INTERREG IVa-Projekt ForseenPOMERANIA

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1 INTERREG IVa-Projekt ForseenPOMERANIA Arbeitsstand April Teil Mecklenburg-Vorpommern - Frau Stampfer Herr Cords Herr Jütte Herr Treuheit Landesforst Mecklenburg-Vorpommern - Anstalt des öffentlichen Rechts - Betriebsteil Forstplanung, Versuchswesen, Forstliche Informationssysteme 1

2 Testgebiete Testgebiet 1 Schuenhagen -Eschensterben- Testgebiet 2 Kronwald -Eschensterben- Testgebiet 3 Zerninsee -Absterben von Bäumen- Testgebiet 4 Malchow -Hagelschaden- Testgebiet 5 Mirow -Nonnengradation- Testgebiet 6 Feldberg -Grunddaten- 2

3 1. Forstgrunddatenerhebung aus digitalen Luftbildern 3

4 Gliederung 1.1 Projektübersicht 1.2 Datenbeschaffung 1.3 Datenaufbereitung 1.4 Definition von Oberflächentypen 1.5 Definition der Klassen für die Parameter Punktdichte und Höhenabweichung 1.6 Zusammenstellung der Ergebnisse 4

5 1.1 Projektübersicht Start der Bearbeitung: Projektmitarbeiter: Janós Treuheit 5

6 1.1 Projektübersicht Ziel: 1) Erhebung von Forstgrunddaten aus Luftbildern 2) Vergleich der Digitalen Oberflächenmodelle aus Laserdaten und Luftbildern Motivation: Nutzung der Luftbilder der regelmäßigen Landesbefliegung, statt separate Laserbefliegung Laserscanning Luftbildbefliegung direktes Messverfahren Baumhöhe, Kronenschirmfläche indirektes Messverfahren Baumhöhe, Kronenschirmfläche Bestandesschicht, Baumart, Vitalitätsuntersuchung 6

7 1.1 Projektübersicht Testflächen - Oberflächentypen Lichter Nadelwald Dichter Nadelwald Lichter Laubwald Dichter Laubwald 7

8 1.2 Datenbeschaffung UltraCamD Nikon D300S Frühjahr 2010 Frühjahr 2011 Frühjahr 2012 Sommer

9 1.3 Aufbereitung der Ausgangsdaten (1. Teil) Befliegung Triangulation Matching Ergebnis: Luftbilder mit Überlappungsbereich Genäherte Position der Bilder Ergebnis: Optimierung Position der Bilder im Raum Ergebnis: Berechnung einer 3D Punktwolke aus dem Stereomodell 9

10 Ausgangsdaten 1.3 Aufbereitung der Ausgangsdaten (2.Teil) 1 2 y Grid_ID 25 m Grid 25 m DOM durchschnittliche Punktdichte/Grid 1 Pd (25m 25m) n i 1 Punkte i x durchschnittliche Höhenabweichung/Grid 3 y Laserdaten RMSE Ha x ( Z Laser _ Do_1) 1 arithm RMSE i n i 1 n 2 x 10

11 1.4 Definition von Oberflächentypen DOM < 1m < 1m Nadelwald dichte Laubwald DOM < 1m < 1m Testgebiet DOM DOM 10 m 3 m 10 m 3 m Nadelwald Laubwald lichte 11

12 1.5 Definition der Klassen für die Parameter Punktdichte und Höhenabweichung Herleitung Punktanzahl/ m² mit Hilfe einer B-Spline Fläche DOM Berechnung des Min und Max erforderlichen Punktdichte 2m 1m 1m Klassenanzahl Klasseneinteilung und Bewertung Klasseneinteilung (Nadelwald) Bewertung 1 2,25 < Pd 0 2m gegeben: Kronendurchmesser einer Fichte = 1m Anzahl der Kontrollpunkte = ,25 >= Pd <= >= Pd 2 P d Nadel_max = 9 Punkte/m² 4 S B Pd LF f B Pd LF h B Pd NW l B Pd NW d B Pd LW l B Pd LW d B Pd Σ(B P d ) Σ(B Pd gesamt ) PQ Befliegungen DOMs von eate Pd Pd Pd Pd Pd Pd Pd UltraCam_Fel dberg_2010 Kanal_Bl au % 12

