Gewähltes Thema: Methoden der Datenerfassung mit Drohnen in Wäldern

Willkommen! Heute tauchen wir in die Kunst und Wissenschaft ein, wie Drohnen präzise, schonend und effizient Daten im Wald sammeln. Von LiDAR bis Multispektral zeigen wir praxisnahe Wege, wie aus Flügen handfeste Erkenntnisse werden. Teile deine Fragen und abonniere, wenn dich forstliche Drohnendaten begeistern!

Flugplanung, die Datenqualität bestimmt

Für Photogrammetrie sind 75–85 Prozent Überlappung häufig ideal, kombiniert mit konstanter Geschwindigkeit und stabiler Flughöhe über Grund. Niedrigere Höhen erhöhen Bodenauflösung, erfordern aber mehr Bilder. LiDAR profitiert von gleichmäßigen Scanlinien, um Punktdichte und Durchdringung zuverlässig sicherzustellen.

Flugplanung, die Datenqualität bestimmt

Wälder bringen hohe Bäume, unklare Sichtlinien und wechselndes Relief. Terrain-following, vordefinierte Notlandezonen und Redundanz bei Batterien und Speicher verhindern Datenverlust. Eine Spotter-Rolle im Team hilft, Habitate zu respektieren, Störungen zu vermeiden und auf unerwartete Windscherungen schnell zu reagieren.

Erfassungsmethoden im Einsatz

Parallel verlaufende Fluglinien mit konstanter Überlappung erzeugen homogene Datensätze. So lassen sich Bestandesgrenzen, Rückegassen oder Totholzflächen präzise kartieren. In Kombination mit Bodenpasspunkten steigt die Lagegenauigkeit, was Vergleiche über Jahre hinweg belastbar und auditierbar macht.

Erfassungsmethoden im Einsatz

Rundflüge um markante Bäume liefern detaillierte 3D-Informationen zu Krone, Totästen oder Bruchschäden. Helixmuster variieren Blickwinkel und Distanz, wodurch Rekonstruktionsartefakte sinken. Diese Methode eignet sich für Habitatbäume, Sturmschäden und Schulungszwecke, wenn es wirklich ins Detail gehen soll.

Vom Rohdatenhaufen zur Erkenntnis

Photogrammetrie-Workflow verständlich erklärt

Nach der Qualitätskontrolle folgen Bildausrichtung, dichte Punktwolke, Oberflächenmodell und Orthomosaik. Saubere Maskierung, einheitliche Parametersets und Qualitätsmetriken (z. B. Reprojektion) verhindern Fehler. Dokumentierte Pipelines erleichtern Teamarbeit und spätere Audits, insbesondere bei langfristigen Monitoring-Projekten.

Georeferenzierung: GCPs, RTK/PPK und Geländeherausforderungen

Bodenpasspunkte erhöhen Genauigkeit, sind im Wald jedoch schwer zugänglich. RTK/PPK reduziert Aufwand und liefert stabile Ergebnisse, besonders in hügeligem Gelände. Eine Mischung aus wenigen, gut verteilten GCPs und präziser Bordlösung schafft robuste, überprüfbare Geometrie.

Automatisierte Analytik mit Validierung

Objekterkennung, Kronensegmentierung oder Schadklassifikation sparen Zeit, müssen aber gegen unabhängige Referenzen geprüft werden. Konfusionsmatrizen, Feldstichproben und Cross-Validation sichern Aussagekraft. So wird aus KI-Unterstützung ein verlässlicher Teil des forstlichen Entscheidungsprozesses – nicht nur ein hübsches Bild.

Borkenkäfer früh erkennen und eindämmen

Multispektrale Indizes und hochauflösende RGB-Mosaike zeigen Stressmuster oft Wochen vor dem sichtbaren Braunwerden. Frühe Fällung und Logistikplanung reduzieren Ausbreitung und Kosten. Ein gemeinsames Dashboard mit Forstbetrieben, Gemeinden und Logistikern beschleunigt koordiniertes Handeln über Reviere hinweg.

Sturm- und Dürreschäden schnell bilanzieren

Nach Extremereignissen liefern Drohnen rasch flächendeckende Übersichten. Umgestürzte Bäume, Windwürfe und Infrastruktur-Schäden werden kartiert, priorisiert und dokumentiert. Versicherer, Behörden und Einsatzkräfte profitieren von objektiven Zahlen, die Wiederherstellung und Sicherheitsmaßnahmen zielgerichtet steuern.

Feldgeschichte: Eine Mission im Schwarzwald

Vorbereitung im Morgengrauen

Nebelfetzen hingen zwischen Tannen, als wir die Checklisten durchgingen: Akkus, GCPs, Ersatzpropeller, Bärenklammern, Funk. Der Förster zeigte Sturmflächen vom Vorjahr. Unser Plan: LiDAR plus Multispektral, zwei Akkusätze, Terrain-following und ein kleiner Sicherheitspuffer für plötzliche Rückenwinde.

Überraschende Muster über der Lichtung

Auf dem Thermogramm tauchte ein warmes Band auf, wo wir Feuchte vermutet hatten. Vor Ort: ein verstopfter Graben, der Wärme speicherte. Daraus lernten wir, Thermosignaturen stets im Kontext zu interpretieren – und gewannen nebenbei eine Maßnahme zur Wasserführung.

Qualitätssicherung und Fehlervermeidung

Vor jedem Einsatz: Sensor-Kalibrierung, Blendenzeit prüfen, Fokus-Tests, Speicher- und Akkustatus. Redundante Karten und zweites GPS reduzieren Ausfallrisiken. Nach dem Flug sichern wir Rohdaten sofort zweimal, bevor die eigentliche Verarbeitung beginnt – eine simple Routine mit großem Effekt.

Qualitätssicherung und Fehlervermeidung

Stichproben im Bestand – Baumarten, DBH, Vitalität – schärfen die Auswertung. Ohne Feldbezug bleiben viele Muster mehrdeutig. Kurze, präzise Protokolle mit Fotos, Koordinaten und Zeitangaben machen Analysen nachvollziehbar und erleichtern spätere Vergleiche über mehrere Vegetationsperioden hinweg.

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Erfassungsmethoden im Einsatz

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Vom Rohdatenhaufen zur Erkenntnis

Photogrammetrie-Workflow verständlich erklärt

Georeferenzierung: GCPs, RTK/PPK und Geländeherausforderungen

Automatisierte Analytik mit Validierung

Borkenkäfer früh erkennen und eindämmen

Sturm- und Dürreschäden schnell bilanzieren

Feldgeschichte: Eine Mission im Schwarzwald

Vorbereitung im Morgengrauen

Überraschende Muster über der Lichtung

Qualitätssicherung und Fehlervermeidung

Qualitätssicherung und Fehlervermeidung