R ottenburg - Jörg Hailer

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© 2005
Allgemeine Angaben
Verfasser und Wohnadresse
Jörg Hailer
Türlensteg 25
73525 Schwäbisch Gmünd
Erstprüfer
Prof. Rainer Wagelaar
Hochschule Rottenburg
Zweitprüfer
Dipl. Ing. (FH) Lars Ostertag
Hochschule Rottenburg
Anschrift der HFR
Hochschule für Forstwirtschaft Rottenburg
Schadenweilerhof
72108 Rottenburg
Alle Rechte, insbesondere das Recht der Vervielfältigung, Verbreitung und
Übersetzung vorbehalten. Kein Teil darf in irgendeiner Form ohne
schriftliche Genehmigung reproduziert oder über elektronische Systeme
verbreitet werden. Die Genehmigung ist bei der HFR einzuholen.

VORWORT
Die Bearbeitung des Themas dieser Diplomarbeit interessierte mich aus
verschiedenen Gründen:
Im Laufe des Studiums sind mir verschiedene Aspekte einer nachhaltigen
und ökologisch verantwortlich handelnden Forstwirtschaft ein Anliegen
geworden. Darum reizte mich die Vorstellung, mit dieser Arbeit vielleicht
einen praktischen Beitrag zum Thema Bodenschutz im Wald leisten zu
können.
Darüber hinaus fasziniert mich das Themengebiet der flugzeuggetragenen
Laserscannermessung in seiner Aktualität und mit seinen vielfältigen
Einsatzmöglichkeiten.
An der Erstellung dieser Diplomarbeit haben verschiedene Personen Anteil,
denen ich an dieser Stelle meinen Dank aussprechen will:
Bei Professor Rainer Wagelaar möchte ich mich für die Bereitstellung des
Themas und die Betreuung dieser Arbeit bedanken.
Dank gebührt auch Dipl. Ing. (FH) Lars Ostertag für die geduldige Hilfe und
die ausgezeichnete Betreuung.
Für die Mitarbeit bei der Transformation der Laserscandaten bedanke ich
mich bei Herrn Stephan Seiler vom Ingenieurbüro Seiler.
Herrn Gültlinger vom Landesvermessungsamt Baden-Württemberg danke
ich für die unbürokratische Überlassung der Daten der Reflexionsintensität.
Danken möchte ich auch den Revierförstern Gerhard Neth und Lorenz
Truffner für ihre Mithilfe.
Nicht zuletzt danke ich ganz herzlich meiner Frau Lisa und meinen Kindern
Jakob, Finn und Lasse, die nicht nur während der Erstellung dieser
Diplomarbeit, sondern die gesamte Studienzeit über viel Geduld mit mir
aufbringen mussten.

Inhaltsverzeichnis 3
INHALTSVERZEICHNIS
VORWORT ......................................................................................... 2
INHALTSVERZEICHNIS ...................................................................... 3
1 EINLEITUNG UND ZIELSETZUNG ................................................... 5
1.1 Einleitung ............................................................................. 5
1.2 Zielsetzung ........................................................................... 6
2 GRUNDLAGEN ............................................................................... 7
2.1 Allgemeine Grundlagen der Walderschließung ....................... 7
2.1.1 Grob- und Feinerschließung .............................................................. 7
2.1.2 Bodenökologische Befahrungsfolgen.................................................. 8
2.1.3 Dokumentation der Feinerschließung ............................................... 10
2.2 Flugzeuggetragene Laserscannermessung ........................... 12
2.2.1 Prinzip der flugzeuggetragenen Laserscannermessung ...................... 12
2.2.2 Eigenschaften der flugzeuggetragenen Laserscannermessung............ 13
3 MATERIAL UND METHODE ........................................................... 15
3.1 Untersuchungsgebiet .......................................................... 15
3.2 Geodaten ............................................................................ 16
3.2.1 Das digitale Höhenmodell (DHM) von Baden-Württemberg ................ 16
3.2.2 Das digitale Geländemodell (DGM) von Baden-Württemberg.............. 17
3.2.3 Digitale Orthophotos ...................................................................... 19
3.2.4 Das Forstliche Geographische Informationssystem (FOGIS)............... 20
3.2.5 Laserscandaten.............................................................................. 22
3.2.6 Daten der Reflexionsintensität......................................................... 23
3.3 Transformation ................................................................... 25
3.3.1 Ablauf der Transformation .............................................................. 25
3.3.2 Überprüfung der Transformation ..................................................... 27
3.4 Datenbanken für Laserscanpunkte....................................... 27
3.4.1 Zusammenführung der Laserscanpunkte ......................................... 27
3.4.2 Ablauf der Datenbankerstellung ...................................................... 28
3.5 Oberflächenmodellierung .................................................... 29
3.5.1 Digitales Geländemodell (DGM)....................................................... 29
3.5.2 Digitales Oberflächenmodell (DOM) ................................................. 30
3.5.3 normalisiertes digitales Oberflächenmodell (nDOM)........................... 31
3.6 Automatisierte Ableitung von Wegegeometrien ................... 32
3.6.1 Klassifizierung der Höhenwerte im nDOM......................................... 32
3.6.2 Berechnung lokaler Hochpunkte...................................................... 32
3.6.3 Ermittlung der Punktdichte ............................................................. 33
3.7 Daten der Reflexionsintensität ............................................ 33
3.8 Objekterkennbarkeit in verschiedenen Modellen .................. 35

Inhaltsverzeichnis 4
3.8.1 Vorgehensweise............................................................................. 36
3.8.2 Vergleichsdaten ............................................................................. 38
3.9 Vergleich digitalisierter Wegegeometrien aus Laser-
scandaten mit FOGIS........................................................... 39
4 ERGEBNISSE .............................................................................. 41
4.1 Ergebnisse der automatisierten Ableitung ........................... 41
4.1.1 Klassifizierung der Höhenwerte im nDOM......................................... 41
4.1.2 Berechnung lokaler Hochpunkte...................................................... 41
4.1.3 Ermittlung der Punktdichte ............................................................. 42
4.2 Ergebnisse der Objekterkennbarkeit.................................... 43
4.2.1 Objekterkennbarkeit nach Altersklassen........................................... 46
4.2.2 Objekterkennbarkeit nach Laub- und Nadelholzbeständen ................. 49
4.2.3 Objekterkennbarkeit nach Überschirmungsgrad................................ 51
4.2.4 Eignung der verschiedenen Datensätze............................................ 52
4.3 Abweichungen der Geometrie von FOGIS und Laserscan ...... 54
4.3.1 Fahrwege...................................................................................... 54
4.3.2 Maschinenwege ............................................................................. 56
4.4 Zeit und Kosten................................................................... 58
4.4.1 Aufbereitung der Laserscanner-Punktdaten ...................................... 58
4.4.2 Digitalisieren von Wegen auf Basis der Laserscandaten ..................... 59
4.4.3 GPS-Aufnahmen der Feinerschließung ............................................. 60
5 DISKUSSION UND AUSBLICK ...................................................... 62
5.1 Diskussion .......................................................................... 62
5.1.1 Vergleich der Lageabweichungen der FOGIS-Daten........................... 62
5.1.2 Eignung der Laserscandaten ........................................................... 62
5.1.3 Vergleich von GPS-Aufnahme und Digitalisierung mit Laserscandaten. 63
5.1.4 Ableitung eines effizienten Verfahrens.............................................. 65
5.2 Ausblick .............................................................................. 68
6 ZUSAMMENFASSUNG .................................................................. 69
7 ABSTRACT .................................................................................. 71
7.1 Deutsche Version ................................................................ 71
7.2 English Version ................................................................... 71
8 LITERATURVERZEICHNIS ............................................................ 73
9 ABBILDUNGSVERZEICHNIS ......................................................... 76
10 DIAGRAMMVERZEICHNIS ............................................................ 76
11 TABELLENVERZEICHNIS.............................................................. 77
12 ABKÜRZUNGEN ........................................................................... 78

Einleitung und Zielsetzung 5
1 EINLEITUNG UND ZIELSETZUNG
1.1 EINLEITUNG
Maschineneinsatz und naturverträgliche Waldbewirtschaftung – ein
unvereinbarer Gegensatz?
Der Einsatz schwerer Forstmaschinen in der Holzernte ist unverzichtbarer
Bestandteil einer modernen Forstwirtschaft, verpflichtet aber gleichzeitig zu
einem schonenden Umgang mit den natürlichen Ressourcen.
Die bodenverdichtende Wirkung der Fahrzeuge verlangt eine Befahrung des
Waldbodens ausschließlich auf dauerhaften Erschließungslinien.
Die mangelhafte Rekonstruierbarkeit der Fahrlinien nach den großflächigen
Sturmwürfen durch den Orkan Lothar, aber auch die konventionelle
forstliche Praxis haben gezeigt, dass eine Markierung der Feinerschließung
im Gelände alleine nicht ausreichen kann, die Befahrung auf permanenten
Fahrlinien zu gewährleisten.
Eine Dokumentation der forstlichen Erschließungseinrichtung in Karten und
digitalen Geodaten ist deshalb aus Gründen des Bodenschutzes, aber auch
für den optimierten Arbeitseinsatz oft ortsfremder Forstunternehmer,
unerlässlich.
Während eine flächenhafte Erfassung der gesamten Feinerschließung im
Gelände bisher am enormen Arbeitsaufwand scheiterte, stellt sich bei den
Fahrwegen die Frage, ob die Daten modernen Anforderungen an Aktualität
und Lagegenauigkeit entsprechen.
HAUSER identifizierte dabei das digitale Höhenmodell (DHM) von Baden-
Württemberg als größte Schwachstelle für die Lagequalität forstlicher
Wegegeometrien (HAUSER 2002, 75).
Mit den Daten aus der Laserscannerbefliegung der Landesfläche Baden-
Württembergs liegen inzwischen hochgenaue topographischer
Informationen vor.
Die flugzeuggetragene Laserscannermessung ist ein modernes Fern-
erkundungsverfahren zur direkten Vermessung der Geländeoberfläche.
Zu untersuchen ist, in wieweit mit den Laserscandaten eine Dokumentation
der Walderschließung im Meterbereich möglich ist.

Einleitung und Zielsetzung 6
1.2 ZIELSETZUNG
Diese Arbeit befasst sich mit der Frage, ob Daten der flugzeuggetragenen
Laserscannermessung dazu beitragen können, bisher nicht dokumentierte
Feinerschließungslinien zu identifizieren und effektiv zu erfassen sowie die
vorhandenen digitalen Geometrien des forstlichen Fahrwegenetzes zu
verbessern.
Grundlage dieser Arbeit sind Laserscandaten des Waldgebiets "Rammert"
aus der Landesbefliegung von Baden-Württemberg im Februar 2002.
Die Punktdaten werden aufbereitet mit dem Ziel, hochgenaue Modelle der
Vegetations- und Geländeoberfläche abzuleiten.
Es werden Fragen der Erkennbarkeit von Fahrlinien in den Modellen unter
verschiedenen Bestandessituationen (Alter, Nadelholz- und
Laubholzbestände, Überschirmung) untersucht und die Objekterkennung
mit Daten der Reflexionsintensität und digitalen Orthophotos verglichen.
Daraus sollen Rückschlüsse für ein zielgerichtetes Vorgehen bei künftigen
Erschließungsdokumentationen mit Laserscandaten abgeleitet werden.
Außerdem werden Verfahren zur automatisierten Ableitung von Wege-
geometrien aus den Daten untersucht und bewertet.
Auf Basis der Laserscandaten werden Fahr- und Maschinenwege digitalisiert
und ihre Lagegenauigkeit mit den Wegegeometrien der FOGIS-Daten
verglichen.

Grundlagen Allgemeine Grundlagen der Walderschließung 7
2 GRUNDLAGEN
2.1 ALLGEMEINE GRUNDLAGEN DER WALDERSCHLIEßUNG
Zur Gewährleistung der Nutz-, Schutz-, und Erholungsfunktion des Waldes
ist eine Erschließung mit einem entsprechenden Wegenetz erforderlich.
Besonders für den Bereich der Holzproduktion ist ein maschinengerechter
Zugang zu den einzelnen Waldbeständen mittels Waldwegen und Fein-
erschließung Voraussetzung. Das Wegenetz dient dabei dem Transport von
Personal und Maschinen sowie dem Abtransport des Holzes aus dem
Bestand bis zum Verbraucher.
Dabei wird zwischen Grob- und Feinerschließung unterschieden
(WÜTHERICH 1992, 14).
2.1.1 Grob- und Feinerschließung
Die Grob- oder Basiserschließung der Waldbestände erfolgt durch ein Netz
von Fahrwegen, die an das öffentliche Verkehrsnetz angebunden sind. Sie
verfügt gegenüber der Feinerschließung über einen höheren Ausbauzustand
und ermöglicht so dem Schwerlastverkehr eine ganzjährige Erreichbarkeit
der Lagerorte der geernteten Forstprodukte.
Die Walderschließung mit Fahrwegen gilt in Baden-Württemberg mit rund
50 lfm/ha als abgeschlossen.
Die Fahrwege im Wald sind in der Regel kartenmäßig erfasst. In digitaler
Form sind die Wegegeometrien Bestandteil sowohl der ATKIS 1 -Daten als
auch FOGIS 2 -Daten.
Die Feinerschließung ergänzt die Basiserschließung als feingliedriges
Netzwerk flächendeckend in den Walbeständen. Auf dem Fein-
erschließungsnetz mit Maschinenwegen und Rückegassen kommen nur
geländefähige Forstmaschinen zum Einsatz, weil die Fahrten in der Regel
auf unbefestigtem Terrain erfolgen.
Nach der Feinerschließungsrichtlinie Baden-Württemberg gliedern sich die
Aufgaben der Feinerschließungslinien in die
• Sicherung der nachhaltigen Nutzung des nachwachsenden Rohstoffes
Holz bei Holzerntemaßnahmen
• Funktion als Arbeitsfläche innerhalb von Beständen bei der
mechanisierten Aufarbeitung
1 ATKIS: Amtliches Topographisch-Kartographisches Informationssystem
2 FOGIS: Forstliches Geographisches Informationssystem

Grundlagen Allgemeine Grundlagen der Walderschließung 8
• Bestandesschonende Waldbewirtschaftung und bodenschonende
Holzrückung durch Vermeidung flächenhafter Befahrung
• Gliederung von Beständen und Abteilungen
(MINISTERIUM FÜR ERNÄHRUNG UND LÄNDLICHEN RAUM BADEN-
WÜRTTEMBERG 2003, 1ff).
In Abhängigkeit von der Geländebeschaffenheit, insbesondere der
Hangneigung und der Bodentragfähigkeit, kommen verschiedene
Feinerschließungsmittel zum Einsatz. In der Regel werden dabei
Maschinenweg, Rückegasse und Seiltrasse unterschieden.
Die Definition verschiedener Feinerschließungsmittel in dieser Arbeit richtet
sich nach der Feinerschließungsrichtlinie Baden-Württemberg. Dort wird
folgende begriffliche Abgrenzung vorgenommen:
• Rückegassen: bestockungsfreie, unbefestigte Linien von maximal
4 m breite (Fahrspur/en plus seitlicher Manövrierabstand), in
befahrbarem Gelände auf Dauer angelegt, dauerhaft – jedoch nicht
bei jeder Witterung – forstmaschinenbefahrbar sowie gekennzeichnet
und dokumentiert. Der Rückegassenabstand entspricht der
Entfernung von Rückegassenmitte zu Rückegassenmitte.
• Maschinenwege: einfache, ggf. extensiv befestigte, durchgehend
planierte forstmaschinenbefahrbare Wege in nicht befahrbarem
Gelände (Hangneigung, schwierige Geländemorphologie,
Blocküberlagerung oder befahrungsempfindliches Substrat); auf
Dauer angelegt und kartenmäßig erfasst.
• Seiltrassen: 2 – 3 m breite, bestockungsfreie Linien zum Betrieb von
Seilkrananlagen in ansonsten (durch Rückegassen und
Maschinenwege) nur sehr schwierig zugänglichem oder
unzugänglichem Gelände; i.d.R. dokumentiert.
(MINISTERIUM FÜR ERNÄHRUNG UND LÄNDLICHEN RAUM BADEN-
WÜRTTEMBERG 2003, 2).
2.1.2 Bodenökologische Befahrungsfolgen
Eine zeitgemäße Waldbewirtschaftung erfordert aus Gründen der
Wirtschaftlichkeit einen hohen Mechanisierungsgrad in der Holzernte.
Holzernte- und Rückemaschinen mit hohem Eigengewicht sind dabei längst
fester Bestandteil moderner teil- bzw. vollmechanisierter Holzernte-
verfahren, wobei die betrieblichen Anforderungen an die Forsttechnik einen

Grundlagen Allgemeine Grundlagen der Walderschließung 9
Trend zu immer größeren, leistungsstärkeren Maschinen mit zunehmendem
Gewicht erkennen lassen.
Die dabei notwendige Befahrung des Waldbodens führt aber zu Verdichtung
und Verformung des Bodens und damit zu Störungen der Bodenfunktionen.
Bereits die erste Überfahrt verursacht tiefreichende und langanhaltende
Bodenverformungen (Schäfer 2003, 2).
Eine Bodenverdichtung ist eine Gefügeveränderung, bei der es im Boden vor
allem zu einer Reduzierung der Grobporen kommt. Böden gelten im
ökologischen Sinn dann als schadverdichtet, wenn durch Reduzierung des
Porensystems im Boden die Produktions-, Regelungs- und
Lebensraumfunktionen zeitweilig oder dauerhaft beeinträchtigt werden
(LANDESAMT FÜR UMWELT, NATURSCHUTZ UND GEOLOGIE
MECKLENBURG-VORPOMMERN 2003, 13).
Die Folgewirkungen für Bodeneigenschaften, Bodenorganismen und
Bestockung sind vielfältig. Die Unterbrechung der Porenkontinuität führt zu
einer Verringerung der Wasserleitfähigkeit, zu Staunässe und Sauerstoff-
mangel. Dadurch vermindert sich die biologische Aktivität im Boden, die
Durchwurzelbarkeit wird erschwert und die Keimungsbedingungen für
Naturverjüngungen verschlechtern sich.
Das Wissen über die Regenerationsfähigkeit der Waldböden ist noch
unzureichend. Untersuchungen verdichtungsempfindlicher Böden zeigen
auch 25 Jahre nach der Befahrung noch keine vollständige Regeneration
(Schäfer 2003, 2).
Im Sinne einer nachhaltigen Waldbewirtschaftung ist es geboten, das
schwer abzuschätzende Risikopotential der ökologischen und ökonomischen
Schädigung des Produktionsfaktors und Lebensraums Boden zu minimieren
und die Leistungsfähigkeit des Standortes dauerhaft zu erhalten. Die
Feinerschließungsrichtlinie der Landesforstverwaltung verlangt daher eine
Konzentration unvermeidbarer Befahrungen des Waldbodens auf
Maschinenwege und permanente Rückegassensysteme, um die restliche
Bestandesfläche vor negativen Bodenveränderungen zu schützen
(MINISTERIUM FÜR ERNÄHRUNG UND LÄNDLICHEN RAUM BADEN-
WÜRTTEMBERG 2003, 1).

