Grundlagen Fernerkundung - Versionsgeschichte

Alex: /* LiDAR-Daten */

2021-05-20T07:15:14Z

LiDAR-Daten

Alex: /* Satellitendaten */

2021-05-20T07:13:49Z

Satellitendaten

Alex: /* Luftbilder */

2021-05-20T07:13:38Z

Luftbilder

Alex: /* Datenverarbeitung */

2021-04-06T07:09:26Z

Datenverarbeitung

Alex: /* Fernerkundung in der Waldwirtschaft */

2021-02-12T10:46:22Z

Fernerkundung in der Waldwirtschaft

Alex: /* Luftbilder */

2021-01-18T20:05:39Z

Luftbilder

Alex: /* Luftbilder */

2021-01-18T20:05:10Z

Luftbilder

Alex: /* Drohnenbilder */

2021-01-18T20:01:33Z

Drohnenbilder

Alex: /* Drohnenbilder */

2021-01-18T20:00:48Z

Drohnenbilder

Alex: /* Drohnenbilder */

2021-01-18T19:59:24Z

Drohnenbilder

← Nächstältere Version		Version vom 20. Mai 2021, 07:15 Uhr
Zeile 53:		Zeile 53:

	Standard-Produkte aus LiDAR-Daten sind digitale Gelände- und Oberflächenmodelle (DGM/DHM), und daraus abgeleitet Vegetationshöhenmodelle (VHM). Diese können mit relativ wenig Aufwand generiert werden. Der Einsatz in der Praxis erfolgt vor allem als Unterstützung bei der visuellen Interpretation und teilweise auch mit spezifischen halb- bis vollautomatischen Tools zur Erarbeitung von Bestandeskarten oder für Vorratsschätzungen. Die Punktdichte liegt zurzeit in den meisten Fällen bei ca. 20 Pkt./ m2. Bessere Datensätze existieren (z.B. Kanton Neuenburg) und erweitern die Anwendungsmöglichkeiten (z.B. BHD-Bestimmung direkt aus der Punktwolke<ref>Parkan M (2018) Combined use of airborne laser scanning and hyperspectral imaging for forest inventories: Doctoral Program in Civil and Environmental Engineering. École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL).</ref>).		Standard-Produkte aus LiDAR-Daten sind digitale Gelände- und Oberflächenmodelle (DGM/DHM), und daraus abgeleitet Vegetationshöhenmodelle (VHM). Diese können mit relativ wenig Aufwand generiert werden. Der Einsatz in der Praxis erfolgt vor allem als Unterstützung bei der visuellen Interpretation und teilweise auch mit spezifischen halb- bis vollautomatischen Tools zur Erarbeitung von Bestandeskarten oder für Vorratsschätzungen. Die Punktdichte liegt zurzeit in den meisten Fällen bei ca. 20 Pkt./ m2. Bessere Datensätze existieren (z.B. Kanton Neuenburg) und erweitern die Anwendungsmöglichkeiten (z.B. BHD-Bestimmung direkt aus der Punktwolke<ref>Parkan M (2018) Combined use of airborne laser scanning and hyperspectral imaging for forest inventories: Doctoral Program in Civil and Environmental Engineering. École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL).</ref>).
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−	~~[[Punktwolken / 3D Modelle]]~~

