Die forstliche Fernerkundung am IVFL umfasst die Klassifikation und die Schätzung von quantitativen Größen mittels Fernerkundungsdaten unterschiedlichster räumlicher, zeitlicher und spektraler Auflösung.  Ziel ist die Erstellung von Produkten auf unterschiedlichsten Maßstabsebenen: von Baumartenkarten auf Einzelbaumniveau, über regionale Holzvorratskarten, bis hin zur Erstellung von großflächigen Karten wie z.B. die Fichtenanteilskarten von Bayern.

Bei den verwendeten Fernerkundungsdaten wird auf unterschiedliche, meist optische Sensoren zurückgegriffen. Diese umfassen satellitengetragene Systeme (MODIS, Landsat, Sentinel-2, RapidEye, Pleiades, WorldView-2,...), flugzeuggetragene Systeme (Luftbildkameras, Hyperspektralsensoren, Laserscanner) bis zu UAV-getragene Systeme (multispektrale Kameras). Neben der Auswertung  einzelner Datensätze wird auch versucht das Potenzial von multi-view (3D Daten, BRDF), multi-temporalen (Zeitserien) und multi-sensoralen Datensätzen auszunutzen. Für die Auswertungen dieser Daten werden neben etablierten Methoden zunehmend Algorithmen des maschinellen Lernens (NN, SVM, RF) angewendet. Neben (semi-)empirischen Modellansätzen kommen auch physikalisch basierte Modelle zum Einsatz (RTM).

Die Forschung erfolgt in enger Kooperationen mit Forschungs- und Praxispartnern aus dem In- und Ausland. Diese umfassen Universitäten, Forschungseinrichtungen, Behörden, Forstbetriebe und technischen Büros.

Die Einbindung des Themenbereiches in die Lehre erfolgt u.a. mit folgenden Lehrveranstaltungen „Einführung in die forstliche Fernerkundung“, „Ausgewählte Kapitel aus Geodatenmanagement“, „Remote Sensing and GIS in Natural Resource Management“, „Angewandte Photogrammetrie“.

Ebenso werden laufend Masterarbeiten im Bereich der forstlichen Fernerkundung angeboten.

Aktuelle Projekte

Aktuelle Publikationen

Fractional cover mapping of spruce and pine at 1ha resolution combining very high and medium spatial resolution satellite imagery

Using canopy heights from digital aerial photogrammetry to enable spatial transfer of forest attribute models: a case study in central Europe

Estimating stand density, biomass and tree species from very high resolution stereo-imagery – towards an all-in-one sensor for forestry applications?

First Experience with Sentinel-2 Data for Crop and Tree Species Classifications in Central Europe

Windthrow Detection in European Forests with Very High-Resolution Optical Data

Use of WorldView-2 stereo imagery and National Forest Inventory data for wall-to-wall mapping of growing stock

Tree Species Classification with Random Forest Using Very High Spatial Resolution 8-Band WorldView-2 Satellite Data

Evaluation of semi-empirical BRDF models inverted against multi-angle data from a digital airborne frame camera for enhancing forest type classification

Early Detection of Bark Beetle Infestation in Norway Spruce (Picea abies, L.) using WorldView-2 Data

Method Analysis for Collecting and Processing in-situ Hyperspectral Needle Reflectance Data for Monitoring Norway Spruce

Ansprechperson

Markus Immitzer, Dipl.-Ing. MSc. Dr.

Stellvertreter
H85700 Institut für Vermessung, Fernerkundung und Landinformation (IVFL)

Email
markus.immitzer@boku.ac.at
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Fax
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Sprechstunde
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