Grundlagen Allgemeine Grundlagen der Walderschließung 10
2.1.3 Dokumentation der Feinerschließung
Ausgehend von der sehr langen Regenerationsdauer des Waldbodens nach
einer Befahrung ergibt sich die Notwendigkeit, Rückegassensysteme
langfristig anzulegen und auch in Folgebestände mit zu übernehmen.
Rückegassen müssen jederzeit wiederauffindbar sein. Daher ist es in-
zwischen Standard, die Gassen im Gelände entsprechend zu kennzeichnen.
In der Regel erfolgt dies durch Markierung der Randbäume mit Trassierband
oder Signierfarbe, seltener durch Mulchen der Rückegasse oder
Verpflockung der Gasseneinmündung in den Fahrweg.
Die Markierung im Gelände weist im Hinblick auf die geforderte Permanenz
der Feinerschließung allerdings einige erhebliche Nachteile auf:
• Markierungen sind nicht dauerhaft.
• Markierte Randbäume werden im Zuge von Holzerntemaßnahmen
entnommen.
• Länger nicht befahrene Rückegassen wachsen zu und sind so nicht
mehr auffindbar.
• In stammzahlarmen Altbeständen stehen auf Grund des größeren
Baumabstandes nicht mehr in ausreichender Zahl geeignete
Randbäume zur Verfügung. Zur Kennzeichnung wird deshalb auf
entferntere Bäume zurückgegriffen, mit der Folge einer kaum noch
erkennbaren Gassenführung und einer schleichenden Verbreiterung
der Rückegasse.
• Besonders im Kalamitätsfall sind bestehende Erschließungslinien
nachträglich in der Regel nur stark eingeschränkt rekonstruierbar. So
kam es bei der Aufarbeitung von Sturmholz des Orkans "Lothar"
vielfach zu intensiven Befahrungen abseits der vorhandenen
Rückegassen, weil eine Dokumentation der Erschließung in Karten
nicht vorhanden war (WAAGELAAR 2001, 509).
Als Folgerung aus diesen Einschränkungen erscheint eine Dokumentation
der Feinerschließung in großmaßstäblichen Karten unabdingbare Grundlage
zur Gewährleistung eines permanenten Erschließungsnetzes.

Grundlagen Allgemeine Grundlagen der Walderschließung 11
In der Richtlinie zur Feinerschließung in Baden-Württemberg werden
folgende Verfahren zur Erfassung der Erschließungssituation vorgeschlagen:
• händische Vermessungsmethode des Gassennetzes mit Fluchtstäben,
Maßband und Kompass und Übertragung der Daten in eine Karte
• Digitale Vermessungsmethode mit satellitengestütztem GPS 3 -
Verfahren und Bearbeitung der Daten in einem Geographischen
Informationssystem (GIS)
In dieser Diplomarbeit soll untersucht werden, in wieweit eine Auswertung
digitaler Daten aus der flugzeuggetragenen Laserscannermessung eine
sinnvolle Alternative bzw. Ergänzung zu diesen Verfahren darstellen könnte.
3 GPS: Global Positioning System

Grundlagen Flugzeuggetragene Laserscannermessung 12
2.2 FLUGZEUGGETRAGENE LASERSCANNERMESSUNG
Die flugzeuggetragene Laserscannermessung, auch Airborne Laser Scanning
oder LIDAR 4 genannt, ist ein aktives Fernerkundungsverfahren zur
topographischen Erfassung der Geländeoberfläche.
Sie ist gekennzeichnet durch einen weitgehend automatisierten Messablauf,
eine vollständig digitale Datenaufzeichnung und eine computerbasierte
Auswertung (WEVER 1999, 12).
2.2.1 Prinzip der flugzeuggetragenen Laserscannermessung
Bei der Messung mit Laserscannern wird von einem Sensor mit einem
gepulsten Laser die Entfernung zu einem reflektierenden Objekt bestimmt.
Die Distanzmessung beruht auf der Zeitspanne, welche zwischen der
Aussendung des Lichtimpulses und der Registrierung des von einem Objekt
reflektierten Laserlichts verstreicht (FRIEDLANDER 2002, 5).
Bei flugzeuggetragenen Laserscannersystemen erfolgt die Relieferfassung
durch Abtastung eines Geländestreifens quer zur Flugrichtung (WEVER
1999, 12).
Abb. 1: Prinzip der flugzeuggetragenen Laserscannermessung
(SCHLEYER, A. 2002)
Die genaue Position und Fluglage des Trägerflugzeuges und damit auch des
Sensors im Raum (äußere Orientierung) errechnet sich durch Auf-
zeichnungen der beiden an Bord vorhandenen Navigationssysteme
4 LIDAR: Light Detection And Ranging

Grundlagen Flugzeuggetragene Laserscannermessung 13
Differential Global Positioning System (dGPS 5 ) und Inertial Navigation
System (INS 6 ) errechnet.
Zusammen mit der Scanwinkelmessung lässt sich als Ergebnis der
Laserentfernungsmessung für jeden Reflexionspunkt auf der Erdoberfläche
die genaue dreidimensionale Position ableiten.
2.2.2 Eigenschaften der flugzeuggetragenen Laserscannermessung
Charakteristische Eigenschaften eines Laserscanners sind die
Unterscheidung von Mehrfachreflexionen, die Durchdringung von Vegetation
und die hohe Punktdichte.
Obwohl es sich bei einem Laserstrahl um stark gebündeltes Licht handelt,
entsteht bei einer Strahlendivergenz 7 von 0,25 mrad und einer Flughöhe
von 1000 m ein Lichtkreis oder "footprint" von rund 25 cm (WEVER 1999,
13). Da es sich also um eine flächenhafte Messung handelt, können über
Vegetation deshalb für einen Laserimpuls mehrere Reflexionen registriert
werden. Während die erste Reflexion (first pulse) in der Vegetation erfolgt,
ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass es sich bei der letzten Reflexion (last
pulse) um einen Bodenpunkt handelt.
Abb. 2: Schema einer Mehrfachreflexion (TOPOSYS 2005, leicht abgeändert)
Die Eigenschaft, Mehrfachreflexionen zu unterscheiden, ermöglicht in
bewaldeten Gebieten sowohl die Erfassung des Waldbodens für
Geländemodelle als auch die Erfassung der Vegetation für
Vegetationsmodelle. Die Durchdringungsraten 8 der Vegetation liegen dabei
5 dGPS: Fehlerkorrektur bei der GPS-Positionsbestimmung mit Hilfe einer ortsfesten,
geographisch genau bestimmten Referenzstation
6 INS: Bestimmung der 3 Flugparameter Neigung um die Querachse, Neigung um die
Längsachse und Drehung um die Hochachse
7 Divergenz: Maßzahl für den Öffnungswinkel des Strahlengangs
8 Durchdringungsrate: Anzahl der Bodenpunkte dividiert durch die Gesamtanzahl der Punkte

Grundlagen Flugzeuggetragene Laserscannermessung 14
bei bis zu 31% in Nadelwald und 64% in Laubwald im Winter (WEVER 1999,
13). Damit hat die Laserscannermessung in Waldgebieten erhebliche
Vorteile gegenüber der terrestrischen und photogrammetrischen
Datenerhebung.
Abb. 3: Durchdringung der Vegetation (LINDENBERGER 2002)
Die Punkteverteilung und Punktdichte der dreidimensionalen
Messpunktwolke wird durch die Flugparameter Flughöhe über Grund,
Fluggeschwindigkeit und Abstand der Fluglinien sowie durch die
einstellbaren Systemparameter Messrate, Scanwinkel und Scanfrequenz
beeinflusst (TOPSCAN 2005).

Material und Methode 15
3 MATERIAL UND METHODE
3.1 UNTERSUCHUNGSGEBIET
Von der Hochschule Rottenburg wurden 49 Kacheln mit Laserscandaten in
einer Größe von je 1 km 2 und einer Gesamtausdehnung von 7x7 km 2 vom
Landesvermessungsamt erworben. Diese Daten umfassen einen Großteil
des Waldgebiets Rammert sowie Teile der Stadt Rottenburg und der
Gemeinden Weiler, Dettingen, Kiebingen und Bühl.
Für die Generierung des digitalen Geländemodells (DGM), des digitalen
Oberflächenmodells (DOM) und des normalisierten Oberflächenmodells
(nDOM) wurden die Datensätze des gesamten Untersuchungsgebiets
verwendet.
Ausdehnung des Projektgebiets im Gauß-Krüger – Koordinatensystem:
links oben: Rechtswert 3495074 Hochwert 5371708
rechts unten: Rechtswert 3502075 Hochwert 5364707
Abb. 4: Übersicht des Untersuchungsgebiets Distrikt I
Digitales Oberflächenmodell (hillshade) (aus ArcMap)

Material und Methode 16
Die Untersuchung der Fahrwegegeometrien und der Feinerschließung
beschränken sich auf den Distrikt I (Rammert) Stadtwald Rottenburg.
Dieses Waldgebiet eignet sich besonders durch seine abwechslungsreichen
topographischen Strukturen. Außerdem konnte hier auf teilweise schon
vorhandene GPS-Messungen der Feinerschließung zurückgegriffen werden.
3.2 GEODATEN
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurden folgende digitale Geodaten
verwendet:
• digitale Orthophotos, Befliegung Mai 2003
• FOGIS-Daten (Fahrwege, Maschinenwege)
• prozessierte Lasersan-Rohdaten (Befliegung Februar 2002)
• Daten der Reflexionsintensität aus der Laserscannerbefliegung
• GPS-Messungen (an der Hochschule vorhandene und selbst
durchgeführte Messungen)
Die Datengrundlage und Datenqualität der jeweiligen Datensätze werden in
den folgenden Kapiteln näher betrachtet.
3.2.1 Das digitale Höhenmodell (DHM) von Baden-Württemberg
Das Landesvermessungsamt hält Höhendaten in einem 50m-Raster flächen-
deckend für ganz Baden-Württemberg als digitales Höhenmodell (DHM) vor.
Das DHM ist Grundlage bei der Erstellung für die in dieser Arbeit
verwendeten digitalen Orthophotos und ATKIS- bzw. FOGIS-
Wegegeometrien. Deshalb wird es in diesem Kapitel vorgestellt.
Datengrundlage:
Das DHM entstand durch photogrammetrische Auswertungen von
Luftbildern im Zeitraum von 1972 – 1982 (HAUSER 2002, 13).
Datenqualität:
Das Landesvermessungsamt gibt den mittleren Höhenfehler mit ± 3 m an.
Allerdings beziehen sich die Höhenwerte des DHM bedingt durch die
photogrammetrische Auswertung nicht immer auf die Geländeoberfläche.
Vor allem in bewaldeten Gebieten spiegelt das DHM die Vegetations-
oberfläche wieder. Bei einer Bestandeshöhe von 30 m kann die Abweichung
also bis zu 33 m betragen.
Da das DHM auf Grund seines weitmaschigen Rasters keine
morphologischen Strukturen wie Kammlinien oder Schluchten abbildet, kann
sich dieser Betrag in schwierigem Gelände noch erhöhen.

Material und Methode 17
Steigenden Anforderungen nach qualitativ hochwertigen, digitalen Relief-
daten, bedingt durch moderne und leistungsfähige Geoinformationssysteme,
wird das DHM nicht mehr gerecht (SCHLEYER 2001, 217).
Das DHM soll deshalb durch ein sich im Aufbau befindendes digitales
Geländemodell (DGM) (siehe Kapitel 3.2.2) aus Befliegungen mit
Laserscannersystemen abgelöst werden (LANDESVERMESSUNGSAMT 2005).
3.2.2 Das digitale Geländemodell (DGM) von Baden-
Württemberg
Das Landesvermessungsamt richtet gegenwärtig landesweit flächendeckend
ein neues, hochgenaues digitales Geländemodell (DGM) mit einem Raster
von 1x1 m (oder wahlweise größer) ein, welches das alte DHM ersetzen soll.
Im Gegensatz zu einem DHM, welches auch Höhenstrukturen von Objekten
repräsentieren kann, bezeichnet ein DGM die digitale Darstellung der
Geländeoberfläche durch Dreiecksnetze oder Gitter. Es bezieht sich also auf
die Darstellung der Erdoberfläche.
Da die Rohdaten für das DGM Verwendung in dieser Diplomarbeit finden,
wird es hier vorgestellt.
Datengrundlage:
Die Daten für dieses DGM stammen aus Befliegungen der ca. 36500 km 2
großen Landesfläche mit Laserscannersystemen der Firma TopScan. Die in
den vegetationsarmen Wintermonaten Dezember bis April durchgeführten
Befliegungen begannen im Jahr 2000 und wurden im April 2005
abgeschlossen (TOPSCAN 2005).
Bei der Befliegung kam das ALTM-System 9 "1225" der kanadischen Firma
Optech Inc. zum Einsatz. Dieses System erlaubt eine simultane first- und
last pulse Registrierung sowie die Aufnahme der Reflexionsintensität.
Tabelle 1 zeigt die bei der Befliegung verwendeten Systemparameter.
Messfrequenz: 25000 Hz
Scanfrequenz: 25 Hz
Scanwinkel: ± 20°
Fluggeschwindigkeit: 80 m/sek.
Mittlere Flughöhe: 900 m
Streifenabstand: 300, 400, 450 m abhängig von der Reliefenergie
Tabelle 1: Systemparameter bei der Befliegung für das DGM
(Schleyer 2001, 219)
9 ALTM-System: Airborne Laser Terrain Mapping - System

Material und Methode 18
Das DGM liegt derzeit für ca.10% der Landesfläche von Baden-Württemberg
in voneinander getrennten Gebieten vor (LANDESVERMESSUNGSAMT
2005).
Neben dem DGM gibt das Landesvermessungsamt die Daten noch in
folgenden Formaten ab:
Rohdaten:
• Abbildung der Geländeoberfläche durch unregelmäßig verteilte
Laserscanpunkte aus der first pulse und last pulse Messung.
• mittlerer Punktabstand: ca. 1,5 m
• Die einzelnen Laserscanpunkte bestehen aus dreidimensionalen
Koordinatenwerten in ETRS 89 / UTM und ellipsoidischen Höhen
• Liefereinheit: in gitterparallelen Kacheln von 1 km x 1 km nach UTM
• Datenabgabeformat: ASCII
Transformierte Rohdaten:
• wie Rohdaten, aber in Gauß-Krüger-Meridianstreifensystem und
Höhen über NN transformiert
• Liefereinheit: in gitterparallelen Kacheln von 1 km x 1 km nach Gauß-
Krüger-Koordinaten
Bereinigte Rohdaten:
• wie transformierte Rohdaten, aber bereinigt durch interaktive
Nachbearbeitung der Klassifizierung
• Daten nur aus der last pulse Messung
Datenqualität:
Die bei der Befliegung verwendeten Systemparameter erlauben einen
mittleren Punkteabstand von ca. 1,5 m.
Die Höhengenauigkeit des DGM bei einem Raster von 1x1 m wird vom
Landesvermessungsamt mit ± 0,5 m angegeben (LANDES-
VERMESSUNGSAMT BADEN-WÜRTTEMBERG 2005).

