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Methodische Ansätze zur Erfassung von Waldbäumen mittels digitaler Luftbildauswertung

dc.contributor.advisorKleinn, Christoph Prof. Dr.de
dc.contributor.authorFuchs, Hans-Jörgde
dc.date.accessioned2004-02-16T15:12:18Zde
dc.date.accessioned2013-01-18T10:57:29Zde
dc.date.available2013-01-30T23:51:26Zde
dc.date.issued2004-02-16de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B11B-6de
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-2290
dc.description.abstractSeit 1994 wird das europäische Umweltmonitoring durch ein Programm zur intensiven Dauerbeobachtung von Waldökosystemen ergänzt (Level 2). Das Hauptziel des Level 2-Programmes ist die Beschreibung der Veränderungen von Ökosystemen, um zu einem besseren Verständnis natürlicher und anthropogener Faktoren beizutragen, welche die Wälder beeinflussen. Dazu dienen Erhebungen des Kronenzustandes, der Wachstums- und Ernährungssituation der Bäume und des Bodenzustandes sowie der Stoffeinträge und -austräge auf permanenten Beobachtungsflächen. Der Einsatz von Erhebungsmethoden der Fernerkundung ist optional. Ergänzend zu den terrestrischen Erhebungsmethoden wird der Zustand von Level 2-Flächen in Deutschland mit Hilfe großmaßstäbiger Farbinfrarot-Luftbilder dokumentiert.Ziel der vorliegenden Untersuchung ist die Definition von Baummerkmalen aus digitalen Farbinfrarot-Luftbildern (Maßstab 1:2700 - 1:4300) und die Ableitung von Einzelbaum- und Bestandesvariablen, die relevant sind im Rahmen der Waldzustandserfassung des Level 2-Programmes. Zwei Flächen in Eichen-Buchen-Mischbeständen, zwei Flächen in Fichten-Reinbeständen und eine Fläche in einem Buchen-Reinbestand in Rheinland-Pfalz und Nordrhein-Westfalen wurden unter Verwendung von Methoden der Fotogrammetrie und Fotointerpretation untersucht.Die Integration der geometrischen Information des digitalen Oberflächenmodelles und des multispektralen digitalen Orthofotos ist die Grundidee für ein neues Verfahren zur Gewinnung von baumspezifischen Informationen. Eine überwachte Klassifikation wird zur Unterscheidung zwischen Kronen und Nicht-Kronen-Bereichen eingesetzt. Eine visuelle Delinierung des Kronenrandes bildet die Grundlage für die Definition von baumkronenspezifischen Farb-, Textur- und Formmerkmalen. Der Einsatz des Wasserscheidenverfahrens unter Verwendung eines digitalen Oberflächenmodelles wird als vielversprechender Ansatz zur automatischen Segmentierung von Laubbaumkronen vorgestellt. Hierbei werden Kronenoberflächen als "Landschaft" aufgefasst, in welcher "Täler" und "Wasserscheiden" identifiziert werden, um einzelne Kronen zu beschreiben.Die Ergebnisse einer Signaturanalyse identifiziert charakteristische Unterscheidungsmerkmale für die Baumarten Eiche und Buche. Formmerkmale wie die Gaußsche Oberflächenkrümmung oder Kronenrauhigkeit können die Baumartenunterscheidung gegenüber dem Einsatz von spektralen Merkmalen erheblich verbessern. Eine lineare Diskriminanzanalyse führte zu einer Trennung der Eichen und Buchen mit einer Gesamtgenauigkeit von 89%.Eine Klassifikation der Vitalität nach der Kronenverlichtung in vier Stufen wird vorgeschlagen. Das stehende Totholz (Stufe 4) wird aufgrund seiner charakteristischen spektralen Eigenschaften in einem einfachen digitalen Schwellenwertverfahren unter Verwendung eines Differenzindex (Rot minus Grün) und des NDVI (normaliserter Differenz-Vegetationsindex) identifiziert. Eine lineare Diskriminanzanalyse ergab für die Trennung von 2 Kronenverlichtungsstufen der Eichen eine Gesamtgenauigkeit von 79%, wobei sich der Einsatz der zweiten Hauptkomponente der RGB-Farbauszüge des Orthofotos als vorteilhaft erwies. Für die Erfassung von Veränderungen ist die Genauigkeit von digitalen Oberflächenmodellen aus automatischer Bildzuordnung von Bedeutung. Es werden deshalb Methoden zur empirischen Überprüfung der vertikalen Genauigkeit angewendet mit dem Vergleich zwischen terrestrisch ermittelten Baumhöhen und Baumhöhen aus dem Luftbild, dem Vergleich zwischen digitalen Höhenmodellen dreier digitaler fotogrammetrischer Systeme mit visuellen Höhenmessungen an einem analytischen Stereoplotter und der Überprüfung der relativen Differenzen im mehrfachen Überdeckungsbereich benachbarter Stereomodelle. Automatisch generierte digitale Oberflächenmodelle weisen höhere Fehler auf als visuelle Stereomessungen. Die relativen Differenzen digitaler Oberflächenmodelle im Überdeckungsbereich benachbarter Modelle fallen unerwartet hoch aus, was wahrscheinlich auf den geringen Abstand der Projektionszentren der Stereobilder (geringe Basislänge, Längsüberdeckung ca. 80%) zurückzuführen ist. Die Ergebnisse belegen eine systematische Unterschätzung der Luftbildhöhen im Vergleich zu terrestrischen Baumhöhen. Die relativen Differenzen sind in Waldbereichen höher als bei anderen Landbedeckungsklassen aufgrund von Schattenbereichen und Randeffekten. Die Beziehungen zwischen terrestrisch erhobenem Grundflächenzuwachs und Stammdurchmesser und im Luftbild ermittelten Kronendimensionen wurden mit linearen Regressionsanalysen untersucht. Hohe Bestimmtheitsmaße der Modelle Grundflächenzuwachs gegen Kronengrößen wurden für Eichen und Fichten festgestellt. Kronenmantel- und-schirmfläche am Ende der Untersuchungsperiode waren die am besten geeigneten Variablen zur Schätzung des Grundflächenzuwachses. Die Beziehungen erweisen sich bei Buchen als schwächer. Der aus dem Luftbild geschätzte Belaubungsgrad von Einzelbäumen verbessert die Schätzmodelle des Grundflächenzuwachses nur geringfügig.de
