Multi-Scale 3D modeling and parametrization of the resource forest based on airborne and terrestrial laser scanning

Abstract

Ungefähr ein Drittel der Landfläche der Erde ist durch Wald bedeckt. Der Wald erfüllt Ökologische und Ökonomische Funktionen für Mensch und Tier und dient als Ressource und Habitat. Die Domäne der Forstwirtschaft und Forstwissenschaft beschäftigt sich mit der Erhaltung und Bewirtschaftung der Wälder und ihrer Funktionen. Eine wesentliche Aufgabe ist dabei die Analyse von Zuständen und Prozessen im Wald. Dazu werden unter anderem Modelle des Waldes benötigt. Als unterstützende Maßnahme zur Analyse und Lösung von verschiedenen Fragestellungen aus forstbezogenen Anwendungen können Daten und Produkte aus den Domänen der Fernerkundung und Photogrammetrie verwendet werden. Neue Fernerkundungstechnologien, wie zum Beispiel Flugplattform getragenes Laserscanning (ALS) oder terrestrisches Laserscanning (TLS) ermöglichen die Erfassung von detaillierten 3D Informationen über das Kronendach von Waldbeständen sowie die Erfassung einzelner Bäume. Basierend auf diesen Daten können verschiedene Modelle der hohen Vegetation extrahiert und beschrieben werden. Diese Modelle weisen unterschiedliche Granularität auf, und modellieren die Vegetation in einem größeren oder geringeren Ausmaß. Die Granularität hängt hauptsächlich von der Zielanwendung, der Qualität der Eingangsdaten sowie dem gewünschten Zielmaßstab ab. Anwendungen, wie beispielsweise die Abgrenzung von Waldgebieten, die Erkennung von einzelnen Bäumen oder die Gewinnung von Informationen über einzelne Bäume oder Waldbestände können von Laserscandaten sowie den daraus extrahierten Modellen profitieren. Die Ziele dieser Dissertation sind (i) die Analyse und Weiterentwicklung von Methoden, die Vegetation auf mehreren Skalen modellieren und (ii) die Extraktion von Vegetationsparametern basierend auf Daten des Laserscannings. Dazu gehört die Entwicklung von ALS basierten Verfahren für die Abgrenzung von Waldflächen und Waldlücken, sowie die Schätzung von Parametern und Positionen einzelner Bäume. Außerdem wird ein TLS basiertes Verfahren zur 3D-Modellierung von Stämmen und Zweigen einzelner Bäume entwickelt. Zusätzlich wird ein geometrisch getriebenes Levels of Detail Konzept für die Modellierung hoher Vegetation vorgestellt. Das an bestehende Modellierungskonzepte der Stadtmodellierung angelehnte Konzept besteht aus sechs Stufen, und ermöglicht eine Modellierung der Ressource Wald mit unterschiedlicher Granularität. Die ersten drei Stufen beschreiben die Vegetation ausschließlich in 2D oder 2.5D. Sie können zur Modellierung von Waldflächen, Waldbeständen oder individuellen Objekten verwendet werden. Die letzten drei Stufen ermöglichen eine Modellierung von individuellen Objekten im 3D-Raum. Die Beschreibung generischer Modelle (z.B. Ellipsoid oder Alpha-Hülle auf einer Stange) sowie detaillierter Modelle von Strukturelementen (z.B. Stamm, Äste) einzelner Bäume wird in diesen Stufen ermöglicht. In fünf Forschungsartikeln wurden drei Stufen des Modellierungskonzeptes näher studiert. Die vorliegenden Studien wurden bereits in mehreren begutachteten Fachzeitschriften und Konferenzbeiträgen publiziert. Artikel I, II und III untersuchen das Potenzial von ALS für (i) eine Wald - Nichtwald Klassifizierung / Abgrenzung, (ii) die Ermittlung des Überschirmungsgrades und (iii) die Abgrenzung und Klassifizierung von Waldlücken. Die vorgestellten Methoden liefern automatische, reproduzierbare und objektive Ergebnisse bei großer Flächenleistung und zeigen hohes Potenzial für die untersuchten Anwendungen. Artikel IV untersucht das Potenzial von acht ALS basierten Einzelbaum Detektionsmethoden basierend auf einem heterogenen Datensatz von ALS Daten und Forstinventurdaten aus dem Alpenraum. Artikel V untersucht ein Verfahren zur Extraktion von Baumstruktur und Volumetrischen Modellen auf Basis von TLS Daten. Auf Grundlage der vorgelegten Studien konnte nachgewiesen werden, dass Laser-Scanning ein leistungsfähiges Werkzeug zur Erfassung und mehrskaligen Modellierung von hoher Vegetation ist. Aus dieser Dissertation ergeben sich vier Schlüsselergebnisse: 1. Die Modellierung und Quantifizierung von hoher Vegetation impliziert die Notwendigkeit für Modelle mit unterschiedlicher Granularität. Diese Modelle können in verschiedenen Detaillierungsgraden definiert und kategorisiert werden. Die vorgeschlagenen Modelle ermöglichen die Beschreibung von aggregierter Informationen mehrerer Objekte bis hin zu einer detaillierten Beschreibung einzelner Objekte. Die Beschreibung einzelner Strukturteile von Bäumen (z.B. Stamm, Äste, Nadeln/Blätter) in Stufe 5 stellt die höchstmögliche Modellierungsstufe dar. 2. Laser Scanning (ALS oder TLS) ist eine leistungsfähige 3D Erfassungsmethode, und stellt eine gute Datenquelle für die Modellierung der Ressource Wald in verschiedenen Skalen dar. Alle vorgeschlagenen Modellierungsstufen können aus Laserscandaten abgeleitet werden. Einschränkungen des Laser Scannings ergeben sich aus der begrenzten Sichtbarkeit von Objekten, den physikalischen und geometrischen Einschränkungen der Messmethode sowie der Geometrie in der Datenerfassung. Die Zielanwendung und der Maßstab des gewünschten Modells definieren, welche Art von Laserscanning Daten zu favorisieren sind. 3. Mit steigendem Detaillierungsgrad sinkt die allgemeine Qualität der Ergebnisse. Die beste Genauigkeit konnte für "einfache" Modelle wie beispielsweise im Modell der Stufe