Material und Methode 19
3.2.3 Digitale Orthophotos
Datengrundlage:
Orthophotos sind digital entzerrte Luftbilder. Das Originalluftbild ist die
zentralperspektivische Abbildung der Landschaft. Durch die
Zentralprojektion kommt es insbesondere infolge der unterschiedlichen
Geländehöhen zu geometrischen Verzerrungen bei der Abbildung von
Landschaftsobjekten.
Durch die digitale Luftbildentzerrung werden diese negativen Auswirkungen
beseitigt und Bilder in Parallelprojektion hergestellt.
Die dabei entstehenden digitalen Orthophotos sind Rasterdaten der
entzerrten und auf das Gauß-Krüger-Meridianstreifensystem bezogenen
Luftbilder. (LANDESVERMESSUNGSAMT 2005).
Abb. 5: Zentralperspektivische Objektverschiebung und Parallelprojektion
(LANDESVERMESSUNGSAMT 2005)
Das Orthophoto hat über die ganze Bildfläche einen einheitlichen Raum-
bezug und Maßstab und hat somit die gleichen geometrischen Eigenschaften
wie eine Topographische Karte.
Das Landesvermessungsamt fertigt im 5-jährigen Turnus flächendeckend
aktuelle Orthophotos aus panchromatischen Luftbildern (Maßstab rund
1:18 000) von Baden-Württemberg. Das zum Bearbeitungsblock E
gehörende Untersuchungsgebiet wurde im Mai 2003 beflogen.
Datenqualität:
Für diese Arbeit wurden hochauflösende panchromatische Orthophotos im
Maßstab 1:10 000 verwendet. Die Auflösung beträgt 25 cm/Pixel.
Die digitale Luftbildentzerrung erfolgt auf Grundlage des digitalen
Höhenmodells (DHM) des Landesvermessungsamtes.
Die allgemeine Lagegenauigkeit wird vom Landesvermessungsamt in
Abhängigkeit des DHM mit ± 3 m angegeben. Da aber das DHM die

Material und Methode 20
Höhenwerte über der Vegetation angeben kann, sind bei den Orthophotos in
bewaldeten Gebieten deutlich größere Lagefehler möglich.
3.2.4 Das Forstliche Geographische Informationssystem (FOGIS)
Das Forstliche Geographische Informationssystem (FOGIS) ist das
Fachinformationssystem für digitale Geodaten der Forstverwaltung in
Baden-Württemberg.
Die wesentlichen Basisdaten für FOGIS wurden von der Vermessungs-
verwaltung übernommen und stammen aus dem Amtlichen Topographisch
Kartographischen Informationssystem (ATKIS), einem bundesweit
einheitlichen Projekt der Arbeitsgemeinschaft der Vermessungs-
verwaltungen der Länder. Den Ansprüchen der Forstverwaltung
entsprechend wurden die Geometrien dieser Daten angepasst und erweitert
sowie mit umfangreichen forstlich relevanten Attributen verknüpft.
Langgestreckte Flächen, wie beispielsweise Wege, werden als Linien entlang
der Mittelachse dargestellt.
Datengrundlage:
Folgende Datenquellen dienten als Grundlage für den Aufbau von FOGIS:
• amtliche digitale Daten der Vermessungsverwaltung:
das automatisierte Liegenschaftsbuch (ALB)
Geodaten der automatisierten Liegenschaftskarte (ALK)
das digitale Landschaftsmodell DLM 25
das digitale Höhenmodell (DHM)
• Forstgrundkarten im Maßstab 1:5 000
• digitale Orthophotos
• Forstbetriebskarten im Maßstab 1:10 000
(SCHLÜTER und HOLUBA 1996, 546)
Die Wegegeometrien in FOGIS umfassen neben den Fahrwegen auch die
Maschinenwege. Sie wurden, soweit vorhanden, aus dem digitalen
Landschaftsmodell übernommen. Inhalt des objektstrukturierte DLM ist eine
zweidimensionale Beschreibung der Topografie, strukturiert in Objektarten,
die im ATKIS-Objektartenkatalog aufgeführt sind.
Grundlage für die Erfassung der Vektordaten im DLM sind Orthophotos im
Maßstab 1:10 000, die Topographische Karte 1:25 000 und die Deutsche
Grundkarte 1:5 000 (LANDESVERMESSUNGSAMT BADEN-WÜRTTEMBERG
2005). Die deutsche Grundkarte vereinigt Katasteraufnahmen und Luftbilder
in einer einheitlichen Karte.

Material und Methode 21
In ATKIS nicht erfasste Wegegeometrien wurden auf Basis der Forst-
grundkarte und von Orthophotos digitalisiert.
Die Forstgrundkarte im Maßstab 1:5 000 basiert im württembergischen
Landesteil auf der Flurkarte Württemberg (Maßstab 1:2 500) und im
badischen Landesteil auf der Deutschen Grundkarte (Maßstab 1:5 000).
Datenqualität:
Die Lagegenauigkeit des DLM wird vom Landesvermessungsamt mit ± 3 m
angegeben. Da aber für die Generierung der ATKIS-Geometrien ebenfalls
(auf Basis des DHM entzerrte) Orthophotos eingesetzt wurden, gilt die
Aussage über systembedingte Fehler durch das DHM im Wald entsprechend
Kapitel 3.2.3.
KREUTTER stellte bei einem Vergleich zwischen FOGIS-Wegegeometrien und
mit GPS erhobenen Daten dort die größten Abweichungen fest, wo alte
Forstbetriebskarten die Grundlage für FOGIS bilden (KREUTTER 1995,
1205).
Eine weitere Fehlerquelle ist im Digitalisierungsvorgang zu finden. Neben
allgemeinen Digitalisierungsungenauigkeiten in Abhängigkeit vom Maßstab
resultieren viele Abweichungen aus der erschwerten Interpretation von
Orthophotos in bewaldeten Gebieten:
• Der angrenzende Bestand überschirmt Wegabschnitte teilweise
vollständig – die Wegegeometrien wurden deshalb nach Augenmaß
ergänzt.
• Durch die Bestandeshöhe kann ein Schattenwurf den eigentlichen
Fahrwegverlauf bedecken.
• Im Orthophoto werden nur im Bildmittelpunkt Bäume mit ihrer
tatsächlichen Oberfläche abgebildet. Zum Bildrand hin erscheinen
Bäume oder Bestände auf Grund der Zentralperspektive liegend
(Umklappeffekt). Ist nicht der eigentliche Fahrweg, sondern nur eine
Öffnung in der Kronenschirmfläche zu erkennen, wird beim
Digitalisieren durch diesen Umklappeffekt der Fahrweg oft entlang
der versetzten Kronenspitzen abgegriffen (HAUSER 2002, 59).
Zusammenfassend können folgende Ursachen für Lageabweichungen von
FOGIS-Wegegeometrien genannt werden:
• Datengrundlage auf Basis von Orthophotos
• Unterschiedliche Datenherkünfte
• Interpretationsschwierigkeiten bei der Digitalisierung

Material und Methode 22
3.2.5 Laserscandaten
Datengrundlage:
Die Befliegung des Untersuchungsgebiets fand im Februar 2002 im Rahmen
der Landesbefliegung Baden-Württemberg statt.
Zum Zeitpunkt der Bestellung der 49 Kacheln durch die Hochschule
Rottenburg lagen die Daten ausschließlich in Form von prozessierten
Rohdaten vor. Die Prozessierung (automatische Klassifizierung) erfolgte
durch die Befliegungsfirma. Dabei wurde eine weitere Trennung der First
und Last Pulse in Hoch- und Tiefpunkte bzw. in Hoch- und Bodenpunkte
vorgenommen.
first pulse last pulse
VEF-Datei GRF-Datei VEG-Datei GRD-Datei
Hoch- Tief- Hoch- Boden-
punkte punkte punkte punkte
Tabelle 2: Unterteilung in 4 Punkt-Kategorien
(STRAUB 2004, 23 leicht verändert)
Diese Unterteilung in 4 Punktgruppen ist notwendig, da nicht zwingend alle
first pulse Punkte in der Vegetation, bzw. nicht alle last pulse Punkte auf der
Geländeoberfläche liegen. Die letzte Reflexion des footprint kann noch in
der Vegetation erfolgen und so deutlich über der eigentlichen Erdoberfläche
liegen.
Für die Erstellung eines DGM dürfen aber nur tatsächliche Bodenpunkte
Verwendung finden.
Die Algorithmen zur automatischen Klassifizierung in Hoch- und
Bodenpunkte beruhen auf den Höheninformationen benachbarter Punkte.
Fehlinterpretationen sind dabei unvermeidlich (SCHLEYER 2002, 222).
An der Hochschule Rottenburg wurden die Daten der last pulse - Messungen
deshalb durch STRAUB einer interaktiven Nachbearbeitung mit dem
Programmsystem SCOP++ 10 unterzogen (STRAUB 2004, 34).
Die mengenmäßige Aufteilung der Messpunkte im Untersuchungsgebiet wird
in Tabelle 3 beschrieben:
First Pulse Last Pulse Summe
Hochpunkte Tiefpunkte Hochpunkte Bodenpunkte
6 908 712 12 643 660 5 511 249 18 268 281 43 331 902
Tabelle 3: Punkteverteilung der Laserscandaten im Untersuchungsgebiet
10 SCOP: Stuttgart Contur Program

Material und Methode 23
Die bereinigten Rohdaten sind Grundlage für diese Diplomarbeit.
Datenqualität:
Die Befliegungen fanden in den laubfreien Wintermonaten statt und
garantieren so eine hohe Durchdringungsrate in Laub- und Mischbeständen.
Der mittlere Punktabstand der Bodenpunkte liegt auf Grund der ver-
wendeten Systemparameter bei 1 – 2 m. Mit dieser Punktdichte lassen sich
hochauflösende Rastermodelle generieren. Die Rasterweite kann auf ein
Drittel des mittleren Punktabstandes minimiert werden, ohne zu große
Genauigkeitsverluste im Rahmen der Interpolation hinnehmen zu müssen
(SIXEL 2005, 22).
Die Höhengenauigkeit der Laserscannerpunkte wird mit ± 0,15 m (einfache
Standardabweichung) angegeben (SCHLEYER 2002, 219).
3.2.6 Daten der Reflexionsintensität
Datengrundlage
Der Laserimpuls wird in der Regel vom Objekt nicht gerichtet, sondern
abhängig von der Beschaffenheit der Objektoberfläche diffus über den Raum
verteilt zurückgestrahlt.
Helle Oberflächen besitzen eine höhere Reflektivität als dunkle. Die
Reflektivität natürlicher Oberflächen wird von WEVER mit folgenden Werten
angegeben (WEVER 1999, 13):
• Sand 10% - 20%
• Vegetation: 30% - 50%
• Eis und Schnee: 50% - 80%
Die Reflektivität entscheidet also über die quantitative Menge an
Reflexionen, die vom Sensor wieder aufgefangen werden können sowie über
die Stärke des zurückgestrahlten Laserlichts.
Moderne Laserscannersysteme sind in der Lage, die Signalstärke
(Intensität) des von einem Messobjekt reflektierten Laserpulses zu
vermessen. Der dabei gemessene Intensitätswert ist abhängig von der
Reflektivität des Objekts und wird im last pulse aufgezeichnet (TOPOSYS
2005).
Jede einzelne Intensitätsmessung wird in einen Grauwert mit exakten
Lagekoordinaten (Punktdaten) umgerechnet. Um ein Bilddatenformat zu
erhalten, wird aus diesen Punktdaten ein regelmäßiges Raster erzeugt.

Material und Methode 24
Datenqualität
Die Intensitätsdaten stammen ebenfalls aus der Befliegung im Februar
2002.
Sie wurden als 1x1 km Graustufenbild im TIF-Format an das
Landesvermessungsamt ausgeliefert. Das Landesvermessungsamt selbst ist
nicht im Besitz der Originaldaten (GÜLTLINGER 2005).
Das Image ist nicht georeferenziert. Die räumliche Einordnung wird lediglich
durch den Dateinamen angegeben. Der Dateiname verweist auf die
Koordinaten der linken unteren Bildecke im Bezugssystem UTM. Die
Pixelauflösung beträgt 25 cm.

Material und Methode 25
3.3 TRANSFORMATION
Die prozessierten Rohdaten lagen im Bezugssystem ETRS89 11 mit dem
Abbildungssystem UTM 12 und ellipsoidischen Höhen (HAE 13 ) vor
(LANDESVERMESSUNGSAMT 2005). Für die Auswertung mussten die Daten
deshalb in das Landesbezugssystem nach Gauß-Krüger mit orthometrischen
Höhen (MSL 14 ) transformiert werden.
Beim Landesvermessungsamt von Baden-Württemberg erfolgt die
Transformation von Laserscandaten mit dem Programmsystem GEOMATRA.
Die Georeferenzierung wird maschenweise für kleinere Gebiete auf Basis für
das jeweilige Gebiet vorzugebender Passpunkte durchgeführt. Die Pass-
punkte dienen der Berechnung von lokalen Transformationsparametern. Als
Grundlage für die Höhentransformation dient die EGG97 15 Geoiddatenbank
(STRAUB 2004, 33ff).
An der Hochschule steht dieses Programm nicht zur Verfügung, weshalb in
dieser Diplomarbeit ein anderer Lösungsweg gewählt wurde.
3.3.1 Ablauf der Transformation
Die im ASCII 16 -Format vorliegenden Laserscan-Dateien mit den Datei-
endungen *.vrf und *.grf wurden mit einem Text-Editor in *.txt-Dateien
konvertiert.
Anschließend wurden die Dateien in eine MS Access Datenbank importiert,
die UTM Zonenangabe 32 in einer Spalte separiert und die anderen Spalten
als X, Y und Z definiert.
Im nächsten Schritt wurden die Tabellen der Datenbank in eine Projektdatei
der Software ArcGIS der Firma ESRI geladen und 3D-shapefiles mit den
UTM-Koordinaten erzeugt.
Die eigentliche Transformation erfolgte mit dem Programm GPS Pathfinder
Office der Firma TRIMBLE. Diese UTM-shapefiles wurden in das Programm
importiert, um sie anschließend mit einer Sieben-Parameter-Transformation
als bw9-shapefile wieder zu exportieren.
11 ETRS89: Europäisches Terrestrisches Referenzsystem 1989
12 UTM: Universale Transverse Mercator – Abbildung
13 HAE: Height Above Earth: rein geometrisch definierte Höhe als Abstand über dem zugrunde
liegenden Ellipsoid (KETTEMANN 2003, 5)
MSL: Mean See Level: Höhen über NN, die sich an der Schwerkraft (Geoid) orientieren
(KETTEMANN 2003, 5)
15 EGG97: European Gravimetric Geoid 1997
16 ASCII: American Standard Code for Information Interchange

Material und Methode 26
achsparallele Verschiebung dx -518.193000
achsparallele Verschiebung dy -43.581000
achsparallele Verschiebung dz -466.142000
Rotation rx 0.315523
Rotation ry 3.177559
Rotation rz -0.911038
Maßstabsfaktor s -9.210915
Tabelle 4: 7 Parameter der Pathfinder Transformation
(nach KETTEMANN 2003, 12)
Dieser Vorgang wurde analog für alle Dateien (49 Kacheln mit je einer Datei
Hochpunkte und einer Datei Tiefpunkte) der first pulse Reflexionen
durchgeführt. Die last pulse Daten wurden von STRAUB im Rahmen einer
Machbarkeitsstudie in einem vergleichbaren Verfahren transformiert.
prozessierte Rohdaten
in UTM mit ellipsoidischen Höhen
Format: ASCII
Endung "*.grf" bzw. "*.vef"
Text-Editor
Umwandlung in txt-Datei
Datenbank
UTM-Angabe 32 reduzieren
3 Spalten X, Y, Z
ArcGIS
Erzeugen eines 3D-shape in UTM
Pathfinder Office
7-Parameter Transformation
und Export als shapefile
Ergebnis
shapefile in Gauß-Krüger Koordinaten mit
orthometrischen Höhen
Abb. 6: Ablaufschema Transformation
Eine Transformation der 3D-shapes in ArcGIS musste wegen mangelnder
Genauigkeit der vorgegebenen Transformationsverfahren für Baden-
Württemberg verworfen werden. Die gewählten Passpunkte in ArcGIS
ergeben Verschiebungsbeträge, die für den Gültigkeitsbereich Deutschland
optimierte Lösungen liefern, regional aber größere systematische
Abweichungen bedingen (KETTEMANN 2003, 12).
Ebenfalls ausscheiden musste eine Transformation mittels Handeingabe der
7 Parameter aus Pathfinder Office in ArcGIS. Dabei werden zwar die
Koordinaten korrekt transformiert, die Höhe Z aber wird weiterhin als UTM-
Höhe angegeben.

Material und Methode 27
3.3.2 Überprüfung der Transformation
Die Lage- und Höhengenauigkeit der Transformation mit Pathfinder Office
wurde einem Vergleich mit der Software 3DIM des Ingenieurbüros Seiler
unterzogen. Die lokalen 3DIM-Parameter werden nach einem an der
Fachhochschule Karlsruhe entwickelten Ansatz berechnet und in einer
Datenbank für die Lagetransformation (DFLBF 17 ) und einer Datenbank für
die Höhentransformation (DFHBF 18 ) abgelegt. Bei der Transformation mit
3DIM wird für Baden-Württemberg eine Lagegenauigkeit von 3 cm und eine
Höhengenauigkeit von 1 cm garantiert (INGENIEURBÜRO SEILER 2005).
Anzahl transformierter Punkte: 65 530
niedrigste Geländehöhe: 446,95 m
höchste Geländehöhe: 564,93 m
Rechtswert Hochwert Höhe
X Pathfinder – X 3DIM Y Pathfinder – Y 3DIM Z Pathfinder – Z 3DIM
arith. Mittel 0,6 cm 11,5 cm -20,7 cm
Min -0,1 cm 10,9 cm -21,8 cm
Max 1,2 cm 12,2 cm -19,6 cm
Tabelle 5: Abweichungen der Transformation mit Pathfinder Office zu 3DIM
Tabelle 5 zeigt die Abweichungen der Transformation mit Pathfinder Office
an. Bei der Auswahl des Koordinatenausschnitts wurde auf eine
abwechslungsreiche Topographie geachtet. Die geringen Differenzen und
besonders die geringe Streuung der Ergebnisse zeigen eine für den
Einsatzzweck dieser Diplomarbeit tolerierbare Ungenauigkeit von Pathfinder
Office an.
3.4 DATENBANKEN FÜR LASERSCANPUNKTE
3.4.1 Zusammenführung der Laserscanpunkte
Die transformierten Laserscanpunkte lagen in getrennten Kacheln vor. Die
enorme Datenmenge von durchschnittlich 880 000 Messpunkten je Kachel
verhindert aber an herkömmlichen Computerarbeitsplätzen Auswertungen in
akzeptablen Verarbeitungszeiten. Daneben erstrecken sich auszuwertende
Waldbestände teilweise über den Randbereich mehrere Kacheln.
Durch die Aufteilung der Punkte in Kacheln lassen sich außerdem keine
Gelände- und Oberflächenmodelle für das ganze Untersuchungsgebiet
generieren.
17 DFLBF: Digitale Finite Element Lagebezugsfläche
18 DFHBF: Digitale Finite Element Höhebezugsfläche

