Laserscanner-Daten einfach auswerten – mit "3D Forest"

Im nachfolgenden Schritt importiert man die TLS-Rohdaten in das angelegte Projekt über den Menüleisteneintrag "Project – Import – Import Base cloud". An der LWF werden standardmäßig die Originaldaten des Scans sowie ein Export als Textfile (PTS) gespeichert. Die Auswertungen erfolgen grundsätzlich mithilfe der PTS-Datei. Bei der bisherigen Anwendung hat sich gezeigt, dass 3D Forest häufig das Einlesen von sehr großen Dateien abbricht. Um grundsätzlich auch das Arbeiten mit sehr großen Eingabedateien zu ermöglichen, wurde an der LWF eine R-Funktion erstellt, die übergroße Dateien durch Berücksichtigung jedes x-ten Datensatzes verkleinert. Für die hier vorgestellte Auswertung wurde die ursprüngliche Datei von rund 2,4 Gigabyte durch Berücksichtigung lediglich jedes fünften Datensatzes auf rund 500 Megabyte verkleinert. Das Ergebnis nach dem Einlesen findet sich in Abbildung 3. Die dreidimensionalen Daten lassen sich in verschiedenen Blickwinkeln durch Ziehen mit der Maus bzw. kombiniert durch Gedrückthalten der Strg- bzw. Ctrl-Taste und Ziehen mit der Maus betrachten. Durch Gedrückthalten der Umschalt- bzw. der Shift-Taste lässt sich die Punktewolke im Bildschirmausschnitt generell in der Lage verschieben. Mithilfe des Mausrades kann gezoomt werden.

Bei der bisherigen Anwendung war es stets notwendig, die Punktewolke der Bodenpunkte um Punkte, die nicht den Boden repräsentieren, zu bereinigen. Die Bereinigung wird über den Menüleisteneintrag "Terrain – Manual adjustment" gestartet. Nach Auswahl der "Bodenpunktewolke" (Terrain_octree.pcd) kann diese, wie im vorherigen Abschnitt beschrieben, über Maus und Tastatur in der Ansicht verschoben werden. Mit Shift+X wechselt man in den Modus zum Löschen von Datenpunkten. Bei der Bereinigung der Bodenpunktewolke hat es sich bewährt, die Seitenansicht auf die Punktewolke zu wählen und "Bodenrauschen" nach Wechsel in den "Löschmodus" (Shift+X) durch "Ziehen" entsprechender zweidimensionaler Ausschnitte zu beseitigen. Über "Stop EDIT" speichert man die bereinigte Bodenpunktewolke unter Terrain_octree.pcd und die gelöschten Bodenpunkte unter Terrain_rest.pcd. Das Ergebnis für die Aufteilung der Punktewolke der Waldklimastation Altdorf nach Bodenpunkten (bereinigt) sowie Vegetationspunkten ist in Abbildung 4 dargestellt.

Im nächsten Verarbeitungsschritt wird die "Vegetationspunktewolke" (Vegetation_octree.pcd) nach Einzelbäumen segmentiert. Dabei hat es sich bewährt, durch Auswahl des Menülisteneintrags "Vegetation – Manual tree selection" vorab die Fläche, in der die auszuwertenden Bäume sind, durch Beseitigung von Datenpunkten außerhalb zu beschneiden. Dies erfolgt wie im Abschnitt (4) "Bereinigung der "Bodenpunktewolke"" beschrieben über X + Shift. Über "Stop EDIT" wird der Vorgang beendet und die nicht gelöschten Bäume unter Tree.pcd gespeichert. Im Falle der Waldklimastation Altdorf haben wir die Punkte außerhalb des umgebenden Zauns, der visuell gut in der Punktewolke erkennbar ist, entfernt. Resultat ist eine Punktewolke mit der Bezeichnung Vegetation_tree.pcd sowie eine Punktewolke mit der Bezeichnung Vegetation-rest.pcd.

Erstere enthält das Ergebnis der beschnittenen Punktewolke (Abb. 5), die nach Bäumen weiter segmentiert werden muss. Die weitere Segmentierung erfolgt über den Menüleisteneintrag „Vegetation – Automatic tree segmentation“. Es hat sich bewährt, die Voreinstellungen im Dialogfenster "Automatic segmentation" anzupassen sowie im Feld "Input distance" die Werte für "input range in %" abzuändern. Für die Waldklimastation Altdorf wurden Werte von 5 m bzw. 60 % gewählt. Nach Bestätigung der Eingabe wird für jeden segmentierten Einzelbaum eine eigene Punktewolke erstellt und in das Projekt übertragen. Die Überprüfung des Ergebnisses hat sich als sehr zeitaufwändig erwiesen, da das Ergebnis der automatisierten Segmentierung visuell überprüft werden sollte und ggf. alle Baumindividuen einzeln durch Markierung mit der linken Maustaste und Bestätigung der Löschung mit der rechten Maustaste entfernt werden müssen. Abbildung 6 zeigt das Ergebnis der automatisierten Segmentierung für die Fläche in Altdorf. In dieser Teilabbildung sind Fehlklassifikationen enthalten. Diese werden in einem weiteren, zeit- und arbeitsintensiven Arbeitsschritt dadurch eliminiert, dass alle Baumobjekte zur Ansicht deaktiviert und einzeln visuell begutachtet wurden. Fehlklassifizierte Objekte entfernt man aus dem Gesamtdatensatz (linke Maustaste: Auswahl, rechte Maustaste: entfernen und bestätigen mit linker Maustaste).

Im nachfolgenden Arbeitsschritt werden dendrometrische Kenngrößen auf Einzelbaumebene für die segmentierten Baumobjekte ermittelt. Hierfür bestimmt man für jeden Baum seinen tiefsten Punkt im Hinblick auf seine Z-Koordinate. Dies erfolgt über den Menüleisteneintrag "Trees – Position lowest points" oder "Trees – Position RHT" (Randomized Hough Transform).

Bisher wurden die besten Ergebnisse über erstere Menüwahl generiert. Diesen Arbeitsschritt sollte man ebenso auf Einzelbaumebene durchführen, da sich beim bisherigen Einsatz von 3D Forest gezeigt hat, dass eine Auswahl von mehreren Baumobjekten gleichzeitig im Dialogfenster "Compute tree position using […]" häufig zu unkontrollierten Programmabbrüchen führt. Der Arbeitsschritt wird etwas erleichtert, wenn, wie oben beschrieben, fehlklassifizierte Objekte vorab aus der Baumliste entfernt wurden und die Liste "Input Tree Cloud" nur noch gültige Baumobjekte enthält. Sind die niedrigsten Baumpositionen bestimmt, lassen sich nach bisheriger Erfahrung die weiteren Parameter (z. B. BHD- oder Höhenberechnung) durch entsprechende Mehrfachauswahl für alle Baumobjekte gemeinsam ausführen. Nach Abschluss der Berechnungen auf Einzelbaumebene können die Werte in Tabellenform über den Menüleisteneintrag "Trees – Export Tree Parameters" als txt-Datei exportiert und ggf. mit externer Software weiterverarbeitet werden. Auch sind grafische Ausgaben einzelner, berechneter Parameter möglich, wie exemplarisch für die ermittelten Höhenmesswerte in  Abbildung 7 unten dargestellt.