Evaluation automatischer Einzelbaumerkennung aus luftgestützten Laserscanning-Daten

In der vorliegenden Studie wurde untersucht, ob das Tool FINT (Find Individual Trees) in unterschiedlichen Waldtypen und auch in steilen Hanglagen Einzelbäume in Kronenhöhenmodellen (KHM) genügend präzis erkennen kann, um die Schutzwaldwirkung abschätzen zu können. Hierfür wurden in den Regionen Bündner Herrschaft und Schanfigg (Kanton Graubünden, Schweiz) in zwölf zufällig gewählten Probeflächen Referenzbäume eingemessen und beschrieben. Für diese Probeflächen wurden aus luftgestützten Laserscanning-Daten KHM unterschiedlicher Auflösung und Glättung erstellt und anschliessend mit FINT prozessiert. Zusätzlich wurde getestet, ob ein Modell, das den Mindestabstand zwischen einem Baum und den benachbarten Bäumen in Abhängigkeit von seiner Höhe definiert (MBA-Modell), zu besseren Detektionsergebnissen führt. Die Studie zeigte, dass eine feinere KHM-Auflösung kombiniert mit einer stärkeren Glättung zu Resultaten führt, die mit jenen vergleichbar sind, welche mit einem ungeglätteten, gröber aufgelösten KHM erreicht werden. Die kleinste Abweichung zwischen der Anzahl eingemessener und detektierter Bäume wurde mit dem KHM in 1-m-Auflösung erzielt, welches ungeglättet und ohne MBA-Modell angewendet wurde. Es hat sich gezeigt, dass FINT Grundlagen liefern kann, um die Wirkung des Schutzwaldes mit seinen heutigen Strukturen abschätzen zu können. Diese FINT-Resultate können schliesslich – nach Evaluierung im Gelände – direkt in Naturgefahren-Simulationsmodelle integriert werden.