Material und Methode 28
Aus diesen Gründen wurden die Laserscanpunkte in Datenbanken
zusammengefasst.
Vorteil:
• Die Daten sind nicht mehr verteilt auf 196 Dateien
(88 first pulse Dateien mit Hoch- und Tiefpunkten sowie 88 last pulse
Dateien mit Hoch- und Bodenpunkten).
• Die Datenvorhaltung ist unabhängig vom Format der Kacheln.
• Über Abfragen können gezielt gewünschte Koordinatenausschnitte für
einzelne Bestände oder Abteilungen in ArcGIS geladen werden.
Dadurch reduziert sich die jeweils zu verarbeitende Datenmenge und
die Rechnergeschwindigkeit wird höher.
• Es können großflächige Modelle erstellt werden.
3.4.2 Ablauf der Datenbankerstellung
Es wurde je eine Datenbank für die first pulse und für die last pulse
Laserpunkte erstellt. Für die Hoch- und Tiefpunkte wurden getrennte
Tabellen angelegt. Bei der Erzeugung geschlossener Oberflächenmodelle
kann es sinnvoll sein, Hoch- und Tiefpunkte zusammen zu verarbeiten
(SIXEL 2005, 12). Deshalb wurde in der first pulse Datenbank eine dritte
Tabelle aller first pulse Punkten angelegt.
Die 196 transformierten shapefiles wurden in ArcGIS als txt-Dateien
exportiert. und in der Access-Datenbank in die entsprechenden Tabellen
importiert.
ArcGIS
shapefile mit Laserscanpunkte als txt-Dateien
exportieren
Datenbank
Import der txt-Dateien in MS Access-Datenbanken
Datenbank
FirstPulse_bw9
Tabellen:
first pulse Hochpunkte
first pulse Tiefpunkte
first pulse gesamt
Ergebnis
Access/ArcGIS
Datenbank
LastPulse_bw9
Tabellen:
last pulse Hochpunkte
last pulse Bodenpunkte
Abfragen über Koordinatenausschnitt
ArcGIS
event-theme konvertieren zu 3D-shapefile
Abb. 7: Ablaufschema Datenbank

Material und Methode 29
Die Koordinatenausschnitte können sowohl in MS Access, als auch in ArcGIS
abgefragt werden.
Da bei anschließenden Analysen immer auf die Originaldaten in der
Datenbank zurückgegriffen werden müsste, ist es aus Gründen der
Rechnerleistung sinnvoll, aus den Koordinatenausschnitten 3D-shapefiles zu
erstellen, auch wenn dadurch redundante Daten vorgehalten werden.
3.5 OBERFLÄCHENMODELLIERUNG
Die Laserscandaten liegen als ungleichmäßig verteilte, punktförmige Daten
(Punktwolken) vor, aus denen zur Interpretation rasterförmige Daten
berechnet werden müssen.
Die simultane Erfassung von first- und last pulse Reflexionen ermöglicht die
Erstellung digitaler Geländemodelle und digitaler Oberflächenmodelle der
Vegetation oder Bebauung. Durch Subtraktion des DGM vom DOM wird ein
normalisiertes Oberflächenmodell erzeugt.
3.5.1 Digitales Geländemodell (DGM)
Durch die hohe Dichte an Laserscan-Messpunkten kann eine präzise
Abbildung der Geländeoberfläche dargestellt werden mit dem Ziel, feine
Strukturen in der Morphologie des Geländes erkennbar zu machen.
Voraussetzung für eine Erkennbarkeit von Fahrwegen im DGM ist eine
baulich bedingte deutliche Abhebung von der Umgebung durch Erhöhung
oder Eintiefung der Wege oder deren Begleitbauten wie Böschung und
Wassergraben.
Entscheidend hierfür ist die Rasterweite des DGM. Vom
Landesvermessungsamt ist das DGM im Raster 1x1 m erhältlich. In dieser
Arbeit wurde aus den Punktdaten je ein DGM mit einer Auflösung von 1 m
und von 0,5 m abgeleitet.
Für Berechnungen auf Basis des DGM sollte die Rasterauflösung ein Drittel
des mittleren Punktabstands nicht unterschreiten (HUEP 2005, 4). Für eine
reine Visualisierung wäre eine noch größere Auflösung denkbar, dies
scheitert aber, bedingt durch die Größe des Gebiets, am Datenvolumen
(Das DGM mit Raster 0,5 m hat bereits eine Dateigröße von 767 MB; für
0,25 m Auflösung vervierfacht sich die Datenmenge).
Für die Erstellung des Geländemodells fanden ausschließlich die interaktiv
überarbeiteten Bodenpunkte der last pulse Messung Verwendung.
Als erstes Modell wurde aus den Punktdaten mit der Extension 3D-Analyst
ein TIN erzeugt. Das TIN ist eine Dreiecksvermaschung der

Material und Methode 30
Laserscanpunkte. Es ist also stützpunkttreu und ergibt eine kanten-
akzentuierte Darstellung der Geländeoberfläche.
Abb. 8: DGM als TIN und als GRID (hillshade) Abteilung 44
mit erkennbaren Fahrlinien (aus ArcMap)
Für weitergehende Analysen muss das TIN in eine Rasteroberfläche (GRID)
konvertiert werden. Diese Interpolation wurde ebenfalls mit dem 3D-Analyst
(Einstellungen: Data Type: FLOAT, Method: LINEAR) durchgeführt.
3.5.2 Digitales Oberflächenmodell (DOM)
Der Begriff digitales Oberflächenmodell (DOM) fasst die Darstellung von
Topographie und Objekten wie Vegetation oder Bebauung zusammen. Zur
dreidimensionalen Darstellung der Vegetationsstruktur im Wald wurde ein
DOM erzeugt, welches die Kronenschirmfläche möglichst genau
wiederspiegeln soll.
Abb. 9: DOM als TIN und als GRID (hillshade) Abteilung 44
mit erkennbarem Fahrweg und Feinerschließung (aus ArcMap)
Die zuerst reflektierten Laserstrahlen sind mit hoher Wahrscheinlichkeit
Reflexionen aus der Vegetationsschicht. Deshalb wurden für das DOM die
first pulse Daten verwendet. Um ein in sich geschlossenes Vegetations-
modell zu erhalten, wurden sowohl first pulse Hochpunkte als auch
Tiefpunkte einbezogen.
Der Ablauf der Modellierung erfolgte analog zu der Modellierung des DGM.

Material und Methode 31
Ergebnis ist ein Oberflächenmodell der Vegetation und Bebauung
einschließlich der Geländehöhe.
3.5.3 normalisiertes digitales Oberflächenmodell (nDOM)
Ein normalisiertes digitales Geländemodell wird durch Subtraktion des DGM
vom DOM berechnet. Gegenstand des nDOM ist also der Differenzbetrag
zwischen Geländehöhe und Höhe der natürlichen oder künstlichen Objekte.
Höhenangaben im nDOM sind reine Objekthöhen.
Während das DOM bereits erste visuelle Ergebnisse liefert, können auf Basis
des nDOM Objektberechnungen ohne Einfluss der Geländehöhe
durchgeführt werden.
Abb. 10: DOM, DGM und nDOM in 3D-Ansicht mit hinterlegtem Orthophoto (aus ArcScene)
DOM
DGM
nDOM
Die Subtraktion der Modelle erfolgte in ArcGIS mit der Extension Spatial
Analyst.
DGM
LastPulse_bw9
Tabelle last pulse
Bodenpunkte
Datenbankanbindung
Oberflächenmodellierung
Extension 3D-Analyst
TIN
DOM
FirstPulse_bw9
Tabelle first pulse gesamt
(Hoch- und Tiefpunkte)
Konvertierung: TIN to Raster:
DGM
nDOM
DOM
Subtraktion DOM Minus DGM
Abb. 11: Ablaufschema Erzeugung von
DGM, DOM und nDOM

Material und Methode 32
3.6 AUTOMATISIERTE ABLEITUNG VON WEGEGEOMETRIEN
Bei einer ersten visuellen Begutachtung sowohl der Punktdaten, als auch
des nDOM, sind verschiedene Fahrlinien zu erkennen. Es wurden Verfahren
getestet, mit denen eine automatisierte Abgrenzung dieser Fahrlinien zur
restlichen Bestandesfläche durchgeführt werden könnte.
3.6.1 Klassifizierung der Höhenwerte im nDOM
Im normalisierten digitalen Höhenmodell ist eine Abgrenzung von
Bestandesfläche und Umgebung durch eine Klassifizierung der Höhen-
angaben möglich. Da sich die Höhen im nDOM auf die Objekthöhe beziehen,
kann der Bodenfläche über Abfragen eine eigene Klasse zugewiesen
werden.
Nicht überschirmte Fahrlinien im nDOM werden dadurch von der Bestockung
isoliert, die Fahrfläche könnte in ein Polygonthema konvertiert werden.
Es wurde mit verschiedenen Varianten der Höhenabgrenzung versucht, die
Bodenfläche möglichst real wiederzugeben. Als genaueste Lösung hat sich
ein Wert von 0,5 m erwiesen. Liegt der Wert darunter, werden Teile der
Fahrlinien nicht klassifiziert, ist der Wert höher, wird ein Teil Vegetation mit
aufgenommen.
3.6.2 Berechnung lokaler Hochpunkte
Überschirmte Erschließungslinien sind in den Oberflächenmodellen nicht zu
erkennen. Da die Spitzen der Baumkronen aber neben der Fahrlinie liegen,
könnte vermutet werden, dass sich der Bestandesschirm über der Fahrlinie
leicht absenkt. Die Frage ist, ob auch in überschirmten Bereichen der
Erschließungsverlauf als Linie ohne Maxima sichtbar gemacht werden kann.
Zur Berechnung der Kronenspitzen wurden lokale Hochpunkte ermittelt.
Dazu wurde mit den Neighborhood Statistics der Extension Spatial Analyst
ein Maximalmodell des nDOM erstellt. Im Maximalmodell wird allen Raster-
zellen innerhalb eines bestimmten Suchfensters (Kernel) der in diesem
Bereich vorkommende höchste Wert zugewiesen. Durch anschließenden
Abzug des nDOM vom Maximalmodell ergibt sich ein Differenzmodell, in
dem die lokalen Hochpunkte des nDOM jetzt den Wert "Null" erhalten. Die
Kronenspitzen (lokale Maxima) können so mit dem Raster Calculator
abgefragt werden.
Dieses Verfahren wurde mit einer Rastereingangsgröße von 0,5 m und 1 m
sowie mit verschieden großen Kernel (2*2, 3*3, 4*4) getestet.

Material und Methode 33
3.6.3 Ermittlung der Punktdichte
Der mittlere Abstand der Messpunkte in den Laserscandaten beträgt rund
1,5 m. In Abhängigkeit von der Durchdringungsrate ist der tatsächliche
Abstand der last pulse Bodenpunkte je nach Bestandessituation aber
unterschiedlich groß. In sehr dichten Beständen dringen weniger Laser-
strahlen bis auf den Boden durch, als zwischen locker stehenden Bäumen.
Die Feinerschließungstrassen sind bestockungsfreie Fahrlinien. Das Kronen-
dach schließt sich durch die Randbäume neben den Rückegassen.
Zumindest in jungen Beständen mit hoher Stammzahl und geringem Baum-
abstand könnte die Überschirmung der bestockungsfreien Fahrlinien lichter
sein, als das Kronendach im Bestand. Dadurch wäre die Durchdringungsrate
in diesem Bereich größer.
Durch die Ermittlung der mittleren Punktdichte soll versucht werden,
Feinerschließungslinien im überschirmten Bereich anhand ihrer eventuell
vorhandenen höheren Dichte von last pulse Bodenpunkten zu erfassen und
gegebenenfalls automatisiert zu selektieren.
Die Funktion Density des Spatial Analyst von ArcMap ermöglicht eine
Auswertung der Punktdichte eines shapefile. Errechnet wird eine
Rasterdatei, deren Zellwerte sich auf die mittlere Punktdichte eines
einstellbaren Suchradius beziehen.
3.7 DATEN DER REFLEXIONSINTENSITÄT
Die Intensitätsdaten lagen lediglich als Graustufenbild mit 256
Werteausprägungen vor. Damit eignen sie sich nicht für Berechnungen.
Sie wurden in dieser Arbeit aber als wichtige Interpretationshilfe bei der
Objekterkennung eingesetzt, da die geschotterte Fahrbahn der Waldwege
oft ein von der Umgebung abweichendes Reflexionsverhalten aufweist.

Material und Methode 34
Abb. 12: Ausschnitt aus den Reflexionsintensitätsdaten
mit teilweise deutlich erkennbaren Fahrwegen
Die Reflexionsintensitätsbilder wurden vom Landesvermessungsamt Baden-
Württemberg in 45 Kacheln mit je 1 km 2 Größe geliefert. Sie waren nicht
georeferenziert. Der Dateiname gab die Koordinaten der linken unteren
Ecke in UTM 32 Nord an.
Georeferenzierung über 4 Eckpunkte
Koordinaten der 4 Eckpunkte jeder Kachel
in UTM als txt-Datei
ArcGIS
txt-Datei als event-theme in ArcMap
Layereinstellung: WGS84 32N
Transformation
Layer Transformation mit 7-Parameter
(nach KETTEMANN)
Data Export
Export der jeweils 4 Eckpunkte als shapefile mit
Koordinatensystem wie im Data Frame
Rechtswert/Hochwert kalkulieren
shapefiles laden
neue Attributfelder RW,HW
Koordinaten der Eckpunkte kalkulieren
Wgeo
Reflexionsbilder und shapefiles laden
Eckpunkte des Image mit GK-Koordinaten ergänzen
Transformation
Ergebnis
45 georeferenzierte Images in Gauß-Krüger
Abb. 13: Ablaufschema Georeferenzierung und
Transformation der Intensitätsbilder

Material und Methode 35
Bezogen auf das Abbildungssystem UTM misst die Seitenlänge der Images
1000 m. Für jedes Reflexionsbild wurde ein Textfile mit den errechneten
vier Eckpunkten geschrieben und in ArcMap in einen Layer mit Einstellung
WGS84 32N geladen. Anschließend wurde eine Layer-Transformation mit
den 7 Parametern nach KETTEMANN (siehe Tabelle 4) durchgeführt. Beim
Datenexport wurde den shapefiles das neue Koordinatensystem
zugewiesen. Nach dem erneuten Laden der shapefiles in ArcMap konnten
die Rechts- und Hochwerte der Eckpunkte kalkuliert werden.
Mit der Software Wgeo 2.1 von Wasy konnten den Eckpunkten der Images
die Koordinaten nach Gauß-Krüger zugeordnet werden.
Dieser Ablauf wurde für alle 45 Kacheln durchgeführt.
Die Georeferenzierung über die vier Eckpunkte ist eine reine Verschiebung
("shift"). Eine Entzerrung über ein Resampling mit weiteren Punkten in der
Bildfläche ist nicht nötig, da die Reflexionsimages aus dem gleichen
Laserscan-Datenbestand stammen und mit den gleichen Parametern
transformiert wurden.
Der Lagevergleich mit dem DGM ergab eine vollständige Deckung der
beiden Datensätze.
3.8 OBJEKTERKENNBARKEIT IN VERSCHIEDENEN MODELLEN
Mit den generierten Modellen aus Daten der Laserscannermessung und den
Intensitätsbildern liegt ein Datenbestand vor, der sich außer für vielfältige
rechnerische Analysen auch zur optischen Visualisierung feiner Strukturen
im Gelände eignet.
Ein erster visueller Eindruck zeigt teilweise deutlich sichtbare linienhafte
Elemente sowohl in den Punktdaten, wie auch in den interpolierten Raster-
dateien. Es lassen sich aber ebenso Flächen ohne ausgeprägte Linien-
strukturen erkennen.
In Kapitel 3.6 wurde die Eignung von Laserscandaten für eine flächen-
deckende automatisierte Ableitung von Wegegeometrien untersucht.
Daneben ist es von Interesse, ob die Daten Orthophotos als
Digitalisierungsgrundlage ersetzen oder ergänzen können. Während sich im
Luftbild nur die Geländeoberfläche mit der Vegetation abbilden lässt,
ermöglichen die Daten der Laserscannermessung verschiedene
Darstellungsweisen des Geländes.

