Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln eines digitalen Modells eines Bereichs eines Waldes. Die Erfindung betrifft weiter eine Vorrichtung, ein Computerprogramm und ein maschinenlesbares Speichermedium.

Dreh- und Angelpunkt jedweden forstlichen Handelns ist die Ressource Holz im Wald. Wie bei wenigen anderen Wertschöpfungsketten spielt in der Forstwirtschaft die genaue Kenntnis, wo sich welche Holzsortimente im Wald befinden, eine entscheidende Rolle. Bäume weisen je nach Standort, Genetik und waldbaulicher Behandlung sehr unterschiedliche Wuchsformen mit entsprechend unterschiedlicher Schaftform auf.

Die Holz verwertende Industrie stellt differenzierte Ansprüche und verlangt einen möglichst homogenen Rohstoff. Um die Ressource Holz optimal zu nutzen, bedarf es deshalb einer optimierten Zuordnung vom Rundholz zum Verwerter, sodass dieser sicher sein kann, den für seine Zwecke bestgeeigneten Rohstoff geliefert zu bekommen.

Eine genaue und möglichst nach Baumarten differenzierte Kenntnis des Anfalls von Rundholz verschiedener Sorten, von Industrie- und Energieholz ist deshalb eine Hauptvoraussetzung für eine effiziente Ernte, sodass jedem Abnehmer von Holz die geeignete Sorte geliefert werden kann.

In der Regel ist es bisher so, dass das meiste Holz, mit Ausnahme wertvoller Furnierstämme, als Massenware geerntet wird und eher nach dem Massenanfall einem Verwerter angeboten wird, der das Rundholz dann im Werk nachsortiert. Nicht für die spezifische Verwertung geeignetes Holz wird entweder weiterverkauft oder thermisch verwertet. Es wurde aber bereits mit viel Aufwand transportiert, sortiert und hätte bei einem anderen Verwerter eventuell besser eingesetzt werden können, wenn es gleich dorthin geliefert worden wäre.

Bekannte Methoden zur Waldvermessung umfassen zum Beispiel ein terrestrisches Laserscanning.

Methoden der Waldvermessung umfassen zum Beispiel ein Erfassen des Waldes mittels einer Kamera einer Drohne, welche über den Wald fliegt.

Es besteht daher ein Bedarf einer effizienten Waldinventur, um den Rohstoff Holz effizient erfassen und verteilen zu können. Es besteht insofern ein Bedarf einer möglichst genauen Kenntnis der räumlichen Position von Ressourcen bestimmter Qualität als Basis weiterer Optimierungen im Bereich der Holzernte und des Holztransportes.

Die der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe ist darin zu sehen, ein effizientes Konzept zum effizienten Ermitteln eines digitalen Modells eines Bereichs eines Waldes bereitzustellen.

Diese Aufgabe wird mittels des jeweiligen Gegenstands der unabhängigen Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand von jeweils abhängigen Unteransprüchen.

Nach einem ersten Aspekt wird ein Verfahren zum Ermitteln eines digitalen Modells eines Bereichs eines Waldes bereitgestellt, umfassend die folgenden Schritte:

Verarbeiten von ersten Datensignalen, welche einen ersten Datensatz repräsentieren, wobei der erste Datensatz eine Sequenz von Luftbildern eines Waldes umfasst, wobei das Verarbeiten von ersten Datensignalen ein

Analysieren des ersten Datensatzes umfasst, um erste Baumstrukturmerkmale von den Luftbildern erfassten Bäumen zu ermitteln,

Identifizieren zumindest einer Bodenposition, an welcher eine bodengestützte Umfelderfassungseinrichtung angeordnet werden soll, basierend auf der Analyse des ersten Datensatzes,

Verarbeiten von zweiten Datensignalen, welche einen zweiten Datensatz repräsentieren, wobei der zweite Datensatz Umfelddaten umfasst, welche ein mittels der an der zumindest einen Bodenposition angeordneten bodengestützten Umfelderfassungseinrichtung erfasstes Umfeld der zumindest einen Bodenposition repräsentieren, wobei das Verarbeiten von zweiten Datensignalen ein

