L’objectif de ces travaux de thèse est la reconnaissance automatique des espèces d’arbres à partir de scans laser terrestres, information indispensable en inventaire forestier. Pour y répondre, nous proposons différentes méthodes de reconnaissance d’espèce basées sur la texture géométrique 3D des écorces.Ces différentes méthodes utilisent la séquence de traitement suivante : une étape de prétraitement, une étape de segmentation, une étape d’extraction des caractéristiques et une dernière étape de classification. Elles sont fondées sur les données 3D ou bien sur des images de profondeur extraites à partir des nuages de points 3D des troncs d’arbres en utilisant une surface de référence.Nous avons étudié et testé différentes approches de segmentation sur des images de profondeur représentant la texture géométrique de l'écorce. Ces approches posent des problèmes de sur-Segmentation et d'introduction de bruit. Pour cette raison, nous proposons une nouvelle approche de segmentation des nuages de points 3D : « Burst Wind Segmentation », inspirée des lignes de partage des eaux. Cette dernière réussit, dans la majorité des cas, à extraire des cicatrices caractéristiques qui sont ensuite comparées à un dictionnaire des cicatrices (« ScarBook ») pour discriminer les espèces d’arbres.Une grande variété de caractéristiques est extraite à partir des régions segmentées par les différentes méthodes proposées. Ces caractéristiques représentent le niveau de rugosité, la forme globale des régions segmentées, la saillance et la courbure du contour, la distribution des points de contour, la distribution de la forme selon différents angles,...Enfin, pour la classification des caractéristiques visuelles, les forêts aléatoires (Random Forest) de Leo Breiman et Adèle Cutler sont utilisées dans une approche à deux étapes : sélection des variables importantes, puis classification croisée avec les variables retenues, seulement.L’écorce de l’arbre change avec l'accroissement en diamètre ; nous avons donc étudié différents critères de variabilité naturelle et nous avons testé nos approches sur une base qui présente cette variabilité. Le taux de bonne classification dépasse 96% dans toutes les approches de segmentation proposées mais les meilleurs résultats sont atteints avec la nouvelle approche de segmentation « Burst Wind Segmentation » étant donné que cette approche réussit mieux à extraire les cicatrices, utilise un dictionnaire de cicatrices et a été évaluée sur une plus grande variété de caractéristiques de forme, de courbure, de saillance et de rugosité. / The objective of the thesis is the automatic recognition of tree species from Terrestrial LiDAR data. This information is essential for forest inventory. As an answer, we propose different recognition methods based on the 3D geometric texture of the bark.These methods use the following processing steps: a preprocessing step, a segmentation step, a feature extraction step and a final classification step. They are based on the 3D data or on depth images built from 3D point clouds of tree trunks using a reference surface.We have investigated and tested several segmentation approaches on depth images representing the geometric texture of the bark. These approaches have the disadvantages of over segmentation and are quite sensitive to noises. For this reason, we propose a new 3D point cloud segmentation approach inspired by the watershed technique that we have called «Burst Wind Segmentation». Our approach succeed in extracting in most cases the characteristic scars that are next compared to those stored in a dictionary («ScarBook») in order to determine the tree species.A large variety of characteristics is extracted from the regions segmented by the different methods proposed. These characteristics are the roughness, the global shape of the segmented regions, the saliency and the curvature of the contour, the distribution of the contour points, the distribution of the shape according to the different orientations.Finally, for the classification of the visual characteristics, the Random Forest method by Leo Breiman and Adèle Cutler is used in a two steps approach: selection of the most important variables and cross classification with the selected variables.The bark of the tree changes with the trunk diameter. We have thus studied different natural variability criteria and we have tested our approaches on a test set that includes this variability. The accuracy rate is over 96% for all the proposed segmentation approaches but the best result is obtained with the «Burst Wind Segmentation» one due to the fact that this approach can better extract the scars, it uses a dictionary of scars for recognition, and it has been evaluated on a greater variety of shapes, curvatures, saliency and roughness.

