Das Projekt "Teilvorhaben 1" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Scientes Mondium UG (haftungsbeschränkt) durchgeführt. Ziel des FORSENSE-Projekts ist es, ein Verfahren zu entwickeln, das auf der Grundlage moderner Technologien wie terrestrischem Laserscanning (TLS) und dem Einsatz hochauflösender Drohnendaten, räumlich differenzierte Informationen zum Rundholzsortenanfall im Wald bereitstellt. Diese räumlichen Informationen können als Ausgangspunkt für eine ressourcenoptimierte Wertschöpfungskette dienen. Dadurch kann die begrenzte Ressource Holz besser genutzt werden. Das entwickelte Verfahren soll anschließend in ein kommerzielles Softwareprodukt überführt werden, das als Bewertungs- und Steuerungsinstrument in der Forstinventur eingesetzt wird. Die Arbeitsziele im FORSENSE-Projekt dienen der methodischen Entwicklung und Implementierung eines Software-Prototypen. Im Einzelnen sind dies die I. Automatische Erkennung von Einzelbäumen aus TLS- und Drohnendaten II. Kombination von luft- und bodengestützten Sensordaten zur exakten Verortung von individuellen Bäumen. III. Automatische Extraktion von Einzelbaum-Hauptachsen (Stamm und Äste) bis zur Derbholzgrenze aus TLS-Daten IV. Beispielhafte Kalibrierung luftgestützter Einzelbaumallometrien mittels TLS-Daten, um flächendeckende Informationen über die Forstprodukte (Sortimente) im Wald ableiten zu können.
Das Projekt "Teilvorhaben 2" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität München, Wissenschaftszentrum Weihenstephan für Ernährung, Landnutzung und Umwelt, Lehrstuhl für Waldwachstumskunde durchgeführt. Ziel des FORSENSE-Projekts ist es, ein Verfahren zu entwickeln, das auf der Grundlage moderner Technologien wie terrestrischem Laserscanning (TLS) und dem Einsatz hochauflösender Drohnendaten, räumlich differenzierte Informationen zum Rundholzsortenanfall im Wald bereitstellt. Diese räumlichen Informationen können als Ausgangspunkt für eine ressourcenoptimierte Wertschöpfungskette dienen. Dadurch kann die begrenzte Ressource Holz besser genutzt werden. Das entwickelte Verfahren soll anschließend in ein kommerzielles Softwareprodukt überführt werden, das als Bewertungs- und Steuerungsinstrument in der Forstinventur eingesetzt wird. Ziel des Teilprojekts 2 ist die Entwicklung von Algorithmen zur Extraktion von Bauminformationen (Strukturparameter) aus TLS-Aufnahmen. In einem weiteren Entwicklungsschritt sollen boden- und luftgestützte Sensordaten kombiniert werden (Teilprojekt 1), um eine Regionalisierung der Einzelbauminformation zu unterstützen. Das Teilprojekt gliedert sich in sechs Arbeitsschritte. Der erste Schritt dient der Datengenerierung. Hierzu werden gemeinsam festgelegte Waldbestände mittels TLS aufgenommen. In Arbeitsschritt zwei werden Basisbaumdaten (Stammfußpunkte, Durchmesser) aus den TLS-Punktewolken extrahiert. Auswertungsalgorithmen zur Ableitung detaillierter Bauminformationen (Stammform, Kronenstruktur, Baumabstände) erfolgt in Arbeitsschritt drei. Arbeitsschritte vier, fünf und neun werden gemeinsam mit Teilprojekt 1 bearbeitet. Sie umfassen die Differenzierung der Bäume nach Holzart (AS4), die Definition einer Struktur für die Auswertungsplattform (AS5) sowie die Ableitung weiterer Bauminformationen (Sortimente) und Regionalisierung aus kombinierten Sensordaten. Ein detaillierter Arbeitsplan liegt der Vorhabensbeschreibung bei.