Analysieren des zweiten Datensatzes umfasst, um zweite Baumstrukturmerkmale von im Umfeld der zumindest einen Bodenposition vorhandenen Bäumen zu ermitteln,

Zusammenführen des ersten Datensatzes und des zweiten Datensatzes, um ein digitales Modell von im Umfeld der zumindest einen Bodenposition vorhandenen Bäume zu ermitteln, mittels eines Korrelierens der ersten Baumstrukturmerkmale mit den zweiten Baumstrukturmerkmalen.

Nach einem zweiten Aspekt wird eine Vorrichtung bereitgestellt, welche eingerichtet ist, alle Schritte des Verfahrens nach dem ersten Aspekt auszuführen. Nach einem dritten Aspekt wird ein Computerprogramm bereitgestellt, welches Befehle umfasst, die bei Ausführung des Computerprogramms durch einen Computer, beispielsweise durch die Vorrichtung nach dem zweiten Aspekt, diesen veranlassen, ein Verfahren gemäß dem ersten Aspekt auszuführen.

Nach einem vierten Aspekt wird ein maschinenlesbares Speichermedium bereitgestellt, auf dem das Computerprogramm nach dem dritten Aspekt gespeichert ist.

Die Erfindung basiert auf der Erkenntnis und schließt diese mit ein, dass die obige Aufgabe dadurch gelöst werden kann, dass zum einen Luftbildaufnahmen des Waldes und zum anderen Umfelddaten einer bodengestützten Umfelderfassungseinrichtung zusammengeführt werden, indem erste Baumstrukturmerkmale, welche aus den Luftbildaufnahmen ermittelt wurden, mit zweiten Baumstrukturmerkmalen korreliert werden, welche aus den Umfelddaten der bodengestützten Umfelderfassungseinrichtung ermittelt wurden.

Damit können in vorteilhafter Weise bisherige Schwachstellen der Einzelverfahren, also Luftvermessung und bodengestützte Umfelderfassung, effizient überbrückt oder kompensiert werden. Beide Einzelverfahren können sich so in effizienter und idealer Weise ergänzen und können somit komplementär eingesetzt werden, um Waldstrukturen unterhalb und im Kronenraum gleichermaßen effizient zu erfassen.

Zum Beispiel können mittels der bodengestützten Umfelderfassungseinrichtung Stamm und erste Strukturen bis zur Derbholzgrenze erfasst und danach mithilfe der Luftbilder auf Bestandsebene übertragen werden.

So lassen sich zum Beispiel in effizienter Weise Rundholzsortenstrukturen und ihre räumliche Verteilung im Wald ableiten.

Dadurch wird also insbesondere der technische Vorteil bewirkt, dass ein digitales Modell eines Bereichs eines Waldes effizient ermittelt werden kann.

Somit wird also weiter insbesondere der technische Vorteil bewirkt, dass eine räumliche Position von Holz bestimmter Qualität effizient ermittelt werden kann. Es wird insbesondere weiter der technische Vorteil bewirkt, dass eine Waldinventur effizient durchgeführt werden kann.

Somit können zum Beispiel unnötige Transportwege und unnötige Sortiervorgänge, wie in der Beschreibungseinleitung beschrieben, effizient vermieden werden, insofern nun einem bestimmten Holzverwerter gleich gewünschtes Holz geliefert werden kann.

Nach einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass sich die Luftbilder zumindest teilweise derart räumlich überlappen, dass ein bestimmter räumlicher Punkt in zumindest zwei aufeinanderfolgenden Luftbildern abgebildet ist.

Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass die Luftbilder effizient analysiert werden können, um effizient erste Baumstrukturmerkmale zu ermitteln.