Research on forest ecosystems receives high attention, especially nowadays with regard to sustainable management of renewable resources and the climate change. In particular, accurate information on the 3D structure of a tree is important for forest science and bioclimatology, but also in the scope of commercial applications. Conventional methods to measure geometric plant features are labor- and time-intensive. For detailed analysis, trees have to be cut down, which is often undesirable. Here, Terrestrial Laser Scanning (TLS) provides a particularly attractive tool because of its contactless measurement technique. The object geometry is reproduced as a 3D point cloud. The objective of this thesis is the automatic retrieval of the spatial structure of trees from TLS data. We focus on forest scenes with comparably high stand density and with many occlusions resulting from it. The varying level of detail of TLS data poses a big challenge. We present two fully automatic methods to obtain skeletal structures from scanned trees that have complementary properties. First, we explain a method that retrieves the entire tree skeleton from 3D data of co-registered scans. The branching structure is obtained from a voxel space representation by searching paths from branch tips to the trunk. The trunk is determined in advance from the 3D points. The skeleton of a tree is generated as a 3D line graph. Besides 3D coordinates and range, a scan provides 2D indices from the intensity image for each measurement. This is exploited in the second method that processes individual scans. Furthermore, we introduce a novel concept to manage TLS data that facilitated the researchwork. Initially, the range image is segmented into connected components. We describe a procedure to retrieve the boundary of a component that is capable of tracing inner depth discontinuities. A 2D skeleton is generated from the boundary information and used to decompose the component into sub components. A Principal Curve is computed from the 3D point set that is associated with a sub component. The skeletal structure of a connected component is summarized as a set of polylines. Objective evaluation of the results remains an open problem because the task itself is ill-defined: There exists no clear definition of what the true skeleton should be w.r.t. a given point set. Consequently, we are not able to assess the correctness of the methods quantitatively, but have to rely on visual assessment of results and provide a thorough discussion of the particularities of both methods. We present experiment results of both methods. The first method efficiently retrieves full skeletons of trees, which approximate the branching structure. The level of detail is mainly governed by the voxel space and therefore, smaller branches are reproduced inadequately. The second method retrieves partial skeletons of a tree with high reproduction accuracy. The method is sensitive to noise in the boundary, but the results are very promising. There are plenty of possibilities to enhance the method’s robustness. The combination of the strengths of both presented methods needs to be investigated further and may lead to a robust way to obtain complete tree skeletons from TLS data automatically. / Die Erforschung des ÖkosystemsWald spielt gerade heutzutage im Hinblick auf den nachhaltigen Umgang mit nachwachsenden Rohstoffen und den Klimawandel eine große Rolle. Insbesondere die exakte Beschreibung der dreidimensionalen Struktur eines Baumes ist wichtig für die Forstwissenschaften und Bioklimatologie, aber auch im Rahmen kommerzieller Anwendungen. Die konventionellen Methoden um geometrische Pflanzenmerkmale zu messen sind arbeitsintensiv und zeitaufwändig. Für eine genaue Analyse müssen Bäume gefällt werden, was oft unerwünscht ist. Hierbei bietet sich das Terrestrische Laserscanning (TLS) als besonders attraktives Werkzeug aufgrund seines kontaktlosen Messprinzips an. Die Objektgeometrie wird als 3D-Punktwolke wiedergegeben. Basierend darauf ist das Ziel der Arbeit die automatische Bestimmung der räumlichen Baumstruktur aus TLS-Daten. Der Fokus liegt dabei auf Waldszenen mit vergleichsweise hoher Bestandesdichte und mit zahlreichen daraus resultierenden Verdeckungen. Die Auswertung dieser TLS-Daten, die einen unterschiedlichen Grad an Detailreichtum aufweisen, stellt eine große Herausforderung dar. Zwei vollautomatische Methoden zur Generierung von Skelettstrukturen von gescannten Bäumen, welche komplementäre Eigenschaften besitzen, werden vorgestellt. Bei der ersten Methode wird das Gesamtskelett eines Baumes aus 3D-Daten von registrierten Scans bestimmt. Die Aststruktur wird von einer Voxelraum-Repräsentation abgeleitet indem Pfade von Astspitzen zum Stamm gesucht werden. Der Stamm wird im Voraus aus den 3D-Punkten rekonstruiert. Das Baumskelett wird als 3D-Liniengraph erzeugt. Für jeden gemessenen Punkt stellt ein Scan neben 3D-Koordinaten und Distanzwerten auch 2D-Indizes zur Verfügung, die sich aus dem Intensitätsbild ergeben. Bei der zweiten Methode, die auf Einzelscans arbeitet, wird dies ausgenutzt. Außerdem wird ein neuartiges Konzept zum Management von TLS-Daten beschrieben, welches die Forschungsarbeit erleichtert hat. Zunächst wird das Tiefenbild in Komponenten aufgeteilt. Es wird eine Prozedur zur Bestimmung von Komponentenkonturen vorgestellt, die in der Lage ist innere Tiefendiskontinuitäten zu verfolgen. Von der Konturinformation wird ein 2D-Skelett generiert, welches benutzt wird um die Komponente in Teilkomponenten zu zerlegen. Von der 3D-Punktmenge, die mit einer Teilkomponente assoziiert ist, wird eine Principal Curve berechnet. Die Skelettstruktur einer Komponente im Tiefenbild wird als Menge von Polylinien zusammengefasst. Die objektive Evaluation der Resultate stellt weiterhin ein ungelöstes Problem dar, weil die Aufgabe selbst nicht klar erfassbar ist: Es existiert keine eindeutige Definition davon was das wahre Skelett in Bezug auf eine gegebene Punktmenge sein sollte. Die Korrektheit der Methoden kann daher nicht quantitativ beschrieben werden. Aus diesem Grund, können die Ergebnisse nur visuell beurteiltwerden. Weiterhinwerden die Charakteristiken beider Methoden eingehend diskutiert. Es werden Experimentresultate beider Methoden vorgestellt. Die erste Methode bestimmt effizient das Skelett eines Baumes, welches die Aststruktur approximiert. Der Detaillierungsgrad wird hauptsächlich durch den Voxelraum bestimmt, weshalb kleinere Äste nicht angemessen reproduziert werden. Die zweite Methode rekonstruiert Teilskelette eines Baums mit hoher Detailtreue. Die Methode reagiert sensibel auf Rauschen in der Kontur, dennoch sind die Ergebnisse vielversprechend. Es gibt eine Vielzahl von Möglichkeiten die Robustheit der Methode zu verbessern. Die Kombination der Stärken von beiden präsentierten Methoden sollte weiter untersucht werden und kann zu einem robusteren Ansatz führen um vollständige Baumskelette automatisch aus TLS-Daten zu generieren.

