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Berthold Böhler
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Stéphane Burgos Hochschule für Agrar-, Forst- und Lebensmittelwissenschaften HAFL Drohnen zur Erhebung der Erosion und Bodenkartierung Erosionserhebung und Bodenkartierung mit Drohnen Stéphane Burgos

1 Stéphane Burgos Hochschule für Agrar-, Forst- und Lebensmittelwissenschaften HAFL Drohnen zur Erhebung der Erosion und Bodenkartierung Erosionserhebung und Bodenkartierung mit Drohnen Stéphane Burgos Hochschule für Agrar-, Forst- und Lebensmittelwissenschaften HAFL Neue Technologien und Instrumente für den Bodenschutz t > Drohnen in der Schweiz? Wie ist die Nutzung für Erosionserhebung für Bodenkartierung Bern University of Applied Sciences Aussprache zum Bodenschutz in der Schweiz

2 Allgemeine Prinzipien Sichtbares Licht Was erhalten wir von einem Drohnenflug? Flughöhe 150 m, Pixelgrösse 4 cm Orthomosaik RGB digitales Oberflächenmodell 2

1 Teil: Erhebung Erosion Bern University of Applied Sciences Projekt Air_osion BAFU: Corsin Lang Changins: Dorothea Noll, Alba Farnos HAFL: Stéphane Burgos, Matthias Stettler, Nicole Berger

3 1 Teil: Erhebung Erosion Bern University of Applied Sciences Projekt Air_osion BAFU: Corsin Lang Changins: Dorothea Noll, Alba Farnos HAFL: Stéphane Burgos, Matthias Stettler, Nicole Berger HEFR: Fabienne Favre, Géraldine Bullinger, Bruno Spahni Uni Bern: Hanspeter Liniger, Jürg Krauer, Elias Hodel, Pascal Bircher, Daniel Bernet, Laura Ebneter Bern University of Applied Sciences 3

der RGB-Bilder Extraktion Erosionsrillen

4 Vorgehensweise, Teil Warnsystem ERMS Warnsystem ERMS Warnsystem Wenn > 10 mm/h Fragebogen Fruchtfolge Bearbeitung des Bodens Datum der Aussaat Umgebung der Parzellen des Untersuchungsgebietes Bildaufnahme Analyse Höhenmodell Analyse der RGB-Bilder Extraktion Erosionsrillen Einzugsgebietsanalyse Bern University of Applied Sciences Ergebnisse Bildanalyse Nach Extremereignissen wurden 6 Orte dokumentiert (Anfang Mai) 4

Bildanalyse Automatische Extraktion der Erosionrillen Glättung (Reduktion Bildrauschen) Extraktion Objekte, basierend auf RGBoder DSM-Gradient Die Objektextraktion entsteht im Zusammenspiel von

5 Bildanalyse Automatische Extraktion der Erosionrillen Glättung (Reduktion Bildrauschen) Extraktion Objekte, basierend auf RGBoder DSM-Gradient Die Objektextraktion entsteht im Zusammenspiel von Glättung und Kontrasterhöhung. Alle Informationen (RGB, DSM, Gradient, ) werden kombiniert. Extraktion Rillen mit digitalem Höhenmodell (DHM) Originales DHM gemittelt im 100x100 m-pixelfenster grün = glatte Oberfläche berechnet mit 95 %-Perzentilfilter rot = Differenz glatte Oberfläche zu DHM (ohne positive Werte) Tiefe > 4 cm, Rest von Traktorspuren Bern University of Applied Sciences 5

6 Extraktion der Rillen mit digitalem Höhenmodell Differenz Drohnenflug originales Höhenmodell Originales Höhenmodell Markierung Rillen Extraktion der Rillen mit digitalem Höhenmodell Rillen und Traktorspuren sind sichtbar auf dem Oberflächenmodell 6

7 Extraktion der Rillen mit digitalem Höhenmodell Schwellenwert m Schwellenwert m Morphologische Glättung Traktorspuren nach der Saat verursachen viel Hintergrundrauschen im Bild Volumenberechnung Messungen im Feld sind ziemlich gut mit der automatischen Extraktion vergleichbar 7

8 Bestimmung Wasserflüsse Volumenbestimmung, Parzelle Changins, künstliche Rille Extraktion der grössten Rille, berechnetes Volumen = 0.97 m 3 8

9 Extraktion Rillen mit RGB-Bilder 5x5 m Medianfilter 7x7 m Medianfilter Lichtausgleich Extraktion Rille mit RGB-Bilder Farbsättigung (S-Kanal des HSV-Farbsystems) a) b) c) Schwellenwert des S-Kanals: a) Wert = 65, b) Wert = 70, c) Wert = 75. 9

