Automatisierte Waldinventur und Baumzählung mit Metashape und KI: Ein intelligenterer Weg zur Überwachung von Wäldern

Eine effiziente und genaue Waldinventur ist für eine nachhaltige Forstwirtschaft, die Überwachung der Artenvielfalt und die Bekämpfung der Entwaldung unerlässlich. Bisher mussten die Mitarbeiter vor Ort die Bäume manuell zählen und vermessen – eine zeitaufwändige und arbeitsintensive Aufgabe. Doch dank der Drohnenphotogrammetrie und der künstlichen Intelligenz (KI) kann die Überwachung der Wälder heute drastisch rationalisiert werden. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Agisoft Metashape in Kombination mit KI-gestützter Analyse eine schnelle und genaue Waldinventur und Baumzählung aus Luftbildern ermöglicht.

Warum die Waldinventur automatisieren?

Wälder bedecken fast ein Drittel der Landoberfläche der Erde, doch eine groß angelegte Bestandsaufnahme bleibt eine Herausforderung. Manuelle Erhebungen sind in abgelegenen oder dichten Waldgebieten oft unpraktisch. Die Automatisierung des Prozesses bringt mehrere Vorteile mit sich:

Zeitsparend: Große Gebiete können in Stunden statt in Wochen vermessen werden.
Kosteneffizient: Reduziert den Bedarf an Außenteams und manueller Datenerfassung.
Verbesserte Genauigkeit: KI-Algorithmen reduzieren menschliche Fehler beim Zählen und Klassifizieren.
Reproduzierbarkeit: Ermöglicht eine regelmäßige Überwachung, um Wachstum, Krankheiten oder Abholzung zu verfolgen.

Arbeitsablauf: Von der Drohne zu den Daten

Der Automatisierungsprozess beginnt mit Luftbildern. Hier sehen Sie einen typischen Arbeitsablauf zur Automatisierung der Waldinventur mit Metashape und KI:

1. Datenerfassung mit Drohnen

Verwenden Sie eine Drohne, die mit einer hochauflösenden RGB- oder Multispektralkamera ausgestattet ist, um überlappende Luftbilder aufzunehmen. Zu den idealen Flugparametern gehören:

80% Überlappung nach vorne und 70% seitlich
Höhenlage: 60-120 Meter über dem Boden
Fliegen bei klarem Tageslicht für schattenfreie Bilder

2. Photogrammetrische Verarbeitung in Agisoft Metashape

Importieren Sie die Drohnenbilder in Metashape und verarbeiten Sie sie, um eine dichte Punktwolke, ein digitales Oberflächenmodell (DSM) und ein Orthomosaik zu erstellen. Die wichtigsten Schritte sind:

Fotos ausrichten
Aufbau einer dichten Wolke
DEM (Digitales Höhenmodell) erstellen
Orthomosaik generieren

Metashape ermöglicht bei Bedarf eine hochgenaue Georeferenzierung mit Hilfe von Bodenkontrollpunkten (GCPs).

3. Baum-Erkennung mit KI und Python

Sobald das Orthomosaik und die Punktwolke exportiert sind, können KI-Algorithmen einzelne Bäume erkennen und klassifizieren. Dies kann mit Python-basierten Bibliotheken wie:

scikit-image oder OpenCV für die Segmentierung von Bildern
TensorFlow oder PyTorch für Objekterkennungsmodelle (z.B. YOLO, Faster R-CNN)
QGIS-Plugins wie z.B. „Forestry Tools“ für die Extraktion der Baumkronenhöhe

Die Entwickler verwenden häufig aus DSM- und DEM-Schichten abgeleitete Baumkronenhöhenmodelle (CHM), um Baumkronen zu isolieren und ihr Vorkommen zu zählen.

Anwendungsfall: Zählen von Bäumen in einer 100-Hektar-Plantage

In einem Praxistest wurden bei einer Drohnenvermessung einer 100 Hektar großen Eukalyptusplantage über 3.000 Bilder aufgenommen. Nach der Verarbeitung mit Metashape wurden ein hochauflösendes Orthomosaik und ein DSM exportiert. Ein Python-Skript, das ein YOLOv5-Modell verwendete, erkannte und zählte Baumkronen mit 95%iger Genauigkeit in weniger als 30 Minuten – im Vergleich zu mehreren Tagen manueller Arbeit.

Vorteile für Forstwirtschaft und Umweltüberwachung

Die automatisierte Baumzählung und Waldinventur unterstützt eine Reihe von Anwendungen:

Forstwirtschaft: Überwachung von Wachstum, Dichte und Gesundheit der Bäume im Laufe der Zeit
Schätzung des Kohlenstoffbestands: Berechnung der Biomasse und des Kohlenstoffbindungspotenzials
Aufspüren von illegalem Holzeinschlag: Identifizierung von fehlenden oder gefällten Bäumen in Schutzgebieten
Biodiversität aufspüren: Kartierung der Artenverteilung mit multispektralen Daten

Herausforderungen und Überlegungen

Der Automatisierungsprozess ist zwar leistungsstark, aber auch nicht ohne Herausforderungen:

Komplexe Baumkronen: Dichte oder sich überlappende Bäume können fortgeschrittenere Segmentierungstechniken erfordern.
Datenqualität: Bildauflösung und Beleuchtung beeinflussen die KI-Genauigkeit erheblich.
Trainingsdatensätze: Benutzerdefinierte KI-Modelle benötigen hochwertige Trainingsdaten, die für die jeweilige Baumart und Region spezifisch sind.

Zukünftige Trends: KI + Multispektraltechnik + Cloud

Neue Technologien verbessern die automatische Waldinventur weiter. Multispektralkameras ermöglichen die Analyse des Zustands der Vegetation, während cloudbasierte Plattformen wie Google Earth Engine eine skalierbare Verarbeitung ermöglichen. Mit der Verbesserung von KI-Modellen werden völlig autonome Waldüberwachungssysteme zur Realität.

Fazit

Die Kombination von Agisoft Metashape mit Drohnen und KI ermöglicht ein neues Maß an Effizienz bei der Waldinventur und Baumzählung. Sie ermöglicht es Forstfachleuten, Umweltbehörden und Forschern, schnell und kostengünstig präzise Erkenntnisse zu gewinnen. Erwarten Sie, dass die Automatisierung bei der nachhaltigen Bewirtschaftung der Wälder unserer Welt eine noch größere Rolle spielen wird, wenn sich die Technologie weiter entwickelt.