No description available.

No description available.

Intresset för olika hyggesfria skogsbruksmetoder ökar men frågan är hur en skogsbruksplan kan anpassas till detta och vilken metod som kan användas. Denna studie inriktade sig på att mäta i fullskiktade skogar med enkla verktyg för att få ut beståndsdata till nytta för skötseln och att användas till en skogsbruksplan. För att få fram diameterspridningen klavades träden. Det krävdes minst 600 m2 för att få tillräcklig kvalitet i diameterspridning. För volymen jämfördes klavning, relaskopmätning och laserdata. Resultatet visade att det är svårt att mäta volym i fullskiktade bestånd beroende på tätheten och ojämnheten. Inte minst gäller detta relaskopmätning som undervärderade volymen. Klavning och laserdata fick ungefär samma precision. Studien visade också att tidsåtgången i fält för klavning jämfört med vanlig planläggning med relaskop endast skiljde några få minuter. Om klavning kombineras med att hämta volymen från laserdata kan till och med denna metod vara mer tidseffektiv.

Multiple studies have documented declines of forest breeding birds in the eastern United States, but the temporal and spatial scales of most studies limit inference regarding large scale bird-habitat trends. A potential solution to this challenge is integrating existing long-term datasets such as the U.S. Forest Service Forest Inventory and Analysis (FIA) program and U.S. Geological Survey Breeding Bird Survey (BBS) that span large geographic regions. The purposes of this study were to determine if FIA metrics can be related to BBS population indices at multiple spatial and temporal scales and to develop predictive models from these relationships that identify forest conditions favorable to forest songbirds. I accumulated annual route-level BBS data for 4 species guilds (canopy nesting, ground and shrub nesting, cavity nesting, early successional), each containing a minimum of five bird species, from 1966-2004. I developed 41 forest variables describing forest structure at the county level using FIA data from for the 2000 inventory cycle within 5 physiographic regions in 14 states (AL, GA, IL, IN, KY, MD, NC, NY, OH, PA, SC, TN, VA, and WV). I examine spatial relationships between the BBS and FIA data at 3 hierarchical scales: 1) individual BBS routes, 2) FIA units, and 3) and physiographic sections. At the BBS route scale, I buffered each BBS route with a 100m, 1km, and 10km buffer, intersected these buffers with the county boundaries, and developed a weighted average for each forest variable within each buffer, with the weight being a function of the percent of area each county had within a given buffer. I calculated 28 variables describing landscape structure from 1992 NLCD imagery using Fragstats within each buffer size. I developed predictive models relating spatial variations in bird occupancy and abundance to changes in forest and landscape structure using logistic regression and classification and regression trees (CART). Models were developed for each of the 3 buffer sizes, and I pooled the variables selected for the individual models and used them to develop multiscale models with the BBS route still serving as the sample unit. At the FIA unit and physiographic section scales I calculated average abundance/route for each bird species within each FIA unit and physiographic section and extrapolated the plot-level FIA variables to the FIA unit and physiographic section levels. Landscape variables were recalculated within each unit and section using NCLD imagery resampled to a 400 m pixel size. I used regression trees (FIA unit scale) and general linear models (GLM, physiographic section scale) to relate spatial variations in bird abundance to the forest and landscape variables. I examined temporal relationships between the BBS and FIA data between 1966 and 2000. I developed 13 forest variables from statistical summary reports for 4 FIA inventory cycles (1965, 1975, 1989, and 2000) within NY, PA, MD, and WV. I used linear interpolation to estimate annual values of each FIA variable between successive inventory cycles and GLMs to relate annual variations in bird abundance to the forest variables. At the BBS route scale, the CART models accounted for > 50% of the variation in bird presence-absence and abundance. The logistic regression models had sensitivity and specificity rates > 0.50. By incorporating the variables selected for the models developed within each buffer (100m, 1km, and 10km) around the BBS routes into a multiscale model, I was able to further improve the performance of many of the models and gain additional insight regarding the contribution of multiscale influences on bird-habitat relationships. The majority of the best CART models tended to be the multiscale models, and many of the multiscale logistic models had greater sensitivity and specificity than their single-scale counter parts. The relatively fine resolution and extensive coverage of the BBS, FIA, and NLCD datasets coupled with the overlapping multiscale approach of these analyses allowed me to incorporate levels of variation in both habitat and bird occurrence and abundance into my models that likely represented a more comprehensive range of ecological variability in the bird-habitat relationships relative to studies conducted at smaller scales and/or using data at coarser resolutions. At the FIA unit and physiographic section scales, the