Bayer, Steven (2017) Automatisierte Einzelbaumextraktion im Forst: Analyse und Optimierung von Aufnahmeparametern und Prozessierungsschritten von der Luftbildaufnahme bis zum attributierten Einzelbaum. Dissertation, Freie Universität Berlin.
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Kurzfassung
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Extraktion von Einzelbäumen aus hochauflösenden digitalen True Orthophoto Mosaiken (TOM) und photogrammetrisch abgeleiteten Digitalen Oberflächenmodellen (DOM). Die Untersuchungen zur Ableitung von Einzelbäumen erfolgt dabei auf zwei Ebenen. In einer der eigentlichen Einzelbaumextraktion vorangestellten Analyse der verwendeten Datengrundlagen erfolgt eine systematische Auswertung des Einflusses der Eingangsdaten auf die Genauigkeit der Extraktionsergebnisse. Auf dieser Untersuchung aufbauend wird ein Verfahren vorgestellt, mit welchem Einzelbäume aus hochauflösenden Luftbildern und Digitalen Oberflächenmodellen abgeleitet werden können. Der Einfluss der Qualität der Eingangsdaten für eine Einzelbaumextraktion wurde bisher noch nicht wissenschaftlich untersucht. Im Rahmen der Arbeit wird von der Hypothese ausgegangen, dass die eingesetzten Datengrundlagen das Extraktionsergebnis maßgeblich beeinflussen. Die Datenqualität von Luftbildern und photogrammetrisch abgeleiteten Digitalen Oberflächenmodellen hängt maßgeblich von den Befliegungs- und Prozessierungsparametern ab. Zur Überprüfung der Forschungshypothese erfolgt daher eine systematische Auswertung aller relevanter Befliegungs- und Prozessierungsparameter. Zu den untersuchten Befliegungsparametern gehört die Bodenauflösung, die Brennweite, die Längs- und Querüberlappung sowie die Flugrichtung. Anhand dieser Parameter erfolgen eine statistische Auswertung zum Einfluss dieser auf die Qualität der Digitalen Oberflächenmodelle sowie darauf aufbauend Empfehlungen für die Planung von Luftbildbefliegungen für Waldgebiete. Einen besonderen Stellenwert in der Ableitung der DOM hat der Einschneidewinkel. Dieser hängt direkt von der Brennweite und der Überlappung der Einzelbilder ab. Die Untersuchungen der verschiedenen Kamerasysteme haben gezeigt, dass der optimale Einschneidewinkel für Waldgebiete zwischen 5 und 10 Grad liegt. Darüber hinaus eignen sich Kamerasysteme mit einer längeren Brennweite aufgrund der geringeren perspektivischen Verkippung von erhöhten Objekten zu Rand hin besser für die Ableitung von DOM in Waldgebieten. Neben der Brennweite und Bildüberlappung bestimmt auch die gegebene Bodenauflösung das Ergebnis der DOM maßgeblich. Die Untersuchungen haben gezeigt, dass die optimale Bodenauflösung zwischen 15 cm und 20 cm liegt. In einem zweiten Teil wird eine Methode zur Einzelbaumextraktion vorgestellt. Aufbauend auf einem Baummodell, welches alle für die Ableitung relevanten Information enthält, wird unter Verwendung der geometrischen Informationen aus dem Digitalen Oberflächenmodell und den spektralen Informationen aus dem Luftbild die Einzelbaumextraktion durchgeführt. Die Ableitung der Einzelbäume erfolgt wiederum zweigeteilt. Zunächst werden mit Hilfe einer GIS-gestützten Focal Statistics Analyse die Baumspitzen extrahiert. Diese werden in einem daran anschließenden Region Growing Verfahren als Ausgangspunkte für die Ableitung der Baumumringe verwendet. Dabei wird ein Schwerpunkt auf die Ableitung von Laub- und Nadelbäumen gesetzt. Aufgrund ihres Habitus lassen sich mit der vorgestellten Methode Nadelbäume mit sehr hohen Vollständigkeiten und Korrektheiten ableiten. Aufgrund ihrer geometrischen Form stellt die Extraktion von Laubbäumen bis heute eine große Herausforderung dar. Mit der vorgestellten Methode können auch Laubbäume mit hohen Genauigkeiten extrahiert werden, allerdings liegt die Genauigkeit der Laubbaumextraktion unter der der Nadelbaumextraktion.
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/118589/ | ||||||||
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Dokumentart: | Hochschulschrift (Dissertation) | ||||||||
Titel: | Automatisierte Einzelbaumextraktion im Forst: Analyse und Optimierung von Aufnahmeparametern und Prozessierungsschritten von der Luftbildaufnahme bis zum attributierten Einzelbaum | ||||||||
Autoren: |
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Datum: | November 2017 | ||||||||
Erschienen in: | FU Dissertation online | ||||||||
Referierte Publikation: | Ja | ||||||||
Open Access: | Ja | ||||||||
Seitenanzahl: | 229 | ||||||||
Status: | veröffentlicht | ||||||||
Stichwörter: | single tree extraction; remote sensing; aerial image | ||||||||
Institution: | Freie Universität Berlin | ||||||||
Abteilung: | Fachbereich Geowissenschaften | ||||||||
HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||
HGF - Programm: | Raumfahrt | ||||||||
HGF - Programmthema: | Erdbeobachtung | ||||||||
DLR - Schwerpunkt: | Raumfahrt | ||||||||
DLR - Forschungsgebiet: | R EO - Erdbeobachtung | ||||||||
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | R - Optische Fernerkundung | ||||||||
Standort: | Berlin-Adlershof | ||||||||
Institute & Einrichtungen: | Institut für Optische Sensorsysteme > Sicherheitsforschung und Anwendungen | ||||||||
Hinterlegt von: | Bayer, Steven | ||||||||
Hinterlegt am: | 31 Jan 2018 08:23 | ||||||||
Letzte Änderung: | 31 Jul 2019 20:16 |
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