Als integraler Bestandteil unseres Ökosystems sind Wälder in jeder Hinsicht von unschätzbarem Wert. Sie bieten nicht nur Lebensraum für eine Vielzahl von Wildtieren, sondern spielen auch eine entscheidende Rolle bei der Kohlenstoffbindung, der Wasserreinigung und der Stabilisierung des Bodens. Seit Jahrhunderten wagen sich Förster tief in die Wälder und dokumentieren akribisch die Wunder des Waldes. Ihre Bemühungen, diese komplexen Ökosysteme zu erforschen und zu verstehen, entwickeln sich mit der Verfügbarkeit neuer Technologien stetig weiter. Je mehr wir wissen, desto besser können wir unsere Wälder bewirtschaften und erhalten.
Light Detection and Ranging (LiDAR) wird seit Jahrzehnten zur Erforschung der Waldökologie und des Waldmanagements eingesetzt. Diese Technologie liefert hochauflösende, dreidimensionale Informationen über die Waldstruktur und ermöglicht es Forschern, Baumhöhe, Kronendichte und Bodenbedeckung mit bemerkenswerter Genauigkeit zu messen. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von LiDAR können Forscher präzise digitale Geländemodelle erstellen, die Waldgesundheit bewerten, Biomasse und Kohlenstoffbindung schätzen und Strategien für eine nachhaltige Waldbewirtschaftung entwickeln.
Diese Fallstudie rückt eine Gruppe von Förstern ins Rampenlicht, die die vielschichtigen Auswirkungen des Einsatzes von LiDAR-Technologie in der forstwirtschaftlichen Forschung untersuchen möchten. Indem wir ihren Spuren folgen, erfahren wir, wie LiDAR-Technologien ihre Sicht auf den Wald verändert haben.
Die LiDAR-Punkte verbinden – eine Sache des Geschmacks
Hektar um Hektar üppiger Wälder erstrecken sich entlang der Westküste der Vereinigten Staaten und verkörpern ein vielfältiges Ökosystem, das ebenso komplex wie faszinierend ist. Eingebettet in das dichte Laub einheimischer Baumarten, darunter Ponderosa-Kiefern des Willamette Valley, Weißeichen und Dickichte moosbewachsener Ahornsträucher, liegt der Bundesstaat Oregon. Im Herzen dieser natürlichen Pracht setzt ein wegweisendes Team aus Förstern und Forschern der Oregon State University modernste Technologie zur Erforschung von Wäldern ein. Bogdan Strimbu, außerordentlicher Professor für Forest Engineering, Resources and Management, gehört zu den frühen Anwendern der LiDAR-Technologie in der forstwirtschaftlichen Forschung.
Von Beruf Biometriker, forscht Prof. Strimbu zu Forstinventur und Wachstumsmodellierung. LiDAR war für ihn nicht gerade Liebe auf den ersten Blick. Es brauchte Zeit, Geduld und offensichtlich viel tiefes Nachdenken, um die Schönheit in LiDAR-Daten zu erkennen, die für andere vielleicht nicht so offensichtlich ist. Doch schließlich wurde der Reichtum der LiDAR-Daten zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Prof. Strimbu, und er blickte nie zurück. Prof. Strimbu erinnerte sich: "Man beginnt Muster zu sehen, wenn andere sie nicht sehen ... Ich war fasziniert vom Übergang von der alten Photogrammetrie zur neuen Photogrammetrie und von der Photogrammetrie zur Punktwolke ... Wenn die Photogrammetrie schon so viele coole Dinge macht, wie wäre es dann, zu aktiven Sensoren wie LiDAR zurückzukehren? So bin ich auf LiDAR gekommen."
Kompass, Karten, Maßband für Holzfäller – und jetzt 3D-Schnappschüsse
Die Inventur riesiger Wälder war früher arbeitsintensiv. Teams von Förstern durchquerten das Gelände, um alles manuell zu vermessen. „Die Forstinventur wurde traditionell durchgeführt, indem man das Gelände beging und Durchmesser sowie Höhen maß“, erklärte Prof. Strimbu. Ein Zweierteam konnte an einem Tag nur eine begrenzte Strecke und Fläche abdecken, und es blieb viel zu wünschen übrig.
LiDAR macht diesen Prozess deutlich schneller. Ein einzelner Bediener kann in einem Bruchteil der Zeit erheblich mehr Fläche erfassen. Die Fähigkeit von LiDAR, eine umfassende Erfassung des Waldes zu liefern und Details jedes Baumes festzuhalten – von der hoch aufragenden Krone bis zu kleinen Jungbäumen –, ist ein Wendepunkt für das Waldmanagement.