	====Radar-Daten====		====Radar-Daten====

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	Mit der verbesserten räumlichen und zeitlichen Auflösung von Satellitenmissionen der neuesten Generation wie insbesondere [https://de.wikipedia.org/wiki/Sentinel-2 Sentinel-2] (10-20m, Aufnahmen je nach Gebiet alle 2-5 Tage, weltweit, frei verfügbar), wurden neue Perspektiven für Anwendungen im Waldbereich eröffnet <ref>Weber D, Ginzler C, Flückiger S, Rosset C (2018) Potenzial von Sentinel-2-Satellitendaten für Anwendungen im Waldbereich. Schweizerische Zeitschrift fur Forstwesen 169: 26–34.</ref>. Die räumliche Auflösung ist für viele Anwendungen ausreichend und die häufige Wiederholung der Aufnahmen erlaubt neben der Erkennung von abrupten Veränderungen auch die Analyse der jährlichen Vegetationsaktivität sowie langfristiger Trends. Die Vorbereitung der Daten (Suchen, Herunterladen, Aufbereitung) wird zwar immer einfacher, beinhaltet aber noch diverse Hürden. Insbesondere der Umgang mit Wolken ist keine einfache Aufgabe. Zudem ist die Verarbeitung und Interpretation von Zeitreihen, welche insbesondere für das langfristige Monitoring ein hohes Potenzial hat, wesentlich komplexer als die Analyse eines einzelnen Bildes.		Mit der verbesserten räumlichen und zeitlichen Auflösung von Satellitenmissionen der neuesten Generation wie insbesondere [https://de.wikipedia.org/wiki/Sentinel-2 Sentinel-2] (10-20m, Aufnahmen je nach Gebiet alle 2-5 Tage, weltweit, frei verfügbar), wurden neue Perspektiven für Anwendungen im Waldbereich eröffnet <ref>Weber D, Ginzler C, Flückiger S, Rosset C (2018) Potenzial von Sentinel-2-Satellitendaten für Anwendungen im Waldbereich. Schweizerische Zeitschrift fur Forstwesen 169: 26–34.</ref>. Die räumliche Auflösung ist für viele Anwendungen ausreichend und die häufige Wiederholung der Aufnahmen erlaubt neben der Erkennung von abrupten Veränderungen auch die Analyse der jährlichen Vegetationsaktivität sowie langfristiger Trends. Die Vorbereitung der Daten (Suchen, Herunterladen, Aufbereitung) wird zwar immer einfacher, beinhaltet aber noch diverse Hürden. Insbesondere der Umgang mit Wolken ist keine einfache Aufgabe. Zudem ist die Verarbeitung und Interpretation von Zeitreihen, welche insbesondere für das langfristige Monitoring ein hohes Potenzial hat, wesentlich komplexer als die Analyse eines einzelnen Bildes.
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−	~~[[Satellitendaten]]~~

	====Drohnenbilder====		====Drohnenbilder====

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	Zwei waldspezifische, aus den Luftbildern abgeleitete Produkte stehen für die ganze Schweiz frei zur Verfügung: [https://opendata.swiss/de/dataset/waldmischungsgrad-lfi Waldmischungsgrad] (Laubholzanteil, 25m Auflösung) und [https://opendata.swiss/de/dataset/vegetationshohenmodell-lfi Vegetationshöhe] (Kronenhöhenmodell, 1m Auflösung). Diese Daten wurden durch das LFI bereitgestellt und sind auf [https://s.geo.admin.ch/8e2c2dcb60 https://map.geo.admin.ch] verfügbar.		Zwei waldspezifische, aus den Luftbildern abgeleitete Produkte stehen für die ganze Schweiz frei zur Verfügung: [https://opendata.swiss/de/dataset/waldmischungsgrad-lfi Waldmischungsgrad] (Laubholzanteil, 25m Auflösung) und [https://opendata.swiss/de/dataset/vegetationshohenmodell-lfi Vegetationshöhe] (Kronenhöhenmodell, 1m Auflösung). Diese Daten wurden durch das LFI bereitgestellt und sind auf [https://s.geo.admin.ch/8e2c2dcb60 https://map.geo.admin.ch] verfügbar.
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−	~~[[Luftbilder]]~~

	====Satellitendaten====		====Satellitendaten====

← Nächstältere Version		Version vom 6. April 2021, 07:09 Uhr
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	Daneben existieren zahlreiche weitere spektrale Indizes, sowohl vegetationsbezogene als auch z.B. betreffend Bodeneigenschaften, Wassergehalt oder Schnee.		Daneben existieren zahlreiche weitere spektrale Indizes, sowohl vegetationsbezogene als auch z.B. betreffend Bodeneigenschaften, Wassergehalt oder Schnee.
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−	~~====Tools====~~
−	*[[TOOLS]]