13 1.5 Definition der Klassen für die Parameter Punktdichte und Höhenabweichung Herleitung Höhengenauigkeit mit Hilfe der Faustformel 1 2 Klasseneinteilung und Bewertung 2 2 Z ( nat) Z ( sig) Z ( O, def ) Z sig 0 ( ) 0, Punktart Haus- und Zaunecken Kanaldeckel Feldecken Sträucher, Bäume Aufnahmeentfernung Objektbezogene Definitionsunsicherheit Höhe 8 15 cm 1 3 cm cm cm Klassenanzahl Klasseneinteilung Nadel- und Laubbaum Bewertun g cm cm cm cm cm cm cm 1 8 >1414 cm 0 3 S B Ha LF f B Ha LF h B Ha NW l B Ha NW d B Ha LW l B Ha LW d B Ha Σ (B Ha ) Σ(B Ha gesamt ) HQ Befliegungen DOMs von eate Ha Ha Ha Ha Ha Ha Ha UltraCam_Fel dberg_2010 Kanal_Bl au % 13

14 1.6 Zusammenstellung der Ergebnisse Punktdichtenquote PQ [%] hohe Höhenabweichungsquote geringe Höhenabweichungsquote Befliegungen DOMs von eate Portfolionummerierung PQ HQ 100 6, 3,4,5 1, 2 13,7,8 Kanal_Blau % 42.9% hohe Punktdichtenquote UltraCam_Feldberg _2010 UltraCam_Feldberg _2011 Kanal_Grün % 42.9% Kanal_Rot % 40.8% Kanal_NIR % 40.8% Kanal_Blau % 40.8% Kanal_Grün % 38.8% Kanal_Rot % 40.8% geringe Punktdichtenquote NIKON_Feldberg _2012_März Kanal_NIR % 40.8% Kanal_Blau % 16.3% Kanal_Grün % 16.3% Kanal_Rot % 12.2% Höhenabweichungsquote HQ [%] NIKON_Feldberg _2012_September Kanal_Blau % 30.6% Kanal_Grün % 38.8% Kanal_Rot % 32.7% 14

15 1.6 Zusammenstellung der Ergebnisse Punktdichtenquote PQ [%] hohe Höhenabweichungsquote geringe Höhenabweichungsquote ,5, , hohe Punktdichtenquote geringe Punktdichtenquote Höhenabweichungsquote HQ [%] Befliegungen Nikon_Feldberg _2012_März Nikon_Feldberg _2011 UltraCam_Feldberg _2010 UltraCam_Feldberg _2011 DOMs von Agisoft Portfolionummerieru ng PQ HQ statistik_smooth _ultra_high % 30.6% statistik_sharp _ultra_high % 28.6% statistik_sharp _medium % 30.6% statistik_smooth _medium % 38.8% statistik_smooth _ultra_high % 30.6% statistik_sharp _ultra_high % 30.6% statistik_sharp _medium % 30.6% statistik_smooth _medium % 32.7% statistik_sharp _medium % 38.8% statistik_smooth _medium % 40.8% statistik_sharp _medium % 40.8% statistik_smooth _medium % 40.8% 15

16 1.6 Zusammenstellung der Ergebnisse Baumprofil in der Stereomessung Baumprofil und Laserdaten 16

17 1.6 Zusammenstellung der Ergebnisse Baumprofil und DOM aus der Frühjahrsbefliegung (UltraCamD) Baumprofil und DOM aus der Sommerbefliegung (Nikon) 17

18 Höheneinteilung in Meter 1.6 Zusammenstellung der Ergebnisse Darstellung der Höhengenauigkeit in den verschiedenen Schichten der Sommerbefliegung bei lichten Nadelwäldern Darstellung der Bestandsschichten von lichten Nadelwäldern Kronenschicht Zwischenschicht Lichter Nadelwald Ohne Einteilung der Bestandsschichten Einteilung in Bestandsschicht en Filterung RMSE 6,3 m 3,5 m 1,4 m 5 0 Bodenschicht DOM 300 Anzahl der Oberflächenpunkte Laserdaten 18

