FINT-CH (Find Individual Trees Switzerland)

FINT-CH (Find Individual Trees Switzerland) FINT-CH

EN
Einzelbaumerkennung
In the project FINT-CH a methodology for the large-scale characterization of forest structures, thereon a better detection of single trees on the basis of remote sensing data, is under development. Top height, cover and mixture ratio get determined. 
In the project FINT-CH a methodology for the large-scale characterization of forest structures, thereon a better detection of single trees on the basis of remote sensing data, is under development. By using segmentation, stand boundaries and the corresponding top height, cover and mixture ratio get determined. This forms the basis for the specific single tree detection using forest structures. Large-scale geodata with valuable forest information can be generated. Their usage in practice are demonstrated on the basis of four examples.Vector-geodata (type polygon) with stand boundaries and the following attributes:
- Basic shape (uniform, unequally)
- Top height (hdom)
- Cover ratio
- Mixture ratio
- Stem number of upper-class trees
- Basal area of upper-class trees                   Vector-geodata (type points) with detected single trees and the following attributes:
- Top height
- BHD
- Social status in the upper-class
-Z-trees

Vector-geodata (type polygon) with forest gaps, boundaries and aisle                                                  The methodology should be able to get a simple and large-scale investigation every 5 to 10 years regarding the mentioned data attributes mentioned beforehand. With these attributes conclusions are possible regarding stem numbers of different classes, protective forest investigations, mapping of forest gaps, boundaries and aisle as well as on stock estimations and finally operational planning (allowable cut, activity planning… )

Основний домен
Інвентаризація, оцінка, моніторинг
Лісове господарство, лісівництво, екосистемні послуги, стійкість
Дослідження й розробки
Ключові слова
Remote sensing data; monitoring; Detection; Software
Виклик розглянуто
2. Покращення інфраструктур та спроможності державних інституцій
Тип рішення
Сенсори, вимірювальне обладнання
Цифрові рішення
Так
Інновація
Так
Країна походження
Швейцарія
Масштаби застосування
Національний
Початок і кінець року
-
Контактні дані
Власник або автор
BFH Bern University of Applied Sciences
Luuk Dorren
Репортер
BFH Berne University of Applied Sciences
Moritz Dreher
References and Resources
Краща практика розроблена в рамках проекту
Rosewood 4.0