Gemäß einer weiteren Ausführungsform ist vorgesehen, dass die ersten und/oder zweiten Baumstrukturmerkmale jeweils ein Element ausgewählt aus der folgenden Gruppe von Baumstrukturmerkmalen sind: Baumstamm, insbesondere Baumstammdurchmesser, Baumspitze, Baumkrone, Baumart, Textur-und/oder Strukturinformation der Krone und/oder der Rinde, Kronenform, insbesondere dreidimensionale Kronenform, Aststrukturen, insbesondere Astwinkel, Verzweigungsmuster, Astwinkelverteilungen, Astverteilungen.

Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass besonders geeignete Baumstrukturmerkmale ermittelt werden.

Nach einer anderen Ausführungsform ist vorgesehen, dass ein optisches Flussfeld basierend auf den Luftbildern ermittelt wird, wobei die ersten Baumstrukturmerkmale basierend auf dem ermittelten optischen Flussfeld ermittelt werden.

Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass die ersten Baumstrukturmerkmale effizient aus den Luftbildern ermittelt werden können.

Nach einer weiteren Ausführungsform ist vorgesehen, dass basierend auf dem ersten Datensatz eine erste Zusammensetzung von Bäumen für einen bestimmten Bereich des Waldes ermittelt wird, wobei die zumindest eine Bodenposition basierend auf der ersten Zusammensetzung derart identifiziert wird, dass das Umfeld der zumindest einen Bodenposition eine zweite Zusammensetzung von Bäumen umfasst, welche innerhalb eines vorbestimmten Übereinstimmungsmaßes der ersten Zusammensetzung entspricht.

Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass die zumindest eine Bodenposition effizient identifiziert werden kann.

Weiter wird dadurch insbesondere der technische Vorteil bewirkt, dass effizient berücksichtigt werden kann, dass die beiden Datensätze teilweise nicht vollständig korrespondieren können, da zum Beispiel kleine Bäume im Unterstand von einer Drohne, welche die Luftbilder des Waldes aufnimmt, nicht erfasst werden können, da sie von den Bäumen im Oberstand optisch verdeckt sind.

Durch das Vorsehen eines entsprechend vorbestimmten Übereinstimmungsmaßes können solche Fälle effizient berücksichtigt werden.

Das vorbestimmte Übereinstimmungsmaß gibt an, in welchem Umfang die zweite Zusammensetzung von Bäumen der ersten Zusammensetzung von Bäumen entspricht.

Das vorbestimmte Übereinstimmungsmaß beträgt zum Beispiel mindestens 60 %, beispielsweise mindestens 70 %, beispielsweise mindestens 80 %. 100 % Übereinstimmungsmaß bedeutet vollständige Entsprechung.

Nach einer Ausführungsform ist ein Segmentieren des durch die Luftbilder abgebildeten Waldes in Segmentsätze derart vorgesehen, dass die Baumstrukturmerkmale, abgleitet aus dem ersten Datensatz in den Segmenten eines jeweiligen Segmentsatzes homogen, insbesondere im Wesentlichen homogen, sind.

Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass die Luftbilder effizient segmentiert werden können.

Homogen wird insbesondere durch die Waldstruktur definiert. Dies schließt in der Regel zum Beispiel Baumdimensionen und räumliches Nebeneinander der Bäume ein.

Homogen ist zum Beispiel ein Bestand, der Bäume einer bestimmten Größen- und Artverteilung in einem ähnlichen Verteilungsmuster beinhaltet. Ähnliches Verteilungsmuster sind insbesondere Verteilungsmuster, welche innerhalb eines vorbestimmten Ähnlichkeitsmaß übereinstimmen. Verteilungsmuster werden insbesondere deshalb in vorteilhafter Weise berücksichtigt, weil in ungleichaltrigen Mischbeständen Bäume nicht alle gleich alt und groß sind.

Gemessen werden kann eine Homogenität zum Beispiel über die Kronenstruktur, die Kronenoberflächenstruktur im Besonderen, weiter beispielsweise über RGB-Werte der Textur und/oder aber auch über aus der 3D-Punktewolke extrahierte Baumstrukturmerkmale.

