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Digital forest inventory based on UAV imagery

Dietenberger, Steffen und Müller, Marlin und Adam, Markus und Bachmann, Felix und Metz, Friederike und Nestler, Maximilian und Hese, Sören und Thiel, Christian (2023) Digital forest inventory based on UAV imagery. European Geosciences Union General Assembly 2023, 2023-04-23 - 2023-04-28, Wien, Österreich.

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Kurzfassung

Data on forest parameters defining the structure, health and condition of a forest stand is essential for forest management and conservation. The increasing frequency of forest changes, such as those caused by climate change-related drought and heat events, highlight the importance of having a forest database with high spatial and temporal resolution. Automated forest parameter extraction based on unmanned aerial vehicle (UAV) imagery is a cost-effective way to address the need for accurate and up-to-date forest data. The aim of this project is to develop user-friendly tools based on optical data from UAVs that can be applied to accurately and efficiently conduct digital forest inventories. We are using spectral and geometric information from UAV data to create methods for automated derivation of forest parameters such as diameter at breast height (DBH), tree stem positions, individual tree crown delineation, and coarse wood debris. These methods are being designed with the practical needs of potential users from the forestry sector in mind. Different flight configurations, such as nadir and oblique camera angles, as well as different acquisition times, were combined to generate structure from motion (SfM) data products (dense 3D point clouds, orthomosaics and height models) containing both ground and canopy information. For a study site within the Hainich National Park, Germany, we analyzed how leaf-off and leaf-on data can be combined to improve the derivation of stand parameters, such as tree stem positions and individual tree crowns, using point- and raster-based algorithms. Additionally, DBH on an individual tree basis was derived for the same study site using the cast shadows of tree trunks. To do so, a deep learning model was trained to identify stem shadows based on an orthomosaic of only ground points acquired during sunny and leaf-off conditions.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/194964/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Digital forest inventory based on UAV imagery
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Dietenberger, Steffensteffen.dietenberger (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0003-2771-6068134316874
Müller, MarlinMarlin.Mueller (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Adam, MarkusMarkus.Adam (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bachmann, FelixFSU JenaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Metz, FriederikeFSU JenaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Nestler, MaximilianDLR JenaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hese, Sörensoeren.hese (at) uni-jena.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Thiel, ChristianChristian.Thiel (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:28 April 2023
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:unmanned aerial vehicle (UAV), drone, forest inventory, forest parameter, structure from motion (SfM), diameter at breast height (DBH), individual tree crown delineation (ITCD), coarse wood debris, point clouds, RGB, leaf-on, leaf-off, deciduous forest
Veranstaltungstitel:European Geosciences Union General Assembly 2023
Veranstaltungsort:Wien, Österreich
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:23 April 2023
Veranstaltungsende:28 April 2023
Veranstalter :European Geosciences Union
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L EV - Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Digitale Technologien
Standort: Jena
Institute & Einrichtungen:Institut für Datenwissenschaften > Datenanalyse und -intelligenz
Hinterlegt von: Dietenberger, Steffen
Hinterlegt am:04 Mai 2023 12:02
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:55

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