel und
Radareinrichtungen, die im Hochfrequenzbereich betrieben werden,
bei Waldbedingungen betrieben werden. Das Zuletztgenannte kann lediglich
verwendet werden, um dreidimensionale Volumenmodelle als grobe Ergebnisse
zu erzeugen, wohingegen das Zuerstgenannte lediglich verwendet wird,
um dreidimensionale Oberflächenmodelle
zu erzeugen.
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1 zeigt
eine Gesamtansicht der Messsituation des Verfahrens der Erfindung.
Die Messung wird von einer fliegenden Plattform 1 (ein
Flugzeug, ein Hubschrauber, eine unbemannte Plattform, ein Modellflugzeug)
oberhalb des Bestands ausgeführt.
Von diesen Plattformen ist das Flugzeug mit geringen Höhenschwankungen
gegenwärtig
die beste Plattform für
Messungen, der Hubschrauber ist in bergigen Gebieten am besten und
die günstigste
Plattform ist das unbemannte Flugzeug oder das Modellflugzeug. Der
Laserscanner 2 enthält
einen Abtastmechanismus, der eine Ablenkung quer zur Flugrichtung
einer Laserkanone erzeugt, die Laserimpulse 3 erzeugt,
und eine Erfassungseinheit, die das empfangene Signal aufzeichnet
und den Abstand zum Ziel definiert. Die in der fliegenden Plattform 1 von 1 angeordnete
Laserkanone sendet den Laserimpuls aus, der das Ziel trifft, und
der Impuls kehrt zu der Erfassungseinheit zurück, wodurch die Bestimmung des
Abstands zwischen dem Ziel und dem Laser auf der Grundlage der vom
Laser benötigten
Zeit möglich
ist. Wenn die Position und die Orientierung der Laserkanone genau
bekannt sind, kann der gemessene Abstand zwischen der Laserkanone
und dem Ziel 4 (in diesem Fall ein Baum) in eine Höhe umgesetzt
werden; das ist die Grundlage der Messung von Oberflächenmodellen
unter Verwendung von Laserscannern. Die Orientierung und die Position
des Laserscanners 2 wird typischerweise mit dem Trägheitsnavigationssystem
und mit GPS-Messungen (Global Positioning System, globales System
zur Positionsbestimmung, ein weltweites Satellitennetz zur Positionsbestimmung)
definiert. Das Trägheitssystem
misst entweder nur die Orientierung oder sowohl die Orientierung
als auch die Position unter Verwendung eines Trägheitssensors. Bei der Technologie der
Laserabtastung wird typischerweise die Abkürzung INS angegeben, die ein
perfektes sechsdimensionales Messsystem (sowohl für die Orientierung
als auch für
die Position) darstellt. Die GPS-Messungen werden bei der Technik
der Laserabtastung typischerweise unter Verwendung eines GPS-Empfängers 5 in
der gleichen fliegenden Plattform ausgeführt und ein weiterer GPS-Empfänger 6 befindet
sich auf dem Erdboden in der Nähe
des Untersuchungsgebiets, z. B. im Entfernungsbereich von 30 km,
als eine Referenzstation 6.
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Da
sowohl der Laser als auch das Radar aktive Sensoren sind (sie senden
ein Signal aus, das empfangen wird, nachdem es vom Ziel gestreut
wurde), können
die Messungen auch nachts ausgeführt
werden.
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Die
Bilddatenerzeugung wird unter Verwendung eines Scanners ausgeführt, der
die Impulse quer zur Flugrichtung abtastet. In der anderen Richtung
wird das Bild realisiert, wenn sich die Plattform in der Flugrichtung
bewegt. Auf diese Weise wird der Zielbereich abgedeckt. Die Abstände zwischen
benachbarten Laserstrahlen (der typische Strahldurchmesser beträgt einige
zehn Zentimeter) auf dem Erdboden werden durch die Merkmale der
Laserkanone und des Laserscanners (Impulssättigungsrate, Anzahl paralleler
Impulse, Sichtfeld und Typ der Abtastung), die Flughöhe und die
Fluggeschwindigkeit beeinflusst. Es gibt mehrere Abtastmechanismen.
Bei der kegelförmigen
Abtastung bleibt der Betrachtungswinkel immer gleich. Bei der so
genannten "Kehrbesen"-Abtastung ist die
Orientierung paralleler Strahlen immer gleich bleibend.
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2 zeigt
ein Muster der Messabtastung, wobei einzelne Strahlen 3 so
vorgesehen sind, dass sie den Zielbereich mit Zielstichproben 7 abdecken.
Die Zielstichproben 7 von 2 bilden
ein regelmäßiges Muster
längs der
Flugbahn. Das Bezugszeichen 8 bezeichnet die Fläche, die
durch die Bestandskronen abgedeckt ist.