regression trees accounted for an average of 54.1% of the variability in bird abundance among FIA units, and the GLMs accounted for an average of 66.3% of the variability among physiographic sections. However, increasing the observational and analytical scale to the FIA unit and physiographic section decreased the measurement resolution of the bird abundance and landscape variables. This limits the applicability and interpretive strength of the models developed at these scales, but they may serve as indices to those habitat components exerting the greatest influences on bird abundance at these broader scales. The GLMs relating average annual bird abundance to annual estimates of forest variables developed using statistical report data from the 1965, 1975, 1989, and 2000 FIA inventories explained an average of 62.0% of the variability in annual bird abundance estimates. However, these relationships were a function of both the general habitat characteristics and the trends in bird abundance specific to the 4-state region (MD, NY, PA, and WV) used for these analyses and may not be applicable to other states or regions. The small suite of variables available from the FIA statistical reports and multicollinearity among all forest variables further limited the applicability of these models. As with those developed at the FIA unit and physiographic sections scales, these models may serve as general indices to the habitat components exerting the greatest influences on bird abundance trends through time at regional scales. These results demonstrate that forest variables developed from the FIA, in conjunction with landscape variables, can explain variations in occupancy and abundance estimated from BBS data for forest bird species with a variety of habitat requirements across spatial and temporal scales. / Ph. D.

Este estudo teve como objetivo verificar a eficiência de dois métodos de amostragem de árvores de rua para os bairros da orla marítima da cidade de Santos. Foram empregadas a amostragem sistemática simples e a amostragem estratificada por bairros. Cinco estratos corresponderam aos bairros Ponta da Praia, Aparecida, Embaré, Boqueirão, e, o último, denominado Composto, compreendeu três bairros vizinhos, o Gonzaga, o Pompéia e o José Menino. Dos 470 quarteirões não compostos integralmente por áreas verdes e localizados na área de estudo, foram selecionados 70 para compor a amostra (14,9%) tanto da amostragem sistemática simples quanto da amostragem estratificada. A fim de estimar o parâmetro populacional que representa a abundância de árvores, utilizou-se a variável “número de árvores por quilômetro de calçada”. Foi realizado um inventário qualitativo e quantitativo no qual foram anotados o perímetro dos quarteirões (incluindo as calçadas), o número de elementos existentes (árvores e arbustos vivos ou mortos) e suas características. Os dois métodos de amostragem foram eficientes para o levantamento de árvores de ruas nos bairros da orla marítima da cidade de Santos, mas deu-se preferência para a amostragem sistemática simples, uma vez que o ganho em precisão obtido através da estratificação por bairros foi muito pequeno. Para avaliar a riqueza e a abundância das espécies e as diferenças na composição de espécies dos estratos foram calculados os índices de diversidade de Shannon e de Jaccard. As sete espécies mais freqüentes foram Inga laurina (ingá), Sapindus saponaria (saboneteira), Terminalia catappa (chapéu-de-sol), Ficus benjamina (figueira-benjamin), Delonix regia (flamboyant), Lagerstroemia indica (resedá ou extremosa) e Callophyllum brasiliensis (guanandí). De cada um dos 1282 elementos vivos avaliados foram levantadas características relacionadas ao tamanho das árvores, ao tipo de condução ou poda, à qualidade da copa e do tronco, à fitossanidade, à compatibilidade com o local de plantio, à área livre de pavimentação, aos danos aos passeios e à presença de redes aéreas e de obstáculos ao desenvolvimento das plantas. / The aim of the present study is to examine the efficiency of two sampling methods for street trees inventory in the coastal neighborhoods of the city of Santos. Two methods have been employed: the simple systematic sampling and the stratification according to neighborhood. The five strata which have been analyzed correspond to the following neighborhoods: Ponta da Praia, Aparecida, Embaré, Boqueirão and one strata hereby called Compound, which actually comprehends three adjacent neighborhoods, namely Gonzaga, Pompéia and José Menino. Of the 470 blocks not entirely made up of green areas witch still situated in the study area, 70 have been selected to be the sample (14.9%), in the simple systematic method as well as in the stratified type. In order to estimate the population parameter representing the abundance of trees, the variable “number of trees per kilometer of sidewalk” has been utilized. A qualitative as well as a quantitative inventory has been drawn up in which we have annotated the perimeter of the blocks (sidewalks included), the number of existing elements (trees, bushes and shrubs, either dead or living) and their characteristics. Although both methods of sampling have proven to be efficient for street trees inventories in the coastal neighborhoods of the city of Santos, we have given preference to the simple systematic sampling type, since very little gain in accuracy has been obtained from the sampling