26.03.2026 –, HS2 (ZHG 010)
LiDAR-Technologien verändern die Art und Weise, wie wir Wälder erfassen und verstehen. Im Rahmen des Projekts FoResLab werden Daten aus mobilen, UAV- und flugzeugbasierten Scans kombiniert, um Waldstrukturen präzise zu analysieren und Indikatoren der Waldresilienz abzuleiten. Mithilfe freier Software wie QGIS und PDAL, innovativer Online-Tools wie der RSDB sowie leistungsstarker HPC-Systeme entwickeln wir effiziente und transparente Workflows die in dem Beitrag gezeigt und diskutiert werden.
AutorInnen: Svenja Dobelmann, Dominik Seidel, Tatsuro Kikuchi, Tom Richter, Paul Magdon
Wälder sind zunehmend von Klimaextremen betroffen, was neue Ansätze für das Management und Monitoring auf relevanten Skalen erfordert. LiDAR-Technologien spielen dabei eine zentrale Rolle, da sie hochauflösende 3D-Abbilder der Waldstruktur liefern. Aus diesen Daten lassen sich praxisrelevante Informationen wie Baumartenzusammensetzung, Vitalität und Strukturvielfalt ableiten.
Das Projekt FoResLab widmet sich der Frage, wie Wälder unter heutigen und zukünftigen Bedingungen widerstandsfähig gegenüber dem Klimawandel gemacht werden können. Hierzu werden Waldinventurdaten mit 3D-Punktwolken verknüpft, um ein Framework zur effizienten Bewertung zentraler Resilienzindikatoren auf Landschaftsebene zu entwickeln.
Im Mittelpunkt stehen FOSSGIS-basierte Workflows zur Verschneidung und Analyse von LiDAR-Daten aus mobilen, UAV- und flugzeuggetragenen Systemen (MLS, ULS, ALS), um reproduzierbare, transparente und skalierbare Prozesse zu etablieren. Zum Einsatz kommen freie GIS-Software wie PDAL und QGIS, serverbasierte Online-Tools wie die RSDB sowie leistungsstarke HPC-Systeme. Neben der Datenauswertung werden auch Vorprozessierung, Harmonisierung und Data Handling beleuchtet.
Der Beitrag zeigt, wie offene Workflows und frei verfügbare Geodaten Forschung und Praxis verknüpfen, automatisierte Auswertungen ermöglichen und den Wissenstransfer innerhalb der FOSSGIS-Community fördern. Zudem werden Herausforderungen bei der Datenharmonisierung und Ansätze für ein offenes, zukunftsorientiertes Monitoring-Framework vorgestellt.
Svenja Dobelmann ist wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Hochschule für angewandte Wissenschaft und Kunst Hildesheim/Holzminden/Göttingen im Projekt FoResLab. Sie hat einen Bachelor-Abschluss in Geoökologie an der Universität Potsdam, wo sie ein starkes Interesse an Geoinformationssystemen und Fernerkundung für Umweltanwendungen entwickelte. Anschließend absolvierte Svenja den EAGLE-Masterstudiengang der Fernerkundung an der Universität Würzburg. In ihrer Rolle innerhalb des FoResLabs entwickelt Svenja ein Fernerkundungskonzept zur Überwachung der Widerstandsfähigkeit von Wäldern durch Strukturbeobachtungen unter Verwendung von 3D-Punktwolkendaten.