Erstellen einer Karte der Walddichte anhand von Lidar-Daten
Die Walddichte kann als Maß für die Gesundheit und das Wachstum des Waldes verwendet werden. Fernerkundungsdaten, wie z. B. Lidar, können für die Analyse der Walddichte verwendet werden, was Zeit und menschlichen Aufwand spart.
Während Global Mapper Pro sowohl photogrammetrische als auch traditionelle Lidar-Punktwolken unterstützt, nutzt dieser Arbeitsablauf traditionelle Lidar-Daten und deren Fähigkeit, das Kronendach des Waldes zu durchdringen. Dies ermöglicht die Modellierung der Baumkronen und des darunter liegenden Bodens mit Walddichtekarten.
Eine in Global Mapper Pro erstellte Baumdichte-Rasterebene.
Dichtekarten markieren Gebiete mit hoher und niedriger Punktdichte. Bei den gängigsten Messungen der Walddichte werden einzelne Bäume und ihre Nähe zueinander bewertet. In Global Mapper Pro können zusätzliche Dichtekarten erstellt werden, um auch Cluster von Bäumen mit beliebigen gemeinsamen Attributen wie Baumkronenbreite, Baumhöhe usw. zu identifizieren.
Alternativ können Sie die Dichte von Vegetations-Lidarpunkten mit der Einstellung Lidar nach Punktdichte zeichnen visualisieren. Dabei werden zwar keine einzelnen Bäume betrachtet, aber es können Einblicke in die Gesamtvegetationsdichte und die Bodenbedeckung gewonnen werden.
3 einfache Schritte:
- Klassifizierung der Punktwolke
- Punkt-Element für jeden Baum mit dem Werkzeug Automatische Extraktion erstellen
- Werkzeug Dichteraster erstellen einsetzen zur Bewertung von Dichtemessungen
Ein Beispiel aus der Praxis finden Sie in dieser Präsentation von unserer Nutzerkonferenz 2024, die vom Gewinner des Global Mapper Master-Wettbewerbs 2023, Dr. Dwayne Tannant, gehalten wurde:
GeoTalks: Kartierung der Baumdichte mit Hilfe von Lidar-Daten - ein Instrument zur Bewertung der Brandgefahr (mit Anklicken des Links werden Sie auf die Seite von YouTube weitergeleitet)
1. Klassifizierung der Punktwolke
Bei der Klassifizierung von Punktwolken werden die Punktelemente zur Visualisierung und Analyse in einen Kontext gesetzt. Wir Menschen können den Unterschied zwischen Punkten in Baumkronen und Bodenpunkten klar erkennen. Computer müssen jedoch Objekte in Punktwolken anhand ihrer Eigenschaften und Struktur identifizieren.
Die Werkzeuge zur automatischen Vegetationsklassifizierung von Global Mapper sind darauf ausgelegt, baumartige Strukturen in den Daten zu erkennen.
Diese spärliche USGS-Punktwolke eines Gebiets in Zentral-Maine wurde in Global Mapper Pro nach Boden- und Vegetationshöhe klassifiziert.
Höhenklassen können auch automatisch identifiziert werden, um sich auf die Bäume zu konzentrieren, die Sie messen möchten. Diese Klassifizierungen können später zum Filtern der Punktwolke verwendet werden, um die Dichten verschiedener Baumhöhenklassen zu vergleichen.
Eine vollständige Anleitung zu den Einstellungen für die automatische Baumklassifizierung in Global Mapper Pro finden Sie unter: Berechnung des Baumbestands aus dem Luftbild-Lidar.
2. Extrahieren von Bäumen als Vektorelement
Das Werkzeug zur Element-Extraktion erstellt Vektorelemente aus klassifizierten Punkten. Hier kann das Bauminventar zur einfachen Anzeige und zum Export erstellt werden. Neben anderen Ausgabeoptionen wird in der Mitte eines jeden Segments ein Vektor-Baumpunkt erstellt. Diese baumförmigen Punktelemente enthalten die gemessenen Attribute des Baumes, wie Höhe, Kronenausdehnung und Klassifizierung.
Jedem erkannten Baum in der Punktwolke wird ein Vektorpunktmerkmal zugeordnet, das die gemessenen Attribute des Baums enthält.
3. Dichte-Raster erstellen (Heat Map)
Öffnen Sie in der Analyse-Symbolleiste oder im Dropdown-Menü Vektoranalyse das Werkzeug Dichteraster erstellen (Heat Map) und wählen Sie die Ebene Extrahierte Bäume. Dadurch wird eine Rasterebene erstellt, bei der die Farbe jedes Zellenwerts die relative Dichte der Bäume darstellt.
Passen Sie die Werkzeugeinstellungen so an, dass sie am besten zu Ihrem Waldtyp und Ihren Erwartungen passen.
- Wertefeld (Population Field) - Wählen Sie das Attribut aus, dessen Dichte gemessen werden soll. Mit der Punktzahl wird die Dichte der Bäume im Wald gemessen, aber Sie können auch andere Attribute wählen, um Cluster mit ähnlichen Merkmalen zu finden, z. B. die Höhe.
- Suchradius - Legt fest, wie weit ein benachbarter Baum von einem Baum entfernt sein darf, damit er noch als nah angesehen wird. Stellen Sie diesen Wert so ein, dass er der gewünschten Dichte des Waldtyps entspricht.
- Zellen pro Radius - In Kombination mit dem Suchradius steuert dies, wie groß die Pixel im resultierenden Dichteraster sind. Wenn Sie z. B. einen Suchradius von 90 Metern und einen Wert für "Zellen pro Radius" von 3 haben, sollte jedes Pixel einen Durchmesser von 30 Metern haben.
Diese Art der Rasteranalyse wird aufgrund der typischerweise verwendeten Farben manchmal als Heat Map bezeichnet. Rote Zellen haben einen höheren Wert, in diesem Fall stellen sie die dichteren Gebiete dar, während blaue Zellen die am wenigsten dichten sind.
Beim Heranzoomen dieser Daten können wir eine Ansammlung dichter Wälder erkennen, die möglicherweise einen Vor-Ort-Besuch erfordern, um den möglichen Bewirtschaftungsbedarf zu ermitteln.
Dichte-Raster sind eine schnelle und einfache Methode, um Abschnitte eines Bestandes zu markieren, die durchforstet oder anderweitig bewirtschaftet werden müssen. Mithilfe von Lidar-Daten und Global Mapper Pro kann diese Analyse in einem Bruchteil der Zeit, die für die Durchführung und Bearbeitung einer Vor-Ort-Begehung desselben Gebiets erforderlich wäre, auf einen ganzen Wald angewendet werden.