Dass die Baumstrukturmerkmale, abgleitet aus dem ersten Datensatz in den Segmenten eines jeweiligen Segmentsatzes homogen, insbesondere im Wesentlichen homogen sind, bedeutet also insbesondere, dass die Baumstrukturmerkmale Bäume eines Bestandes charakterisieren, dessen Bäume eine vorbestimmte Größen- und Artverteilung in einem ähnlichen Verteilungsmuster beinhalten oder umfassen.

Nach einer anderen Ausführungsform ist vorgesehen, dass eine Mehrzahl von Bodenpositionen, an welcher jeweils eine bodengestützte Umfelderfassungseinrichtung angeordnet werden soll, basierend auf der Analyse des ersten Datensatzes derart identifiziert wird, dass jede der Bodenpositionen in einem Segment eines unterschiedlichen Segmentensatzes lokalisiert ist.

Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass eine Mehrzahl von Bodenpositionen, an welcher jeweils eine bodengestützte Umfelderfassungseinrichtung angeordnet werden soll, effizient ermittelt werden kann. Dadurch können also in vorteilhafter Weise der Wald effizient mittels der bodengestützten Umfelderfassungseinrichtung oder mittels der mehreren bodengestützten Umfelderfassungseinrichtungen effizient erfasst werden. Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass die Segmente, die auch als Straten bezeichnet werden können, durch einen einzigen Scan erfasst werden können.

Gemäß einer anderen Ausführungsform ist vorgesehen, dass die bodengestützte Umfelderfassungseinrichtung einen terrestrischen Laserscanner umfasst und die Umfelddaten eine Punktwolke umfassen, welche das mittels des terrestrischen Laserscanners erfasste Umfeld der zumindest einen Bodenposition repräsentieren.

Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass das Umfeld effizient erfasst werden kann. Nach einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass die bodengestützte Umfelderfassungseinrichtung mehrere terrestrische Laserscanner umfasst.

In einer Ausführungsform umfasst die bodengestützte Umfelderfassungseinrichtung einen oder mehrere Umfeldsensoren.

Ein Umfeldsensor ist zum Beispiel einer der folgenden Umfeldsensoren: Radarsensor, Lidarsensor, Lasersensor, Ultraschallsensor, Infrarotsensor, Videosensor und Magnetfeldsensor.

Nach einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass basierend auf zumindest einem ermittelten ersten Baumstrukturmerkmal eines Baums unter Verwendung eines Modells, insbesondere eines allometrischen Modells, zumindest ein zweites Baumstrukturmerkmal des gleichen Baums abgeleitet wird und/oder umgekehrt.

Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass Baumstrukturmerkmale, die aus den Luftbildern oder aus den Umfelddaten nicht direkt ermittelt werden können, sich aus dem entsprechend anderen Datensatz effizient ableiten lassen.

Somit lassen sich in vorteilhafter Weise insbesondere auch Informationen erlangen, wenn nur von einem Sensor (Videosensor einer Videokamera eines Luftfahrzeugs, welche die Luftbilder aufgenommen hat, oder Umfeldsensor der Umfelderfassungseinrichtung) ausreichend Daten vorliegen und die des anderen Sensors eventuell lückenhaft sind. Die Ergänzung fehlender Informationen kann zum Beispiel über eine Schätzung aus, insbesondere lokal kalibrierter, Modelle, insbesondere allometrischer Modelle, erfolgen, welche die Baumdimensionen miteinander in Verbindung setzen.

In einer Ausführungsform wird das Modell aus den erfassten Daten kalibriert.

Nach einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass aus einem Baumstammdurchmesser und einer Baumbestandsdichte eine Baumkronendurchmesserverteilung des dem Baumstammdurchmesser entsprechenden Baums abgeleitet wird.

Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass eine Baumkronendurchmesserverteilung des dem Baumstammdurchmesser entsprechenden Baums effizient ermittelt werden kann. In einer anderen Ausführungsform ist vorgesehen, dass basierend auf einer Baumstammrichtung eine Position einer Baumspitze des der Baumstammrichtung entsprechenden Baums abgeleitet wird.

Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass eine Position einer Baumspitze des der Baumstammrichtung entsprechenden Baums effizient ermittelt werden kann.

Nach einer anderen Ausführungsform ist vorgesehen, dass aus einer Baumbestandsdichte und einem Baumkronendurchmesser, und insbesondere aus einer Kronenform, beispielsweise einer dreidimensionalen Kronenform, ein Baumstammdurchmesser des dem Baumkronendurchmesser entsprechenden Baums abgeleitet wird.

Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass ein Baumstammdurchmesser des dem Baumkronendurchmesser entsprechenden Baums effizient ermittelt werden kann. Weiter kann dadurch auch in vorteilhafter Weise ein Baumstammdurchmesser eines Baumes ermittelt werden, welcher nicht mittels der Umfelderfassungseinrichtung erfasst wurde.

In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass eine Baumart basierend auf den Umfelddaten, insbesondere basierend auf der Punktewolke, und/oder basierend auf anderen ersten und/oder zweiten Baumstrukturmerkmalen abgeleitet wird. Dazu werden zum Beispiel Textur-und Strukturinformation einer Krone und/oder einer Rinde und/oder eine Kronenform und/oder Aststrukturen (zum Beispiel Astwinkel- Verzweigungsmuster, Astwinkelverteilungen, Astverteilungen) verwendet.

Nach einer anderen Ausführungsform ist vorgesehen, dass die ersten und/oder die zweiten Baumstrukturmerkmale unter Verwendung eines Alphashape-Algorithmus und/oder eines Wasserscheidentransformations-Algorithmus ermittelt werden.

Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass die ersten und/oder die zweiten Baumstrukturmerkmale effizient ermittelt werden können.

Nach einer weiteren Ausführungsform ist vorgesehen, dass die ersten und/oder die zweiten Baumstrukturmerkmale mittels eines künstlichen neuronalen Netzes ermittelt werden.

Das neuronale Netz erhält als Eingangsdaten zum Beispiel die Luftbilder und/oder die Umfelddaten. Das neuronale Netz gibt als Ausgangsdaten zum Beispiel die ersten und/oder die zweiten Baumstrukturmerkmale aus.

In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass die ersten und/oder die zweiten Baumstrukturmerkmale mittels einer Texturanalyse und/oder einer Prinzipalkomponentenanalyse der Luftbilder respektive der Umfelddaten ermittelt werden.

Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass die ersten und/oder die zweiten Baumstrukturmerkmale effizient ermittelt werden können.

Nach einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass das Verfahren nach dem ersten Aspekt mittels der Vorrichtung nach dem zweiten Aspekt aus- oder durchgeführt wird.

Vorrichtungsmerkmale ergeben sich analog aus entsprechenden Verfahrensmerkmalen und umgekehrt.

Das heißt also insbesondere, dass sich technische Funktionalitäten der Vorrichtung nach dem zweiten Aspekt aus entsprechenden technischen Funktionalitäten des Verfahrens nach dem ersten Aspekt und umgekehrt ergeben.

In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass die Luftbilder unter Verwendung eines Luftfahrzeugs, zum Beispiel einer Drohne, aufgenommen wurden.

Zum Beispiel ist vorgesehen, dass das Luftfahrzeug, insbesondere die Drohne, im Tiefflug, zum Beispiel in einer maximalen Flöhe von 20 m, über den Baumwipfeln geflogen ist und hierbei Videoaufnahmen erstellt hat, um eine Sequenz von Luftbildern des Waldes zu erhalten.

Dadurch kann zum Beispiel in vorteilhafter Weise eine sehr dichte Abdeckung des Waldes mit einer extrem hohen Bildüberlappung erhalten werden, wobei ein Parallaxeneffekt (Versatz) des Luftfahrzeugs in der Bewegung effizient genutzt werden kann, um Bäume oder Baumteile zu detektieren. Dieses Detektionsverfahren basiert zum Beispiel auf einem Ermitteln eines optischen Flussfeldes, im Englischen auch "optical flow" genannt. Es ergeben sich somit zum Beispiel Luftbilder, auf denen man im Prinzip die Bewegungsgeschwindigkeit des Luftfahrzeugs sieht. Baumteile, die weiter weg sind (weiter unten) bezogen auf das Luftfahrzeug lassen sich von näheren Baumteilen (weiter oben liegenden) bezogen auf das Luftfahrzeug trennen.