method of stratification by neighborhood. So as to estimate the wealth and abundance of the species and the differences in the species composition between the five strata, we have calculated both Shannon and Jaccard diversity indexes. The seven most frequent species are the following ones: Inga laurina (ingá), Sapindus saponaria (saboneteira), Terminalia catappa (chapéu-de-sol), Ficus benjamina (figueira-benjamin), Delonix regia (flamboyant), Lagerstroemia indica (resedá or extremosa) and Callophyllum brasiliensis (guanandí). Of each of the 1.282 evaluated living elements, we have registered characteristics related to the following aspects: tree size, type of conduction or pruning, quality of crown and trunk, insect or disease problems, degree of compatibility with the planted site, areas devoid of paving, damage caused to pavements and the presence of wiring and cables or any obstacles to plant development.

Este estudo teve como objetivo verificar a eficiência de dois métodos de amostragem de árvores de rua para os bairros da orla marítima da cidade de Santos. Foram empregadas a amostragem sistemática simples e a amostragem estratificada por bairros. Cinco estratos corresponderam aos bairros Ponta da Praia, Aparecida, Embaré, Boqueirão, e, o último, denominado Composto, compreendeu três bairros vizinhos, o Gonzaga, o Pompéia e o José Menino. Dos 470 quarteirões não compostos integralmente por áreas verdes e localizados na área de estudo, foram selecionados 70 para compor a amostra (14,9%) tanto da amostragem sistemática simples quanto da amostragem estratificada. A fim de estimar o parâmetro populacional que representa a abundância de árvores, utilizou-se a variável "número de árvores por quilômetro de calçada". Foi realizado um inventário qualitativo e quantitativo no qual foram anotados o perímetro dos quarteirões (incluindo as calçadas), o número de elementos existentes (árvores e arbustos vivos ou mortos) e suas características. Os dois métodos de amostragem foram eficientes para o levantamento de árvores de ruas nos bairros da orla marítima da cidade de Santos, mas deu-se preferência para a amostragem sistemática simples, uma vez que o ganho em precisão obtido através da estratificação por bairros foi muito pequeno. Para avaliar a riqueza e a abundância das espécies e as diferenças na composição de espécies dos estratos foram calculados os índices de diversidade de Shannon e de Jaccard. As sete espécies mais freqüentes foram Inga laurina (ingá), Sapindus saponaria (saboneteira), Terminalia catappa (chapéu-de-sol), Ficus benjamina (figueira-benjamin), Delonix regia (flamboyant), Lagerstroemia indica (resedá ou extremosa) e Callophyllum brasiliensis (guanandí). De cada um dos 1282 elementos vivos avaliados foram levantadas características relacionadas ao tamanho das árvores, ao tipo de condução ou poda, à qualidade da copa e do tronco, à fitossanidade, à compatibilidade com o local de plantio, à área livre de pavimentação, aos danos aos passeios e à presença de redes aéreas e de obstáculos ao desenvolvimento das plantas. / The aim of the present study is to examine the efficiency of two sampling methods for street trees inventory in the coastal neighborhoods of the city of Santos. Two methods have been employed: the simple systematic sampling and the stratification according to neighborhood. The five strata which have been analyzed correspond to the following neighborhoods: Ponta da Praia, Aparecida, Embaré, Boqueirão and one strata hereby called Compound, which actually comprehends three adjacent neighborhoods, namely Gonzaga, Pompéia and José Menino. Of the 470 blocks not entirely made up of green areas witch still situated in the study area, 70 have been selected to be the sample (14.9%), in the simple systematic method as well as in the stratified type. In order to estimate the population parameter representing the abundance of trees, the variable "number of trees per kilometer of sidewalk" has been utilized. A qualitative as well as a quantitative inventory has been drawn up in which we have annotated the perimeter of the blocks (sidewalks included), the number of existing elements (trees, bushes and shrubs, either dead or living) and their characteristics. Although both methods of sampling have proven to be efficient for street trees inventories in the coastal neighborhoods of the city of Santos, we have given preference to the simple systematic sampling type, since very little gain in accuracy has been obtained from the sampling method of stratification by neighborhood. So as to estimate the wealth and abundance of the species and the differences in the species composition between the five strata, we have calculated both Shannon and Jaccard diversity indexes. The seven most frequent species are the following ones: Inga laurina (ingá), Sapindus saponaria (saboneteira), Terminalia catappa (chapéu-de-sol), Ficus benjamina (figueira-benjamin), Delonix regia (flamboyant), Lagerstroemia indica (resedá or extremosa) and Callophyllum brasiliensis (guanandí). Of each of the 1.282 evaluated living elements, we have registered characteristics related to the following aspects: tree size, type of conduction or pruning, quality of crown and trunk, insect or disease problems, degree of compatibility with the planted site, areas devoid of paving, damage caused to pavements and the presence of wiring and cables or any obstacles to plant development.

