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Fraunhofer-Gesellschaft
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2022
Conference Paper
Title

Eschentriebsterben - Erkennung der Eschenvitalität mit hyperspektralen Fernerkundungsdaten

Abstract
Der Beitrag beschreibt die Erfassung, Verarbeitung und Auswertung hyperspektraler Bilddaten zur Ableitung von Kenngrößen, die für ein Monitoring des Eschentriebsterbens geeignet sind. Die Darstellung beschreibt laufende Forschungsarbeiten und versteht sich als Diskussionsbeitrag zur gewählten Methodik. Die Methoden umfassen die flugzeuggestützte Datenaufnahme mit HYSPEX-Hyperspektralkameras, die Datenaufbereitung mit PARGE und ATCOR, die Ableitung eines DOM aus simultan erhobenen RGB-Bilddaten sowie die Berechnung von spektralen Indices für Korrelationsuntersuchungen zu terrestrisch erhobenen Schadstufen in den Eschenbeständen. Es wird ein Ausblick auf die weiteren Arbeiten im Projektverlauf gegeben.
Author(s)
Knauer, Uwe  
Hochschule Anhalt, Digitale Technologien in der Pflanzenproduktion
Holstein, Katharina  
Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF  
Thielert, Bonito Steffen  
Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF  
Schmelz, Denny  
Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF  
Ehrhardt, Ina  
Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF  
Mainwork
42. Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung der DGPF 2022. Beiträge  
Project(s)
Demonstrationsprojekt Erhalt der Gemeinen Esche (FraxForFuture); Verbundvorhaben 2: Monitoring (FraxMon)
Funder
Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe e.V.  
Conference
Deutsche Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation (DGPF Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung) 2022  
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DOI
10.24407/KXP:1796021210
Language
German
Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF  
Keyword(s)
  • Fernerkundung

  • hyperspektral

  • Esche

  • Eschetriebsterben

  • Befliegung

  • Baumartenerkennung

  • Schadzustandserkennung

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