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Erfassung von Stammstrukturen mit terrestrischem LiDAR

 

Das Landesforstinventar LFI soll mittels Indikatoren die Nachhaltigkeit der Waldleistungen überprüfen. Dabei ist die gängige Erhebung von Daten zum ökonomischen und ökologischen Wert durch Feldgutachten sehr aufwändig und von mässiger Reproduzierbarkeit. Es stellt sich die Frage, ob künftig mittels TLS die Stammstrukturen effizienter und reproduzierbar erhoben werden könnten, zumindest im ökonomisch wertvollsten Stammbereich bis 8,5 m Höhe, mit Fokus auf den Hauptbaumarten Fichte, Tanne, Buche und Eiche. Der Schwerpunkt der Forschungsarbeit liegt auf der Detektion, Quantifizierung und Qualifizierung von Mikrohabitaten wie Stammhöhlen, Rissen, Rindenverletzungen, Rindentaschen, Pilzfruchtkörpern oder Bewuchs durch Efeu, Moose und Flechten. Längerfristig soll geprüft werden, ob sich aus der TLS-Punktwolke Modelle entwickeln lassen, die einfache relative Aussagen zum ökologischen Wert von Baumbeständen im Zeitverlauf (Trends) ermöglichen. Die Studie basiert auf eigenen Erhebungen in ausge

 

Das Landesforstinventar LFI hat die Aufgabe, mittels Indikatoren die Nachhaltigkeit der Waldleistungen zu überprüfen. Die Erhebung von Merkmale zum ökonomischen und ökologischen Wert ist nach dem bisherigen Verfahren der gutachtlichen Beurteilung mit grossem Aufwand verbunden und hat nur eine mässige Reproduzierbarkeit. Es stellt sich die Frage, ob künftig mittels TLS die Stammstrukturen effizienter und reproduzierbar erhoben werden könnten, zumindest im ökonomisch wertvollsten Stammbereich bis 8,5 m Höhe, mit Fokus auf den Hauptbaumarten Fichte, Tanne, Buche und Eiche.

Der Schwerpunkt der Forschungsarbeit liegt auf der Detektion, Quantifizierung und Qualifizierung von Mikrohabitaten wie Stammhöhlen, Rissen, Rindenverletzungen, Rindentaschen, Pilzfruchtkörpern oder Bewuchs durch Efeu, Moose und Flechten. Längerfristig soll geprüft werden, ob sich aus der TLS-Punktwolke Modelle entwickeln lassen, die einfache relative Aussagen zum ökologischen Wert von Baumbeständen im Zeitverlauf (Trends) ermöglichen.

Die Studie basiert auf eigenen Erhebungen in ausgewählten Waldreservaten und Wirtschaftswäldern der Schweiz. Für die Datenauswertung und Modellierung werden Machine-Learning-Verfahren angewendet.