Material und Methode 36
Dadurch ergeben sich mehrere Möglichkeiten, einer Erkennbarkeit des
Erschließungsnetzes:
• durch Lücken in der Kronenschirmfläche (DOM)
• durch bauliche Veränderungen der Geländeoberfläche bei Fahr- und
Maschinenwegen bzw. durch Fahrspuren im Gelände bei
Maschinenwegen und Rückegassen (DGM)
• durch ein von der Umgebung abweichendes Reflexionsverhalten
(Reflexionsdaten)
Mit dem Vergleich der Objekterkennung in verschiedenen Datensätzen
wurde untersucht, welche Daten sich zur Visualisierung von Fahrwegen,
Maschinenwegen und Rückegassen eignen. Da die Erschließung nicht auf
der ganzen Fläche sichtbar ist, stellt sich die Frage, welchen Einfluss
verschiedene Bestandessituationen auf die Erkennbarkeit von
Wegestrukturen haben.
Daraus soll für künftige rationelle, digitale Dokumentationen von
Erschließungslinien ein zielgerichtetes Vorgehen abgeleitet werden.
Untersucht wurde die Abhängigkeit der Objekterkennung vom Alter der
Bestände, dem Einfluss von Laub- und Nadelholzbeständen sowie dem Grad
der Überschirmung der Wege.
3.8.1 Vorgehensweise
Die Bewertung der Erkennbarkeit von Fahrlinien wurde getrennt nach den
Objektarten Fahrweg, Maschinenweg und Rückegasse für die Modelle DGM,
DOM und nDOM sowie für die Daten der Reflexionsintensität und für die
digitalen Orthophotos durchgeführt. Zusätzlich wurde immer der Grad der
Überschirmung festgehalten.
Die Auswahl der Bestände erfolgte in Zusammenarbeit mit den Revierleitern
der beiden im Distrikt I gelegenen Reviere. Das Einlegen eines
Stichprobenrasters für die Bestandesauswahl war nicht möglich, da die
Bestände nur teilweise über eine planmäßige Feinerschließung verfügen.
Die Revierleiter wurden gebeten, alle Bestände mit einer planmäßigen
Feinerschließung in eine Forstbetriebskarte einzutragen. In diesen
Beständen wurde die Erkennbarkeit der Fahrlinien begutachtet. So wurde
gewährleistet, dass eine möglichst große Anzahl an Beständen ausgewählt
wurde.
Die Einteilung in Laub- und Nadelholzbestände wurde anhand der Wald-
entwicklungstypen (WET) vorgenommen. Waldentwicklungstypen geben den

Material und Methode 37
Ist-Zustand des Bestandes an und formulieren als Zielsetzung ein Leitbild
für den Endbestand. Im Forstbezirk Rottenburg ist jeder Behandlungseinheit
(BHE) ein Waldentwicklungstyp zugeordnet. Behandlungseinheiten werden
bei der Forsteinrichtung ausgewiesen. Kriterium ist dabei eine langfristig
einheitliche waldbauliche Zielsetzung. Sie können dem Forst-
einrichtungswerk und der Forstbetriebskarte entnommen werden.
BHE WET Einteilung
a Buche – sLb - Mischwald Laubholz
b Eiche, Ziel: Buchen-Mischwald Laubholz
c Kiefer, Ziel: Buchen-Nb-Mischwald Nadelholz
d (klima) labile Fichte Tanne,
Ziel: Buchen - Nb - Mischwald
e labile Fichte/Tanne,
Ziel: Eichen - Mischwald
Nadelholz
Nadelholz
Tabelle 6: Einteilung der BHE nach Laub- und Nadelholz
Das Alter der Bestände wurde dem 10-jährigen Altersindex der
Behandlungseinheit entnommen und in sinnvollen Klassen
zusammengefasst.
Die Forstbetriebskarte hat einen Stand vom April 1999. Durch den Orkan
Lothar im Dezember 1999 stimmen die Altersindizes nicht mehr auf allen
Flächen. Um die Ergebnisse nicht zu verfälschen, mussten deshalb einige
Bestände anderen Klasse zugeordnet werden. Kahle Sturmflächen ohne
Baumbewuchs wurden in der Klasse "Sturm" zusammengefasst.
Sturmflächen mit Sukzession oder Naturverjüngung wurden der Klasse
"I A/I B" zugeordnet. Die Gliederung der Naturverjüngungsflächen nach
Laub- und Nadelholz wurde ebenfalls modifiziert. Die Einteilung erfolgte
durch Auswertung von Orthophotos, mit den Objekthöhendaten des nDOM
und durch Flächenbegehungen.
Index Alter Altersklasse Einteilung
Sturmfläche Sturm
1 1-10 jährig I A I A/I B
2 11-20 jährig I B I A/I B
3/4 21-40 jährig II II
5/6 41-60 jährig III III
7/8 61-80 jährig IV IV
9/10 81-100 jährig V V und mehr
11/12 101-120 jährig VI V und mehr
13/14 121-140 jährig VII V und mehr
... ... ... ...
Tabelle 7: Einteilung der BHE nach Bestandesalter

Material und Methode 38
Die Begutachtung der Objekterkennbarkeit in den verschiedenen
Datensätzen beruht auf einer optischen Einschätzung der Sichtbarkeit von
Wegegeometrien. Sie ist nicht rechnerisch verifizierbar. Es wurden deshalb
vier Klassen gebildet, welche die visuelle Beurteilung wiedergeben sollen:
Klasse Objekterkennbarkeit
3 annähernd bis vollständig erkennbar
2 überwiegend erkennbar
1 teilweise erkennbar
0 nicht oder kaum erkennbar
Tabelle 8: Einteilung der Objekterkennbarkeit in Klassen
Die Erkennbarkeit im Orthophoto bezieht sich nicht nur auf den Wegeverlauf
selbst (der in den seltensten Fällen zu sehen ist), sondern auch auf die
Kronenschirmausprägung im Traufbereich. Die Aussage bezieht sich also
rein auf die Erkennbarkeit des Fahrlinienverlaufs, nicht auf die Qualität der
Lagegenauigkeit einer möglichen Digitalisierung.
Die Ergebnisse der Objekterkennbarkeit für jeden einzelnen Bestand wurden
bei der Auswertung mit der Bestandesfläche gewichtet, um eine
vergleichbare Aussage über die Erkennbarkeit unter verschiedenen
Bestandessituationen treffen zu können.
3.8.2 Vergleichsdaten
In den Gelände- und Oberflächenmodellen aus Laserscandaten sind
deutliche Linienstrukturen zu erkennen. Für den ortsunkundigen Betrachter
ist aber in vielen Fällen nicht ersichtlich, ob es sich hierbei um Fahrlinien,
oder um andere linienhafte Landschaftselemente wie ehemalige Hohlwege,
Entwässerungsgräben, Bachläufe oder Bestandesgrenzen handelt. Auch ist
eine Unterscheidung der drei Wegekategorien Fahrweg, Maschinenweg und
Rückegasse nicht möglich. Deshalb musste die Objekterkennung anhand
von Vergleichsdaten überprüft werden.
Folgende Daten wurden verwendet:
• Wegegeometrien der Fahr- und Maschinenwege aus FOGIS
• an der Hochschule vorhandene GPS-Aufnahmen der Feinerschließung
• eigene GPS-Aufnahmen der Feinerschließung
• Feinerschließungskarten der Revierleiter
Der Anspruch an die Lagegenauigkeit der Vergleichsdaten ist relativ gering.
Sie sollen Aufschluss darüber geben, welche Fahrlinien im Bestand

Material und Methode 39
vorhanden sind und ihre ungefähre Lage abbilden. Nur so kann in den
Laserscandaten wirklich beurteilt werden, zu welchen Anteilen Fahrlinien
erkannt wurden.
Bei den GPS-Messungen kam das GPS-System Pathfinder Pro XR und die
Software Pathfinder Office 3.0 zum Einsatz. Der GPS-Empfänger wurde in
Verbindung mit einem angeschlossenen portablen Feldrechner und der
Software ArcPad von ESRI verwendet. Diese Kombination hatte den Vorteil,
dass zur Orientierung im Gelände Orthophotos sowie Raster- und
Vektordaten als Hintergrundinformation auf das Display des Feldrechners
geladen werden konnten und die bisher aufgenommene GPS-Messungen
angezeigt wurden. So konnte eine vollständige Erfassung der Fein-
erschließung auch in unübersichtlichem Gelände gewährleistet werden.
Für andere Bestände waren die Revierleiter im Besitz von Informationen
über die Erschließungssituation. Sie wurden gebeten, die Feinerschließung
als Skizze in Karten im Maßstab 1:2 500 einzutragen. Auch hier war nicht
die Lagegenauigkeit entscheidend, sondern die Darstellung der
Feinerschließungssituation insgesamt.
3.9 VERGLEICH DIGITALISIERTER WEGEGEOMETRIEN AUS
LASERSCANDATEN MIT FOGIS
In Kapitel 3.2.4 wurde näher auf die Ursachen der Lageabweichungen von
FOGIS-Geometrien eingegangen. Es ist fraglich, ob die digitalen forstlichen
Wegedaten modernen Anforderungen an Aktualität und Lagegenauigkeit
entsprechen. Mit den Laserscandaten steht nun ein sehr lagegenauer Daten-
satz zur Verfügung, auf dessen Basis möglicherweise in Zukunft genauere
Wegegeometrien digitalisiert werden könnten.
Mit dem Ziel eines systematischen Vergleichs der Lagegenauigkeit von
FOGIS- und Laserscan-Wegegeometrien wurden im Untersuchungsgebiet
auf Basis der generierten Modelle und der Reflexionsintensitätsdaten Fahr-
und Maschinenwege digitalisiert.
Für ein verlässliches Ergebnis wurden nur solche Wege digitalisiert, die über
ihren gesamten Verlauf deutlich erkennbar und somit überall exakt
abgreifbar waren.
Fahr- und Maschinenwege sind in FOGIS als Linien der Wegmittelachse
angegeben. Um die Wegmitte in den Laserscandaten möglichst genau
abzugreifen, wurde bei einer Rasterweite von 0,5 m ein großer
Erfassungsmaßstab von 1:500 verwendet.

Material und Methode 40
Ein Digitalisierungsfehler von einem Millimeter verursacht bei diesem
Maßstab eine Lageabweichung von einem halben Meter.
Zur Erfassung der Lageabweichungen wurde um jeden digitalisierten Weg in
einem Abstand von jeweils 3 m zehn Pufferringe gelegt. Weichen FOGIS-
Wege an Kreuzungspunkten deutlich von den Laserscan-Geometrien ab,
besteht die Möglichkeit, dass der Weg durch die Pufferringe des kreuzenden
Weges verläuft (siehe Abb. 14). Dies würde das Vergleichsergebnis ver-
fälschen. Darum wurden nicht alle digitalisierten Wege gemeinsam
gepuffert, sondern nur jeweils diejenigen zusammengefasst, die über keine
gemeinsamen Kreuzungspunkte verfügen.
FOGIS-Fahrweg verläuft an der Kreuzung Fahrwege mit getrennten Puffern
durch die Puffer des kreuzenden Fahrweges Laserscan FOGIS
Abb. 14: Pufferung an Wegkreuzungen (aus ArcMap)
Aus den entsprechenden Fahrlinien in FOGIS wurde ein neues shapefile
erzeugt.
Die Verschneidung von FOGIS-Geometrie und Puffer erfolgte mit der
Geoprocessing-Funktion Intersect. Die Ergebnisse konnten über die
Statistik-Auswertung abgefragt werden.
Fahr- und Maschinenwege digitalisieren
auf Basis von Reflexionsintensitätsdaten, DGM, DOM
Pufferung
einzelne Puffer um die jeweiligen Wege legen
FOGIS
selektieren der entsprechenden FOGIS-Wege
speichern als neue shapefiles
Verschneidung (Intersect)
Verschneidung der FOGIS-Geometrien mit den Puffern
Abfrage
statistische Auswertung der einzelnen Pufferflächen
Abb. 15: Ablaufschema Verschneidung von
FOGIS und Laserscan

Ergebnisse 41
4 ERGEBNISSE
Auf den beiden beiliegenden DVDs können die Ergebnisse dieser Arbeit
eingesehen werden. Inhalt sind die Datenbanken der Laserscannerpunkte,
die generierten Gelände- und Oberflächenmodelle, Auswertungen der
Untersuchung in EXCEL-Tabellen, und die GIS-Analyse in der ArcGIS 9
Projektdatei "Laserscan_Rammert".
4.1 ERGEBNISSE DER AUTOMATISIERTEN ABLEITUNG
Ziel der automatisierten Ableitung war eine großflächige, effiziente
Erfassung von Fahrlinien über Bestandesgrenzen hinweg. Im Laufe der
Analysen wurde aber deutlich, das die Strukturvielfalt der Vegetations-
oberfläche von Wäldern eine großflächige Auswertung mit gleichbleibenden
Parametern verhindert. Die Ergebnisse im einzelnen werden hier kurz
wiedergegeben.
4.1.1 Klassifizierung der Höhenwerte im nDOM
Abb. 16: Klassifizierte Fahrlinien im nDOM
auf einer Sturmfläche 0 m – 0.5 m
Vergleich DOM mit hillshade (aus ArcMap)
Mit der Klassifizierung der Höhenwerte im nDOM wurde versucht, durch
Zusammenfassung bodennaher Höhenwerte eine automatisierte
Abgrenzung von nicht überschirmten Fahrlinien und Bestandesfläche zu
erreichen. Eine erfolgreiche Klassifizierung scheiterte an der inhomogenen
Struktur bewaldeter Gebiete. Neben den Erschließungslinien gibt es
unzählige kleinere oder größere Bestandeslücken, die eine Abgrenzung von
Fahrlinien unmöglich machen.
4.1.2 Berechnung lokaler Hochpunkte
Mit der Filtermethode über das Maximalmodell und Berechnung eines
Differenzmodells lassen sich lokale Hochpunkte im nDOM anzeigen.
Auf Grund der Rauhigkeit des Kronendachs im Bestand und auch über den
Erschließungslinien lassen sich mit dieser Datengrundlage den Hochpunkten

Ergebnisse 42
aber keine einzelnen Baumspitzen zuordnen. Fahrlinien unter Schirm
können deshalb mit diesem Verfahren nicht identifiziert werden.
Abb. 17: Differenzmodell und lokale Hochpunkte Raster 0.5 m – Kernel 3x3 (aus ArcMap)
Mit einer höheren Laserscan-Punktdichte und einem engeren Raster
könnten die einzelne Baumspitzen eventuell ermittelt werden.
BREIDENBACH erzielte in einem Nadelholzbestand mit einer
Messpunktdichte von 10 – 20 Punkten/m 2 eine Übereinstimmung zwischen
lokalem Hochpunkt und Kronenspitze von über 88% (BREIDENBACH 2003,
51).
4.1.3 Ermittlung der Punktdichte
Ziel der Ermittlung der mittleren Punktdichte war es, auch überschirmte
Fahrlinien anhand einer höheren Dichte von last pulse Bodenpunkten auf
der Wegfläche zu erfassen.
Eine deutlich höhere Punktdichte war nur auf nicht oder gering
überschirmten Fahrlinien erkennbar. Sie sind in der Rasterdatei visuell gut
zu erkennen. Eine sinnvolle Klassenbildung ist aber großflächig wegen der
großen Streuung der Ergebnisse nicht möglich.
Bei geschlossenem Kronendach über der Rückegasse ist kein Unterschied in
der Durchdringung von Bestandes- und Gassenfläche festzustellen. Die
Überschirmung der bestockungsfreien Fahrtrasse durch die Randbäume ist
ähnlich dicht wie der Schirm im Bestandesinneren.

Ergebnisse 43
Abb. 18: mittlere Punktdichte Abteilung 44
(aus ArcMap)
höhere Punktdichte bei nicht
überschirmten Rückegassen
Aufnahme einfach
Überlappung der Aufnahmestreifen
Die Dichte der Laserscannerpunkte wird zusätzlich durch die Überlappung
der Befliegungsstreifen beeinflusst. In Flugrichtung wechseln sich einfach
aufgenommene Geländestreifen mit geringer Punktdichte und doppelt
erfasste Streifen mit hoher Punktdichte ab. Für einen visuellen Abgleich ist
dies unerheblich. Eine Klassifizierung nach Punktdichte und automatisierte
Weiterverarbeitung der Daten wird dadurch aber unmöglich.
4.2 ERGEBNISSE DER OBJEKTERKENNBARKEIT
Die Erkennbarkeit von Fahrlinien wurde mit den generierten Modellen DGM,
DOM und nDOM im Raster 1x1 m, den Intensitätsbildern und Orthophotos
getrennt nach Altersklassen, Laub- und Nadelholzbeständen sowie nach
dem Grad der Überschirmung durchgeführt.
Es wurden rund 264 ha Bestandesfläche begutachtet:
Gesamtfläche Distrikt I: 1607,2 ha
ausgewertete Fläche: 264 ha
ausgewertete Fläche in %: 16,4%
Tabelle 9: Übersicht der begutachteten Bestandesflächen
Die Ergebnisse der Untersuchung für den einzelnen Bestand können in
tabellarischer Form als Excel-Datei ("Objekterkennung.xls") auf der
beiliegenden DVD 1 nachgelesen werden.

Ergebnisse 44
digitales Orthophoto Intensitätsbild der last pulse Reflexionen
DGM DOM
nDOM Fahr- und Maschinenwege aus FOGIS
Abb. 19: Vergleich der Objekterkennbarkeit Fahrweg Maschinenweg
Der Vergleich in Abb. 19 gibt erste Aufschlüsse über charakteristische
Stärken, Schwächen und Grenzen der verschiedenen Datensätze:
Orthophoto:
+ gute Erkennbarkeit, wenn die Erschließungslinien nicht überschirmt sind
+ durch Abgrenzung der geschotterten Fahrbahn exakter Fahrwegeverlauf sichtbar
+ als Bild mit Photoqualität einfach interpretierbar
- Unter Schirm keine Objekterkennung
- Schattenwurf durch den Sonnenstand
- Kippeffekt

Ergebnisse 45
- Durch die zentralperspektivische Vorlage ist eine Erkennbarkeit der Wege oft nur
anhand der Kronenausformung möglich
Reflexionsdaten:
DGM:
DOM:
+ gute Erkennbarkeit von Fahrwegen auch unter Schirm
+ exakte Abgrenzung der geschotterten Fahrbahn
- kaum Reflexionsunterschiede bei der Feinerschließung
- schlechte Objekterkennung an Stellen mit vielen last pulse Hochpunkten (Reflexionen
im unteren Kronenbereich) bei gleichzeitig geringer Durchdringungsrate auf den
Boden
+ kein Einfluss der Überschirmung
+ gute Objekterkennung, wenn baulich bedingte Höhenunterschiede zur Umgebung
vorhanden sind
+ gute Erkennbarkeit anhand von Wassergraben und Böschung
+ daher beste Ergebnisse am Hang
- schlechte Erkennbarkeit, wenn keine ausreichend eingetieften Fahrspuren vorhanden
sind
+ gute Erkennbarkeit, wenn die Erschließungslinien nicht überschirmt sind
+ kein Schattenwurf
+ im Gegensatz zum Orthophoto auf der ganzen Fläche "lotrechte Sicht" von oben;
damit bessere Erkennbarkeit im Randbereich der Orthophotos
- Abgrenzung der eigentlichen Fahrlinie zu ebenem Randstreifen schwer möglich
- Unter Schirm keine Objekterkennung
nDOM:
vergleichbare Vor- und Nachteile wie das DOM, zusätzlich aber
+ teilweise bessere Erkennbarkeit im nicht geschummerten nDOM, wenn der Kontrast
in den anderen geschummerten Modellen nicht ausreicht
- schlechtere Abgrenzung der eigentlichen Fahrlinie zu ebenem Randstreifen

Ergebnisse 46
4.2.1 Objekterkennbarkeit nach Altersklassen
Die Erkennbarkeit von Erschließungslinien auf der Fläche ist sehr
unterschiedlich. Erste Eindrücke lassen eine bessere Sichtbarkeit in jungen
Beständen und eine Abnahme mit zunehmendem Bestandesalter und damit
zunehmender Bestandeshöhe vermuten. Diese These soll hier untersucht
werden.
Die Abhängigkeit der Objekterkennbarkeit von den Altersklassen wurde für
die drei Wegekategorien getrennt untersucht.
Erkennbarkeit
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
Erkennbarkeit nach Altersklassen
Fahrwege
Sturm IA/IB II III IV V und
mehr
Altersklassen
Diagramm 1: Erkennbarkeit nach Altersklassen - Fahrwege
Orthophoto
DGM
DOM
nDOM
Reflexionsintensität
Bei den Fahrwegen dominiert ein sehr uneinheitliches Bild. Relativ gleich-
bleibend gute Ergebnisse über alle Altersklassen liefern erwartungsgemäß
DGM und Reflexionsdaten, die von der Altersstruktur des Bestandes
normalerweise nicht beeinflusst werden.
Bei den vegetationsbeeinflussten Datengrundlagen Orthophoto, DOM und
nDOM ist ein leichter Trend zu einer schlechteren Erkennbarkeit mit
zunehmendem Bestandesalter festzustellen. Der Einfluss ist aber relativ
gering. Mögliche Ursache für den geringen Einfluss könnte die Breite der
Erschließungslinie Fahrweg sein, durch welche die Auswirkungen der
angrenzenden Bestände auf die Erkennbarkeit weniger stark ins Gewicht
fallen.