3D-Schnappschüsse beschreiben den Wald viel besser als eindimensionale, manuell erfasste Daten mit einem einzigen Konfidenzintervall. "Es ist buchstäblich wie ein 3D-Bild davon, wie der Wald zu einem bestimmten Zeitpunkt aussieht", sagte der Professor. Dieser Datenreichtum unterstützt nicht nur aktuelle Entscheidungen, sondern dient auch als wertvolle Ressource für zukünftige Forschung und Analysen.
Fortschritt beschleunigen: Die Unterstützung von FJD Trion verändert die Forschung
Sobald Prof. Strimbu vom Wert der LiDAR-Daten überzeugt war, wurden Qualität und Zugänglichkeit dieser Daten zu seinem nächsten Anliegen. Ausgehend von seinen Erfahrungen mit Sensoren verschiedener Hersteller legte Prof. Strimbu hohe Maßstäbe an Datenqualität, Servicezuverlässigkeit und fortlaufende Unterstützung an. Während jede Sensormarke ihre eigenen Vor- und Nachteile bot, erwiesen sich die Reaktionsfähigkeit und Zuverlässigkeit der Supportleistungen als vorrangige Kriterien.
"Die Hilfe, die ich von FJD Trion bekommen habe, ist außerordentlich gut, und Antworten kommen normalerweise innerhalb von 24 Stunden", bemerkte der Professor. Für den Professor und sein Team ist es wichtig, Informationen und Unterstützung zu erhalten, die echte Probleme schnell lösen. Das bedeutet, dass sich die Forscher darauf konzentrieren können, Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen, und Stunden, vielleicht sogar Tage, bei Datenerfassung und Analyse sparen. Während Reaktionsschnelligkeit wesentlich ist, liegt der eigentliche Wert in umsetzbaren Lösungen. Schließlich braucht das Team praktische Anleitung, die sich umsetzen lässt, und nicht nur schnelle Antworten. "(FJD Trion bietet) Lösungen, die nützlich sind, nicht Lösungen, die [von uns verlangen], weitere 10.000 Dollar zu zahlen, oder solche Antworten, die eigentlich keine Lösungen sind ... Wenn alles wie FJD Trion wäre, wäre alles cool."
Dennis Chung, Projektingenieur bei FJD Trion, demonstriert dem OSU-Team die neue Forstfunktion in FJD Trion Model.
Jenseits des Strahls: LiDAR an der Schwelle zur Informationsintegration
Während LiDAR weiter ausreift, wird erwartet, dass es noch umfassendere Einblicke in Waldökosysteme liefert. Prof. Strimbu sieht LiDAR im Übergang von einer eigenständigen Technologie zu einer entscheidenden Datenquelle, die Big Data zusammenführt.
Eine umsetzbare Verbesserung für den Einsatz von LiDAR in der forstwirtschaftlichen Forschung ist nach Ansicht des Professors die Kombination von Luft- und bodennahen Daten. "Was ich sehe, ist diese Verschmelzung der beiden Beschreibungen des Waldes, eine von unten und eine von oberhalb des Kronendachs ... bei der Vermessung eines Waldes und großer Flächen denke ich, dass der nächste Schritt darin besteht, mit terrestrischem LiDAR zu arbeiten und die Koregistrierung der Punktwolken nahtlos zu gestalten."
Über die Datenintegration hinaus sieht Prof. Strimbu LiDAR als Grundpfeiler der Big-Data-Analyse in der Forstwirtschaft. "Eine weitere Richtung, in die sich LiDAR meiner Meinung nach entwickeln könnte, ist die stärkere Hinwendung zu großen Datenmengen, die Kombination mehrerer Datenquellen und die Zusammenführung von LiDAR mit anderen Fernerkundungsquellen. Zum Beispiel verschiedene Farbgebungsschemata, mit denen man die Punkte entsprechend verschiedenen Frequenzen einfärben kann, die heute noch nicht Teil der normalen Routine sind."
Aufgrund seiner umfassenden Beschreibung des Waldes können LiDAR-Daten als Grundlage für die Einbindung anderer Fernerkundungsquellen wie Satellitenbilder dienen. Diese Datenfusion würde es Forschern ermöglichen, ein umfassenderes Bild von Waldgesundheit und Zusammensetzung zu erstellen. Stellen Sie sich vor, Sie analysieren nicht nur die Kronenstruktur aus LiDAR-Daten, sondern legen auch Informationen über Unterschiede in der Pflanzengesundheit oder potenzielle Schädlingsbefälle aus Satellitenbildern darüber – alles innerhalb eines einzigen, leistungsstarken Datensatzes.
Wie Prof. Strimbu es treffend ausdrückt: "LiDAR wird das Heute für die Zukunft erfassen."
Erfahren Sie mehr über den FJD Trion P2 LiDAR-Scanner hier.
Erfahren Sie mehr über den FJD Trion S2 3D-LiDAR-Scanner hier.
Erfahren Sie mehr über die FJD Trion Model Point Cloud Processing Software hier.
