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Beschreibung

Multisensoralen Klassifikation von Luftbilder und Laserscan-Daten ermöglichen auch für ein komplex reliefiertes
Untersuchungsgebiet eine qualitativ hochwertige Identifizierung von Baumartengruppen (Fichte, Tanne, Kiefer, Lärche, Douglasie, Laubholz und Totholz). Der objektbasierte Ansatz des erstellten Modells (Random Forest) mit der Erkennung individueller Baumkronen entspricht quantitativ den Zielvorstellungen. Es konnten auf den Testflächen etwa 55000 Bäume von einer Wuchshöhe größer als 15m mit einer geschätzten Gesamtgenauigkeit von etwa 90% hinsichtlich ihrer Baumartenzugehörigkeit differenziert werden. Der Trainingsdatensatz umfaßte über 1000 Baumindividuen.

Mit dem in der vorliegenden Arbeit erstellten Modell wird eine akkurate Identifizierung der ausgewählten Baumarten im Untersuchungsgebiet ermöglicht wird. Der Nationalpark Schwarzwald kann somit auf operationaler Ebene eine
Baumartenzusammensetzung und -verteilung zum Zeitpunkt der Unterschutzstellung als Status quo dokumentieren.

Auf die Validierung bezugnehmend werden in der flächendeckenden Klassifikation insbesondere zuverlässig bei der flächendeckenden Klassifikation Gebiete in Hochlagen sowie die Identifizierung der Baumarten der Fichte, Tanne, Laubholz, Lärche und Totholz sein. Allerdings sind Schwierigkeiten bei der Differenzierung von Douglasien und Kiefern zu berücksichtigen und bei der Betrachtung von steilen Hanglagen muss mit Fehlern gerechnet werden.

Übergeordnete Objekte

Beendete Forschungsprojekte


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