Ergebnisse 47
Erkennbarkeit
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
Erkennbarkeit nach Altersklassen
Maschinenwege
Sturm IA/IB II III IV V und
Altersklassen
mehr
Diagramm 2: Erkennbarkeit nach Altersklassen - Maschinenwege
Orthophoto
DGM
DOM
nDOM
Reflexionsintensität
Deutlicher wird die Tendenz der Abnahme der Erkennbarkeit mit zu-
nehmendem Bestandesalter bei den Maschinenwegen. Eine relativ deutliche
Objekterkennung ist nur in der Klasse IA/IB festzustellen, in den älteren
Beständen nimmt die Sichtbarkeit dagegen rasch ab. Lediglich im DGM ist
erwartungsgemäß kein Zusammenhang zum Bestandesalter nachweisbar.
Erkennbarkeit
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
Erkennbarkeit nach Altersklassen
Rückegassen
Sturm IA/IB II III IV V und
Altersklassen
mehr
Diagramm 3: Erkennbarkeit nach Altersklassen – Rückegassen
Orthophoto
DGM
DOM
nDOM
Reflexionsintensität

Ergebnisse 48
Noch deutlicher ist die Verschlechterung der Objekterkennung mit
zunehmendem Bestandesalter bei den Rückegassen zu sehen. Der rasche
Abfall ist aber mit dem Bestandesalter und der damit allmählich
zunehmenden Bestandeshöhe alleine nicht zu erklären. Vermutlich dürfte
eher das sich über den Fahrlinien schließende Kronendach Ursache für die
plötzliche Verschlechterung sein.
Auffallend ist auch die geringe Erkennbarkeit von Fahrlinien auf
Sturmflächen ohne höhere Vegetation, wie sie sich auch schon in
abgeschwächter Form bei den Maschinenwegen angedeutet hatte. Ursache
könnte hier ein fehlender Kontrast zwischen Bestand und Feinerschließung
sein.
Die herausragende Stellung, die das DGM bei der Erkennung von Fahr- und
Maschinenwegen einnahm, ist bei den Rückegassen nicht mehr zu
erkennen. Reine Fahrspuren der Forstfahrzeuge im Gelände sind
anscheinend für eine Erkennbarkeit in Geländemodellen (mit dieser
Datenausgangslage) nicht ausreichend.
Hervorzuheben ist noch das sehr gute Abschneiden der Orthophotos in der
Altersklasse IA/IB.
Erkennbarkeit
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
Erkennbarkeit nach Altersklassen
Erschließung gesamt
Sturm IA/IB II III IV V und
mehr
Altersklasse
Diagramm 4: Erkennbarkeit nach Altersklassen - Erschließung gesamt
Orthophoto
DGM
DOM
nDOM
Reflexionsintensität

Ergebnisse 49
Der Zusammenhang zwischen Bestandsalter und Objekterkennbarkeit wird
in der Zusammenfassung aller Erschließungseinrichtungen nochmals
ersichtlich. Der Trend zur Abnahme ist dabei in den vegetationsabhängigen
Datensätzen am deutlichsten.
4.2.2 Objekterkennbarkeit nach Laub- und Nadelholzbeständen
Mit der getrennten Begutachtung von Laub- und Nadelholzbeständen sollte
untersucht werden, welchen Einfluss die Durchdringungsrate und
unterschiedliche Kronenausprägungen auf die Objekterkennung haben.
Erkennbarkeit
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
Erkennbarkeit in Laub- und Nadelholzbeständen
Erschließung gesamt
Ortho DGM DOM nDOM Reflexion
Modelle
Diagramm 5: Erkennbarkeit in Laub- und Nadelholzbeständen – gesamt
Laubholzbestände
Nadelholzbestände
Die Erkennbarkeit von Fahrlinien ist über alle Datensätze hinweg in
Laubholzbeständen etwas höher als in Nadelholzbeständen. Allerdings fällt
der Unterschied deutlich geringer aus, als erwartet. Bei einer Befliegung in
der laubfreien Zeit waren, bedingt durch die höhere Durchdringungsrate,
vor allem im DGM deutlich bessere Ergebnisse in den Laubholzbeständen
erwartet worden.
Auch in den von der Kronenausformung beeinflussten Datensätzen
Orthophoto, DOM und nDOM ist der Einfluss kaum feststellbar.
Der Zusammenhang Laub- zu Nadelholz scheint eine eher untergeordnete
Bedeutung aufzuweisen.
Auffällig ist die allgemein geringe Objekterkennung bei einem Wert um ± 1.
Aufschluss gibt die getrennte Betrachtung der einzelnen Wegekategorien:

Ergebnisse 50
Erkennbarkeit
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
Erkennbarkeit in Laub- und Nadelholzbeständen
Fahrwege
Orthophoto
DGM
DOM
Modelle
nDOM
Reflexion
Diagramm 6: Erkennbarkeit in Laub- und Nadelholzbeständen - Fahrwege
Laubholzbestände
Nadelholzbestände
Bei den Fahrwegen erreichen das Orthophoto, das DGM und die Daten der
Reflexionsintensität gute Werte in der Erkennbarkeit, DOM und nDOM fallen
dagegen etwas ab.
Erkennbarkeit
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
Orthophoto
Erkennbarkeit in Laub- und Nadelholzbeständen
Maschinenwege
DGM
DOM
Modelle
nDOM
Reflexion
Diagramm 7: Erkennbarkeit in Laub- und Nadelholzbeständen - Maschinenwege
Laubholzbestände
Nadelholzbestände

Ergebnisse 51
Bei den Maschinenwegen ist ein deutliches Absinken der Werte auf rund 0,5
zu erkennen, lediglich das DGM hebt sich mit einer höheren Erkennbarkeit
ab.
Erkennbarkeit
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
Erkennbarkeit in Laub- und Nadelholzbeständen
Rückegassen
Orthophoto
DGM
DOM
Modelle
nDOM
Reflexion
Diagramm 8: Erkennbarkeit in Laub- und Nadelholzbeständen - Rückegassen
Laubholzbestände
Nadelholzbestände
Bei den Rückegassen sinken die Werte nochmals leicht. Auffällig ist auch
hier wieder die mangelnde Eignung des DGM zur Erkennung von
Rückegassen.
Allen Kategorien ist gemeinsam, dass der Unterschied von Laub- und
Nadelholzbeständen keine wesentliche Rolle spielt. Ausschlaggebend für
eine hohe Erkennbarkeit könnte also weniger die Durchdringungsrate auf
den Waldboden, sondern vielmehr ein deutlicher Kontrast im Kronenverlauf
über Fahrlinien sein, wie er vor allem über den breiteren Fahrwegen
gegeben ist.
4.2.3 Objekterkennbarkeit nach Überschirmungsgrad
Auf die These, dass die Hauptursache für die Objekterkennung von
Erschließungslinien in den vegetationsabhängigen Datensätzen weniger das
Bestandesalter oder die Einteilung nach Laub- und Nadelholzbeständen,
sondern vielmehr der Grad der Überschirmung ist, soll hier näher
eingegangen werden.
Bei der Begutachtung der Objekterkennbarkeit wurde auch immer der Grad
der Überschirmung der jeweiligen Fahrlinie nach dem gleichen

Ergebnisse 52
Klassensystem eingeschätzt. So kann ein Zusammenhang zwischen dem
Schirm über dem Objekt und seiner Erkennbarkeit analysiert werden.
Erkennbarkeit
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
Erkennbarkeit und Überschirmung
Erschließung gesamt
IA/IB II III IV V und
mehr
Altersklasse
Diagramm 9: Erkennbarkeit und Überschirmung
Überschirmung
Orthophoto
DGM
DOM
nDOM
Reflexion
Diagramm 9 verdeutlicht den Zusammenhang von Überschirmung und
Objekterkennung. In den vegetationsabhängigen Datensätzen Orthophoto,
DOM und nDOM ist mit der Zunahme der Überschirmung eine deutliche
Abnahme der Erkennbarkeit verbunden. Der Wegeverlauf ist gut sichtbar,
solange die Fahrlinie aus der Luft einsehbar ist. Bei geschlossenem
Kronendach und mit Zunahme der Kronenrauhigkeit in älteren Beständen
wird die Erkennbarkeit stark erschwert.
Erwartungsgemäß kein Zusammenhang besteht im DGM. Schwankungen
der Verlaufslinie sind mit der Datengrundlage zu erklären.
Die leichte Abnahme der Erkennbarkeit in den Intensitätsbildern bei
stärkerer Überschirmung erklärt sich durch den Einfluss der last pulse
Hochpunkte, die Teil dieses Datensatzes sind. Bei einer stärkeren
Überschirmung werden verhältnismäßig viele der letzte Reflexionen im
unteren Kronenbereich reflektiert, bei einer gleichzeitig geringeren
Durchdringungsrate auf den Boden.
4.2.4 Eignung der verschiedenen Datensätze
Aus der Erhebung zur Objekterkennung lassen sich Rückschlüsse auf die
Eignung der verschiedenen Datensätze für eine Erkennbarkeit von
Fahrwegen in bewaldeten Gebieten ableiten.

Ergebnisse 53
Erkennbarkeit
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
Eignung der Datensätze
Fahrweg Maschinenweg Rückegasse
Wegeart
Diagramm 10: Eignung der verschiedenen Datensätze
Orthophoto
DGM
DOM
nDOM
Reflexion
Mit den vorhandenen Daten lassen sich Fahrwege mit
Fernerkundungsmethoden sehr gut erkennen. Vor allem auf Grundlage der
Reflexionsdaten ist die Groberschließung in wesentlichen Teilen sichtbar,
und Dank der Abbildung der reinen Fahrbahn auch sehr lagegenau zu
erfassen.
Die Geometrien der Fahrwege sind auch aus dem Geländemodell noch über
weite Strecken ableitbar und ebenfalls sehr lagegenau zu erfassen. In
Kombination dieser beiden Daten lässt sich das Wegenetz fast vollständig
digitalisieren.
Der ebenfalls noch gute Wert für die Orthophotos wird dadurch
eingeschränkt, dass der Wegeverlauf hier oftmals nur anhand der
Kronenausformung im Traufbereich erkennbar ist und eine lagegenaue
Erfassung dadurch erschwert wird.
Die Erkennbarkeit von Maschinenwegen ist bereits deutlich eingeschränkt.
Ein nicht unerheblicher Teil ist aber mit dem DGM noch zu erfassen.
Die Dokumentation von Rückegassen ist mit dieser Datenlage nur in
wenigen Fällen möglich und am ehesten noch über das Orthophoto und in
geringerem Umfang über das DOM und nDOM zu erkennen.
Über alle drei Wegekategorien hinweg spielen DOM und nDOM aber eine
eher untergeordnete Rolle.

Ergebnisse 54
4.3 ABWEICHUNGEN DER GEOMETRIE VON FOGIS UND
LASERSCAN
Für den systematischen Vergleich von Wegegeometrien aus FOGIS sowie
digitalisierten Wegen aus den Laserscandaten wurden insgesamt rund 65
km Fahrlinien digitalisiert.
digitalisierte Fahrwege: 54,594 km
digitalisierte Maschinenwege: 10,144 km
Fahrwege gesamt Distrikt I: 84,877 km
Die untenstehende Abbildung zeigt ein Beispiel mit deutlichen
Abweichungen von Fahrwegen aus FOGIS zu der erkennbaren Fahrlinie im
Laserscan-DGM.
DGM und FOGIS-Fahrwege mit digitalisiertem Fahrweg und Puffer
Abb. 20: Abweichung der Wegegeometrien
4.3.1 Fahrwege
FOGIS Laserscan (aus ArcGIS)
Mit den vorhandenen Daten aus der Laserscannerbefliegung ist eine
effiziente und lagegenaue Digitalisierung von Fahrwegen möglich. Mit einem
Maßstab von 1:500 gelingt es in den meisten Fällen, die genaue Wegmitte
abzugreifen. Allerdings ist dafür einige Übung notwendig. Durch diesen
großen Maßstab ist in den kontrastarmen Schummerungsdaten und den
Reflexionsintensitätsbildern der Verlauf der Wege schwer zu erkennen. Zur
Orientierung muss deshalb regelmäßig in einen kleineren Maßstab
gewechselt werden.
Der Fahrwegeverlauf im DGM ist oft vor allem durch Begleitbauten wie
Wassergraben und Böschung zu erkennen. Hier ist große Sorgfalt
notwendig, um die eigentliche Fahrbahn und nicht etwa die besser sichtbare
Böschung zu digitalisieren.

Ergebnisse 55
Die Digitalisierung der Fahrwege erfolgte, entsprechend den Ergebnissen
der Eignung verschiedener Datensätze in Diagramm 10 (Seite 53),
überwiegend mit den Daten der Reflexionsintensität und dem DGM, seltener
mit dem DOM.
Grundlage war eine Rasterzellgröße der Modelle von 0,5 m. Mit einem 1 m
Raster lassen sich die Fahrwege ebenfalls digitalisieren, allerdings eignet
sich die Auflösung der Daten dann nicht für einen Erfassungsmaßstab unter
1:1 000.
Durch Kombination dieser Datensätze lassen sich fast alle Fahrwege im
Distrikt 1 digitalisieren. Für den Vergleich mit den FOGIS-Fahrwegen
wurden aber nur Wege ausgewählt, die durchgehend mit hoher Genauigkeit
digitalisiert werden konnten. Dabei wurde darauf geachtet, sowohl
Fahrwege auf der Ebene, als auch am Hang aufzunehmen.
Abweichung:
0 – 3 m 66,3%
3 – 6 m 23,4%
6 – 9 m 7,3%
9 – 12 m 1,8%
12 – 15 m 0,5%
> 15 m 0,7%
größte Abweichung: 30 m
mittlere Abweichung: 2,98 m
Standardabweichung 2,58 m
Tabelle 10: Abweichung der FOGIS-Fahrwegegeometrien
Das Ergebnis zeigt eine Lagegenauigkeit von FOGIS auf rund 66% der
Weglänge im Bereich unter 3 m. Etwa 34% liegen aber außerhalb dieses
Rahmens. Immerhin noch über 7% der Fahrwege weisen eine Abweichung
von 6 – 9 m zu den Laserscandaten auf.
Die angegebene Lagegenauigkeit der FOGIS-Geometrien von ± 3 m wird bei
den Fahrwegen mit einer mittleren Abweichung von 2,98 m knapp
eingehalten.
Die unterschiedliche Ausprägung der Abweichungen sieht HAUSER in seiner
Diplomarbeit in zwei Ursachen begründet. Der größte Teil der Wege im
Untersuchungsgebiet wurde mit Hilfe von Orthophotos erfasst. Die
mangelnde Entzerrung der Orthophotos auf Basis des DHM führt in
geneigtem Gelände zu Lageverschiebungen der abgebildeten Objekte. Je
steiler das Gelände, desto stärker wirkt sich die Unschärfe des DHM aus.