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Bei
Waldmessungen ist es wichtig, dass die Messungen möglichst
senkrecht zum Erdboden ausgeführt
werden, um abgeschattete Bereiche zu vermeiden. Der Sichtwinkel
sollte weniger als 10 Grad von der Vertikalen abweichen. Bei einigen
Experimenten wurde festgestellt, dass eine Abschattung selbst bei
Sichtwinkeln auftritt, die größer als
5 Grad sind. Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren sollte ein Laserscanner
verwendet werden, der eine ausreichende Anzahl von Laserimpulsen
für die
Unterscheidung von einzelnen Bäumen
und Baumgruppen aussenden kann. Die Anzahl der benötigten Impulse
hängt natürlich von
der benötigten
Genauigkeit der Waldmessungen und der Größe der Baumkronen ab. In den
meisten Fällen
sollten mehrere Impulse pro Quadratmeter gesammelt werden, wobei
die Erhöhung
der Impulsrate auf bis zu einigen zehn Impulsen pro Quadratmeter
insbesondere im nördlichen
Waldgebiet eine bedeutende Verbesserung der Genauigkeit bringen
kann. Die Optimierung der Anzahl der Impulse pro Abtastwert ist
eine Optimierung zwischen Genauigkeit und Kosten. In Abhängigkeit
von den obigen Parametern ist es schwierig, einen Normwert für die Impulswiederholrate
anzugeben, 50 kHz kann jedoch als ein unterer Grenzwert betrachtet
werden und bei 200 kHz sind einzelne Bäume verhältnismäßig gut sichtbar. Gegenwärtig gibt
es lediglich wenige Instrumente, die die Anforderungen erfüllen. Die
Impulswiederholrate von TopoSys-1 beträgt z. B. 80 kHz, die Messdichte
aus der nominellen Höhe
von 800 m liegt zwischen 3 und 4 Impulsen pro Quadratmeter und die
Genauigkeit in den x- und y-Richtungen ist besser als 1 m. Die Genauigkeit
in der z-Richtung ist in ebenen Berei chen besser als 15 cm. Eine
typische Impulswiederholrate liegt bei anderen Sensoren etwa bei
10 kHz, wobei die Instrumente jedoch ständig verbessert werden.
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Die
Waldmessungen werden außerdem
durch die Jahreszeit beeinflusst. Wenn im Winter Schnee auf dem
Erdboden liegt, ist es nicht empfehlenswert Lasermessungen auszuführen, da
der Schnee die Impulse weg von der Erfassungseinheit streuen kann.
Die optimale Jahreszeit ist dann, wenn eine ausreichende Anzahl
von Laubblättern
und Nadeln an den Kronen vorhanden ist, um das von oben kommende
Lasersignal zu reflektieren, und der Erdboden nicht mit dichtem
Unterholz bedeckt ist. Messungen unter finnischen Bedingungen haben
jedoch gezeigt, dass eine hochwertige Bestandinformation auch am
Ende des Sommers oder im frühen
Herbst erzeugt werden kann. Bei Radar, der im Hochfrequenzbereich
arbeitet, können
Messungen in allen Jahreszeiten durchgeführt werden. Wenn die Frequenz
jedoch kleiner als 5 GHz ist, wird die Höhe von laublosen Bäumen unterschätzt.
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Da
die Messungen bei kleinen Blickwinkeln (in Bezug auf die Vertikale)
ausgeführt
werden sollten, ist der abgedeckte Bereich schmal (aus der Höhe von 800
m beträgt
die Breite 282 m bei einem maximalen Blickwinkel von 10 Grad). Deswegen
werden in Abhängigkeit
von der Anwendung mehrere parallele Fluglinien erforderlich sein,
um den gesamten Bereich abzudecken.
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In
der bevorzugten Ausführungsform
der Erfindung werden unterschiedliche Impulsmodi verwendet, um verschiedene
Modelle zu erzeugen. Jedes System ist typischerweise mit einem ersten
und einem zweiten Impulsmodus ausgerüstet. Mit dem ersten Impulsmodus
können
Ziele erfasst werden, die sich näher
am Laser befinden, wobei der zweite Impulsmodus verwendet werden
kann, um z. B. die Erdoberfläche
eines Waldziels zu finden. Da beide Impulsmodi Information sowohl
von den Kronen als auch vom Erdboden enthalten, wurde festgestellt,
dass bei der Erfindung die beste Leistungsfähigkeit erreicht wird, wenn
die Daten beider Modi kombiniert werden. Dadurch erhöht sich
außerdem
die Anzahl der verwendeten Impulse. Zukünftig kann es außerdem möglich sein,
zusätzlich
zu diesen Modi oder an Stelle dieser Modi das gesamte Rücklaufprofil
aufzuzeichnen, wie das bei früheren
nicht abtastenden Systemen der Fall war (J. Hyyppä, M. Hallikainen,
1993, "A helicopter-borne
8-channel ranging scatterometer for remote sensing, Part II: Forest
Inventory", IEEE
Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 31:170–179). Das
erfordert jedoch eine sehr große
Datenaufzeichnungskapazität.
