
Fernerkundung
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Leitung: Christian Ginzler
Wir entwickeln Methoden, um aus kontinuierlichen und diskreten Rasterdaten natürliche Objekte robust und nachvollziehbar zu klassieren. Relevante Merkmale für die Veränderung der Landschaft werden auf verschiedenen Massstabsskalen aus Bilddaten abgeleitet. Automatisierte Erkennung und Beschreibung der Bildobjekte basieren auf mathematisch-statistischen Modellen. Wir liefern damit Methoden und Daten zur flächigen Beschreibung von Landschaftsressourcen mit Methoden der Fernerkundung und der Bildverarbeitung.
Unsere zentralen Aufgaben sind:
- Entwicklung und Anwendung von Methoden zur Extraktion von natürlichen Objekten aus Rasterdaten.
- Entwicklung von Methoden zur nachvollziehbaren Beschreibung von natürlichen und antropogenen Grenzen in kontinuierlichen Mustern (z.B. Kartensignaturen, Vegetationsübergänge, Waldgrenzen).
- Entwicklung und Anwendung von Methoden zur Gewinnung von 3D Informationen aus Fernerkundungsdaten zur Beschreibung von natürlichen Strukturen und deren Veränderung (mit Fokus auf Gehölzen und deren Einbettung in die Landschaft).
- Erstellung von Interpretationsrichtlinien für Datenerhebungen mit neuen flugzeuggestützen Fernerkundungsdaten.
- Konzeption, Entwicklung und Unterhalt der Interpretationssoftware für die Remote Sensing Phasen von grossflächigen Landschaftserhebungen.
- Wissenschaftliche Dienstleistung in Photogrammetrie und Vermessung an der WSL. Unterhalt und Weiterentwicklung dieser Fachgebiete.
- Verbreitung der Forschungsresultate auf nationaler und internationaler Ebene.
Über unsere Forschung:
WEITERFÜHRENDE INFORMATIONEN
Publikationen
Waldner, P.; Hobi, M.; Stillhard, J.; Brang, P.; Hug, C.; Thimonier, A.; Schmitt, M.; Walser, M.; Köchli, R.; Zürcher, A.; Christen, D.; Hajjar, N.; Schaub, M.; Sutter, F.; Häni, M.; Meusburger, K.; Gessler, A.; Nussbaumer, A.; Hirsiger, T.; Zhu, J., 2023: Forschung im Waldreservat am Bettlachstock. Mitteilungen der Naturforschenden Gesellschaft des Kantons Solothurn, 161-179. doi: 10.5169/seals-1007786
Soffianian, A.R.; Toosi, N.B.; Asgarian, A.; Regnauld, H.; Fakheran, S.; Waser, L.T., 2023: Evaluating resampled and fused Sentinel-2 data and machine-learning algorithms for mangrove mapping in the northern coast of Qeshm island, Iran. Nature Conservation, 52: 1-22. doi: 10.3897/natureconservation.52.89639
Price, B.; Huber, N.; Nussbaumer, A.; Ginzler, C., 2023: The habitat map of Switzerland: a remote sensing, composite approach for a high spatial and thematic resolution product. Remote Sensing, 15, 3: 643 (24 pp.). doi: 10.3390/rs15030643
Huber, N.; Ginzler, C.; Pazur, R.; Descombes, P.; Baltensweiler, A.; Ecker, K.; Meier, E.; Price, B., 2023: Countrywide classification of permanent grassland habitats at high spatial resolution. Remote Sensing in Ecology and Conservation, 9, 1: 133-151. doi: 10.1002/rse2.298
Zweifel, R.; Pappas, C.; Peters, R.L.; Babst, F.; Balanzategui, D.; Basler, D.; Bastos, A.; Beloiu, M.; Buchmann, N.; Bose, A.K.; Braun, S.; Damm, A.; D'Odorico, P.; Eitel, J.U.H.; Etzold, S.; Fonti, P.; Freund, E.R.; Gessler, A.; Haeni, M.; ... Sterck, F., 2023: Networking the forest infrastructure towards near real-time monitoring - a white paper. Science of the Total Environment, 872: 162167 (11 pp.). doi: 10.1016/j.scitotenv.2023.162167
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