Single Tree Detection

Single Tree Detection ist ein Datenpaket von mundialis, das einzelne Bäume in einem gesamten Gebiet automatisch erfasst. Gemeinden, Grundstückseigentümer, Stadtplaner, Förster und Behörden, die für Verkehrssicherheit und Klimaschutz zuständig sind, benötigen genaue, aktuelle Daten über Baumpopulationen für Baumkataster, ihre Pflicht zur Verkehrssicherung, Grüninfrastrukturplanung und Klimaanpassung. Kommunale Baumkataster, wo sie existieren, sind oft unvollständig oder veraltet.

Die Methode wendet maschinelles Lernen auf orthorektifizierte Luftbilder, LiDAR-Punktwolken und abgeleitete Oberflächenmodelle an. Jeder erkannte Baum wird zu einem digitalen Objekt mit Stammkoordinaten, Baumhöhe, Kronendurchmesser, Umfang und Volumen sowie einem NDVI-Wert pro Baum, der seinen Gesundheitszustand anzeigt. Optionale Attribute umfassen den Abstand zum nächsten Baum oder Gebäude, den Oberflächentyp unter dem Baum sowie eine Laub-/Nadelholz-Unterscheidung, die aus Copernicus Sentinel-2-Satelliten-Zeitreihen abgeleitet wird. Bei der 10-m-Auflösung von Sentinel-2 erfolgt diese Unterscheidung pro Baumgruppe und nicht pro Baum. Wiederholte Durchläufe unterstützen die automatisierte Veränderungserkennung über die Zeit. Die Ergebnisse liegen in gängigen Geodatenformaten oder als OGC-Webservice vor, und mundialis gibt an, dass jedes Produkt individuell angepasst werden kann.

mundialis entwickelte den Ansatz für den Regionalverband Ruhr (RVR) mit einer Open-Source-Toolchain auf Basis von GRASS GIS und erstellte einen flächendeckenden Datensatz für die Stadt Herne für das Jahr 2020. Die Qualität wurde anhand eines Referenzbaumkatasters geprüft, und die Software, Ergebnisse sowie Dokumentation wurden an den Auftraggeber übergeben. mundialis ist nach DIN EN ISO 9001:2015 und DIN EN ISO 14001:2015 zertifiziert.