Eine voxelbasierte Technik zur Schätzung des Volumens von Bäumen aus terrestrischen Laserscan-Daten

Zusammenfassung. Die präzise Bestimmung des Volumens von stehenden Bäumen ist für ökologische und wirtschaftliche Überlegungen in der Forstwirtschaft von großer Bedeutung. Wenn terrestrische Laserscandaten verfügbar sind, bietet ein einfacher Ansatz zur Volumenbestimmung die Zuordnung von Punkten in eine Voxelstruktur und anschließend das Zählen der gefüllten Voxel. Im Allgemeinen wird diese Methode das Volumen überschätzen. Die Arbeit präsentiert einen verbesserten Algorithmus zur Schätzung des Holzvolumens von Bäumen unter Verwendung einer voxelbasierten Methode, die die Überschätzung korrigiert. Nach der Voxelraumtransformation wird jeder Voxel, der Punkte enthält, auf das Volumen seiner umgebenden Begrenzungsbox reduziert. Im nächsten Schritt werden okkludierte (innere Stamm-)Voxel durch eine Nachbarschaftsanalyse identifiziert, die in der X- und Y-Richtung jedes gefüllten Voxels fegt. Schließlich setzt sich das Holzvolumen des Baumes aus der Summe der Volumina der Begrenzungsboxen der äußeren Voxel und dem Volumen aller okkludierten inneren Voxel zusammen. Scandaten von mehreren jungen Spitzahornbäumen (Acer platanoides) wurden verwendet, um den Algorithmus zu analysieren. Daher wurden die gescannten Bäume sowie ihre repräsentierenden Punktwolken in verschiedene Komponenten (Stamm, Äste) getrennt, um einen sinnvollen Vergleich zu ermöglichen. Zur Validierung wurden zwei Referenzmessungen durchgeführt: Eine direkte Holzvolumenmessung, indem die Baumkomponenten in einen Wassertank gelegt wurden, und eine Frustum-Berechnung kleiner Stammsegmente durch Messen der Radien entlang des Stammes. Insgesamt zeigen die Ergebnisse leicht unterschätzte Volumina (–0,3 % für eine Probe von 13 Bäumen) mit einem RMSE von 11,6 % für das individuelle Baumvolumen, das mit dem neuen Ansatz berechnet wurde.