Analyse der Erosionsursache Die Analyse des ganzen Einzugsgebiets erlaubt die Dokumentation von agronomische Ursachen und Lösungen Perspektiven der Erosionsanalyse Das Warnsystem hat gut

10 Analyse der Erosionsursache Die Analyse des ganzen Einzugsgebiets erlaubt die Dokumentation von agronomische Ursachen und Lösungen Perspektiven der Erosionsanalyse Das Warnsystem hat gut funktioniert, manchmal schwierig die Parzellen zu finden. Die Erkennung von Rillen funktioniert und könnte automatisiert werden (Python-Script, Integration im GIS). Korrelation zwischen Feldmessungen und der Bilderanalyse hat gute Ergebnisse ergeben. Jedoch muss man die Referenz überprüfen. Grenzfälle (2-4 T) sind schwierig zu dokumentieren. Die Bilder vereinfachen agronomischen Ursachen/Lösungen zu finden. Eine Standard-Methode ist zu entwickeln. 10

11 2. Teil: Bodenkartierung Etappen der Bodenkartierung (FAL+ Standard) 1. Vorbereitung, erstellen des Pflichtenhefts (Ziele) 2. Konzeptkarte 3. Feldarbeiten Sondierung, um die Variabilität zu Erfassen Leitprofile mit Profilgrube und Laboranalysen Sondierung und Polygonabgrenzung 4. Elektronische Erfassung der Daten 5. Erstellen der Bodenkarte Massstab Fläche pro Bohrung (ha) (1/a) Anzahl Bohrungenpro ha (a) Fläche pro Profil (ha) (1/b) Anzahl Profile pro ha (b) Total Beobachtungen pro (a +b) 1/ ,13-0,06 7,75 15, ,250 0, / ,10 1,05 0,475 0, ,025 0,05 0,5 1 1/ ,70 6,9 0,073 0, ,007 0,015 0,08 0,16 1/ ,004 0, ,001 0,002 0,005 0,01 1/ ,0007 0, ,0002-0,0004 0,0009 0,

Polygonabgrenzung Warum Drohnenbilder? Analyse von Flächen, die auf Swisstopo-Orthobildern mit Vegetation bedeckt sind.

12 Korrelationen zwischen verschiedenen Informationen Swisstopo Orthofoto (25 cm) digitales Oberflächenmodell (2m) Drohnen Orthomosaik RGB (5cm) digitales Oberflächenmodell (5cm) Satellitenbilder (10 m Auflösung) Lokalisieren Bohrungen + Polygonabgrenzung Warum Drohnenbilder? Analyse von Flächen, die auf Swisstopo-Orthobildern mit Vegetation bedeckt sind. Durchführung von Flügen mit einem Multikopter, wenn grosse Flächen frisch gepflügt sind (Mitte August bis Ende Februar). 12

13 Gewinnung neuer Information mit Drohnen Drohnenluftbild Orthofoto (Swisstopo) Extraktion der Steine Hilfe in der Vorbereitung der Konzeptkarte Kombination Höhenmodelle Swisstopo und Drohne Analyse Höhenmodell Kleine Höhendifferenzen sind besser sichtbar 13

14 Analyse Höhenmodel (DHM) für die Bodenkartierung DHM Reliefanalyse (Krümmung + Wasserflüsse) Automatische Abgrenzung der Mulden und Kuppen Etappen der Bodenkartierung früher heute: Konzeptkarte Feldarbeiten Gezielte Bodenprofile und Bohrungen Bestimmungder Bodentypengrenzen Synthese der Daten Erstellen der Bodenkarte 14

15 Etappen der nächsten Projekte Erstellen einer Konzeptkarte mit und ohne Zuhilfenahme von Luftbildern. Abgrenzung von Polygonen mit und ohne Zuhilfenahme von Luftbildern. Vergleich der beiden Methoden: Evaluierung der Genauigkeit und der gefundenen Objekte/Bodendifferenzen. Validierung im Feld mit bodenkundlichen Aufnahmen Perspektiven Drohnen und Bodenkartierung Die Bilder bringen wertvolle Zusatzinformationenen für die Wahl der Bohrungs- und Profilstandorte Sie sind einfach aufzunehmen, wenn der Informationsgehalt am höchsten ist und sie sind georeferenziert Sie tragen objektive Information zur Polygonabgrenzung bei, gewisse Analysen können automatisiert werden Es handelt sich um Oberflächendaten, die mit Bohrungen geeicht werden müssen Zusammen mit anderen Informationen (geologische Karten, DHM, Satellitenbilder, ) erleichtern sie die Feldarbeit Es braucht eine optimierte Datenprozessierung 15

16 Danke für Ihre Aufmerksamkeit!!!! 16

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