Da die Risiken für die Wälder durch den Klimawandel zunehmen, setzen Forstverwalter zunehmend auf LiDAR und digitale Zwillinge, um die Waldstruktur besser zu überwachen und die Waldfunktionen zu steuern.
Eine genaue Überwachung und optimale Bewirtschaftung der Waldstruktur ist der beste Weg, um sicherzustellen, dass der Wald seine entscheidenden Funktionen in den Bereichen Hydrologie, Geochemie und Biodiversität weiterhin erfüllen und als nachhaltige Holzquelle dienen kann. Für die Bewirtschaftung ist die manuelle Erfassung von Walddaten jedoch zeitaufwendig und kostspielig. In der Regel müssen Ökologen vor Ort arbeiten, oft an abgelegenen Orten, und die Datenerhebung kann bis zu sechs Monate dauern, wobei für die Analyse noch einmal ebenso viel Zeit benötigt wird. Während der Erfassungs- und Verarbeitungszeit können sich in der Waldumgebung viele Dinge ändern, was den Nutzen der Daten mindert.
DieNSW Natural Resources Commission(NRC) ist eine unabhängige Einrichtung, deren Aufgabe es ist, der Landesregierung evidenzbasierte Empfehlungen zur Bewirtschaftung von Gewässern und Wäldern zu geben, darunter Staatswälder, private Naturwälder und staatliche Waldflächen. Die NRC wollte alternative Methoden der Datenerhebung prüfen, bei denen kein Fachpersonal über längere Zeiträume vor Ort sein muss, um die Datenerhebung zu beschleunigen und die Gesamtzeit zwischen der Datenerhebung und der Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse zu verkürzen.
Im Jahr 2020 beauftragte der Ministerpräsident von New South Wales das NRC mit der Leitung des Programms zur Waldüberwachung und -verbesserung, einer Initiative zur Schaffung einer besseren Faktengrundlage für Entscheidungen im Bereich der Waldbewirtschaftung.
Im Rahmen dieses Programms beauftragten sieInterpine Innovationdamit, Daten zu einer von 15 Parzellen mit heimischem Wald an der Küste von New South Wales digital zu erfassen.
Im April 2021 begab sich Interpine mit seinerLiDAR und Kartierungsausrüstung an die Küste von New South Wales, um einen LiDAR von 18 Parzellen der 15 heimischen Wälder durchzuführen.
Interpine hat sich Hovermap September 2020 für Hovermap entschieden, da er Daten in abgelegenen, schwer zugänglichen Gebieten – darunter steiles, dicht bewaldetes Gelände – erfassen kann, und war überzeugt, dass dies das richtige Werkzeug für diese Aufgabe war.
Hovermap ein Techniker von Interpine in nur 10 Minuten einen umfassenden LiDAR der Waldfläche erstellen.
Hovermap schnell umfangreiche Daten und eine lückenlose Erfassung. So können wir unseren Kunden einen klaren Überblick über die Informationen bieten, die sie benötigen.“
Susana Gonzalez
Interpine Group – Teamleiter FernerkundungLiDAR
Erfassung eines umfassenden Überblicks über die Waldbestände
Früher hätten Ökologen, um detaillierte Daten über einen kleinen Abschnitt eines Staatswaldes zu erhalten, die Bäume physisch vermessen und eine Reihe von Kennzahlen zu deren Gesundheitszustand dokumentieren müssen. Dazu hätten die Baumhöhe, der Durchmesser, die Kronendachbedeckung, die Artenzusammensetzung und das Holzvolumen für die Ertragsberechnung gehört. Dieser Datenerfassungsprozess ist anfällig für menschliche Fehler und Auslassungen und kann Tage in Anspruch nehmen.
Mithilfe eines am Rucksack befestigten Hovermap gelang es einem Techniker von Interpine, in nur 10 Minuten einen umfassenden LiDAR der Waldfläche zu erstellen. Die hohe Detailgenauigkeit dieses Scans ermöglicht die Erstellung eines digitalen Zwillings, sodass Ökologen nicht einmal den Wald betreten müssen, um sich ein umfassendes Bild von dessen Bestandteilen zu machen.
Interpine hat die Daten mithilfe zuvor entwickelter Algorithmen ausgewertet, um Bäume zu erkennen, einzelne Bäume zu segmentieren sowie Stammdaten und Durchmesserprofile zu ermitteln. Das Unternehmen verbessert diese KI kontinuierlich, indem es erfahrene Fachleute einbezieht, die die Algorithmen messen, bewerten und trainieren.
LiDAR für künftige Kennzahlen der Waldbewirtschaftung
Die NRC ist sich bewusst, dass sie leistungsfähigere Analysesysteme benötigt, um klarere Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und sowohl Kennzahlen zur strukturellen Komplexität als auch zur floristischen Zusammensetzung zu liefern.
„Die sich beschleunigenden Umweltveränderungen erfordern, dass wir neue Messgrößen für die Waldfunktion einführen, um die traditionellen Messgrößen zu ergänzen“, sagte Jeffrey Bell, leitender Berater der National Resources Commission.
In dem Bewusstsein, dass Wissenschaftler aus verschiedenen Fachbereichen einzigartige Perspektiven einbringen werden, hat das NRC die Daten öffentlich zugänglich gemacht.
„Ein zentraler Aspekt des Programms zur Waldüberwachung und -verbesserung besteht darin, die Waldüberwachung neu zu konzipieren, indem Daten auf möglichst effiziente Weise erhoben und anschließend allgemein zugänglich gemacht werden. Auf diese Weise hoffen wir, Forscher weltweit dazu anzuregen, diese Daten zu analysieren und neue, bessere Messgrößen für die Erfassung und Erhaltung der Waldstruktur zu finden“, sagte Jeffrey.
„Die von Hovermap gesammelte Datenmenge Hovermap Forschern zahlreiche neue Untersuchungsmöglichkeiten. Das System erfasst sowohl Daten, die sie benötigen, als auch solche, von denen sie noch gar nicht wissen, dass sie sie brauchen.“
Jeffrey Bell
Leitender Berater der Nationalen Ressourcenkommission
Um diese Daten der weltweiten wissenschaftlichen Gemeinschaft zugänglich zu machen, wandte sich das NRC an dasTerrestrial Ecosystem Research Network(TERN), ein Projekt im Rahmen der National Collaborative Research Infrastructure Strategy (NCRIS), das terrestrische Ökosystemdaten aus dem NCRIS-gestützten TERN-Feldobservatorium, von Forschungsinstituten sowie von australischen Landes- und Bundesbehörden sammelt, aufbereitet und veröffentlicht. TERN stellt den LiDAR im .LAZ-Format bereit, um möglichst vielen Interessierten den Zugang zu ermöglichen.
NRS hofft, dass neue Messgrößen entwickelt werden können, die in der gesamten forstwirtschaftlichen Überwachung und Planung Anwendung finden, darunter ein ökologischer Indikator, strukturelle Komplexität und vertikale Komplexität.
Wenn Sie die Daten einsehen möchten, finden Sie diese auf demTERN Data Discovery Portal.