	== Einzelnachweise ==		== Einzelnachweise ==

← Nächstältere Version		Version vom 12. Februar 2021, 10:46 Uhr
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	Die Ansprüche an den Detaillierungsgrad, die Genauigkeit und Aktualität der Daten sind in der Schweiz aufgrund der naturnahen Bewirtschaftung generell sehr hoch. Teilweise werden diese jedoch bereits jetzt mit hochdetaillierten LiDAR-Daten (z.B. Kanton Neuenburg) und zeitlich hochaufgelösten Satellitenbildern (fast täglich) erfüllt.		Die Ansprüche an den Detaillierungsgrad, die Genauigkeit und Aktualität der Daten sind in der Schweiz aufgrund der naturnahen Bewirtschaftung generell sehr hoch. Teilweise werden diese jedoch bereits jetzt mit hochdetaillierten LiDAR-Daten (z.B. Kanton Neuenburg) und zeitlich hochaufgelösten Satellitenbildern (fast täglich) erfüllt.
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−	*Monitoring und Modellierung
−	**Wissenschaft: z.B. Entwicklung im Kontext von Klimawandel
−	**Wirtschaft: Bestandsentwicklung, Zunahme von Nutzholz, ...
−	*Inventur und Statistiken
−	**Bestandsaufnahme
−	*Katastrophenschutz (Waldbrände, Erosion/Lawinen, ...)
−	*Totholzerkennung
−	*Waldstruktur

	== Datenverarbeitung ==		== Datenverarbeitung ==

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 Alle drei Jahre, abwechselnd im Winter und Sommer, werden die Daten für die ganze Schweiz erfasst. Der neueste Luftbilder-Datensatz von swisstopo, [https://shop.swisstopo.admin.ch/de/products/images/ortho_images/SWISSIMAGE10 SWISSIMAGE 10cm], kommt in einer erhöhten räumlichen Auflösung von 10cm. Die Befliegung ist witterungsabhängig und es können nur kleine Ausschnitte auf einmal aufgenommen werden. Der schweizweite Datensatz setzt sich dementsprechend aus verschiedenen Aufnahmen zusammen (Flugperiode z.B. zwischen Frühling und Herbst; abhängig von Wetter und Gesamtplanung). Die Aktualität der Daten ist nicht für alle Anwendungen ausreichend bzw. bringt eine gewisse Unsicherheit mit sich. Gewisse Kantone führen deshalb zusätzlich separate Befliegungen durch. Automatische Klassifikationen und statistische Modelle zeigen eine hohes Potenzial, sind jedoch anspruchsvoll und benötigen Referenzdaten.
-Zwei waldspezifische, aus den Luftbildern abgeleitete Produkte stehen für die ganze Schweiz frei zur Verfügung: [https://opendata.swiss/de/dataset/waldmischungsgrad-lfi Waldmischungsgrad] (Laubholzanteil in einer 25m Auflösung) und [https://opendata.swiss/de/dataset/vegetationshohenmodell-lfi Vegetationshöhe] (Kronenhöhenmodell, 1m Auflösung). Diese Daten wurden durch das LFI bereitgestellt und sind auf [https://s.geo.admin.ch/8e2c2dcb60 https://map.geo.admin.ch] verfügbar.
+Zwei waldspezifische, aus den Luftbildern abgeleitete Produkte stehen für die ganze Schweiz frei zur Verfügung: [https://opendata.swiss/de/dataset/waldmischungsgrad-lfi Waldmischungsgrad] (Laubholzanteil, 25m Auflösung) und [https://opendata.swiss/de/dataset/vegetationshohenmodell-lfi Vegetationshöhe] (Kronenhöhenmodell, 1m Auflösung). Diese Daten wurden durch das LFI bereitgestellt und sind auf [https://s.geo.admin.ch/8e2c2dcb60 https://map.geo.admin.ch] verfügbar.
 [[Luftbilder]]

