Steckbrief IpsSAT
| Name | IpsSAT |
| Funktion | Erfassung von Borkenkäferschäden an Fichte (dh. Rotbraun verfärbte oder grau verfärbte Baumkronen) Möglichkeiten zu prüfen, mit denen sich Borkenkäferschäden anhand optischer Satellitendaten und Luftbildaufnahmen aus dem Flugzeug automatisiert erfassen lassen |
| Technologie | Methode des überwachten Lernens Nutzung von maschinellem Lernen zur Schadklassifizierung Satellitensysteme werden geprüft: WorldView-3, SkySat, Planet Dove, RapidEye und Sentinel-2. |
| Einsatzbereiche | Bereiche: Schädlingserkennung, Waldbewirtschaftung Regionen: Bad Kohlgrub (30km²), Bad Kötzting (134 km²) und Frankenwald (160km²) |
| Datenquellen | Luftbilder mit hoher Auflösung (0,2m) Optische Satellitendaten |
| Funktionsweise und Algorithmen | Folgende Klassifikationsansätze werden verglichen: Klassische Verfahren des maschinellen Lernens (z.B. Random Forest und Support Vector Machine); die Auswertungen werden von der Abteilung Informationstechnologie der LWF in Freising durchgeführt. Tiefe, neuronale Netze (Deep Learning); die Auswertungen werden von der IABG mbH Geodaten Factory in Dresden durchgeführt. |
| Ergebnis / Output | Vor- und Nachteile der einzelnen Fernerkundungssensoren sollen untersucht werden Klassifizierte Karten, die befallene Waldflächen anzeigen Übersicht über das Ausmaß und die Verteilung von Schadflächen (nicht zur Frühwarnung im „green-attack“ Stadium geeignet) |
| Vorteile | Ermöglicht großflächige Überwachung von Wäldern im Vergleich zu herkömmlichen, arbeitsintensiven Vor-Ort-Begutachtungen Schnelle Bereitstellung von Schadkarten durch Satellitenbilder und automatisierte Auswertungen |
| Zielgruppe | Forstbehörden, Waldmanager*innen und Entscheidungsträger in der Forstwirtschaft Grundlegende Kenntnisse in Fernerkundung und Interpretation von Klassifikationen hilfreich |
| Projekte / Referenzen | LWF Laufzeit: 29.07.2019 – 30.09.2023 (laufend?) Teilprojekt A: Dr. Christoph Straub (Abt. 1, LWF) Bearbeitung: Dr. Javier Gonzalez Patiño (Abt. 1, LWF); Teilprojekt B: Projektleiter: Dr. Andreas Hahn (Abt. 5, LWF); Teilprojekt C: IABG mbH Durchführende Institution: Bayerische Landesanstalt für Wald und Forstwirtschaft Kooperationspartner: IABG mbH Geodaten Factory |
| Nutzungserfahrungen | Testlauf zeigt hohe Übereinstimmung zwischen automatisierten und manuellen Schaderfassungen bei Luftbildern (Kappa-Werte bis zu 0,97) Sentinel-2 und PlanetScope bieten geringere Auflösungen, die nicht alle Schadkategorien detailliert unterscheiden können |
| Risiken und Schwächen | Begrenzte Frühwarnfähigkeit (kein Monitoring des green-attack Stadiums) Abhängigkeit von wolkenfreiem Wetter für optische Systeme Technologische Abhängigkeit von Fernerkundung und maschinellem Lernen |
| Zukunftsperspektiven / Weiterentwicklung | Verbesserung der Schaderfassung durch neuere KI-Methoden (Deep Learning) Mögliche Erweiterung zur genauen Schadensdetektion und Verbesserung der räumlichen Abdeckung |
| Verfügbarkeit und Kontakt | Dr. Christoph Straub. Mail: christoph.Straub@lwf.bayern.de und LWF Dr. Javier Gonzales Patino. Mail: Javier.Gonzalez@lwf.bayern.de Rudolf Seitz . Mail: Rudolf.Seitz@lwf.bayern.de http://www.lwf.bayern.de/informationstechnologie/fernerkundung/270077/index.php |