Ein großes Anwendungsgebiet des Flugzeuglaserscannings ist in Bereichen der Forstwirtschaft und der Forstwissenschaft zu finden. Die Daten dienen flächendeckend zur Ableitung von digitalen Gelände- und Kronenmodellen, aus denen sich die Baumhöhe ableiten lässt. Aufgrund der Aufnahmerichtung aus der Luft lassen sich spezielle bodennahe Baumparameter wie Stammdurchmesser und Kronenansatzhöhe nur durch Modelle schätzen. Der Einsatz terrestrischer Laserscanner bietet auf Grund der hochauflösenden Datenakquisition eine gute Ergänzung zu den Flugzeuglaserscannerdaten. Inventurrelevante Baumparameter wie Brusthöhendurchmesser und Baumhöhe lassen sich ableiten und eine Verdichtung von digitalen Geländemodellen durch die terrestrisch erfassten Daten vornehmen. Aufgrund der dichten, dreidimensionalen Punktwolken ist ein hoher Dokumentationswert gegeben und eine Automatisierung der Ableitung der Geometrieparameter realisierbar. Um den vorhandenen Holzvorrat zu kontrollieren und zu bewirtschaften, werden in periodischen Zeitabständen Forstinventuren auf Stichprobenbasis durchgeführt. Geometrische Baumparameter, wie Baumhöhe, Baumposition und Brusthöhendurchmesser, werden gemessen und dokumentiert. Diese herkömmliche Erfassung ist durch einen hohen Arbeits- und Zeitaufwand gekennzeichnet. Aus diesem Grund wurden im Rahmen dieser Arbeit Algorithmen entwickelt, die eine automatische Ableitung der geometrischen Baumparameter aus terrestrischen Laserscannerpunktwolken ermöglichen. Die Daten haben neben der berührungslosen und lichtunabhängigen Datenaufnahme den Vorteil einer objektiven und schnellen Parameterbestimmung. Letztendlich wurden die Algorithmen in einem Programm zusammengefasst, das neben der Baumdetektion eine Bestimmung der wichtigsten Parameter in einem Schritt realisiert. An Datensätzen von drei verschiedenen Studiengebieten werden die Algorithmen getestet und anhand manuell gewonnener Baumparameter validiert. Aufgrund der natürlich gewachsenen Vegetationsstruktur sind bei Aufnahmen von einem Standpunkt gerade im Kronenraum Abschattungen vorhanden. Durch geeignete Scankonfigurationen können diese Abschattungen minimiert, allerdings nicht vollständig umgangen werden. Zusätzlich ist der Prozess der Registrierung gerade im Wald mit einem zeitlichen Aufwand verbunden. Die größte Schwierigkeit besteht in der effizienten Verteilung der Verknüpfungspunkte bei dichter Bodenvegetation. Deshalb wird ein Ansatz vorgestellt, der eine Registrierung über die berechneten Mittelpunkte der Brusthöhendurchmesser durchführt. Diese Methode verzichtet auf künstliche Verknüpfungspunkte und setzt Mittelpunkte von identischen Stammabschnitten in beiden Datensätzen voraus. Dennoch ist die größte Unsicherheit in der Z-Komponente der Translation zu finden. Eine Methode unter Verwendung der Lage der Baumachsen sowie mit einem identischen Verknüpfungspunkt führt zu besseren Ergebnissen, da die Datensätze an dem homologen Punkt fixiert werden. Anhand eines Studiengebietes werden die Methoden mit den herkömmlichen Registrierungsverfahren über homologe Punkte verglichen und analysiert. Eine Georeferenzierung von terrestrischen Laserscannerpunktwolken von Waldbeständen ist aufgrund der Signalabschattung der Satellitenpositionierungssysteme nur bedingt und mit geringer Genauigkeit möglich. Deshalb wurde ein Ansatz entwickelt, um Flugzeuglaserscannerdaten mit terrestrischen Punktwolken allein über die Kenntnis der Baumposition und des vorliegenden digitalen Geländemodells zu verknüpfen und zusätzlich das Problem der Georeferenzierung zu lösen. Dass ein terrestrischer Laserscanner nicht nur für Forstinventuren gewinnbringend eingesetzt werden kann, wird anhand von drei verschiedenen Beispielen beleuchtet. Neben der Ableitung von statischen Verformungsstrukturen an Einzelbäumen werden beispielsweise auch die Daten zur Bestimmung von Vegetationsmodellen auf Basis von Gitterstrukturen (Voxel) zur Simulation von turbulenten Strömungen in und über Waldbeständen eingesetzt. Das aus Laserscannerdaten abgeleitete Höhenbild einer Rinde führt unter Verwendung von Bildverarbeitungsmethoden (Texturanalyse) zur Klassifizierung der Baumart. Mit dem terrestrischen Laserscanning ist ein interessantes Werkzeug für den Einsatz im Forst