dc.format.mimetypeapplication/pdfde
dc.language.isogerde
dc.rights.urihttp://webdoc.sub.gwdg.de/diss/copyrdiss.htmde
dc.titleMethodische Ansätze zur Erfassung von Waldbäumen mittels digitaler Luftbildauswertungde
dc.typedoctoralThesisde
dc.title.translatedMethods for the assessment of forest trees using digital aerial photographsde
dc.contributor.refereeSaborowski, Joachim Prof. Dr.de
dc.date.examination2003-11-13de
dc.description.abstractengSince 1994 the European Environmental Monitoring has been complemented by a program of intensive surveys of forest ecosystems (Level 2). Major goal of the Intensive Monitoring Program is the assessment of changes of the forest through natural and human factors. On permanent observation plots variables such as crown condition, growth, soil condition, foliar nutrient status and atmospheric deposition are recorded. The application of Remote Sensing is optional. In Germany, in addition to the terrestrial surveys, large-scale CIR-aerial photographs were taken of these observation plots.The objective of the present study is the measurement and estimation of tree characteristics from digital CIR-aerial photographs (scale 1:2700 - 1:4300) which are relevant for the Level 2 program. Two plots in oak-beech stands, two plots in spruce stands and two plots in a beech stand in the states of Rheinland-Pfalz and Nordrhein-Westfalen were analysed by using methods of photogrammetry and photointerpretation.The integration of geometric information of digital surface models and multispectral digital orthophotos is the basic idea of a new approach to derive information of individual trees. A supervised classification was employed to distinguish crowns and background. A visual delineation of individual tree crowns is used as the base for the definition of colour, texture and shape characteristics. A promising approach is the automated watershed segmentation of broadleaved tree crowns. Crown surface models are understood as a landscape in which valleys and watersheds are identified to describe individual tree crowns.Distinct features are identified analysing the signatures of oaks and beechs. Shape pattern of tree crowns such as the Gaussian curvature or crown roughness are suitable to improve separation of tree species. Linear discriminant analysis resulted in the identification of oaks and beechs with an overall accuracy of 89%. Four classes to estimate the defoliation of oaks are proposed by the author. Dead standing trees are easily identified by spectral information using thresholds based on a difference index (red minus green) and the NDVI (normalized difference vegetation index). The second principle component of the RGB components of the digital orthophoto is suitable for the separation of two defoliation classes of oaks by a linear discriminant analysis with an overall accuracy of 79%.For reasons of change assessment the quality of automatic digital surface models from image matching was evaluated. Analysis of the accuracy was performed by comparing terrestrial and aerial tree heights, comparing automatic elevation models of three digital photogrammetric workstation with manual measurements of an analytical stereoplotter and by checking the relative fit of heights in the overlap-region between neighbouring models. Relative differences of digital elevations in the overlap-area between neighbouring models were unexpected large probably due to the small distance between the position of the camera of the stereo images (short length of base, end lap c. 80 %). The results indicate a systematic underestimation of aerial broadleaved tree heights. The relative differences of elevations in forested areas were larger compared to other landcover classes, the causes being shadows and border effects.The relations between basal area growth and aerial crown variables were investigated using linear regression analysis. High coefficients of determination were found for models of basal area growth versus crown dimensions for oak and spruce. Crown surface area and crown area were the explanatory variables of the best models. The relationships were not so strong with beech trees. The visual interpretation of defoliation contributed little to the estimation of the basal area growth.de
dc.subject.topicForest Sciences and Forest Ecologyde
dc.subject.gerDigitale Photogrammetriede
dc.subject.gerGeoinformationssystemde
dc.subject.gerErkennung von Bäumende
dc.subject.ger620 Ingenieurwissenschaftende
dc.subject.engdigital photogrammetryde
dc.subject.enggeographical informationsystemde
dc.subject.engrecognition of treesde
dc.subject.bk48.03de
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-webdoc-211-8de
dc.identifier.purlwebdoc-211de
dc.affiliation.instituteFakultät für Forstwissenschaften und Waldökologiede
dc.subject.gokfull53de
dc.identifier.ppn381797368de


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