Ableitung von rasterbasierten Höhenmodellen aus Laserscannerpunktwolken für Forstumgebungen

Rasterbasierte Höhenmodelle werden in der Regel erzeugt, indem man die tatsächlich gemessenen Punkte in den Rasterzellen sammelt, einen Durchschnitt, einen Minimum- oder einen Maximum-Operator anwendet, um den Zellwert zu bestimmen und anschließend Lücken im Raster interpoliert. Inzwischen sind erste Ansätze publiziert, die Vorwissen über die Umgebung nutzen, um bessere Strategien bei der Auswahl der verwendeten Punkte zu selektieren und somit Höhenmodelle zu erzeugen, die erheblich bessere Ergebnisse für den jeweiligen Anwendungszweck erzeugen.

Im Rahmen dieser Arbeit sollen Ansätze, die speziell für Forstumgebungen publiziert sind, evaluiert und weiter verbessert werden. Ziel ist es, Höhenmodelle zu erstellen, die darauf aufbauenden Algorithmen wie einer automatisierten Bestandesinventur, eine bessere Berechnungsgrundlage zur Verfügung stellen. Zusätzlich solle eine Analyse der Punktwolke erfolgen, um daraus eine Karte zu erzeugen, die Bereiche markiert, in denen mit mehrschichtigen Beständen zu rechnen ist, also beispielsweise mit jungen Bäumen aus einer Naturverjüngung, die unter dem Hauptbestand stehen.

Betreuer: Bücken