gegeben. Bestehende Konzepte der Forstinventur können erweiterte werden und es eröffnen sich neue Felder in forstwirtschaftlichen und forstwissenschaftlichen Anwendungen, wie beispielsweise die Nutzung eines Scanners auf einem Harvester während des Erntevorganges. Mit der stetigen Weiterentwicklung der Laserscannertechnik hinsichtlich Gewicht, Reichweite und Geschwindigkeit wird der Einsatz im Forst immer attraktiver. / An important application field of airborne laser scanning is forestry and the science of forestry. The captured data serve as an area-wide determination of digital terrain and canopy models, with a derived tree height. Due to the nadir recording direction, near-ground tree parameters, such as diameter at breast height (dbh) and crown base height, are predicted using forest models. High resolution terrestrial laser scanner data complements the airborne laser scanner data. Forest inventory parameters, such as dbh and tree height can be derived directly and digital terrain models are created. As a result of the dense three dimensional point clouds captured, a high level of detail exists, and a high degree of automation of the determination of the parameters is possible. To control and manage the existing stock of wood, forest inventories are carried out at periodic time intervals, on the base of sample plots. Geometric tree parameters, such as tree height, tree position and dbh are measured and documented. This conventional data acquisition is characterised by a large amount of work and time. Because of this, algorithms are developed to automatically determine geometric tree parameters from terrestrial laser scanner point clouds. The data acquisition enables an objective and fast determination of parameters, remotely, and independent of light conditions. Finally the majority of the algorithms are combined into a single program, allowing tree detection and the determination of relevant parameters in one step. Three different sample plots are used to test the algorithms. Manually measured tree parameters are also used to validate the algorithms. The natural vegetation structure causes occlusions inside the crown when scanning from one position. These scan shadows can be minimized, though not completely avoided, via an appropriate scan configuration. Additional the registration process in forest scenes is time-consuming. The largest problem is to find a suitable distribution of tie points when dense ground vegetation exists. Therefore an approach is introduced that allows data registration with the determined centre points of the dbh. The method removes the need for artificial tie points. However, the centre points of identical stem sections in both datasets are assumed. Nevertheless the biggest uncertainness is found in the Z co-ordinate of the translation. A method using the tree axes and one homologous tie point, which fixes the datasets, shows better results. The methods are compared and analysed with the traditional registration process with tie points, using a single study area. Georeferencing of terrestrial laser scanner data in forest stands is problematic, due to signal shadowing of global navigation satellite systems. Thus an approach was developed to register airborne and terrestrial laser scanner data, taking the tree positions and the available digital terrain model. With the help of three examples the benefits of applying laser scanning to forest applications is shown. Besides the derivation of static deformation structures of single trees, the data is used to determine vegetation models on the basis of a grid structure (voxel space) for simulation of turbulent flows in and over forest stands. In addition, the derived height image of tree bark using image processing methods (texture analysis) can be used to classify the tree species. Terrestrial laser scanning is a valuable tool for forest applications. Existing inventory concepts can be enlarged, and new fields in forestry and the science of forestry are established, e. g. the application of scanners on a harvester. Terrestrial laser scanners are becoming increasingly important for forestry applications, caused by continuous technological enhancements that reduce the weight, whilst increasing the range and the data rate.