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Dadurch
wird der gesamte Zielbereich durch schmale Strahlen abgedeckt und
die Koordinaten für
jeden von ihnen kann definiert werden. Infolge des GPS-Systems liegen
die Punkte im WGS-84-System (für
weitere Informationen wird das Buch GPS-paikanmääritys (Markku Poutanen 1998)
empfohlen) und sie müssen in
das gewünschte
Koordinatensystem und die gewünschte
Koordinatenprojektion (wie etwa ykj und kkj in Finnland) unter Verwendung
vorhandener Umsetzungsformeln umgesetzt werden. Kartografie- und
Vermessungsbehörden
können
in jedem Land derartige Umsetzungsformeln bereitstellen. Folglich
wird eine digitale Datei, die aus Punkten einer Punktwolke besteht,
gebildet. Die Datei enthält
x-, y- und z-Koordinaten von Stichproben, die in lokalen Koordinaten-
und Projektionssystemen definiert sind. In Bezug auf Koordinaten-
und Projektionssysteme wird der Leser auf das Buch Käylännön geodesia
(Marti Tikka 1985) hingewiesen.
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Berechnung
des dreidimensionalen Baumhöhenmodells
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Durch
Analysieren der Punktwolke können
verschiedene Arten von Oberflächenmodellen
erzeugt werden. Im Folgenden werden die verschiedenen Modelle definiert,
wie sie in der Erfindung verwendet werden, da bei den meisten von
ihnen eine anschauliche Beschreibung fehlt.
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Die
Punkte, die von der Erdoberfläche
reflektiert oder gestreut werden, definieren ein Geländemodell. Die
Daten, die mit einem Laserscanner erzeugt werden, werden vor der
Vorverarbeitung im Allgemeinen als digitales Oberflächenmodell
(DSM) betrachtet. Durch Verarbeiten dieser Rohdaten können digitale
Gelände- oder
Höhenmodelle
(DTM, DEM) erzeugt werden. Durch Auswählen der Punkte, die von der
Oberseite der Vegetation reflektiert werden, kann ein digitales
Vegetationsmodell erzeugt werden, das in Waldgebieten auch als ein
digitales Kronenmodell bezeichnet werden kann. Bei der Erfindung
ist es durch das Vermessen des Bestands mit einer ausreichend großen Anzahl
von Impulsen möglich,
ein Höhenmodell
zu berechnen, bei dem die Geländehöhen entfernt
sind, und das verwendet werden kann, um eine echte Baumhöhe abzuleiten,
wobei wie bei dem Kronenmodell lediglich die Höhe über einem bestimmten Referenzwert
(Meeresspiegel) bestimmt werden kann. Das Höhenmodell kann berechnet werden,
indem das digitale Geländemodell
von dem digitalen Kronenmodell subtrahiert wird, wobei das Ergebnis
eine dreidimensionale Darstellung der Baumhöhen in dem Waldgebiet ist.
Die Modelle können
durch regelmäßige Gitter
oder als Punktwolke dargestellt werden.
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Diese
Erfindung nutzt bei der Waldbestandsaufnahme direkt die Anwendung
des digitalen Baumhöhenmodells.
Nachfolgend wird ein Beispiel einer realisierten Lösung dargestellt.
Beim Berechnen des Kronenmodells, des Geländemodells oder des Höhenmodells
eines Bestands sollten die folgenden Prinzipien angewendet werden.
Die gemessenen Punkte werden in einem Zielgitter neu abgetastet
(die Größe der einzelnen Zellen
(die nachfolgend als Pixel bezeichnet werden) und der gesamte Zielbereich
sind definiert), siehe 3. Wenn die Punkte in das Gitter
umgesetzt werden, sollte beachtet werden, dass die Umsetzung Positions-
und Höhenfehler
verursachen kann, insbesondere dann, wenn für jedes Pixel keine ausreichende
Anzahl von Punkten vorhanden ist. Bei der Erfindung ist entdeckt
worden, dass dann, wenn separate Bäume oder kleine Baumgruppen
für die
Bestandsaufnahme von Interesse sind, die Pixelgröße z. B. 1 m oder vorzugsweise
0,5 m betragen sollte, damit die Bestimmung des Kronendurchmessers
zuverlässig
möglich
ist. Ein einfacher Mechanismus zum Beginnen der Berechnung des Kronen-
und Geländemodells
besteht darin, den maximalen und den minimalen z-Wert in jedem Pixel
zu berechnen. Man erhält
zwei Oberflächen,
wovon eine Oberfläche Maximalwerten
(Maximalwertoberfläche)
für das
Geländemodell
und die andere Oberfläche
Minimalwerten (Minimalwertoberfläche)
entspricht. Die Maximalwerte repräsentieren die Baumoberseiten
verhältnismäßig gut und
auf baumlosen Flächen
die Oberfläche
des Geländes.
