Waldinventur<\/p>\n
F\u00fcr die Forsteinrichtung und die Ressource-planung sind zuverl\u00e4ssige Daten sehr wichtig. Am Anfang steht die direkte Au\u00dfenmessung, wie zum Beispiel Messung mit der Methode Fiel-Map. Mit Hilfe dieser Technologie k\u00f6nnen wir notwendige Daten direkt im Bestand effektiv sammeln. Ich habe bereits Waldinventurdaten zur Verf\u00fcgung, die im Rahmen einer Pilot-studie im Universit\u00e4tswald der Mendel \u0096 Universit\u00e4t in Brno, Tschechische Republik, gesammelt worden sind.
Wichtiger Aspekt einer Waldinventur ist die Weise ihrer Bearbeitung. Die Hauptmessgr\u00f6\u00dfe sind der Brusth\u00f6hedurchmesser und die H\u00f6he der B\u00e4ume. Die H\u00f6hen messen wir nicht bei jedem Baum, weil das zu teuer w\u00e4re. Deshalb modellieren wir bei der Inventurauswertung die H\u00f6he mit Hilfe von nichtlinearer Regressionsanalyse. Ich habe mich entschieden, diese Modellierung in Matlab durchzuf\u00fchren. Dieses Computerprogram hat f\u00fcr die Modellierung sehr gute Tools und es unterst\u00fctzt zugleich die Bildung einer Fenster-Applikation. Die Daten aus Field-Map sind im Datenbestand, weshalb der erste Schritt in Matlab der Anschluss zu diesem Datenbestand ist. Das ist m\u00f6glich zum Beispiel mit ODBC. Erst nach dem Anschluss ist es m\u00f6glich, mit Daten aus dem Datenbestand zu arbeiten. Auf jeder Probefl\u00e4che sind alle oder mindestens drei Baumh\u00f6hen zu messen. In Matlab gehen wir in den Datenbestand Probefl\u00e4che, nach Probefl\u00e4che und Baumart nach Baumart durch und f\u00fcr jede Kombination Probefl\u00e4che und Baumart wird die H\u00f6henkurve konstruiert. Mit Hilfe der H\u00f6henkurve k\u00f6nnen wir dann fehlende H\u00f6hen modellieren. Die Graphen der H\u00f6henkurven k\u00f6nnen wir exportieren wie die Bilder. \u00c4hnlich k\u00f6nnen wir die Parameter der H\u00f6henkurven zum Beispiel in einer Excel-Datei speichern.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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