Drohnen als Datensammler im Wald
Autonom fliegende Drohnen können die Datenerhebung in Waldbeständen effizienter werden lassen. Voraussetzung dafür ist eine ausgereifte Steuerungstechnologie. Im Projekt „Autodrone“ entwickelten Wissenschaftler und IT-Experten eine Technologie, die es ermöglicht, den Freiraum über Rückegassen oder Wegen unterhalb der Baumkronen mit Drohnen zu befliegen, um die erforderlichen Parameter für Waldinventur und Bestandsplanung zu sammeln und zu verarbeiten. Das Projekt wurde vom Bundeslandwirtschaftsministerium gefördert.
Mit der Realisierung ihres Verbundvorhabens zum „Einsatz autonom bewegter Drohnentechnologie in der Waldinventur“ legten die Projektbeteiligten der Fakultät Verkehrswissenschaften an der TU Dresden und ihre Praxispartner der Trans4mation IT GmbH Dresden binnen zwei Jahren die Grundlage für künftige technologisch ausgereifte Verfahren zur automatisierten Erfassung von Einzelbaumparametern mittels autonom fliegender Drohnen.
Ausgangspunkt für das Projekt waren die Restriktionen des bislang üblichen Stichprobentaxationsverfahrens, bei dem Waldbestände entlang eines Rasters stichprobenartig manuell vermessen und die Daten zur Berechnung forstlich relevanter Kennzahlen weiterverarbeitet werden. Die Begehungen sind nicht nur personal-, zeit- und kostenintensiv, sondern bergen die Gefahr beachtlicher Fehlerquoten. Zudem erschwert die mit dem Waldumbau heranwachsende Vegetationsschicht in Bodennähe die Begehbarkeit und Einsehbarkeit bei terrestrischen Messungen. „Laufen Datenerfassung und -aufbereitung automatisiert ab, kann der personelle Schwerpunkt im Forstbetrieb zugunsten einer soliden waldbaulichen und forstlichen Planung auf die Analyse und Auswertung der Daten ausgerichtet werden“, erklärt Projektkoordinator Prof. Dr.-Ing. Oliver Michler.
Drahtlose Sensornetzwerke kompensieren schwaches GPS-Signal
Die im Projekt entwickelte Steuerungstechnologie ermöglicht autonome Drohnenflüge im verfügbaren Freiraum über Maschinenwegen, Rückegassen, Waldwegen und ähnlichen Linienstrukturen innerhalb der Waldbestände. Eine entsprechende Flughöhe und -positionierung der Drohne erlaubt das valide Erfassen von Baumparametern trotz strukturreicher Bodenvegetation. Die Steuerung und der autonome Flug basieren auf fusionierten Funksensornetz-, Inertial- und GNSS-Signalen. Im Wald nur schwach oder nicht vorhandene GNSS-Signale zur Positionsbestimmung – etwa GPS – werden dabei durch Signale mobiler drahtloser Sensornetzwerke (Wireless Sensor Network, WSN) kompensiert und mit Sensordaten der Drohne abgeglichen, um sie zu orten, zu positionieren und mit ihr zu kommunizieren.
Das entwickelte Drohnensystem erwies sich auf Testflügen in unwegsamer Waldumgebung als robust und zuverlässig. Es ist in der Lage, bis zu 25 Minuten stabil zu fliegen, die Umgebung und mögliche Hindernisse zu erkennen und sicher zu navigieren, die gesammelten Daten zu speichern und mit der Bodenstation zu kommunizieren. Zur Verarbeitung der Daten entwickelten die Projektbeteiligten eine Edge-Cloud-Umgebung, die die Übertragung der Daten von der Drohne zur Bodenstation und die Auswertung komplexer Berechnungen in Echtzeit ermöglicht.
„Die Technologie einer autark fliegenden Drohne verspricht wesentliche Optimierungen bei der Inventur von Waldbeständen und mehr Arbeitssicherheit als die bisher angewandten Verfahren“, unterstreicht Projektkoordinator Prof. Michler. Zudem sei mit der Technologie die Basis für Nachfolgeentwicklungen in der Radarsensorik und deren Übertragung auf andere Anwendungsbereiche geschaffen worden.
Über eine noch zu gründende Vermarktungsgesellschaft soll das Komplettsystem aus Radarsensor, Drohne und zugehöriger Software von den Kooperationspartnern gemeinsam vermarktet werden. Zu den Nutzern der neuen Technologie könnten neben Landesforstverwaltungen und forstlichen Versuchsanstalten auch größere Forschungseinrichtungen und Universitäten gehören, außerdem Waldbesitzer und schließlich Forstdienstleister aus dem In- und Ausland.
Hintergrund:
Grundlage für die nachhaltige Waldbewirtschaftung ist eine solide Datenbasis zur aktuellen Bestockung im Bestand. Beim bislang üblichen Stichprobentaxationsverfahren werden entlang eines dauerhaft eingerichteten Stichprobenrasters in definierten Probekreisen die Bäume über einen terrestrischen Begang vermessen. Mit der automatisierten Datenerfassung und -aufbereitung sind Effektivitäts- und Genauigkeitsgewinne für die Erhebung von Walddaten und die Möglichkeit einer autonomen Forstinventur zu erwarten.
Foto-Credit: Robert Richter, TU Dresden
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