Die Minimalwerte repräsentieren
Geländeerhöhungen,
enthalten jedoch unter anderem auch Baumoberseiten. Durch Verwendung
einer Minimalwertfilterung kann aus der Minimalwertoberfläche ein
so genanntes grobes Geländemodell
berechnet werden. Die Größe des Filterfensters
muss größer sein
als die Durchmesser der einzelnen Baumkronen. Bei der Erfindung
wurde festgestellt, dass in Finnland bei Gebieten mit dichter Vegetation
8 m ein guter Ausgangswert ist. Nach der Minimalwertfilterung wird
dieses sogenannte grobe Geländemodell
mit den Koordinaten der ursprünglichen Punktwolke verglichen.
Punkte, die von dieser nach Minimalwerten gefilterten Oberfläche um einen
vorgegebenen Abstand D von z. B. 1 m abweichen, werden als Erdbodenstichproben
klassifiziert. Unter Verwendung dieser Stichproben werden die fehlenden
Oberflächenhöhenwerte
interpoliert, z. B. unter Verwendung der Delaunay-Triangulation.
Das neue Geländemodell
kann in der folgenden Weise durch Iterationen verbessert werden:
Durch Verwenden dieser neuen Oberfläche als neuen Referenzwert
und durch Vergleichen der ursprünglichen
Punktwolke mit diesem Referenzwert können neue Erdbodenstichproben
berechnet werden, für
die der Prozess wiederholt wird. Die Iteration kann fortgesetzt
werden, bis die Anzahl der neu klassifizierten Punkte gering ist
und die Qualität
des Modells ausreichend ist. Ein weiteres Verfahren zur Bestimmung
des digitalen Geländemodells
ist in der Veröffentlichung
(K. Kraus, N. Pfeiffere, 1998 "Determination
of terrain models in wooded areas with airborne laser scanner data", ISPRS Journal of
Photogrammetry & Remote
Sensing, 53:1993–203)
dargestellt.
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Wenn
Lücken
(keine Daten) oder abweichende Punkte vorhanden sind, kann der Wert
für diese
Punkte durch Interpolation und Verwendung der Erkenntnisse über nahe
liegende Punkte erhalten werden. Für die Identifizierung von einzelnen
abweichenden Punkten kann z. B. ein Gradient für jedes Pixel berechnet werden. Abweichende
Werte können
auf diese Weise entfernt werden.
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4 zeigt
eine Minimalwertoberfläche,
die mit Laserscannerdaten erhalten wurde. Die entsprechende Maximalwertoberfläche ist
in 5 dargestellt. Die Pixelgröße beträgt in beiden Bildern 50 cm
und das Bild deckt 125 m ab. 6 zeigt
ein digitales Geländemodell,
das mit dem oben erwähnten
Verfahren unter Verwendung eines Wertes für D von 1 m ohne Iteration
und mit der Delaunay-Triangulation berechnet wurde. 7 zeigt
das entsprechende Baumhöhenmodell
des gleichen Bereichs.
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Bestimmung von Bestandsattributen
aus dem Baumhöhenmodell
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Erstmalig
in der Welt wird in dem erfindungsgemäßen Verfahren festgestellt,
dass das Baumhöhenmodell
mit hoher Auflösung
verwendet werden kann, um für
Bäume,
die von oben betrachtet werden, die folgenden Attribute für einzelne
Bäume bestimmt
werden können:
Baumhöhe,
Baumstandort, Kronendurchmesser, Stammdurchmesser z. B. in der Höhe von 1,3
m, Entwicklungsklasse, Alter, Stammvolumen, Bestandsgrundfläche und
Baumart. Für
größere Baumgruppen
können
zusätzlich
zu diesen Parametern die Anzahl der Stämme und der Deckungsgrad bestimmt
werden, die beide für
die Abschätzung
von Stichproben und Beständen
verwendet werden können.
Bei früheren
Untersuchungen war es nicht möglich,
Merkmale, die sich auf den Deckungsgrad beziehen, unter Verwendung
eines Lasers bei der Profilmessung zu verwenden. Auch von diesem
Standpunkt erweitert die Erfindung den bekannten Erkenntnisstand
erheblich um neue Inhalte. Unter Verwendung dieser Information können Bestandsattribute
in einem gewünschten
Gebiet bestimmt werden.
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Nachfolgend
wird ein Beispiel über
eine Möglichkeit
präsentiert,
wie diese Attribute berechnet werden können.
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Zusätzlich zu
der Berechnung und Abschätzung
kann das Verfahren den vorhandenen Kenntnisstand verwenden, wodurch
die Qualität
der Schätzwerte
bedeutend verbessert wird. Die Erfindung ist auch deswegen einzigartig.
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Die
Stichproben des Abtastlasers, die in dem durch den Baum überdeckten
Gebiet erhalten werden, können
verwendet werden, um die Geometrie des Baums entweder zweidimensional
(Querschnitt) oder dreidimensional zu bestimmen und/oder die Form
des Baums zur Identifizierung der Baumart zu bestimmen, oder zum
Modellieren des Bestands.
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Die
Berechnung der Bestandsattribute aus dem Baumhöhenmodell des Bestands wird
in der folgenden Weise ausgeführt.
