Digitale Waldinventur im Lehrforst Rosalia

Die Waldinventur ist eine zentrale Grundlage für nachhaltige forstliche Entscheidungen. Konventionelle Inventurmethoden sind jedoch zeitaufwendig, arbeitsintensiv und liefern nur begrenzte räumliche Informationen. Moderne Laserscanning-Technologien wie terrestrisches Laserscanning (TLS), personengetragenes Laserscanning (PLS) und Drohnen-LiDAR ermöglichen eine hochpräzise, dreidimensionale Erfassung von Waldbeständen. Während TLS detaillierte Informationen auf Einzelbaumebene liefert, erlauben PLS und Drohnen-LiDAR eine effiziente Erfassung größerer Flächen. Die Kombination dieser Verfahren bietet großes Potenzial für eine moderne digitale Waldinventur, wird jedoch bislang nur selten systematisch genutzt. Ziel des Projekts ist der Aufbau einer konsistenten digitalen Waldinventur für den Lehrforst Rosalia durch die Integration bestehender und neu erhobener Laserscanning-Daten. Auf ausgewählten Stichprobenflächen werden Einzelbaumparameter wie Baumposition, Brusthöhendurchmesser, Baumhöhe, Stammvolumen und Kronenmerkmale mittels TLS, PLS und Drohnen-LiDAR erfasst. Bereits vorhandene Datensätze werden harmonisiert und zu einer langfristig nutzbaren Datenbasis zusammengeführt. Die Verarbeitung der Punktwolken erfolgt mit am Institut für Waldwachstum der BOKU entwickelten Verfahren zur automatischen Baumdetektion sowie zur Ableitung von Baumdimensionen, Stammformen und Kronenparametern. Durch die Verknüpfung hochauflösender Stichprobendaten mit flächendeckenden Drohnen-LiDAR-Daten werden räumlich explizite Modelle für Bestandesparameter wie Vorrat, Grundfläche und mittlere Baumdimensionen entwickelt. Das Projekt schafft eine nachhaltige digitale Datengrundlage für Forschung, Lehre und forstliche Praxis. Zu den Ergebnissen zählen ein harmonisiertes Laserscanning-Datenarchiv, hochauflösende Einzelbaumdaten sowie digitale Karten und Modelle der Bestandesstruktur. Diese unterstützen forstliche Bewirtschaftungs- und Planungsentscheidungen und bilden gleichzeitig eine wertvolle Infrastruktur für wissenschaftliche Arbeiten und die Ausbildung. Der Lehrforst Rosalia wird dadurch als Demonstrations- und Forschungsstandort für moderne digitale Waldinventur gestärkt und Studierenden der Zugang zu innovativen Erfassungs- und Auswertungsmethoden ermöglicht.