Ergebnisse 56
Daneben verstärkt sich der Lagefehler in geneigtem Gelände in
Abhängigkeit vom Nadirpunkt 19 der Luftbildaufnahme. In einem mangelhaft
entzerrten Luftbild wird, bedingt durch die Zentralperspektive, die
Verzerrung zum Bildrand hin größer (HAUSER, 2002, 49ff).
Prozentuale Verteilung
75
70
65
60
55
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
Abweichungen der FOGIS-Fahrwege zu
digitalisierten Laserscan-Geometrien
0 - 3 m 3 - 6 m 6 - 9 m 9 - 12 m 12 - 15 m > 15 m
Abweichung in Meter
Diagramm 11: Abweichung der FOGIS-Fahrwegegeometrien
Das Diagramm veranschaulicht den hohen Anteil relativ lagegenau erfasster
Fahrwege in FOGIS.
4.3.2 Maschinenwege
Die Digitalisierung der Maschinenwege erfolgte überwiegend mit Hilfe des
DGM, teilweise war aber auch das DOM eine wichtige Hilfe. Maschinenwege
sind im DGM dann gut erkennbar, wenn die Geländeoberfläche baulich
verändert wurde. Deshalb können vor allem am Hang die Fahrlinien sehr
gut digitalisiert werden.
19 Fußpunkt des Lots vom Projektionszentrum auf das Gelände

Ergebnisse 57
Abweichung:
0 – 3 m 42.8%
3 – 6 m 29.7%
6 – 9 m 16.1%
9 – 12 m 4.8%
12 – 15 m 2.4%
15 – 18 m 2.3%
18 – 21 m 1.3%
21 – 24 m 0.2%
> 24 m 0.3%
größte Abweichung: > 30 m
mittlere Abweichung: 4,8 m
Standardabweichung: 4,24 m
Tabelle 11: Abweichung der FOGIS-Maschinenwegegeometrien
Erwartungsgemäß fällt die mittlere Abweichung der Maschinenwege in
FOGIS höher aus, als die der Fahrwege. Diagramm 12 verdeutlicht auch die
breitere Streuung der Werte. Die angegebene Lagegenauigkeit der FOGIS-
Geometrien von ± 3 m kann bei den Maschinenwegen nicht eingehalten
werden. Die mittlere Abweichung beträgt 4,8 m.
Die größte Abweichung ergibt sich aus einer fehlerhaften Einmündung eines
Maschinenwegs in einen Fahrweg.
Prozentuale Verteilung
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
Abweichungen der FOGIS-Maschinenwege zu
digitalisierten Laserscan-Geometrien
0 - 3 m 3 - 6 m 6 - 9 m 9 - 12 m 12 - 15 m 15 - 18
m
Abweichung in Meter
18 - 21
m
Diagramm 12: Abweichung der FOGIS-Maschinenwegegeometrien
21 - 24
m
> 24 m

Ergebnisse 58
In diesen Vergleich nicht eingerechnet wurden Maschinenwege, die in
FOGIS deutlich zu lang oder zu kurz wiedergegeben sind oder offensichtlich
systematisch falsch digitalisiert wurden. Ursache hierfür dürfte in den
meisten Fällen eine Fehlinterpretation von Orthophotos bei der Erstellung
der FOGIS-Geometrien sein. Diese Unstimmigkeiten in FOGIS könnten mit
den Laserscandaten ebenfalls bereinigt werden.
4.4 ZEIT UND KOSTEN
In diesem Kapitel soll der Zeitbedarf und die Kosten für die Aufbereitung der
Laserscanner-Punktdaten, der GPS-Messung von Rückegassen und der
Digitalisierung von Wegegeometrien aus Laserscandaten hergeleitet
werden. Die Werte beziehen sich auf die vorliegenden Datengrundlagen und
die Bedingungen im Untersuchungsgebiet. Sie können deshalb von anderen
Erhebungen abweichen.
4.4.1 Aufbereitung der Laserscanner-Punktdaten
Sehr zeitintensiv war die Aufbereitung der Punktdaten. In die Kalkulation
eingerechnet wurden alle Arbeitsschritte, die im Rahmen dieser Arbeit
durchgeführt wurden. Nicht enthalten ist die interaktive Nachbearbeitung
der prozessierten last pulse Bodenpunkte mit der Software SCOP++ durch
STRAUB. Für diesen Arbeitsschritt lagen keine Bearbeitungszeiten vor.
Kostenübersicht:
Geodaten: Preis je km 2
(zzgl. MwSt)
prozessierte Rohdaten (first pulse) 15 €*
prozessierte Rohdaten (last pulse) 15 €*
alternativ:
transformierte Rohdaten (last pulse) 18 €*
bereinigte Rohdaten (last pulse) 60 €*
DGM (Gitterweite 1 m) 60 €*
Reflexionsintensitätsdaten bisher nicht im
Verkauf des LV-BW.
Software:
ArcGIS 9/ArcInfo Concurrent/1 Platz 27000 €
Wartungskosten ab dem Folgejahr 45000 €
Pathfinder Office
GIS Systemkosten pro Tag 50 € / Tag**
Personalkosten: 45 € / Stunde**
*Mindestentgelt 100 €
(Quelle LANDESVERMESSUNGSAMT BADEN-WÜRTTEMBERG 2005)
**(Quelle: HOMBURGER 2004, 62)
Tabelle 12: Kosten für die Datenaufbereitung

Ergebnisse 59
Die Höhe der Kosten für Anschaffung und Wartung der Software sowie
Hardware kann sinnvoll nur über einen Tagessatz umgelegt werden. Die
Geodaten können ebenfalls für verschiedene Anwendungen zum Einsatz
kommen.
Zeitbedarf:
Arbeitsschritte Zeit
Transformation 40 min*
Einlesen in Datenbank 30 min*
Modellerstellung 60 min
*je Datei first pulse Hochpunkte, first pulse Tiefpunkte, last pulse Bodenpunkte
(Rechnerarbeitszeit länger, Zeitreduzierung durch parallele Arbeit an 2 PCs.
Arbeitsablauf gesamt DGM für 49 Kacheln 58 Std.
Arbeitsablauf gesamt DOM für 49 Kacheln 115 Std.
Personalkosten: 45 € / Stunde
Arbeitsablauf gesamt DGM für 49 Kacheln 2610 €
Arbeitsablauf gesamt DOM für 49 Kacheln 5175 €
Tabelle 13: Zeitbedarf für die Datenaufbereitung
Die Kosten für die Aufbereitung der Punktdaten sind deshalb so hoch, weil
der Arbeitsablauf sehr zeitintensiv ist. Sofern keine Analysen auf Basis der
Punktinformationen durchgeführt werden sollen, kann der Erwerb des fertig
generierten DGM mit Rasterweite 1 m sinnvoll sein. Allerdings hält das
Landesvermessungsamt ein DOM nur mit einer Gitterweite von 10 m vor.
4.4.2 Digitalisieren von Wegen auf Basis der Laserscandaten
Einen vergleichsweise geringen Zeitbedarf benötigt die Digitalisierung von
Fahrwegen aus dem DGM und den Reflexionsintensitätsdaten. Vor allem
durch die Intensitätsdaten ist ein rascher Arbeitsfortschritt möglich.
Zeitbedarf
Fahrwege digitalisieren
Zeitbedarf je km 9 min / km
Zeitbedarf je km 2 * 40 min / km 2
Maschinenwege
Zeitbedarf je km 12 min / km
* bei einer mittleren Erschließungsdichte von 50 lfm/ha
Tabelle 14: Zeitbedarf Digitalisierung von Fahrlinien
Maschinenwege sind in den Intensitätsdaten selten zu sehen. Sie wurden
überwiegend mit dem DGM digitalisiert. Dies erklärt den längeren Zeitbedarf
für die Digitalisierung dieser Wegekategorie.

Ergebnisse 60
Die Zeiten beziehen sich nur auf den Digitalisierungsvorgang. Zeiten für das
Auffinden geeigneter Wege und einen Abgleich mit den Linien aus FOGIS
sind nicht berücksichtigt. Vor allem bei den Maschinenwegen verlängert sich
die Bearbeitungszeit dadurch deutlich.
4.4.3 GPS-Aufnahmen der Feinerschließung
Für die Untersuchung der Objekterkennbarkeit unter verschiedenen
Bestandessituationen wurden zur Kontrolle Feinerschließungslinien mit GPS
aufgenommen. Da diese Daten nur dem visuellen Abgleich dienten, war die
Anforderung an die Lagegenauigkeit von untergeordneter Bedeutung.
Die Feinerschließungsrichtlinie von Baden-Württemberg nennt als Methode
zur Dokumentation von Erschließungslinien die Möglichkeit der
satellitengestützten Datenerfassung mit GPS.
Für einen aussagekräftigen Vergleich des Zeitbedarfs von GPS-Aufnahme
einerseits und Digitalisierung aus Laserscandaten andererseits wurden
deshalb auch genaue GPS-Aufnahmen der Feinerschließung durchgeführt.
Dabei wurden folgende Geräteeinstellungen vorgenommen:
• wenigstens 3 Satelliten
• PDOP maximal 8
• Elevationsmaske von 15°
• 126 Aufnahmen bei statischem Messverfahren
Es wurden GPS-Messpunkte am Anfang und Ende der Feinerschließung,
sowie bei Richtungsänderungen des Gassenverlaufs aufgenommen und am
PC zu Polylinien verarbeitet.
Zeitbedarf
Arbeitsschritte:
Aufbereitung von Hintergrundimages für ArcPad
GPS-Aufnahme im Gelände
Nachbearbeitung am PC
Leistung:
Leistung je Stunde 350 m / Stunde
Leistung je Hektar* 1,4 ha / Stunde
* bei einem mittleren Rückegassenabstand von 40 m
Tabelle 15: Zeitbedarf GPS-Aufnahme
Der Zeitbedarf für die Erfassung von Feinerschließungssystemen mit GPS
kann je nach Aufnahmesituation deutlich variieren. Wichtigstes Kriterium
hierbei ist neben den Systemeinstellungen, die Erkennbarkeit des
Gassenverlaufs im Gelände. In den hier aufgenommenen Beständen war der

Ergebnisse 61
Verlauf teilweise äußerst schwer nachvollziehbar. In einigen Fällen musste
die GPS-Messung abgebrochen werden, weil durch fehlende Markierungen
und Sukzession der Verlauf der Feinerschließung nicht rekonstruiert werden
konnte.

Diskussion und Ausblick 62
5 DISKUSSION UND AUSBLICK
5.1 DISKUSSION
5.1.1 Vergleich der Lageabweichungen der FOGIS-Daten
HAUSER untersuchte in seiner Arbeit die Lagedifferenzen von FOGIS-
Fahrwegen und GPS-Messungen im gleichen Untersuchungsgebiet. Zur
Bestimmung der Lageabweichung wurde jeweils der lotrechte Abstand
zwischen statisch aufgenommenen GPS-Positionen der Fahrwegmitte und
den entsprechenden FOGIS-Wegeachsen berechnet (HAUSER 2002, 45). Pro
Messpunkt wurden 30 Aufnahmen (Systemeinstellungen: PDOP maximal 8,
mindestens 4 Satelliten, Elevationsmaske 15°) durchgeführt.
Aufnahme mittlere Abweichung Standardabweichung
HAUSER 225 Messpunkte 3,82 m 3,00 m
HAILER 29,017 km 2,98 m 2,58 m
Tabelle 16: Vergleich der mittleren Abweichung der Fahrwege
Die mittlere Abweichung und die Streuung der GPS-Messungen bei Hauser
sind deutlich höher, als die Ergebnisse in dieser Arbeit. Dies könnte
folgende Gründe haben:
• Der Lagefehler bei GPS-Messungen unter Bestandesschirm,
verursacht durch mangelnde Satellitenverfügbarkeit oder ungünstige
Satellitengeometrie.
• HAUSER nimmt einzelne Punkte auf. In dieser Arbeit wurde die
gesamte Fahrstrecke digitalisiert. Die Lageabweichungen wurden mit
der entsprechenden Weglänge gewichtet.
• Die Abstände bei HAUSER wurden in 1 m – Schritten klassifiziert, in
dieser Arbeit wurden Puffer mit je 3 m gebildet.
5.1.2 Eignung der Laserscandaten
Die Untersuchung der Objekterkennbarkeit hat gezeigt, dass eine flächige
Aufnahme des Erschließungssystems mit dieser Datengrundlage nicht zu
bewerkstelligen ist. Das Verfahren zur Objekterkennung, welches in dieser
Arbeit angewendet wurde, beruht lediglich auf einer visuellen Begutachtung.
Es können aber dennoch klare Tendenzen abgeleitet werden.

Diskussion und Ausblick 63
Die Ergebnisse lassen sich wie folgt zusammenfassen:
• Fahrwege lassen sich in der Kombination von Reflexions-
intensitätsdaten und DGM, teilweise auch unter Verwendung des DOM
nahezu vollständig aus den vorliegenden Laserscandaten
digitalisieren.
• Maschinenwege können mit dem DGM in knapp der Hälfte der Fälle
digitalisiert werden (siehe Diagramm 10, Seite 53).
• Maschinenwege und Rückegassen die frei von Überschirmung sind,
können mit Hilfe des DOM digitalisiert werden. Dies ist in der Regel in
jungen Beständen der Altersklasse IA und IB der Fall. Reine
Fahrspuren sind mit dieser Datengrundlage im DGM nicht zu
erkennen.
5.1.3 Vergleich von GPS-Aufnahme und Digitalisierung mit
Laserscandaten
Der mit Abstand zeitintensivste und damit teuerste Arbeitsschritt ist die
Datenaufbereitung von den prozessierten Rohdaten bis zu den generierten
Modellen. Der eigentliche Vorgang der Digitalisierung von Wegegeometrien
nimmt dagegen vergleichsweise wenig Zeit in Anspruch.
Bisher stand für die Aufnahme von Feinerschließungslinien mit einer
Lagegenauigkeit im Meterbereich nur die konventionelle Erfassung im
Gelände mit Fluchtstab, Maßband und Kompass oder aber eine Aufnahme
mit GPS-Systemen zur Verfügung.
Für einen Leistungsvergleich der Digitalisierung von erkennbaren Fein-
erschließungslinien aus Laserscandaten einerseits und Erfassung mit GPS-
Systemen andererseits, wird der benötigte Zeitbedarf in Tabelle 17
gegenübergestellt.
GPS-Aufnahme
HOMBURGER***
GPS-Aufnahme
HAILER
Digitalisierung aus
Laserscandaten
Leistung je
Stunde
Zeitbedarf je
km
Zeitbedarf je
Hektar*
Zeitbedarf für
Distrikt I**
485 lfm/h 123 min / km 31 min / ha 830 h
350 lfm / h 171 min / km 43 min / ha 1152 h
5000 lfm / h 12 min /km 3 min / ha (80 h)
* bei 40 m mittlerer Rückegassenabstand
** Gesamtfläche 1607 ha
***30 Aufnahmeintervalle pro Messpunkt , inklusive Rüstzeit und Nachbearbeitung am PC
bei gut nachvollziehbarer Markierung der Rückegassen
(Quelle: HOMBURGER 2004, 61)
Tabelle 17: Vergleich der Aufnahmeverfahren von Feinerschließungslinien

Diskussion und Ausblick 64
Der Zeitbedarf für die Digitalisierung aus Laserscandaten bezieht sich auf
die reine Digitalisierungszeit, bezogen auf Maschinenwege. Ein DGM mit
einer Rasterweite 1 m (oder geringer) muss also vorliegen.
Der Zeitbedarf für die Erfassung des gesamten Distrikt I wurde bei den
Laserscandaten in Klammern gesetzt, da mit dieser Datengrundlage die
Feinerschließung nur teilweise zu erfassen ist. Die Rubrik verdeutlicht aber
den immensen Zeitbedarf, den die Erfassung mit GPS benötigt und
unterstreicht dadurch die Notwendigkeit alternativer Aufnahmemethoden,
falls eine dauerhafte Dokumentation der Feinerschließung verwirklicht
werden soll.
Neben dem Ablaufen der Rückegassen sind noch weitere Varianten der GPS-
Aufnahme mit verschiedenen Vor- und Nachteilen denkbar:
• Abfahren der Feinerschließung mit einem geländetauglichen Fahrzeug
- Der Zeitaufwand für eine Erhebung genauer Daten ist ebenso
groß, wie bei einer GPS-Messung zu Fuß.
• GPS-Empfänger auf Forstmaschinen während der Holzernte
+ Datenerhebung "nebenher"
- Einarbeitung der Fahrer
- Keine zusammenhängenden Daten
- verschiedene Systeme und Aufnahmebedingungen
- Die GPS-Aufnahme muss über Jahre hinweg durchgehalten
werden, bis sämtliche Feinerschließungslinien befahren
wurden.
- Aufgenommen wird die Fahrlinie der Forstmaschine, nicht
unbedingt die tatsächliche Lage der Feinerschließung.
Allen drei GPS-Verfahren gemeinsam ist der Nachteil einer größeren
Lageabweichung von GPS-Messungen unter einem Bestandesschirm. Bei
Messungen an Trigonometrischen Punkten unter Schirm stellte KETTEMANN
einen mittleren Lagefehler des Trimble Pathfinder Pro XL von 2,4 m fest
(KETTEMANN 1995, 1202). Bei Messungen von WAGELAAR lagen 77% der
Positionen mit dem Pathfinder Pro XR in einem Umkreis von 2 m um die
überschirmten Trigonometrischen Punkte (WAGELAAR 2001, 511).

Diskussion und Ausblick 65
Demgegenüber ergeben sich bei der Datenerhebung mit Laserscandaten
folgende Vor- und Nachteile:
+ geringer Zeitaufwand für die Digitalisierung
+ hohe Lagegenauigkeit der Geometrie
+ kein Schattenwurf, kein Schirm
- Daten statisch (Datenlage vom Tag der Befliegung)
- Kosten für die Daten
- entsprechende Hardware für die Verarbeitung großer
Datenmengen
- Ortskenntnis ist notwendig
5.1.4 Ableitung eines effizienten Verfahrens
Fahrwege
Mit dem DGM und den Daten der Reflexionsintensität lassen sich die
vorhandenen forstlichen Geometrien der Fahrwege spürbar verbessern. Die
Digitalisierung eines Großteils der Fahrwege ist möglich.
Neben der Verbesserung der Lagegenauigkeit kann der Datenbestand auch
effizient aktualisiert werden.
Ob der Nutzen den Aufwand rechtfertigt, hängt von der weiteren
Verwendung der Daten ab. Derzeit werden digitale Wegegeometrien
bewaldeter Gebiete in drei unabhängigen Datenbeständen vorgehalten:
• im Datenbestand der Vermessungsverwaltung (ATKIS)
• im Datenbestand der Forstverwaltung (FOGIS)
• in GEODAT (bundeseinheitlicher Datenstandard für die
Fahrzeugnavigation (GPS-Routing) im Wald zur Optimierung der
Holzlogistik - Datensatz mit hoher Anforderung an die navigations-
relevante Waldwegeattributierung bei geringen Anforderungen an die
Lagegenauigkeit.)
Die Neuaufnahme der forstlichen Fahrwege-Geometrien ist nur sinnvoll,
wenn die aktualisierten Daten Eingang in die anderen Datenbestände
finden. Die Forstdirektion am Regierungspräsidium Freiburg lässt derzeit
ebenfalls Laserscandaten auf ihre Eignung zur Erzeugung neuer Fahrwege-
Geometrien erproben. Über Ergebnisse ist noch nichts bekannt. Bei einem
positiven Verlauf der Tests ist eine landesweite Ablösung der bisherigen
FOGIS-Geometrien im Wald vorgesehen. Eine Übernahme der neuen
Geometrien durch die Vermessungsverwaltung ist dabei angedacht
(SCHLÜTER 2005).