Der Standort einzelner Bäume
und die Baumkronengrenzen werden unter Verwendung herkömmlicher
Verfahren zur Mustererkennung bestimmt. Die Bestimmung von Baumstandorten
beruht im Allgemeinen auf dem Finden von lokalen Maximalwerten.
Um die lokalen Maximalwerte zu finden, wird das mittels Laser abgeleitete
Baumhöhenmodell
unter Verwendung eines Tiefpassfilters gefiltert. Der Umfang der
Filterung wird durch die Pixelgröße, die
in dem Baumhöhenmodell
des Bestands verwendet wird, und die Anzahl von Laserimpulsen pro
Quadratmeter beeinflusst. Typischerweise ist eine durchgeführte Filterung
ausreichend. Ohne Filterung können
mehrere lokale Maximalwerte von der gleichen Krone gefunden werden.
Für die
Bestimmung der Kronengrenzen oder der Größe der Krone gibt es verschiedene
anwendbare Algorithmen auf dem Gebiet der Mustererkennung. In dem
Prozess der Festlegung der Kronengrenzen (oder bei der Bestimmung
der Fläche,
die der Baumkrone entspricht, bei der Segmentierung) müssen die
Parameter so ausgewählt
werden, dass nach Möglichkeit
zwei getrennte Bäume
nicht zu einem verschmelzen. Die Wahl der Parameter kann für die verwendeten
Baumtypen manuell erfolgen. 8 ist eine
beispielhafte Skizzierung von Grenzen, die unter Verwendung von
automatischen Verfahren der Mustererkennung festgelegt wurden.
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Der
mittlere Durchmesser L der Krone kann unter Verwendung der Flächeninformation
A der segmentierten Krone in der folgenden Weise berechnet werden.
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Es
wird angenommen, dass die Höhe
h des Baums der Maximalwert des Baumhöhenmodells ist (der höchste Punkt
des Baums). h = max
(hi) (2)wobei
die Werte hi die Höhen
einzelner Bäume
sind, die innerhalb der entsprechenden Kronen/Segmentfläche A durch
das Baumhöhenmodell
angegeben werden. Es ist in der Erfindung durch Prüfmessungen
festgestellt worden, dass die Höhen
einzelner Bäume
und dominierender Bäume
mit einem Standardfehler von 1 m gemessen werden können, siehe 9.
Als Bezugsmaterial wurden Hypsometer-Messungen von 89 Bäumen verwendet.
Der systematische Fehler der Messung betrug 14 cm, was ein äußerst gutes
Ergebnis darstellt. Der Koeffizient der Bestimmung betrug 0,97.
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Der
Standort des Baums wird mittels Daten der x- und y-Koordinaten,
die dem Maximalwertpunkt entsprechen, bestimmt.
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In
dem nördlichen
Waldgebiet gibt es eine deutliche Korrelation zwischen dem mittleren
Durchmesser L der Krone und dem Stammdurchmesser d d = αL + β (3)wobei die
Koeffizienten α und β vorzugsweise
unter Verwendung von Daten der lokalen Feldbestandaufnahme kalibriert
werden. Die Koeffizienten müssen
für jede
Bauart (z. B. Kiefer, Fichte, Birke und andere Laubbäume) getrennt
bestimmt werden, wenn das System Information der Baumart verwendet.
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Da
der Laserscanner außerdem
Höheninformation
bereitstellt und da eine deutliche Korrelation zwischen Durchmesser
und Höhe
vorhanden ist, kann die Information zur Baumhöhe auch zur Abschätzung verwendet
werden. Unter Verwendung einer linearen Regression lautet das Modell
für den
Stammdurchmesser d
= αL + βh + γ (4)wobei die
Koeffizienten α, β und γ unter Verwendung
von Daten der lokalen Feldbestandaufnahme kalibriert werden. Die
Korrelation zwischen Höhe
und Durchmesser ist nicht ganz linear, da sich der Formfaktor der Krümmung bei
einem ausreichend großen
Stammdurchmesser verringert, wenn der Stammdurchmesser größer wird.
Je dicker der Stamm ist, desto größer ist außerdem die Höhenstreuung.
Wenn ein genaueres Höhenmodell
erzeugt wird, muss zunächst
die Abhängigkeit
zwischen Höhe
und Durchmesser linear gemacht werden und die Varianz der Höhe in Bezug
auf den Stammdurchmesser muss konstant gemacht werden. Näslund (1936)
(M. Näslund,
1936, "Skogsförsöksanstaltens
gallringsförsök i tallskog", Meddelanden fran
Statens skogsförsöksanstalt
28(1)) beschrieb die Beziehung zwischen der Höhe und dem Durchmesser in Brusthöhe (Brustdurchmesser
in der Höhe
von 1,3 m) in der folgenden Weise
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Unter
Verwendung einer nichtlinearen Transformation kann das Modell von
Gleichung (4) verbessert werden. Außerdem ist die Verwendung von
landesspezifischen Kennlinien möglich.