Diese Luftbilder werden gemäß einer Ausführungsform, zum Beispiel zusätzlich in Kombination mit Farbbildern des Waldes, durch Verfahren des Maschinenlernens (Verwendung eines künstlichen neuronalen Netzes) analysiert, um Baumspitzen und Baumkronenumrisse, allgemein erste Baumstrukturmerkmale, zu identifizieren oder zu ermitteln.

Ein Tiefflug im Sinne der Beschreibung bezeichnet insbesondere einen Flug eines Luftfahrzeugs zwischen 20 m und 100 m über den Baumwipfeln.

In einer Ausführungsform ist ein Empfangen der ersten und/oder zweiten Datensignale vorgesehen.

In einer Ausführungsform werden Modellsignale erzeugt und ausgegeben, welche das ermittelte digitale Modell von im Umfeld der zumindest einen Bodenposition vorhandenen Bäume repräsentieren.

In einer Ausführungsform ist das Verfahren nach dem ersten Aspekt ein computerimplementiertes Verfahren.

Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt und in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Es zeigen:

Fig. 1 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Ermitteln eines digitalen Modells eines Bereichs eines Waldes,

Fig. 2 eine Vorrichtung,

Fig. 3 ein maschinenlesbares Speichermedium und

Fig. 4 einen Wald in schematischer Darstellung. Fig. 1 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Ermitteln eines digitalen Modells eines Bereichs eines Waldes.

Das Verfahren umfasst die folgenden Schritte:

Verarbeiten 101 von ersten Datensignalen, welche einen ersten Datensatz repräsentieren, wobei der erste Datensatz eine Sequenz von Luftbildern eines Waldes umfasst, wobei das Verarbeiten von ersten Datensignalen ein

Analysieren 103 des ersten Datensatzes umfasst, um erste Baumstrukturmerkmale von den Luftbildern erfassten Bäumen zu ermitteln,

Identifizieren 105 zumindest einer Bodenposition, an welcher eine bodengestützte Umfelderfassungseinrichtung angeordnet werden soll, basierend auf der Analyse des ersten Datensatzes,

Verarbeiten 107 von zweiten Datensignalen, welche einen zweiten Datensatz repräsentieren, wobei der zweite Datensatz Umfelddaten umfasst, welche ein mittels der an der zumindest einen Bodenposition angeordneten bodengestützten Umfelderfassungseinrichtung erfasstes Umfeld der zumindest einen Bodenposition repräsentieren, wobei das Verarbeiten von zweiten Datensignalen ein

Analysieren 109 des zweiten Datensatzes umfasst, um zweite Baumstrukturmerkmale von im Umfeld der zumindest einen Bodenposition vorhandenen Bäumen zu ermitteln,

Zusammenführen 111 des ersten Datensatzes und des zweiten Datensatzes, um ein digitales Modell von im Umfeld der zumindest einen Bodenposition vorhandenen Bäume zu ermitteln, mittels eines Korrelierens 113 der ersten Baumstrukturmerkmale mit den zweiten Baumstrukturmerkmalen.

Fig. 2 zeigt eine Vorrichtung 201.

Die Vorrichtung 201 ist eingerichtet, alle Schritte des Verfahrens nach dem ersten Aspekt auszuführen.

Die Vorrichtung 201 umfasst einen Prozessor 203, welcher eingerichtet ist, vorstehend beschriebenen Schritte 101, 103, 105, 107, 109, 111 und 113 durchzuführen.