Forests cover nearly a third of the world-s total land area, fulfil ecological and economical functions for humans and animals, and can be seen as a resource and habitat. The domain of Forestry is concerned with the maintenance and management of forests and its functions. A fundamental task is analyzing states and processes within the forest. To do so, models of the forest are required. Data and products from the domains Remote Sensing and Photogrammetry can help to tackle different questions in forestry related applications. New remote sensing technologies as for example airborne or terrestrial laser scanning enable the acquisition of detailed 3D information about the forests canopy or single trees. These data can be used to extract different models that describe tall vegetation. The models can have different granularity and model the vegetation to a greater or lesser extent. The granularity mainly depends on the target application, the quality of the input data and the desired scale. Applications as, for example, the delineation of forested areas, the detection of single trees or the extraction of detailed information about single trees or forest stands can benefit from laser scanning data and the models extracted from it. The objectives of this dissertation are the analysis and further development of methods to model vegetation at multiple scales and the extraction of vegetation parameters based on laser scanning data. This includes further development of airborne laser scanning based methods for delineating forested areas and forest gaps as well as estimating single tree parameters and positions. Furthermore, methods for terrestrial laser scanning based 3D modeling of stems and branches of single trees are developed. In addition, inspired by the modeling concept used in city modeling, a geometrically driven Level of Detail concept for tall vegetation is proposed. It consists of six levels, which describe the resource forest with different granularity. The first three levels model the vegetation exclusively in 2D or 2.5D and can be used to model e.g. forest area, forest stands or individual objects. The last three levels enable modeling in 3D space. They can be used to extract generic models of single trees (e.g. ellipsoid on stick, alpha hull on stick) or detailed models describing the structural elements of trees (e.g. stem and branches). Three Levels are further investigated and evaluated in five research articles. The present studies have already been incorporated in several peer-reviewed journals and conference papers. Article I, II and III investigate the potential of airborne laser scanning for being used (i) in a forest - non-forest classification / delineation, (ii) to extract the criterion of crown coverage and (iii) to delineate and classify forest gaps. The presented automatic methods show high potential, as they deliver repeatable and objective results for large areas at low processing cost. Article IV investigates the potential of eight airborne laser scanning based single tree detection methods using a unique heterogeneous dataset from the Alpine Space. Finally, Article V investigates a method for extracting tree topology and volumetric models based on terrestrial laser scanning data. The presented studies prove, that laser scanning, either performed airborne or terrestrial, is a powerful tool to capture and model vegetation across multiple scales. The dissertation results in four key findings: 1st Modeling and quantifying tall vegetation implies the need for models with different granularity. These models can be defined and categorized in different Levels of Detail. The models range from aggregated information to detailed information about individual objects. Level 5, which describes a model of structural tree parts (e.g. stem, branches, needles), is the highest possible modeling level. 2nd Laser scanning (ALS or TLS) is a powerful 3D mapping tool and a good data source for modeling the forest environment at different scales. All suggested modeling levels can be obtained from laser scanning data. Some limitations occur due to a limited visibility of objects, physical and geometrical constraints of laser scanning and limitations in the acquisition geometry. The target application and the scale of the desired model define, which type of laser scanning data are in favor. 3rd With increased LoD the overall quality of the results decreases. The best result could be obtained for -simpler- models as for example the Level