Tree4D

Titel des Projekts

Effektive Methoden zur Erfassung von Vegetationsstrukturen und deren Veränderungen aus multi-echo und full-waveform Laserscannerdaten terrestrischer LiDAR-Systeme

Förderung

Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

Projektnummer: 519022036

Beschreibung

Terrestrisches LiDAR hat sich in den letzten Jahren zu einer etablierten Messtechnik für die effiziente Akquisition von Daten zur Beschreibung der Vegetationsstruktur entwickelt. Zur Ableitung von Strukturparametern wie Vegetationsdichte, Biomasse und Wachstum in Baumbeständen erweist sich die volumetrische Rekonstruktion der Messdaten mit Ray-Propagation-Modelling Ansätzen als besonders vorteilhaft. Die Leistungsfähigkeit bestehender Methoden ist jedoch u.a. durch systematische Unterrepräsentationen aufgrund von Okklusionseffekten, eine ungleichmäßige räumliche Auflösung der Messdaten und die Beschränkung auf statische Messsysteme begrenzt.

Das zentrale Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung verbesserter Methoden zur Erzeugung vollständiger volumetrischer Rekonstruktionen der Vegetationsstruktur. Das Kernstück bilden neue Ray-Propagation-Modelling Ansätze, die sowohl die Geometrie als auch die Radiometrie der Laserpulse bei der Transformation von statischen und mobilen Laserscannerdaten in den Voxelraum berücksichtigen. Dazu wird bei full-waveform Daten das komplette Signal in den Voxelraum transformiert. Die Voxelraumeinträge werden aus den Amplituden des rekonstruierten differentiellen Rückstreuquerschnitts abgeleitet. Bei multi-echo Daten wird die Kontakthäufigkeit innerhalb jedes durchlaufenen Voxels ermittelt und zusätzlich die Intensität der detektierten Echos berücksichtigt. Die Auflösung des Voxelraums wird jeweils an die Aufnahmegeometrie sowie die räumliche Auflösung der Messdaten angepasst. Bei Vegetationsanwendungen ist die Mehrzahl der Laserpulse durch partielle oder totale Okklusionen beeinträchtigt, die zu einer systematischen Unterrepräsentation der Vegetationsstruktur führen. Die Modellierung partieller Okklusionseffekte ermöglicht die Ableitung eines Korrekturterms, der die Auswirkungen der teilweisen Unterbrechungen des Laserstrahls an Blättern und Ästen kompensiert. Der im Rahmen des Vorhabens zu entwickelnde Ansatz basiert auf der Analyse der individuellen Pulshistorie in Kombination mit der Interpretation der aufgezeichneten Intensitätswerte. Damit kann für full-waveform Daten eine integrale Korrektur auf Basis der Signalform und für multi-echo Daten eine segmentweise Korrektur auf Basis der Kontakthäufigkeit angewendet werden. Das Füllen von Lücken in der volumetrischen Rekonstruktion, die durch totale Okklusion entstehen, erfordert die Entwicklung von mathematischen 3D-Morphologie-Operatoren. Die resultierenden volumetrischen Repräsentationen stellen eine Grundlage dafür dar, das Potenzial der 3D-Messdaten auszuschöpfen, und bedienen so ein breites Spektrum an wissenschaftlichen Aufgaben auf dem Gebiet der Forschung zur Vegetationsstruktur. Die Anwendung der Methoden auf multitemporale Datensätze erlaubt eine Steigerung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei Analysen von Veränderungen der Vegetationsstruktur.

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Relevante Publikationen

• Boehme, S., Bienert, A., Richter, K., 2024: Untersuchung des Potentials von multi-temporalen TLS-Daten zum Monitoring des Wachstums von Laubbäumen. DGPF-Jahrestagung 2024 (44. Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung der DGPF), Band 32, ISSN 0942-2870, S. 58-66.
• Bienert, A., Richter, K., Boehme, S., Maas, H.-G., 2024: Investigating the Potential of Hyper-Temporal Terrestrial Laser Point Clouds for Monitoring Deciduous Tree Growth, June 2024, The International Archives of the Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLVIII-2-2024:33-40, DOI:10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-2024-33-2024

Kontakt

• Dr.-Ing. Katja Richter (Bearbeitung)
• Dr.-Ing. Anne Bienert (Projektleiterin, Bearbeitung)
• Prof. Dr. habil. Hans-Gerd Maas (Projektleiter)