In Bezug auf Finnland können
entsprechende Kennlinien in der Veröffentlichung (J. Laasasenaho,
1982, "Taper curve
and volume functions for pine, spruce and birch", Communicationes instituti Forestalis
Fenniae 108, S. 74) gefunden werden.
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Mögliche Fehler
in Bezug auf die Kronendurchmesser oder somit in Bezug auf die Bestimmung
des Durchmessers einzelner Bäume
bestehen darin, dass mehrere Kronen als zu dem gleichen Baum gehörend interpretiert
werden, wodurch bewirkt wird, dass die segmentierte Kronenfläche und
der entsprechende Durchmesser bedeutend größer sind als die echten Werte.
Der erhaltene Kronendurchmesser L sollte deshalb z. B. mit der Formal
(3) geprüft
werden, aus der eine grobe Abschätzung
für den
Stammdurchmesser d erhalten wird. Wenn eine statistische Information
zu den Wahrscheinlichkeiten von vorhandenen Kombinationen von Paaren
aus Höhe
und Durchmesser zur Verfügung
steht, können
die meisten fehlerhaft definierten Kronenflächen gefunden werden. Wenn
z. B. die Wahrscheinlichkeit der Existenz kleiner als 1 % ist, wurde
die effektive Größe der Krone
mit hoher Wahrscheinlichkeit falsch bestimmt. Außerdem sollte der vorhandene
Erfahrungsstand in Bezug auf die mittlere Größe von Kronen verwendet werden.
In Finnland ist die Kronenbreite selten größer als 8 m. Derartige Regeln,
die auf Erfahrungen beruhen, sind jedoch nicht unbedingt erforderlich,
sie verbessern aber die berechneten Schätzwerte der Bestandsattribute.
Da aus den Daten des Laserscanners sowohl die Baumhöhe einzelner
Bäume als
auch der Stammdurchmesser und der Kronendurchmesser bereitgestellt
werden können,
kann die Genauigkeit der Schätzwerte
des Stammvolumens unter Verwendung vorhandener Statistiken und von
Erfahrungen bedeutend verbessert werden, was diese Erfindung weltweit
zu einem einzigartigen Verfahren der Fernerfassung macht. Verfahren,
die auf Luftfotografien und Video-Bilddaten beruhen, können lediglich
den Durchmesser der Krone bestimmen. Ohne physikalische Einrichtungen,
die Messungen ausführen
können,
ist eine derartige Prüfung
mit diesen Datenquellen nicht möglich.
Da außerdem das
Volumen einzelner Bäume
traditionell genauer bestimmt wird, indem sowohl die Höhe als auch
der Durchmesser und nicht nur der Durchmesser verwendet werden,
können
mit einem Laserscanner wesentlich genauere Volumenabschätzungen
erzeugt werden als unter Verwendung von Luftfotografien und Video-Bilddaten. Vorläufige Ergebnisse
versprechen ebenfalls eine größere Genauigkeit
als diejenige, die bei der traditionellen Waldbestandsaufnahme erhalten
wird.
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Fachwissen
kann außerdem
verwendet werden, um den Anteil der Bäume unterhalb der Schicht dominanter
Bäume abzuschätzen, da
die Laserabtastung lediglich ein Höhenmodell von Bäumen, die
von oben zu sehen sind, bereitstellen kann. Deswegen können die
Attribute lediglich für
diese im Wald sichtbaren Bäume bestimmt
werden. Wenn Fachwissen über
die wahrscheinlichste Verteilung der Höhen oder Durchmesser vorhanden
ist, können
die Ergebnisse der Laserabtastung durch die Verwendung dieser Verteilungen
verbessert werden. Die Weibull-Verteilung ist die am häufigsten
verwendete Verteilung für
die Beschreibung der Durchmesserverteilung geworden. In Finnland
wurde die Weibull-Verteilung erstmalig bei der Untersuchung von
Kilkki und Päivinen
angewendet (P. Kilkki, R. Päivinen,
1986, "Weinbull-function
in the estimation of basal area DBH-distributions", Silva Fennica, 20:149–156.) Die
Weibull-Verteilung
erfüllt
die typischerweise geforderten Flexibilitätsanforderungen von Durchmesserverteilungen
(A. Kangas, J. Kangas, K. Korhonen, M. Maltamo, R. Päivinen,
1990, Metsää kuvaavat
mallit, Silve Carelica 17, S. 143). Die Beta-Verteilung ist noch
flexibler als die Weibull-Verteilung, die Berechnungsabwicklung
erfordert jedoch eine numerische Integration, um einen Skalierungsfaktor
zu definieren. Wenn die Verteilungen verwendet werden, wird die
durch den Laserscanner definierte Verteilung mit der bekannten Verteilung
verglichen, und in Bezug auf die fehlenden Bäume werden für jedes
Bestandsattribut Korrekturfaktoren berechnet. Die Verwendung von
Verteilungen ist nicht notwendig, sie wird jedoch empfohlen, wenn
bekannt ist, dass der Bestand dicht ist, die echte Verteilung bekannt
ist und die Aufgabe darin besteht, den kleinstmöglichen systematischen Fehler
zu erreichen. Ohne Korrektur erzeugt der Laserscanner eine systematische
Unterschätzung
des Stammvolumens des Bestands.