19 2. Überwachung von Waldschutzproblematiken durch Fernerkundungssysteme 19

20 Gliederung 2.1 Übersicht der Projektaufgaben 2.2 Klimamodell > Untersuchungsgebiet (FoA Wredenhagen) > Aufgabe > Eingangsdaten (Thermalbefliegung, Temperatursatelliten, Temperaturlogger) > Workflow 2.3 Überwachung der Kronenveränderungen > Verwendete Daten > Sensorcharakteristika WV-2 > Sensorcharakteristika TSX > Kameraeigenschaften Überwachung der Kronenveränderungen durch WV-2 und TSX > Untersuchungsgebiete (FoA Wredenhagen und Schuenhagen) > Aufgabe und Workflow der Grobauswertung > Aufgabe und Workflow der spezifischeren Auswertung Überwachung der Kronenveränderungen durch Luftbilder > Untersuchungsgebiet (FoA Schuenhagen) > Kameravergleich (Geofly, Geoplana, eigenen Kamerasystem) 2.4 Ausblick > Prognosemodell für Klima > Validierung der Klassifizierung > Handlungsempfehlung/Ablaufschema für die Praxis 20

21 2.1 Übersicht der Projektaufgaben Start der Bearbeitung: Projektmitarbeiterin: Theresia Stampfer 21

22 2.2 Klimamodell Untersuchungsgebiet im FoA Wredenhagen (rote Linie): 22

23 2.2 Klimamodell Aufgabe: Durch die Extraktion von Oberflächentemperaturen und -feuchten sollen über ein einfaches Klimamodell mögliche Klimaextreme ermittelt werden. Temperaturwerte der Erdbeobachtungssatelliten Terra und Aqua Sekundärparameter: DOMs, DGM, Ableitungen (aspect, slope) Temperaturwerte aus der Thermalbefliegung und den Dataloggern Kalibrierung / Validierung Modell Detektion von Klimaextreme 23

24 2.2 Klimamodell Eingangsdaten: > Landoberflächentemperaturen aus den Überflügen der Erdbeobachtungssatelliten Terra und Aqua mit dem Sensor MODIS vom Überflugszeit: 10:06/11:54 Uhr (UTC) Auflösung: 1,0 km > DOMs, DGM, Ableitungen (aspect, slope) zur Modellbildung (Sekundärparameter) Auflösung: 2,0/1,0 m > Hochaufgelöste Temperaturwerte aus einer Thermalbefliegung der Firma GEOFLY vom zur Kalibrierung der Satellitendaten Überflugszeit: 10:48 11:13 Uhr (UTC) Auflösung: 1,0 m > Terrestrische Temperaturaufzeichnungen von 18 Dataloggern vom als endgültiges Kontrollinstrument Intervall: Minütlich 24

25 2.2 Klimamodell Workflow Datenbeschaffung und -verarbeitung von den Erdbeobachtungssatelliten Terra und Aqua: freier Download via NASA-FTP-Server, Erzeugung des Ausschnitts von M-V Georeferenzierung Berechnung der Oberflächentemperatur Darstellung 25

26 2.2 Klimamodell Workflow Datenbeschaffung und -verarbeitung der Thermalbefliegungs-Daten: Flugplanung für das Untersuchungsgebiet bei Malchow Flugdurchführung durch die Firma GEOFLY am (1,0 m) Aufbereitung und Übermittlung der Daten Triangulation der Einzelbilder und Mosaikierung Darstellung 26

27 2.2 Klimamodell Workflow Temperaturdaten-Vergleich und -Korrekturmodellerstellung: Erzeugung eines Layer Stacks aus den vorhandenen Daten von der Thermalbefliegung, Terra, Aqua und den verschiedenen Digitalen Oberflächen- und Geländemodellen der Fläche Erzeugung eines 10x10 m-rasters über die gesamte Fläche zufällige Auswahl von 10/30 % des Rasters, die dann für die Modellentwicklung verwendet wurden Ableitung eines Korrekturmodells (Regression) Verbesserung der grobaufgelösten Satellitendaten Vergleich mit terrestrischen Aufnahmen (Datalogger) im Jahresgang 27