Diskussion und Ausblick 66
Maschinenwege
Mit dem DGM lassen sich die vorhandenen Geometrien der Maschinenwege
deutlich verbessern. Die mittlere Abweichung der Lagegenauigkeit
entspricht mit 4,8 m bei weitem nicht der Forderung nach einer
Dokumentation der Feinerschließung im Meterbereich. Maschinenwege sind
in der Regel planiert oder extensiv befestigt. Zugewachsene Maschinenwege
können aber dennoch oftmals im Gelände nicht wieder aufgefunden werden,
wie Begehungen im Rahmen dieser Arbeit gezeigt haben. Eine
Rekonstruierung der Fahrlinien nach einem Sturmschadensereignis auf
Grund dieser Datenlage hätte eine nicht unerhebliche Mehrbefahrung der
Waldfläche zur Folge.
Eine vollständige Dokumentation der Feinerschließung mit hoher
Lagegenauigkeit muss deshalb auch eine Neuaufnahme der Maschinenwege
umfassen.
Rückegassen:
Für die Visualisierung von Rückegassen und im DGM nicht identifizierbarer
Maschinenwege wurde die Überschirmung als wichtigster Parameter der
Erkennbarkeit festgestellt. Eine Erfassung ist deshalb vor allem in jungen
Beständen der Altersklassen IA und IB möglich. Diese Bestände sollten also
gezielt selektiert und die Feinerschließung mit Hilfe des DOM digital erfasst
werden.
Weiteres Vorgehen
Mit der Erfassung der Fahrwege, aller erkennbarer Maschinenwege und aller
Rückegassen in jungen Beständen wäre nur ein Teil der Erschließungs-
einrichtung dokumentiert.
Ein weiteres Vorgehen könnte darin bestehen, künftig in regelmäßigen
Abständen Feinerschließungslinien neuer Jungbestandsflächen zu
digitalisieren.
Ein methodisches Problem hierbei ist, dass Laserscandaten statisch sind,
das heißt sie geben den Zustand der Objektoberflächen am Tag der
Befliegung wieder. Eine Aktualisierung der Daten durch das
Landesvermessungsamt ist nicht vorgesehen.
Allerdings ist beabsichtigt, in Zukunft digitale Orthophotos auf Basis der
neuen Geländehöhen aus Laserscandaten zu entzerren (SCHLEYER 2002,
217). Damit ständen im 5-Jahresrhythmus aktuelle, lagegenaue Daten der
Vegetationsoberfläche zur Verfügung. Diagramm 10 (Seite 53) zeigt die

Diskussion und Ausblick 67
prinzipiell gute Eignung der Orthophotos für die Erkennung von Rücke-
gassen im Vergleich zu den anderen Datensätzen.
In einer naturnahen Waldbewirtschaftung sollen die klassischen Alters-
klassenwälder durch mehrschichtige, dauerbestockte Bestände mit
Naturverjüngung abgelöst werden. Dennoch werden auch in Zukunft immer
Jungbestände vorhanden sein. Allein der Orkan Lothar hat rund 40 000
Hektar Kulturflächen hinterlassen, die derzeit in die entsprechenden
Altersklassen hineinwachsen (LANDESFORSTVERWALTUNG BADEN-
WÜRTTEMBERG 2005).
Um einen gleichbleibenden Standard der Datenerhebung zu gewährleisten,
muss die Digitalisierung an zentraler Stelle erfolgen. Vorstellbar wäre ein
Meldesystem durch die Revierleiter im Rahmen der Forsteinrichtung. Darin
würden aktuell geeignete Bestände mit einer nicht überschirmten
planmäßigen Feinerschließung aufgelistet. Die Meldung müsste weiterhin
eine skizzenhafte Karte der Feinerschließung beinhalten, um eine
Identifizierung beim Digitalisieren zu erleichtern.
Verfahren zur Digitalisierung der Erschließungseinrichtung
auf Basis von Laserscandaten
1. Phase:
Digitalisierung der Fahrwege
Digitalisierung aller erkennbaren Maschinenwege
gezielte Untersuchung von IA/IB-Altersklassenbestände auf
Erkennbarkeit der Feinerschließung
2. Phase:
Meldeverfahren durch Revierleiter im Rahmen der
Forsteinrichtung
Digitalisierung anhand aktueller, auf Basis des DGM entzerrter
Orthophotos
Tabelle 18: Verfahren zur Digitalisierung der Erschließungseinrichtung
Das Landesvermessungsamt hält kein DOM mit Raster 1 m vor. Soll die
zeitintensive Aufbereitung von Laserscan-Punktdaten vermieden werden, ist
es auch möglich, auf das DOM zu verzichten und das Erschließungssystem
nur mit den Daten aus der Reflexionsintensität, dem DGM des
Landsvermessungsamts und mit digitalen Orthophotos zu erfassen.

Diskussion und Ausblick 68
5.2 AUSBLICK
Datengrundlage dieser Arbeit waren Laserscandaten aus der Befliegung
durch das Landesvermessungsamt. Damit wurde ein landesweit zur
Verfügung stehender Datensatz auf seine Eignung zur Erfassung von
Fahrlinien in bewaldeten Gebieten untersucht. Die Hochschule Rottenburg
hat inzwischen eine eigene Befliegung des Waldgebiets Rammert mit
Laserscannersystemen durchführen lassen. Dabei wurde die Erdoberfläche
mit einem deutlich geringeren mittleren Punktabstand vermessen. Eine
Untersuchung dieser Daten steht noch aus. Von Interesse wäre vor allem
die Frage, ob mit dieser Datenlage in einem DGM auch die gering
eingetieften Fahrspuren der Rückegassen zu erkennen sind.
Solche hochgenauen Daten stehen landesweit nicht zur Verfügung. Es gibt
aber einige Untersuchungen, die sich mit der Nutzungsmöglichkeit von
Laserscandaten mit einer mittleren Punktdichte von wenigen Dezimetern für
Forstinventuren befassen. Bei positiven Ergebnissen ist in Zukunft eine
Forstinventur mit Fernerkundungsmethoden auf Basis von Laserscandaten
denkbar. Die dafür notwendige Datenerhebung könnte auch in der
Digitalisierung von Feinerschließungslinien Verwendung finden.

Zusammenfassung 69
6 ZUSAMMENFASSUNG
In dieser Arbeit wurde die Eignung der flugzeuggetragenen
Laserscannermessung zur Erfassung der forstlichen Erschließungs-
einrichtung untersucht. Die Daten für diese Untersuchung stammen aus der
landesweiten Befliegung von Baden-Württemberg mit Laserscanner-
systemen, welche das Landesvermessungsamt für die Erstellung des neuen
DGM in Auftrag gegeben hat.
Für die Analyse mit einem Geoinformationssystem wurden die Punktdaten in
das Landesbezugssystem nach Gauß-Krüger transformiert und in einer
Datenbank gespeichert.
Aus den Punktdaten wurden digitale Gelände- und Oberflächenmodelle mit
einer Rasterweite von 0,5 m und 1 m generiert.
Verschiedene Verfahren zur Ableitung von Wegegeometrien haben gezeigt,
dass es auf Grund der Strukturvielfalt und Rauhigkeit der
Vegetationsoberfläche von Waldgebieten nicht möglich ist, großflächig über
verschiedene Bestände hinweg automatisiert Fahrlinien zu isolieren.
Vergleiche der Lagegenauigkeit von FOGIS-Wegegeometrien und
digitalisierten Laserscan-Wegen ergaben eine mittlere Abweichung der
Fahrwege von 2,98 m und der Maschinenwege von 4,80 m. Damit erfüllen
die Maschinenwege in FOGIS die Anforderung an eine Dokumentation der
Feinerschließung mit einer Lagegenauigkeit im Meterbereich nicht.
Um die Eignung der Laserscandaten als Digitalisierungsgrundlage für die
Erschließungseinrichtung zu bewerten, wurde die Erkennbarkeit von
Fahrlinien unter verschiedenen Bestandessituationen untersucht.
Dabei wurde festgestellt, dass die Fahrwege in der Kombination von DGM,
DOM und Daten der Reflexionsintensität fast vollständig zu erfassen sind.
Besonders hervorzuheben ist hier die Eignung der
Reflexionsintensitätsdaten.
Im Geländemodell sind noch knapp die Hälfte der Maschinenwege zu
erkennen. Reine Fahrspuren der Rückegassen können nur selten
ausgemacht werden.
Wichtigster Parameter für die Erkennbarkeit der Feinerschließung ist die
Überschirmung. Da das neue DGM aus Laserscan-Messungen in Zukunft die
Höhenwerte für die Entzerrung digitaler Orthophotos liefert, wird es möglich

Zusammenfassung 70
sein, mit diesen Orthophotos sehr lagegenau Feinerschließungslinien junger
Bestände zu erfassen.
Durch den im Vergleich zu GPS-Aufnahmen geringen Zeitbedarf und die
höhere Genauigkeit, bietet sich die Digitalisierung der Erschließung auf
Basis von Laserscandaten und digitalen Orthophotos als effizientes
Verfahren an.

Abstract 71
7 ABSTRACT
7.1 DEUTSCHE VERSION
Eine nachhaltige Waldbewirtschaftung verpflichtet zu einer bodenökologisch
verträglichen Erschließung der Waldfläche auf permanenten Fahrlinien.
Die mangelhafte Rekonstruierbarkeit der Feinerschließung nach
großflächigen Sturmwürfen, aber auch die konventionelle forstliche Praxis
haben gezeigt, dass eine dauerhafte Dokumentation des Erschließungs-
systems unerlässlich ist.
Mit den Daten aus der flugzeuggetragenen Laserscannermessung steht
inzwischen für Baden-Württemberg eine hochgenaue Vermessung der
Gelände- und Vegetationsoberfläche zur Verfügung.
In dieser Arbeit wird die Eignung der Laserscandaten für eine Erfassung
forstlicher Wegegeometrien exemplarisch in dem Untersuchungsgebiet
Rammert erprobt.
Dazu werden die Daten für eine großflächige Analyse in Datenbanken
aufbereitet und digitale Gelände- und Oberflächenmodelle des Gebiets
generiert.
Es werden Fragen der Objekterkennbarkeit unter verschiedenen
Bestandessituationen (Alter, Laub- und Nadelholzbestände, Überschirmung)
untersucht, Fahr- und Maschinenwege auf Basis der Laserscandaten
digitalisiert und ein Vergleich der Lagegenauigkeit mit vorhandenen
forstlichen, digitalen Geodaten durchgeführt.
7.2 ENGLISH VERSION
Sustainable forestry obliges to a soil conversational opening of the forest
area on permanent driving lines.
The insufficient reconstructability of dense access network after large
dimensioned storm damages and also the conventional practical forestry
work have underlined the necessity of a lasting documentation of the
roading system.
A highly exact survey of the terrain and the vegetation surface in Baden-
Württemberg is now available by using the method of airborne laser
scanning. This method has delivered valuable data.
In this scientific work the suitability of laser scanning data for geometric
recording of the driving lines in forests are tested. The exemplary
examination has taken place in the survey area Rammert.
For that, data are processed in data banks for a large dimensioned analysis
and digital tarrain and surface models are generated.

Abstract 72
Questions concerning the visibility of these objects under different
conditions (age, stock of deciduous trees and conifers, state of covering
from above) are examined, accessible lanes for driving and also for
machines will be digitalized on the basis of laser scanning data and a
comparison of the exactness of position with already existing digital geodata
will be carried out.

Literaturverzeichnis 73
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hydrologischer Parameter für den Hochwasserschutz. Diplomarbeit
Rottenburg.
TOPOSYS (2005): Airborne Laserscanning. Online im Internet:
http://www.toposys.de [Stand: Oktober 2005].

Literaturverzeichnis 75
TOPSCAN (2005): Prinzip der Laserscannermessung. Online im Internet:
URL: http://www.topscan.de/luft/prinzip.html [Stand: Oktober 2005].
WAGELAAR, R. (2001): GPS-gestützte Feinerschließungsplanung auf
"Lothar"-Kalamitätsflächen. In: Allgemeine Forstzeitschrift, 56, 509-
512.
WEVER, C (1999): Laserscannermessungen – ein Verfahren setzt sich
durch. In: GIS - Geoinformationssysteme, 12 (2), 12-17.
WÜTERICH, W. (1992): Die Feinerschließung von Waldbeständen – Planung,
Anlage und Benützung. Berichte der Eidgenössischen
Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft, Nr. 332, Teufen,
Kommissionsverlag F. Flück-Wirth.

Abbildungs-, Diagramm- und Tabellenverzeichnis 76
9 ABBILDUNGSVERZEICHNIS
Abb. 1: Prinzip der flugzeuggetragenen Laserscannermessung....................... 12
Abb. 2: Schema einer Mehrfachreflexion ..................................................... 13
Abb. 3: Durchdringung der Vegetation ........................................................ 14
Abb. 4: Übersicht des Untersuchungsgebiets ............................................... 15
Abb. 5: Zentralperspektivische Objektverschiebung und Parallelprojektion ...... 19
Abb. 6: Ablaufschema Transformation ........................................................ 26
Abb. 7: Ablaufschema Datenbank............................................................... 28
Abb. 8: DGM als TIN und als GRID (hillshade) Abteilung 44 ........................... 30
Abb. 9: DOM als TIN und als GRID (hillshade) Abteilung 44 ........................... 30
Abb. 10: DOM, DGM und nDOM in 3D-Ansicht ............................................... 31
Abb. 11: Ablaufschema Erzeugung von DGM, DOM und nDOM .................... 31
Abb. 12: Ausschnitt aus den Reflexionsintensitätsdaten .................................. 34
Abb. 13: Ablaufschema Georeferenzierung und.............................................. 34
Abb. 14: Pufferung an Wegkreuzungen ......................................................... 40
Abb. 15: Ablaufschema Verschneidung von ................................................... 40
Abb. 16: Klassifizierte Fahrlinien im nDOM .................................................... 41
Abb. 17: Differenzmodell und lokale Hochpunkte ........................................... 42
Abb. 18: mittlere Punktdichte ...................................................................... 43
Abb. 19: Vergleich der Objekterkennbarkeit .................................................. 44
Abb. 20: Abweichung der Wegegeometrien ................................................... 54
10 DIAGRAMMVERZEICHNIS
Diagramm 1: Erkennbarkeit nach Altersklassen - Fahrwege ............................ 46
Diagramm 2: Erkennbarkeit nach Altersklassen - Maschinenwege.................... 47
Diagramm 3: Erkennbarkeit nach Altersklassen – Rückegassen ....................... 47
Diagramm 4: Erkennbarkeit nach Altersklassen - Erschließung gesamt............. 48
Diagramm 5: Erkennbarkeit in Laub- und Nadelholzbeständen – gesamt .......... 49
Diagramm 6: Erkennbarkeit in Laub- und Nadelholzbeständen - Fahrwege ....... 50
Diagramm 7: Erkennbarkeit in Laub- und Nadelholzbeständen - Maschinenwege50
Diagramm 8: Erkennbarkeit in Laub- und Nadelholzbeständen - Rückegassen... 51
Diagramm 9: Erkennbarkeit und Überschirmung ........................................... 52
Diagramm 10: Eignung der verschiedenen Datensätze..................................... 53
Diagramm 11: Abweichung der FOGIS-Fahrwegegeometrien ............................ 56
Diagramm 12: Abweichung der FOGIS-Maschinenwegegeometrien .................... 57

Abbildungs-, Diagramm- und Tabellenverzeichnis 77
11 TABELLENVERZEICHNIS
Tabelle 1: Systemparameter bei der Befliegung für das DGM .......................... 17
Tabelle 2: Unterteilung in 4 Punkt-Kategorien ............................................... 22
Tabelle 3: Punkteverteilung der Laserscandaten im Untersuchungsgebiet ......... 22
Tabelle 4: 7 Parameter der Pathfinder Transformation ................................... 26
Tabelle 5: Abweichungen der Transformation mit Pathfinder Office zu 3DIM ..... 27
Tabelle 6: Einteilung der BHE nach Laub- und Nadelholz ................................ 37
Tabelle 7: Einteilung der BHE nach Bestandesalter ........................................ 37
Tabelle 8: Einteilung der Objekterkennbarkeit in Klassen................................ 38
Tabelle 9: Übersicht der begutachteten Bestandesflächen............................... 43
Tabelle 10: Abweichung der FOGIS-Fahrwegegeometrien................................. 55
Tabelle 11: Abweichung der FOGIS-Maschinenwegegeometrien ........................ 57
Tabelle 12: Kosten für die Datenaufbereitung ................................................. 58
Tabelle 13: Zeitbedarf für die Datenaufbereitung ............................................ 59
Tabelle 14: Zeitbedarf Digitalisierung von Fahrlinien........................................ 59
Tabelle 15: Zeitbedarf GPS-Aufnahme ........................................................... 60
Tabelle 16: Vergleich der mittleren Abweichung der Fahrwege .......................... 62
Tabelle 17: Vergleich der Aufnahmeverfahren von Feinerschließungslinien ......... 63
Tabelle 18: Verfahren zur Digitalisierung der Erschließungseinrichtung .............. 67

Abkürzungen 78
12 ABKÜRZUNGEN
ASCII American Standard Code for Information Interchange
ATKIS Amtliches Topographisch-Kartographisches Informationssystem
DGM Digitales Geländemodell
dGPS Differential Global Positioning System und
DHM Digitales Höhenmodell
DOM Digitales Oberflächenmodell
EGG97 European Gravimetric Geoid 1997
ETRS89 Europäisches Terrestrisches Referenzsystem 1989
FOGIS Forstliches Geographisches Informationssystem
HAE Height Above Earth
INS Inertial Navigation System
LIDAR Light Detection And Ranging
MSL Mean See Level
nDOM normalisiertes digitales Oberflächenmodell
UTM Universale Transverse Mercator – Abbildung

Eidesstattliche Erklärung
Eidesstattliche Erklärung
Hiermit versichere ich, dass ich diese Arbeit selbständig angefertigt habe.
Es wurden nur die angegebenen Hilfsmittel verwendet.
Jörg Hailer
Türlensteg 25
73525 Schwäbisch Gmünd
Schwäbisch Gmünd, den 31. Oktober 2005
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Jörg Hailer