Schlussbericht zum Vorhaben: Implementierung eines drohnengestützten Borkenkäferfrühdetektionsverfahrens in die FORSTliche PRAXis, Teilvorhaben 2: Automatisierung und Optimierung der georeferenzierten Sensordaten-HeatMap-Erstellung zur Visualisierung von Borkenkäfer-Befallskarten vor Ort im Wald (FORSTPRAX)

Abstract

Das Projekt FORSTPRAX hat zum Ziel, ein auf einem Halbleitergassensor basierendes System zur Erkennung von Borkenkäferbefall in Hinblick auf die forstliche Praxis weiterzuentwickeln. Der Sensor wird dabei von einer Drohne getragen, die in geringem Abstand über den Bestand fliegt. Das Messprinzip basiert auf der Erkennung von Monoterpenen, die von Bäumen bei Borkenkäferbefall an die Atmosphäre abgegeben werden. Diese Reaktion des Baumes setzt sehr früh ein, sodass mit diesem Ansatz eine schnellere Erkennung als mit bisherigen technischen Verfahren möglich sein kann. In diesem Teilvorhaben werden informationstechnische Grundlagen für eine mögliche Anwendung des Verfahrens in der Praxis weiterentwickelt. Dazu werden drei Aspekte bearbeitet: 1. Die Erarbeitung einer Routine zur Erstellung von Höhenprofilberechnungen zur Vorbereitung von Befliegungen im Fall der Nutzung eines Drohnensystems ohne Abstandssensor und genaue Positionsbestimmung. 2. Die Erarbeitung von Verfahren zur möglichst automatisierten und schnellen Erhebung, Übertragung und Darstellung der Sensordaten im Wald unmittelbar nach der Durchführung einer Befliegung, damit Nutzer eine direkte Rückmeldung erhalten können. 3. Die Erarbeitung einer Möglichkeit zur zentralen Speicherung der Daten zur Bereitstellung, Visualisierung und möglichen Einbindung in bestehende Waldwirtschaftssysteme basierend auf offenen Standards. Projektergebnisse: Im Rahmen dieses Teilvorhabens konnte das Konzept eine Früherkennung von Borkenkäferbefall mittels eines drohnengestützten Halbleitergassensors weiterentwickelt werden. Es wurde eine Routine für die Erstellung von Baumkronenhöhenprofilen und Orthomosaiken aus RGB-Luftbildern entwickelt und angewendet. Als Träger des Halbleitergassensors wurde das Drohnenmodell DJI Matrice 300 RTK ausgewählt und die dafür notwendige Software entwickelt. Die Eigenschaften dieses Modells, insbesondere die Fluggenauigkeit und die bereits integrierten Distanzsensoren, ermöglichten es, Messflüge direkt ohne Digitales Höhenmodell durchzuführen. In einer ersten Version wurden die Daten entsprechend der ursprünglichen Planung mittels einer eigenen PC-Software verarbeitet und visualisiert. Durch Weiterentwicklungen konnte die Verarbeitungslogik vollständig auf den Bordcomputer der Drohne integriert werden, die Steuerung und Datendarstellung wurde über eine WLAN-Verbindung und beispielweise ein Smartphone möglich. Eine zusätzlich Windmessdrohne wurde aufgrund mangelnder Praxisnähe nicht einbezogen. Die Übertragung auf einen Testserver bietet die Möglichkeit der zentralen Datenhaltung und der Einbindung der Daten über die OGC-Standards Web Map Service und Web Feature Service in Geographische Informationssysteme, forstliche Planungssoftware mit Kartenfunktion und in Webanwendungen.