28 2.2 Klimamodell Beispielhafter Vergleich der Satelliten- und Thermalbefliegungstemperaturen mit terrestrischen Temperaturaufnahmen am Tag der Thermalbefliegung zur Zeit des Terra-Überflugs Mittlere Temperaturunterschiede: Satellit Thermalbefliegung: 0,3 0,1 C (Stabw = 2,8) 3,4) Satellit/Thermalbefliegung Logger: etwa -4-3 C (Stabw = etwa 2) 28

29 2.3 Überwachung der Kronenveränderungen Überwachung durch Optische Satellitendaten > WorldView-2 Radarsatellitendaten > TerraSAR-X Luftbilder > eigene und professionelle + Großflächige Abdeckung + Hohe räumliche und spektrale Auflösung + Einfache Beschaffung - stark wetterabhängig, durch System sehr unflexibel - Wolken = keine Daten - Teuer - Aufnahmewinkel des Sensors + Großflächige Abdeckung + Wetterunabhängig + Verschiede Polarisationen - Aufnahmewinkel des Sensors - Komplizierte Auswertung; großes Know-how notwendig + Sehr hohe räumliche Auflösung + Flexible Beschaffung - Kleinflächige Abdeckung - Aufwändige Vorprozessierung (Triangulation, Mosaikierung) 29

30 2.3 Überwachung der Kronenveränderungen Sensorcharakteristika des optischen Satelliten WorldView-2 und Datenbeschaffenheit: - Aufnahme von 1 panchromatischen und 8 multispektralen Kanälen, von Costal Blue bis NIR2 - Räumliche Auflösung: PAN ca. 0,5 m; MS ca. 2,0 m - Heterogene Qualität (v. a. Wolken, Dunst und Lichtverhältnisse) 30

31 2.3 Überwachung der Kronenveränderungen Aufnahme Modes TerraSAR-X Sensorcharakteristika und Aufnamemodi des Satelliten TerraSAR-X: ScanSAR (SC) Stripmap (SM) Spotlight (SL) High Resolution Spotlight (HS) Auflösung range (quer) 1.5 m 3.2 m 1.5 m 3.2 m 1.34 m m 1.34 m m Auflösung Azimut (Flugrichtung) 16 m 3 m 2 m (single polarization), 4 m (dual polarization) 1 m (single polarization), 2 m (dual polarization) Streifenbreite 30 km single pol., km 10 km 10 km km dual pol. Streifenlänge < 1650 km < 1650 km 10 km 5 km Schrägsicht, (Incidence Angle) Polarisationen HH or VV (single), HH or VV (single) HH/VV HH/VV, HH/HV, VV/HV (dual) (dual) HH or VV (single) HH/VV (dual) 31

32 2.3 Überwachung der Kronenveränderungen Kameraeigenschaften: Kamera UltraCamLPrime DMC II 140 NIKON D300s 2013 Microsoft Z/I Imaging 2012 Objektiv Linos Vexcel HR Digaron W 5,6/70 mm bzw. 5,6/33 mm f=92/45 mm NIKKOR , f=24 mm Pixelgröße 6,0*6,0 µm 13,2*13,2 µm 7,2*7,2 µm 5,5*5,5 µm Effektive Auflösung PAN: 92 MPixel MS: 19 MPixel PAN: 144 MPixel MS: 42 MPixel 12,3 MPixel Spektrale Auflösung PAN MS (R, G, B, NIR) PAN MS (R, G, B, NIR) R, G, B, CIR Räumliche Auflösung 20 cm 20 cm 20 cm Aufnahmedatum Befliegung durch Geofly, Magdeburg Geoplana, Marbach Landesforst M-V 32

33 2.3.1 Überwachung der Kronenveränderungen durch WV-2 und TSX Untersuchungsgebiete im FoA Karbow/Wredenhagen und Schuenhagen (rote Linie): 33