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 ====Drohnenbilder====
-Drohnenbilder sind vom Detaillierungsgrad mit Luftbildern vergleichbar, tendenziell mit einer noch höheren räumlichen Auflösung. Der Einsatz ist sehr flexibel (Zeit und Ort), jedoch auf kleinere Gebiete beschränkt und die Qualität variiert nach System und Anwendung.
+Drohnenbilder sind vom Detaillierungsgrad mit Luftbildern vergleichbar, weisen jedoch tendenziell eine noch höhere räumliche Auflösung auf. Der Einsatz ist sehr flexibel (Zeit und Ort), jedoch auf kleinere Gebiete beschränkt und die Qualität variiert nach System und Anwendung.
 Die technologische Entwicklung im Drohnenbereich (auch UAVs, engl. unmanned aerial vehicle) läuft zurzeit rasend schnell und zeigt ein hohes Potenzial. Die Software für die Planung und Verarbeitung der Daten sind immer besser aufeinander abgestimmt und einfacher zu bedienen. Die Anwendungen im Waldbereich befinden sich mehrheitlich noch im experimentellen Stadium, eine rasche Entwicklung ist aber zu erwarten<ref>Tang L, Shao G (2015) Drone remote sensing for forestry research and practices. Journal of Forestry Research 26: 791–797.</ref>. Die Erfassung von Vegetationshöhe und Waldlücken durch Photogrammmetrie, die Beurteilung von Schäden und Vitalität durch Spektralanalyse sowie die Planung von Seillinien durch die visuelle Interpretation sind nur einige der unzähligen Anwendungsbeispiele. Primäre Einschränkungen sind derzeit der limitierte Kontrollbereich (gesetzliche Bestimmungen, Flug auf Sicht) und die relativ kurze Flugzeit (Akku), sowie je nach System die Qualitätssicherung der Daten.

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 Drohnenbilder sind vom Detaillierungsgrad mit Luftbildern vergleichbar, tendenziell mit einer noch höheren räumlichen Auflösung. Der Einsatz ist sehr flexibel (Zeit und Ort), jedoch auf kleinere Gebiete beschränkt und die Qualität variiert nach System und Anwendung.
-Die technologische Entwicklung im Drohnenbereich (auch UAVs, engl. unmanned aerial vehicle) läuft zurzeit rasend schnell und zeigt ein hohes Potenzial. Die Software für die Planung und Verarbeitung der Daten sind immer besser aufeinander abgestimmt und einfacher zu bedienen. Die Anwendungen im Waldbereich befinden sich mehrheitlich noch im experimentellen Stadium, eine rasche Entwicklung ist aber zu erwarten<ref>Tang L, Shao G (2015) Drone remote sensing for forestry research and practices. Journal of Forestry Research 26: 791–797.</ref>. Die Erfassung von Vegetationshöhe und Waldlücken durch Photogrammmetrie, die Beurteilung von Schäden und Vitalität durch Spektralanalyse sowie die Planung von Seillinien durch die visuelle Interpretation sind nur einige der unzähligen Anwendungsbeispiele. Primäre Einschränkungen sind derzeit der limitierte Kontrollbereich (gesetzlichen Bestimmungen, Flug auf Sicht) und die relativ kurze Flugzeit (Akku), sowie die Qualitätssicherung der Daten.
+Die technologische Entwicklung im Drohnenbereich (auch UAVs, engl. unmanned aerial vehicle) läuft zurzeit rasend schnell und zeigt ein hohes Potenzial. Die Software für die Planung und Verarbeitung der Daten sind immer besser aufeinander abgestimmt und einfacher zu bedienen. Die Anwendungen im Waldbereich befinden sich mehrheitlich noch im experimentellen Stadium, eine rasche Entwicklung ist aber zu erwarten<ref>Tang L, Shao G (2015) Drone remote sensing for forestry research and practices. Journal of Forestry Research 26: 791–797.</ref>. Die Erfassung von Vegetationshöhe und Waldlücken durch Photogrammmetrie, die Beurteilung von Schäden und Vitalität durch Spektralanalyse sowie die Planung von Seillinien durch die visuelle Interpretation sind nur einige der unzähligen Anwendungsbeispiele. Primäre Einschränkungen sind derzeit der limitierte Kontrollbereich (gesetzliche Bestimmungen, Flug auf Sicht) und die relativ kurze Flugzeit (Akku), sowie je nach System die Qualitätssicherung der Daten.
 ====LiDAR-Daten====