Die zweiphasige Stichprobe zur Stratifizierung ist ein effizientes Inventurverfahren, das seine Praxistauglichkeit in verschiedenen Waldinventuren unter Beweis stellen konnte. Dennoch sind weitere Effizienzsteigerungen wünschenswert. In der vorliegenden Arbeit werden verschiedene Ansätze die Effektivität dieses Verfahrens zu steigern separat vorgestellt, in Fallstudien mit Daten der Niedersächsischen Betriebsinventur getestet und diskutiert. Der erste Ansatz (Kapitel 2) beschäftigt sich mit der Anwendung der zweiphasigen Stichprobe zur Stratifizierung in Wiederholungsinventuren. In einem Zusammengesetzten Schätzer werden Daten eines aktuellen mit Simulationsergebnissen des vorhergehenden Inventurdurchgangs kombiniert. Dabei kann der Stichprobenumfang der aktuellen Inventur verringert werden, während die Daten aller Inventurpunkte des vorherigen Durchgangs für Simulationen genutzt werden. Zwar kann ein solcher Schätzer konstruiert werden, jedoch lässt die Fallstudie darauf schließen, dass keine, oder zumindest keine ausreichende, Effizienzsteigerung erzielt werden kann. Erklärt werden kann dies durch die großen Unterschiede zwischen den aktuellen Inventurergebnissen aus den reduzierten Inventuren und den prognostizierten Volumina aus den Simulationen. Eine Erhöhung der Effizienz dieses Verfahrens könnte nur durch Weiterentwicklungen der Waldwachstumsmodelle möglich werden. In Wiederholungsinventuren kann jedoch eine höhere Effizienzsteigerung mit einem dreiphasigen Verfahren erreicht werden, das die zweiphasige Stichprobe mit der zwei\-phasigen Regressionsstichprobe kombiniert (Kapitel 3). Mittelwert- und Varianzschätzer, die auf dem sogenannten infinite population approach in der ersten Phase beruhen, werden präsentiert. Genutzt werden dabei die Korrelationen zwischen den aktuellen Inventurergebnissen und den Wachstumssimulationen auf der Basis des vorherigen Inventurdurchgangs. Statt der Simulationsergebnisse können auch einfach die Ergebnisse des vorherigen Inventurdurchgangs zur Berechnung der Korrelationen genutzt werden. Allerdings führt die Nutzung der Simulationsergebnisse als Regressor in den meisten Fällen zu besseren Ergebnissen. Bei verringertem Stichprobenumfang der Folgeinventur und damit einhergehendem Präzisionsverlust, ist die Effizienz des dreiphasigen Verfahrens höher als die des klassischen zweiphasigen Verfahrens. Die Nutzung der Vorinventur in Form eines stratenweisen Regressionsschätzers hat sich damit als erfolgreich und gegenüber dem zusammengesetzten Schätzer als deutlich überlegen gezeigt. Als weiterer Ansatz wird die Erweiterung der zweisphasigen Stichprobe zur Stratifizierung um eine geclusterte Unterstichprobe zu einem dreiphasigen Design vorgestellt (Kapitel 4). Sowohl für den Ratio-to-Size- als auch für den unverzerrten Ansatz werden entsprechende Mittelwert- und Varianzschätzer präsentiert. Verglichen mit dem zweiphasigen Verfahren, führt dieses dreiphasige Design in der Fallstudie zu keiner Effizienzsteigerung. Gründe hierfür können in der vergleichsweise kleinen Größe der Forstämter und der hohen Stichprobendichte der Niedersächsischen Betriebsinventur gesehen werden. Sinnvolle Anwendungen dieses Verfahrens sind aber möglicherweise unter anderen Erschließungsbedingungen in Großgebieten denkbar. In einer weiteren Fallstudie wird versucht existierende Probepunkte in Clustern von homogener Größe zusammenzufassen (Kapitel 5). Eine solche Zusammenfassung soll der Optimierung der Wegzeiten bei der Aufnahme von Inventurpunkten dienen. Dazu werden sieben verschiedene Methoden getestet und deren Ergebnisse miteinander verglichen. Durch einen Vergleich mit optimierten Richtwert-Lösungen wird zudem die Qualität dieser Lösungen evaluiert. Es zeigt sich, dass drei Algorithmen des Vehicle Routing Problems gut dazu geeignet sind, Cluster von homogener Größe zu erstellen. Nicht empfohlen werden kann dagegen die Verwendung von drei anderen Cluster-Algorithmen, sowie die Nutzung von Bewirtschaftungseinheiten als Cluster, da diese Methoden zu Clustern von sehr heterogener Größe führen.