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Unter
Verwendung von Durchmesser und Höhe
können
die Entwicklungsklasse des Baums bestimmt und das Alter des Baums
abgeschätzt
werden.
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Die
Bestandsgrundfläche
eines einzelnen Baums (m2/ha) wird erhalten
aus g = π4 d2 (6)
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Die
Anzahl der Stämme
kann leicht als die Anzahl der auf dem Bild befindlichen Kronen
bestimmt werden.
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Der
Deckungsgrad kann bestimmt werden, indem die von Baumkronen überschirmte
Fläche
durch die Gesamtfläche
geteilt wird. Er kann außerdem
bestimmt werden, indem die Anzahl der von den Bäumen reflektierten Laserimpulse
durch die Gesamtzahl von Laserimpulsen in der gewünschten
Fläche
dividiert wird.
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Für die Bestimmung
von Baumarten gibt es zwei durchführbare Verfahren. In der Veröffentlichung
(J. Hyyppä,
Hyyppä,
H., Samberg, A., 1999, Assessing Forest Stand Attributes by Laser
Scanner, Laser Radar Technology and Applications IV, Proceedings
of SPIE, 3707:57–69)
wird ein Querschnitt des Waldes, der durch Laserabtastung hergestellt
wird, beschrieben, wobei kegelförmige
Fichten von Kiefern und Birken leicht unterschieden werden können. Die
Analyse kann außerdem
dreidimensional erfolgen, wobei dann auf der Grundlage von Stich punkten
in einer von Bäumen
begrenzten Fläche
die Geometrie und die Form des Baums bestimmt werden und diese Information
zur Identifizierung des Baums verwendet wird. Die Luftfotografie
ist ein verhältnismäßig teures
Medium und deswegen ergibt die Kombination des Laserscanner-Bilds
mit der Luftfotografie einen besseren Wissensstand über die
Baumarten. Die Luftaufnahme kann außerdem mit dem Baumhöhenmodell
(d. h. ein gefiltertes Baumhöhenmodell),
das durch den Laser erzeugt wird, orthogonalisert werden, was ebenfalls
eine Innovation darstellt. Dadurch können sowohl das Baumhöhenmodell
als auch die Luftaufnahme übereinander
gelegt werden. Bei einer Luftaufnahme (Falschfarbenbild) können Laubbäume leicht von
Fichten und Kiefern unterschieden werden, wobei außerdem ein
Farbunterschied zwischen diesen beiden Arten beobachtet werden kann.
Wenn der Laserscanner eine Intensitätsinformation der gestreuten
Leistung erzeugt, kann diese für
die Klassifikation von Baumarten verwendet werden.
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Die
Abschätzung
des Volumens einzelner Bäume
kann unter Verwendung von Parametern und Attributen erfolgen, die
zuvor abgeschätzt
wurden. Es gibt drei unterschiedliche Alternativen: 1) Abschätzung des Volumens,
wobei lediglich die Höhe
der Bäume
verwendet wird; 2) Abschätzung
des Volumens unter Verwendung der Höhe und des geschätzten Stammdurchmessers;
und 3) Abschätzung
des Volumens unter Verwendung der Höhen-, Durchmesser- und Baumartinformation.
Laasasenaho (1982) (J. Laasasenaho, 1982, "Taper curve and volume functions for
pine, spruce and birch",
Communicationes Instituti Forestalis Fenniae 108, S. 74) hat Formeln
aufgestellt, wie Höhe
und Durchmesser zur Berechnung des Volumens einzelner Bäume für jede Baumart
in der folgenden Weise verwendet werden können:
für Kiefern v = 0,036089 d2,01395 (0,99676)d h2,07025 (h – 1,3)–1,07209 (7)für Fichten v = 0,022927 d1,91505 (0,99146)d h2,82541 (h – 1,3)–1,53547 (8)für Birken v = 0,011197 d2,10253 (0,98600)d h3,98519 (h – 1,3)–2,65900 (9)
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Die
Standardabweichung der Modelle liegt ungefähr zwischen 7 und 8,5 %.
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Die
Bestandsattribute, die einer Stichprobe oder einem Bestand entsprechen,
können
unter Verwendung der Attribute einzelner Bäume in dem festgelegten Gebiet
bestimmt werden. Das Gesamtvolumen pro Hektar, das einem Bestand
entspricht, kann z. B. berechnet werden, indem alle Volumenwerte
einzelner Bäume
in diesem Bestand summiert werden und das Gesamtvolumen durch die
Größe des Bestands
geteilt wird. Bei dem zuvor beschriebenen Verteilungsprinzip kann
die Genauigkeit der Schätzwerte
in Bezug auf die Bäume,
die nicht sichtbar sind, mit dem Laser verbessert werden. Dabei
sollte daran erinnert werden, dass Erkenntnisse über die Verteilung des Bestands
vorher vorhanden sein müssen.