In einer nicht gezeigten Ausführungsform umfasst die Vorrichtung 201 einen Eingang, welcher eingerichtet ist, die ersten Datensignale und die zweiten Datensignale zu empfangen. Die Vorrichtung 201 umfasst gemäß einer weiteren nicht gezeigten Ausführungsform einen Ausgang, welcher eingerichtet ist, Modellsignale auszugeben, welche das ermittelte digitale Modell von im Umfeld der zumindest einen Bodenposition vorhandenen Bäume repräsentieren.

Der Prozessor 203 ist zum Beispiel eingerichtet, die Modellsignale zu erzeugen.

Fig. 3 zeigt ein maschinenlesbares Speichermedium 301.

Auf dem maschinenlesbaren Speichermedium 301 ist ein Computerprogramm 303 gespeichert.

Das Computerprogramm 303 umfasst Befehle, die bei Ausführung des Computerprogramms 303 durch einen Computer diesen veranlassen, ein Verfahren gemäß dem ersten Aspekt auszuführen.

Fig. 4 zeigt einen Wald 401 in schematisch vereinfachter Form.

Der Wald 401 umfasst einen ersten Baum 403 und einen zweiten Baum 405. Der erste Baum 403 ist ein Laubbaum. Der zweite Baum 405 ist ein Nadelbaum. Der Wald 401 umfasst weitere Bäume, welche der Übersicht halber nicht gezeigt sind.

Der erste Baum 403 umfasst einen ersten Stamm 407 und eine erste Baumkrone 409.

Der zweite Baum 405 umfasst einen zweiten Stamm 411 und eine Baumspitze 413.

Gemäß dem hier beschriebenen Konzept zum Ermitteln eines digitalen Modells eines Bereichs eines Waldes ist zum Beispiel vorgesehen, dass eine Drohne 415 umfassend eine Videokamera 417 im Tiefflug über den Wald 401 fliegt und während des Fluges Luftbilder des Waldes 401 mittels der Videokamera 417 aufnimmt.

Diese aufgenommenen Luftbilder werden analysiert, um erste Baumstrukturmerkmale von den Luftbildern erfassten Bäumen 403, 405 zu ermitteln.

Vorliegend sind das zum Beispiel die erste Baumkrone 409 und die Baumspitze 413.

Basierend auf der Analyse der Luftbilder wird zumindest eine Bodenposition identifiziert, an welcher eine bodengestützte Umfelderfassungseinrichtung 419 angeordnet werden soll. Die Umfelderfassungseinrichtung 419 umfasst einen terrestrischen Laserscanner 421.

Nach dem Anordnen der Umfelderfassungseinrichtung 419 an der identifizierten Bodenposition erfasst die Umfelderfassungseinrichtung 419, vorliegend der Laserscanner 421, ein Umfeld der Bodenposition.

Im Umfeld der Bodenposition befinden sich der erste Baum 403 und der zweite Baum 405.

Die der Erfassung entsprechenden Umfelddaten der Umfelderfassungseinrichtung 421 umfassen zum Beispiel eine Punktwolke, welche das mittels des Laserscanners 421 erfasste Umfeld der Bodenposition repräsentiert.

Die Punktwolke wird analysiert, um zweite Baumstrukturmerkmale des ersten Baums 403 und des zweiten Baums 405 zu ermitteln.

Vorliegend wird zum Beispiel ein jeweiliger Stammdurchmesser des ersten Baumstamms 407 und des zweiten Baumstamms 411 ermittelt.

Weiter ist gemäß dem hier beschriebenen Konzept zum Beispiel vorgesehen, dass die Luftbilder und die Punktwolke zusammengefügt werden, um ein digitales Modell von im Umfeld der Bodenposition vorhandenen Bäume 403, 405 zu ermitteln, mittels eines Korrelierens der ersten Baumstrukturmerkmale, also insbesondere der ersten Baumkrone 409 und der Baumspitze 413, mit den zweiten Baumstrukturmerkmalen, insbesondere dem jeweiligen Baumstammdurchmesser des ersten Baumstamms 407 und des zweiten Baumstamms 411.

