Das Projekt untersucht fortschrittliche Methoden f\u00fcr die Analyse von Wald\u00f6kosystemen durch die Integration von Mobile Mapping und Techniken der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI). Es konzentriert sich auf dichte und gesch\u00fctzte Gebiete wie den \u0160umava Nationalpark, wo mobiles Laserscanning (MLS) f\u00fcr eine effiziente r\u00e4umliche Datenerfassung genutzt wird. Ziel ist es, traditionelle Waldkartierungsmethoden teilweise durch moderne Alternativen wie MLS zu ersetzen, die sich durch ihre Effizienz auszeichnen. Ein wichtiger Teil der Forschung besch\u00e4ftigt sich mit der Entwicklung eines Rahmens auf Basis von Deep Learning mit PointNet++ zur automatischen Segmentierung von B\u00e4umen und Bewertung ihrer Eigenschaften aus gro\u00dfen Punktwolken. Die ersten Ergebnisse zeigen, dass die Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen m\u00f6glich ist.<\/p>\n
Zuk\u00fcnftige Arbeiten umfassen die Erweiterung der Segmentierungsf\u00e4higkeiten auf umgest\u00fcrzte und abgestorbene B\u00e4ume und die Erforschung der Klassifizierung von Baumarten durch Bildanalyse. Diese Forschungsarbeit tr\u00e4gt zur Entwicklung nachhaltiger Forstwirtschaftspraktiken bei und f\u00f6rdert den Einsatz von Mobile Mapping Technologien in komplexen \u00d6kosystemen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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