Die mittlere Höhe
des Bestands kann als ein Mittelwert der Höhen der einzelnen Bäume erhalten
werden. Bei der Waldbestandsaufnahme wird gewöhnlich ein gewichteter Mittelwert
berechnet, bei dem der Gewichtungsparameter die Grundsfläche jedes Baums
ist. Die Gesamtgrundfläche
pro Hektar kann erhalten werden, indem alle Grundflächen der
einzelnen Bäume
summiert werden und das Ergebnis durch die Bestandsgröße geteilt
wird.
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Eine
vereinfachte Version des Verfahrens besteht darin, Volumeninformation
zu bilden, indem der Deckungsgrad, die Grund fläche oder ein entsprechendes
Dichtemaß unter
Verwendung von Kronenflächen
bewertet wird und das Volumen der Bäume durch diese Information
bewertet wird, die durch die mittlere Baumhöhe (die unter Verwendung des
Baumhöhenmodells
bestimmt wird) aus der von Ilvessalo (Tapion Taskukirja 1978) präsentierten
Relaskop-Tabelle ergänzt
wird.
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Bei
den meisten Wäldern
wurde bereits mehrfach eine Bestandsaufnahme durchgeführt. Die
Ergebnisse des präsentierten
Verfahrens können
verbessert werden, indem die alte/historische Bestandsaufnahme-Information
verwendet wird, was voraussetzt, dass die Daten der alten Feldbestandsaufnahme
zuverlässig sind.
Alte Bestandsaufnahmedaten sollte so verwendet werden, dass unmögliche Ergebnisse
vermieden werden. Ein Bestand, der vor zehn Jahren ein Volumen von
5 m3/ha aufwies, kann z. B. jetzt kein Volumen
von 200 m3/ha besitzen.
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Durchgeführte Prüfungen haben
gezeigt, dass das entwickelte Verfahren eine Genauigkeit besitzt,
die mit herkömmlichen
operativen Verfahren der Waldbestandsaufnahme vergleichbar oder
sogar besser ist.
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Das
Verfahren ist für
die Waldbestandsaufnahme einzelner Bäume, von Baumgruppen, Stichproben, Beständen und
größeren Gebieten
geeignet. Im Folgenden ist die Anwendbarkeit des Verfahrens bei
der bestandsweisen Waldbestandsaufnahme und der nationalen Waldbestandsaufnahme
dargestellt. Diese beiden Typen der Bestandsaufnahme sind in Finnland
die wirtschaftlich wichtigsten Typen.
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Das
Verfahren ist bei der bestandsweisen Waldbestandsaufnahme anwendbar,
insbesondere wenn es mit bereits gesammelten Information der bestandsweisen
Waldbestandsaufnahme kombiniert wird. Die mittels Laser abgeleiteten
Bestandsattribute können
dann mit anderer Information, die benötigt wird, wie etwa Boden/Fruchtbarkeitsdaten,
kombiniert werden, die sich nicht sehr rasch ändert. Das mittels Laser abgeleitete Geländemodell
kann für
das Kartografieren von wichtigen Biotopen verwendet werden.
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Das
Verfahren ist für
eine nationale Waldbestandsaufnahme sehr geeignet. Eine Laserabtastung
wird typischerweise verwendet, um einen Streifen mit einer Breite
von einigen hundert Metern zu bilden. Um große Gebiete zu überdecken,
müssen
mehrere parallele Streifen überflogen
werden. Bei den Kurven zwischen den geplanten Flugstrecken sollte
die Verbindung zu GPS-Satelliten nicht verloren gehen und diese
dauern eine lange Zeit, was eine Vergrößerung des Aufwands bewirkt.
Bei der nationalen Waldbestandsaufnahme ermöglichen die durch den Laserscanner
bereitgestellten Daten, eine Reduzierung der Feldtätigkeit,
wobei die Ergebnisse, die mit dem Laserscanner für einzelne Bäume und
Stichproben erhalten werden, verwendet werden können, um Satelliten-Datenquellen
einzurichten. Außerdem
ist das Fliegen bei der landesweiten Waldbestandsaufnahme effektiv.
Die Flugstrecken können
so geplant werden, dass sie das gesamte Land überdecken. Durch die Verwendung
des erfindungsgemäßen Verfahrens
kann die nationale Waldbestandsaufnahme in hohem Maße automatisiert
werden. Im finnischen Institut für
Waldforschung ist versucht worden, mit der Hilfe eines Bilderzeugungs-Spektrometers
(AISA) die Sammlung von Bestandsattributen und die Verringerung der
Feldstichproben zu entwickeln. Die Ergebnisse, die mit dem AISA
erzielt wurden, sind jedoch bedeutend schlechter als die Ergebnisse,
die mit dem erfindungsgemäßen Verfahren
erreicht werden können.
