Use Case: Stadtwald
Einblick in Forschung, Methodik und operationelle Validierung für die KI-gestützte Waldinventur mit multi-source LiDAR und Fernerkundung.
Der Use Case im Überblick
Wälder sind zentral für Klimaresilienz, Biodiversität und Erholung – besonders in der Stadt. Im Use Case Stadtwald erfassen wir den Baumbestand mit LiDAR und Fernerkundung und werten Vitalität, Vegetationszustand und Struktur automatisiert mit KI-Verfahren aus.
- Vitalitäts- und Zustandsmonitoring des Baumbestands
- LiDAR- und Fernerkundungsdaten als Grundlage
- KI-gestützte Auswertung für Pflege und Planung
Forschung & Hintergrund
Aktuelle Forschung und operative Durchbrüche zeigen: Die Fusion verschiedener LiDAR-Quellen und KI-gestützte Einzelbaumanalyse erreichen inzwischen operationelle Reife.
Multi-Source LiDAR Fusion für präzise Waldinventur
Ma, Bocaux, Takhtkeshha & Remondino (2026) stellen einen neuartigen Workflow vor, der Punktwolken aus terrestrischem (TLS), mobilem (MLS) und UAV-Laserscanning (ULS) fusioniert. Eine robuste Grob-zu-Fein-Registrierung und eine voxelbasierte Vollständigkeitsmetrik bewerten die Scan-Abdeckung und leiten präzise Einzelbaum-Segmentierung sowie Forstparameter ab.
- Fusion von TLS, MLS und ULS zu einer vollständigen Wald-Punktwolke
- Robuste Coarse-to-Fine-Registrierung der multi-source Punktwolken
- Voxel-basierte Metrik zur Bewertung der Scan-Vollständigkeit
- Präzise Einzelbaumsegmentierung und Ableitung von Forstparametern
- Validierung mit eigens veröffentlichtem Referenzdatensatz
Von der Forschung in den operationellen Einsatz
Arboair demonstriert den Transfer in die Praxis: Erstmals wurde Pre-Harvest-Remote-Sensing direkt gegen Harvester-Produktionsdaten – den „Ground Truth" der Forstwirtschaft – validiert. Das Unternehmen kombiniert KI, Drohnen, Satellitendaten und synthetische Modelle für digitale Waldinventuren.
- Remote-Sensing-BHD (Brusthöhendurchmesser) deckt sich mit Harvester-Messung
- Vorhergesagtes Stehendvolumen entspricht realer Harvester-Ausbeute
- KI-gestützte Artenverteilung spiegelt maschinelle Sortierung wider
- Einzelbaumanalyse erreicht operationelle Reife – weniger manuelle Feldarbeit
- Kombination aus KI, Drohnen, Satellitendaten und synthetischen Modellen
Relevanz für den Use Case „Stadtwald"
Beide Arbeiten untermauern die technische Machbarkeit unseres Stadtwald-Ansatzes: Die Multi-Source-Fusion zeigt, wie sich verschiedene LiDAR-Plattformen für ein vollständiges Waldstrukturbild kombinieren lassen – essenziell für urbanes Monitoring mit heterogener Sensorverfügbarkeit. Die operationelle Validierung von Arboair belegt, dass KI-gestützte Einzelbaumerkennung inzwischen Forstparameter in einer Genauigkeit liefert, die mit physischen Messungen vergleichbar ist – eine zentrale Voraussetzung für belastbares Vitalitätsmonitoring, CO₂-Bilanzierung und Pflegeplanung im Stadtwald.
Mitgestalten und auf dem Laufenden bleiben
Bringen Sie sich in den Dialog zur Geo-KI-Community ein.
