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Dr. Nataliia Rehush

 

Funktion

Wissenschaftliche Mitarbeiterin

  

Eidg. Forschungsanstalt WSL
Zürcherstrasse 111
8903 Birmensdorf

Standort

Birmensdorf Bi HP D 68

 

WEITERFÜHRENDE INFORMATIONEN

 

Projekte

Countrywide Tree Type Mapping from Remote Sensing Surveys

Regularly updated information on the state, change and distribution of tree types (broadleaved and coniferous tree) is essential for forest related studies. The first data set consists of ADS80 aerial imagery. The follow-up product is currently being optimized using Sentinel satellite data.

Erfassung von Stammstrukturen mit terrestrischem LiDAR

Ziel dieses LFI-Projektes ist es, Methoden zur Beurteilung des ökologischen Wertes von Baumstämmen mittels terrestrischem Laserscanning (TLS) zu entwickeln.

Beurteilung von Schutzwäldern mittels Fernerkundung

Ziel dieses LFI-Projektes ist es, Methoden der Fernerkundung zur Beurteilung der aktuellen Schutzwirkung und Verjüngung von Schutzwäldern zu entwickeln. Im Fokus stehen die Möglichkeiten von terrestrischem (TLS) und flugzeuggestütztem Lasesscanning (ALS).

Terrestrisches Laserscanning für Waldinventuren

Wir gehen der Frage nach, wie terrestrisches Laserscanning für Waldinventuren angewendet werden kann. Für eine effiziente und detaillierte Analyse setzen wir Simulationen von Waldbeständen und LiDAR Systemen ein.

 

WSL-Publikationen

 

Wissenschaftliche Artikel Peer-reviewt

Hristova, H.; Abegg, M.; Fischer, C.; Rehush, N., 2022: Monocular depth estimation in forest environments. In: Yilmaz, A.; Wegner, J.D.; Qin, R.; Remondino, F.; Fuse, T.; Toschi, I. (eds), 2022: Congress "Imaging today, foreseeing tomorrow", commission II. XXIV ISPRS congress (2022 edition), Nice, France. 1017-1023. doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2022-1017-2022

Wang, Z.; Ginzler, C.; Eben, B.; Rehush, N.; Waser, L.T., 2022: Assessing changes in mountain treeline ecotones over 30 years using CNNs and historical aerial images. Remote Sensing, 14, 9: 2135 (22 pp.). doi: 10.3390/rs14092135

Waser, L.T.; Rüetschi, M.; Psomas, A.; Small, D.; Rehush, N., 2021: Mapping dominant leaf type based on combined Sentinel-1/-2 data – Challenges for mountainous countries. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 180: 209-226. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2021.08.017

Ginzler, C.; Price, B.; Bösch, R.; Fischer, C.; Hobi, M.L.; Psomas, A.; Rehush, N.; Wang, Z.; Waser, L.T., 2019: Area-wide products. In: Fischer, C.; Traub, B. (eds), 2019: Swiss National Forest Inventory – Methods and models of the fourth assessment. Cham, Springer. 125-142. doi: 10.1007/978-3-030-19293-8_7

Rehush, N.; Abegg, M.; Waser, L.T.; Brändli, U., 2018: Identifying tree-related microhabitats in TLS point clouds using machine learning. Remote Sensing, 10, 11: 1735 (23 pp.). doi: 10.3390/rs10111735

 

Weitere wissenschaftliche Publikationen

 

Zeitschriften und Broschüren

Kükenbrink, D.; Allgaier Leuch, B.; Rehush, N.; Abegg, M.; Bornand, A.; Hristova, H.; Marty, M.; Ginzler, C., 2022: Aktuelle Arbeiten mit naher Ferner-kundung zur detaillierten Erfassung von Waldstrukturen. Infoblatt Arbeitsgruppe Waldplanung und -management, 22, 1: 18-20.

Waser, L.; Rüetschi, M.; Rehush, N., 2021: Künstliche Intelligenz im Wald - der neue «Waldmischungsgrad LFI». Bündnerwald, 74, 5: 54-57.

Rehush, N.; Brändli, U., 2018: Mikrohabitate mit terrestrischem Laserscanning (TLS) erfassen. Infoblatt Arbeitsgruppe Waldplanung und -management, 18, 2: 10-13.