Geräuscheanalyse zur unbiased Schätzung des Baumdurchmessers aus persönlichen Laserscandaten

Persönliche Laserscanning-Geräte, die die Technologie der gleichzeitigen Lokalisierung und Kartierung (SLAM) nutzen, haben zu Recht in verschiedenen Anwendungen, einschließlich der Waldmessung und Inventarisierung, an Bedeutung gewonnen. In dieser Studie wird das inhärente stochastische Rauschen in SLAM-Daten untersucht. Eine Analyse der Rauschverteilung wird in GeoSLAM ZEB Horizon für Punktwolken von Bäumen zweier Arten, der Norwegischen Fichte und der Europäischen Buche, durchgeführt, um Verzerrungen bei den Durchmesserschätzungen zu verringern. Die Methode umfasste die Bewertung der Residuen einzelner 3D-Punkte in Bezug auf das reale Baumoberflächenmodell basierend auf TLS-Daten. Die Ergebnisse zeigen, dass das Rauschen in Bezug auf die reale Oberfläche asymmetrisch ist, mit signifikanten negativen Differenzen, und darüber hinaus unterscheidet sich die Abweichung vom Nullmittelwert signifikant zwischen den Arten, mit einem Durchschnitt von −0,40 cm für Fichte und −0,44 cm für Buche. Darüber hinaus zeigen die Residuen eine signifikante Abhängigkeit von der Rückgabedistanz zwischen Scanner und Ziel sowie vom Inzidenzwinkel. Ein experimenteller Vergleich der Ergebnisse der RANSAC-Kreis-Anpassung unter verschiedenen Konfigurationen zeigte unbiased Durchmesserschätzungen, indem die Toleranz für Inlier auf 5 cm mit 2,5 cm Asymmetrie erweitert wurde. Durch die Darstellung der Ungültigkeit der Annahme eines Nullmittelwerts in Methoden zur Durchmesserschätzung tragen die Ergebnisse dazu bei, eine Lücke in der Methodologie der Datenverarbeitung mit dem weit verbreiteten Instrument zu schließen.