Aufnahme von Waldparametern mittels Drohnendaten

Aufnahme von Waldparametern mittels Drohnendaten Workshop 02/2016 TLUG Jena Biotopkartierung in Thüringen PD Dr. Christian Thiel Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 1

Motivation Stammvolumen: ca. 1.000.000 m 3. Breite: 60 m, Höhe: 16 m, Länge: über 2 km. Vergleich: durch Sturm Gudrun wurden im Januar 2005 ca. 75.000.000 m 3 Holzvorrat vernichtet (entspricht ca. Jahresernte in Schweden). Foto: Ola Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 2

Beispielbild Thüringen Sentinel-1 (C-VV) Goldene Aue (östlich von Nordhausen) Drei unterschiedliche Aufnahmezeitpunkte (08.10.14 / 21.01.15 / 01.08.15) Landwirtschaft, Wald, Siedlungen, Wasser Copyright: Wikimedia Commons, CC BY- SA 3.0 Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 3

Untersuchungsgebiet Roda-Wald Einzugsgebiet der Roda Roda: Zufluss der Saale ca. 20x20 km² ca. 50% Waldbedeckung (Kiefer, Fichte) Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 4

Untersuchungsgebiet Roda-Wald Einzugsgebiet der Roda Roda: Zufluss der Saale ca. 20x20 km² ca. 50% Waldbedeckung (Kiefer, Fichte) Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 5

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Datenaufnahme per Drohne Logo-Team X8000 Tetracam Mini-MCA 2 Sony NEX-7 Flugplanung und Setup Testgebiet wurde in fünf Teilgebiete unterteilt (maximale Flugzeit ca. 15 min) Größe pro Teilgebiet ca. 500 m x 500 m Flughöhe: 100 m über Baumkronen Fluggeschwindigkeit: 8 m/s Sony NEX-7: Brennweite 19 mm, Belichtungszeit 1/400s, ISO200 Ca. 250 Bilder pro Teilgebiet (80% Überlappung in Flugrichtung und 60% zwischen den Flugstreifen) Am Boden wurden Teflonplatten per DGPS eingemessen für die spätere Georeferenzierung der Daten Befliegung: September 2014 und Juli 2015 Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 8

Befliegung und erzeugte Bilddaten Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 9

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Befliegung und erzeugte Bilddaten Sony NEX-7 Flugstrecke (Sektor 1) Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 17

Befliegung und erzeugte Bilddaten Sony NEX-7 RGB (ca. 2 cm Auflösung) Tetracam Mini-MCA 2 NIR/RedEdge/Grün (ca. 8 cm Auflösung) Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 18

Erzeugung von Punktwolken und Bildmosaiken Arbeitsschritte: 1. Automatische Erkennung von markanten und stabilen Bildelementen 2. Ausrichtung der Bilder anhand dieser Elemente, Erzeugung einer dünnen Punktwolke 3. Georeferenzierung des Datensatzes anhand der DGPS Daten 4. Feinausrichtung der Bilder anhand manuell gesuchter Bildobjekte 5. Filterung der dünnen Punktwolke und Eliminierung unplausibler Punkte (Wiederholung von 4. & 5. für eine Verbesserung der Ergebnisse) 6. Generation einer dichten Punktwolke (ca. 300 Punkte pro m²) 7. Erstellung von Bildmosaiken Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 19

Erzeugung von Punktwolken und Bildmosaiken UAV vs. (new) LiDAR point data over subset UAV LiDAR Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 20

Erzeugung von Punktwolken und Bildmosaiken Dichte Punktwolke basierend auf Sony NEX-7 Daten Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 21

Erzeugung von Punktwolken und Bildmosaiken Bildmosaik basierend auf TetraCam MCA Daten (NIR/RED EDGE/GRÜN) Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 22

Erzeugung von Punktwolken und Bildmosaiken Beispiele für Punktwolken in Anaglyphendarstellung Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 23

Beispiele für Punktwolken in Anaglyphendarstellung 3D Punktwolke als Anaglyphenbild (Brille: linkes Auge rot, rechtes Auge grün): Blick von oben auf einen Ausschnitt der Waldparameter Befliegung. per Diese Drohnendaten Daten eigenen PD sich Dr. Christian hervorragend Thiel für die Ableitung forstwirtschaftlicher Parameter. 25. Februar 2016 24

Beispiele für Punktwolken in Anaglyphendarstellung 3D Punktwolke als Anaglyphenbild (Brille: linkes Auge rot, rechtes Auge grün): Dieses Waldstück (ca. 25 ha) wurde mit einem einzigen Drohnenflug aufgenommen. Die heterogene Waldstruktur ist deutlich zu erkennen. Bei den Baumarten handelt es sich hauptsächlich um Fichte und Kiefer. Vereinzelt findet man Lärche und Birke. Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 25

Beispiele für Punktwolken in Anaglyphendarstellung 3D Punktwolke als Anaglyphenbild (linkes Auge rot, rechtes Auge grün): Waldstück mit hohen Fichten und Kiefern. In Waldparameter der Mitte befindet per Drohnendaten sich der Leiterwagen PD Dr. Christian der Feuerwehr. Thiel Die Steuerung der Drohne muss von oben erfolgen. 25. Februar 2016 26

Beispiele für Punktwolken in Anaglyphendarstellung 3D Punktwolke als Anaglyphenbild (linkes Auge rot, rechtes Auge grün): Detailansicht einer Schonung im Roda-Wald. Waldparameter Jeder Baum per ist Drohnendaten mit mehreren hundert PD Dr. Punkten Christian erfasst. Thiel Teilweise sind auch die Stämme abgebildet. 25. Februar 2016 27

Ableitung von Waldparametern Von der Punktwolke zur Waldstruktur Baumkronenhöhe Baumkronenlücken Einzelbaumerkennung und Zählung Einzelbaumhöhen Baumdichte Baumarten (anhand multispektraler MCA Daten) Vergleich der Ergebnisse mit Flugzeug-LiDAR Daten Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 28

Ableitung von Waldparametern 250 m Oberflächenhöhe (Raster aus Punktwolke) Geländemodell (Raster aus Bodenpunkten der Punktwolke) Objekthöhen (Oberflächenhöhe-Geländemodell) Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 29

Ableitung von Waldparametern 35 m 5,23 m 0 m Objekthöhen (Oberflächenhöhe-Geländemodell) Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 30

Ableitung von Waldparametern Baumkronenhöhen über Grund Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 31

Ableitung von Waldparametern Einzelbaumerkennung anhand lokaler Maxima im Baumkronen-Höhenmodell Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 32

Ableitung von Waldparametern Baumarterkennung spektraler Signaturen Birke Kiefer Fichte Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 33

Vielen Dank für Ihr Interesse! Terrestrische Laserdaten (Riegl) Waldparameter per Drohnendaten PD Dr. Christian Thiel 25. Februar 2016 34