Das hier beschriebene Konzept basiert also insbesondere auf einer Extraktion von Baumstrukturmerkmalen aus Luftbildern eines Waldes, die auch als Drohnenbilder bezeichnet werden können, sofern die Luftbilder mittels einer Drohne umfassend eine Videokamera aufgenommen wurden.

Zum Beispiel umfassen diese ersten Baumstrukturmerkmale Kronenspitzen, Kronenprojektion, Kronenform und Lücken. Weiter ist gemäß dem hier beschriebenen Konzept insbesondere vorgesehen, dass zweite Baumstrukturmerkmale aus Umfelddaten eines terrestrischen Laserscanners in einem Vorverarbeitungsschritt ermittelt werden.

Danach ist zum Beispiel vorgesehen, dass die Luftbilder und die Punktwolke über die ermittelten ersten und zweiten Baumstrukturmerkmale zusammengeführt werden.

Dadurch können in vorteilhafter Weise sowohl Bilder aus Drohnenflügen mit Farbvideokameras (RGB-Kameras) zusammengesetzt werden, was auch als ein "Stitching" bezeichnet werden kann.

Weiter können zum Beispiel die Luftbilder mit den Punktwolken, welche mittels des terrestrischen Laserscanners ermittelt wurden, verschnitten werden.

Gemäß einer Ausführungsform ist eine Verknüpfung der Punktwolken aus verschiedenen Scans des terrestrischen Laserscanners vorgesehen.

Ein besonderer Vorteil ist insbesondere, dass nicht direkt auf der Punktwolke gearbeitet wird, sondern vielmehr werden in dem Vorverarbeitungsschritt die zweiten Baumstrukturmerkmale extrahiert, welche recht robust sind und zum Zusammenführen, was auch als ein Registrieren bezeichnet werden kann, verwendet werden können.

Für das Zusammenführen kann beispielsweise der RANSAC-Algorithmus verwendet werden.

Der Vorverarbeitungsschritt wird beispielsweise unter Verwendung von einem oder mehreren Verfahren der Mustererkennung durchgeführt. Solche Verfahren umfassen zum Beispiel ein Ermitteln eines optischen Flussfeldes ("optical flow") und/oder eine Verwendung eines Watershed- Algorithmus, im Deutschen auch als Wasserscheidentransformations-Algorithmus bezeichnet.

In einer weiteren Ausführungsform ist ein Ableiten, insbesondere ein statistisches Ableiten, von Informationen (ersten und/oder zweiten Baumstrukturmerkmalen) vorgesehen, die nicht direkt gemessen wurden, basierend auf einem oder mehreren Modellen, insbesondere einem oder mehreren allometrischen Modellen. Dadurch lassen sich auch Informationen, vorliegend die Baumstrukturmerkmale, erlangen, wenn nur von einem Sensor (zum Beispiel entweder vom Laserscanner oder zum Beispiel von der Videokamera des Luftfahrzeugs, insbesondere der Drohne) ausreichend Daten vorliegen und die des anderen Sensors eventuell lückenhaft sind. Die Ergänzung fehlender Informationen erfolgt zum Beispiel über eine Schätzung aus, insbesondere lokal kalibrierten, allometrischen Modellen, welche die Baumdimensionen miteinander in Verbindung setzen.

Die Daten des Laserscanners ergeben zum Beispiel einen Stammdurchmesser und eine Bestandsdichte, woraus eine Kronendurchmesserverteilung abgeleitet respektive geschätzt werden kann.

Die Daten des terrestrischen Laserscanners ergeben beispielsweise eine Stammrichtung, aus welcher eine wahrscheinliche Position der zugehörigen Baumspitze abgeleitet werden kann.

Die Luftbilder ergeben zum Beispiel eine Bestandsdichte und einen Kronendurchmesser, aus welchen ein Stammdurchmesser abgeleitet werden respektive geschätzt werden kann.

Diese geschätzten respektive abgeleiteten Informationen können zum Beispiel auch zusätzlich für das Zusammenführen verwendet werden, insbesondere die geschätzten Baumspitzen bei Koniferen.