34 2.3.1 Überwachung der Kronenveränderungen durch WV-2 und TSX - Grobauswertung - Aufgabe: Detektion von Kronenveränderungen am Beispiel Sturmschaden/Hagelschaden, sowie Eschentriebsterben durch WorldView-2 und TerraSAR-X Workflow: Datenbeschaffung WorldView-2-Szenen: (FoA Karbow/Wredenhagen); (FoA Schuenhagen) TerraSAR-X-Szenen: , , (FoA Karbow/Wredenhagen); , (FoA Schuenhagen) Vorprozessierung (Fein-Georeferenzierung, Pansharpening, Filterung der Daten) Erstellung von Indizes/Filtern, Mehrkanal-Bild; Differenzbild Erstellung einer Waldmaske (Wald/Nichtwald) Klassifikation/Segmentation von Kiefern, Eschen und Schadstufen 1 bis 4; Einzelbäume in ausgesuchten Probebeständen Klassifikation/Segmentation von Windwurfflächen Versuch der Klassifikation/Segmentation von Baumarten (Douglasie, Gemeine Fichte, Rotbuche, Eiche) Qualitätsanalyse der Ergebnisse 34

35 2.3.1 Überwachung der Kronenveränderungen durch WV-2 und TSX - Spezifischere Auswertung - Aufgabe: Detektion von Kronenveränderung am Beispiel Sturm-/Hagelschaden und Eschentriebsterben (Schadstufen jeweils: 0-25 %, %, %, % geschädigt), sowie verschiedener *Baumarten anhand von Einzelkronen durch WorldView-2 und TerraSAR-X Eingangsdaten: > WorldView-2 (RD 83): - Rasterdaten: Rohdaten (*.tif) und Layer Stack zusätzlicher Kanäle (*.img aus berechneten Vegetationsindizes mit Beschreibung); Luftbild (2011) - Vektordaten: Shape mit 345/1140 Einzelkronenpolygonen aus photogrammetrischen Aufnahmen mit Schadeinstufung; Bestandesabgrenzung > TerraSAR-X (ETRS 89): - Rasterdaten: Rohdaten (*tif) und Layer Stack (*.img aus Filterungen mit Beschreibung); Luftbild (2011) - Vektordaten: Shape mit 309/1136 Einzelkronenpolygonen aus photogrammetrischen Aufnahmen mit Schadeinstufung; Bestandesabgrenzung *Balsampappel (Populus balsamifera), Rotbuche (Fagus sylvatica), Roterle (Alnus glutinosa), Stieleiche (Quercus robur), Douglasie (Pseudotsuga menziesii), Gemeine Fichte (Picea abies), Lärche (Larix decidua) 35

36 2.3.1 Überwachung der Kronenveränderungen durch WV-2 und TSX - Spezifischere Auswertung - Methoden/bearbeitendes Unternehmen: Partial Least Squares Regression (PLSR) Conditional Random Fields (CRF) EFTAS GmbH, Münster Regelbasierte Regressionsbaummodellierung (Cubist/See 5) Image Support Vector Machine (SVM) LUP GmbH, Potsdam Multinomial Regression Models WSL, Birmensdorf/Schweiz Random Forest EOS GmbH, Jena 36

37 2.3.2 Überwachung der Kronenveränderungen durch Luftbilder Untersuchungsgebiet im FoA Schuenhagen (rote Linie): 37

38 2.3.2 Überwachung der Kronenveränderungen durch Luftbilder Kameravergleich: Schadeinstufung exakt möglich 38

39 2.3.2 Überwachung der Kronenveränderungen durch Luftbilder Kameravergleich: Schadeinstufung nicht mehr exakt möglich 39

40 2.3.2 Überwachung der Kronenveränderungen durch Luftbilder Kameravergleich: Schadeinstufung unterschiedlich 40

41 2.4 Ausblick Prognosemodell für Klima Klimaextreme definieren Prognosemodell verbessern Kontrollüberflug zu einer anderen Jahreszeit Validierung der Klassifizierung: Eingangsdaten > WorldView-2 (RD 83): - Rasterdaten: Mono- und Stereo-Luftbild (2011) - Vektordaten: Shape mit 240/817 Einzelkronenpolygonen aus photogrammetrischen Aufnahmen mit Schadeinstufung > TerraSAR-X (ETRS 89): - Rasterdaten: Mono- und Stereo-Luftbild (2011) - Vektordaten: Shape mit 240/817 Einzelkronenpolygonen aus photogrammetrischen Aufnahmen mit Schadeinstufung Validierungsmethode > Konfusionsmatrix mit Hersteller- und Nutzergenauigkeit Handlungsempfehlung/Ablaufschema für die Praxis 41

42 Herzlichen Dank Fragen? 42