Forschung

Wachstumsmodellierung, Steigerung der Holzqualität und Kohlenstoffsequestrierung

Die Qualität der Bäume in Buchenwäldern kann durch die Auswahl und Förderung derjenigen Bäume gesteigert werden, die geeignet sind wertvolles Holz zu bilden. Ein wichtiges Steuerelement ist dabei der Standraum, mit dem die natürliche Astreinigung und das Dickenwachstum der Bäume beeinflusst werden kann. Als Datenbasis für die Wachstumsmodellierung dienen langfristig beobachtete Buchenversuchsflächen in denen die Bäume nach unterschiedlichen Pflegekonzepten behandelt worden sind.

Wälder können als Kohlenstoffsenke die Klimaerwärmung mildern. In diesem Projekt soll die Kohlenstoffaufnahme und Speicherung im Holz der Bäume im Wald und die Speicherung in Holzprodukten untersucht werden. Um möglichst viel Kohlenstoff aus der Atmosphäre zu absorbieren soll die Länge der Produktionszeiträume optimiert werden. Dazu soll der Zeitpunkt der maximalen durchschnittlichen jährlichen Kohlenstoffaufnahme bestimmt werden (blauer Pfeil). Außerdem soll eine möglichst lange Speicherung des Kohlenstoffes im Wald und in den Holzprodukten erreicht werden bis der Kohlenstoff wieder emittiert wird (rote Pfeile). Deshalb sollen hohe Holzvorräte im Wald erreicht und ein möglichst hoher Anteil an hochwertig verwendetem Buchenholz erzeugt werden, so dass der Kohlenstoff über lange Zeit gebunden bleibt.

Terrestrische Laser Scans

Terrestrisches Laserscanning (TLS) ist ein Verfahren bei dem mittels vielfacher millimetergenauer Laser-Distanzmessungen ein dreidimensionales Abbild der Umgebung erstellt wird. Moderne Scanner nehmen dabei mehrere Millionen Punkte pro Minute auf um einen detailliertes digitales Abbild ihres Umfeldes zu erstellen. Durch das Scannen aus mehreren Blickwinkeln können auch vorher abgeschattete Bereiche erfasst werden. Mit zusätzlichen Sensoren wie Kameras und GPS-Geräten, können den so gemessenen Punkten auch Weltkoordinaten und Farben zugewiesen werden. Wir erstellen aus etwa 150 Scannpositionen/ha ein hochgenaues Abbild des Bestandes, aus dem sich daraufhin zahlreiche relevante Informationen ableiten lassen. Ein solches Abbild lässt sich schon heute in etwa drei Stunden im Feld erstellen. Der übliche Prozess von den Rohdaten hin zur verwertbaren Information umfasst die folgenden Schritte:

1. Automatisches Filtern einzelner Streupunkte, sehr dunkler und sehr ungenauer Punkte.
2. Automatisches Zusammenführen der Einzelscanns (Registrieren).
3. Modellierung des Bodenniveaus für jeden Punkt in der Fläche.
4. Detektion von Stammfußkoordinaten.
5. Extraktion der Stämme und Grobäste.
6. Segmentierung in einzelne Bäume.
7. Bestimmung von Inventurparametern wie Brusthöhendurchmesser, Baumhöhe, Kronengröße etc.
8. Bestimmung weiterer Merkmale wie Biomasse.

Scanning of full stands

Die gewonnen Datensätze bieten einen weitaus höheren Detailgrad bei geringerem Feldarbeitseinsatz als eine herkömmliche Waldinventur. Darüber hinaus können viele Attribute die mit herkömmlichen Inventurmethoden nur sehr ungenau bestimmt werden können so wesentlich genauer abgeleitet werden. Allerdings sind noch erhebliche Defizite in der Methodenentwicklung vorhanden um alle gewünschten Parameter vollständig automatisiert abzuleiten. Einzelne Parameter wie die Baumart, welche im Feldeinsatz mit dem Auge problemlos festgestellt werden kann, lassen sich zurzeit aus TLS-Daten nur mit unzureichender Genauigkeit automatisch ablesen.

Für die Ableitung von Holzqualitätsmerkmalen aus TLS-Daten über die Erkennung von kleinräumigen Stammstrukturen wie Winkelnarben, Drehwuchs, Wimmerwuchs, Spechthöhlen, Rissen und Ähnlichem besteht noch erheblicher Forschungsbedarf. 

Single tree delineation

Unsere Vision ist, dass in Zukunft aus handlichen Laserscanning-Sensoren automatisch Informationen abgeleitet werden, die eine Auswahl und Förderung besonders wertvoller Bäume ermöglichen. Die Digitalisierung im Wald hat nicht nur das Potential forstliche Prozesse weniger arbeitsintensiv zu machen, sondern auch eine optimale Verwertung der Biomasse, als hochwertige Holzprodukte zu fördern. Weniger Abfälle und Brennholz verbessern hier maßgeblich die Klimabilanz bei der Waldnutzung.