3D-Segmentierung von Einzelbäumen und Baumartenklassifikation aus Daten Full Waveform Laserscanner
Institut für Photogrammetrie und Kartographie, Technische Universität München, München, Deutschland, Dissertationsschrift, (2010)Abstract
Das luftgestützte Laserscanning hat sich in den letzten 15 Jahren rasant entwickelt und hebt sich insbesondere im Waldbereich von anderen Fernerkundungsmethoden ab, weil die Waldstruktur an Lücken von den Laserstrahlen durchdrungen wird. Bedingt durch die Einschränkung der meisten konventionellen Lasersysteme, nur die ersten und letzten Reflexionen zu erfassen, konzentrierten sich die Forschungsaktivitäten der letzten Jahre auf die Ableitung präziser Oberflächen- und Geländemodelle, sowie auf die Nutzung dieser Modelle für die automatische Ermittlung von Waldinformationen. Im Gegensatz dazu besitzen die neuartigen Full Waveform Lasersysteme die Fähigkeit, den reflektierten Laserimpuls vollständig aufzuzeichnen. Dadurch wird neben der Oberflache und dem Boden des Waldes auch die dazwischenliegende Waldstruktur detailliert erfasst. Um den Vorteil dieser neuen Technik nutzen zu können, müssen die bisherigen Methoden zur Datenauswertung uberarbeitet und erweitert werden. Dazu wird in dieser Arbeit ein Beitrag geleistet, der sich in drei Teilbereiche gliedern lässt. Im ersten Teil werden die aufgezeichneten Echoprofile durch eine Anpassung von Gauß- Funktionen in die einzelnen Reflexionsanteile zerlegt. Aus den geschätzten Parametern dieser Funktionen werden die 3D Positionen der Refexionen und die Merkmale Intensität und Pulsbreite berechnet. Außerdem werden Ansätze zur Kalibrierung dieser Merkmale untersucht. Im zweiten Teil wird ein dreistufiges Verfahren zur Segmentierung von Einzelbäumen vorgestellt. Hierbei handelt es sich bei der ersten Stufe um eine Watershed Segmentierung im Baumhöhenmodell. In der zweiten Stufe wird in den Laserdaten nach Baumstämmen gesucht, wofür eine Filterung der Stammpunkte und ein hierarchisches Clustering bzgl. der horizontalen Abstände dieser Punkte erforderlich sind. In der dritten Stufe wird eine Segmentierung der attributierten 3D Punktwolke mit dem Normalized Cut Verfahren entwickelt, das die Ergebnisse der ersten beiden Stufen optional nutzen kann. Im dritten Teil wird gezeigt, wie den Segmenten in einer Baumartenklassifikation die korrekte Baumart zugeordnet wird. Die dabei eingesetzten Merkmale nutzen neben den Koordinaten der Refexionen auch die Intensität, die Pulsbreite und die Anzahl von Reexionen pro Lasermessung. Die Evaluierung der vorgestellten Methoden zeigt, dass die Zerlegung der Waveforms zu einer hohen räumlichen Punktdichte führt, weil auch überlagerte und schwache Refexionen berücksichtigt werden. Insbesondere im Vergleich zu First/Last-Pulse Systemen erhält man viele zusätzliche Laserpunkte, die zwischen dem ersten und dem letzten Puls liegen. Beim Verfahren zur Stammerkennung und bei der 3D Segmentierung wird diese hohe räumliche Punktdichte genutzt und führt zu einer höheren Erkennungsrate im Vergleich zur Watershed Segmentierung. Vor allem in den unteren Waldschichten werden deutlich mehr Bäume gefunden. Bei der Baumartenklassifikation zeigt die Nutzung der kalibrierten Intensität eine erhebliche Verbesserung gegenüber der alleinigen Verwendung der Koordinaten der Re exionen.