This essay describes the advantages of using mobile apps in forest monitoring. Android-Apps that run offline on rugged smartphones or tablets are the best choice for this domain. By using mobile apps time can be saved when collecting the data and especially when evaluating it and inserting it into the data bank. Mistakes and missing data can be detected by plausibility checks. In some cases the data can also be made more objective. Especially the visual assessment of crown transparency as described in the ICP Forest Manual can be supported by picture analysis within the app. It was possible to observe the influence of certain factors that may make an automatic evaluation possible. A first prototype of an app is presented and a field study shows first impressions of possible evaluation methods.
forstliche Umweltmonitoring als Level II – Programm regelmäßig durchgeführt. Die
Waldzustandserhebung (WZE) ist Teil des forstlichen Umweltmonitoring
Durch die Waldzustandserfassung enstand eine einzigartige Zeitreihe, bei der einzelne Pflanzenindividuen im jährlichen Abstand über 30 (alte Bundesländer) bzw. 20 Jahre hinweg beobachtet wurden. Dies ist von großem Wert für die Ökosystemforschung. Bei Bemühungen zur Verbesserung des Verfahrens, sollte bedacht werden, dass der Wert der Daten durch die Kontinuität entsteht. Wird das Verfahren zu stark verändert, verlieren die Daten den Zusammenhang und Datenreihen über einen längeren Zeitraum können nicht mehr ausgewertet werden. Langfristige Beobachtungen sind insbesondere bei Bäumen aufgrund der langen Lebensdauer notwendig.
Für jeden Aufnahmepunkt werden zahlreiche Daten erhoben, die mit Schlüsseln
versehen sind um so in der Datenbank später leichter auswertbar zu sein.
Insbesondere die Erkennung von Schadorganismen und abiotischen Schadfaktoren
ist aufgrund der Vielzahl der auftretenden Phenomäne nicht einfach und erfordert zum
Teil den Vergleich mit Fotos wie im „FarbatlasWaldschäden“ [
Die visuelle Beurteilung des Kronenzustands erfolgt anhand einer Einschätzung, bis
zu welchem Prozentsatz der Probebaum Blätter oder Nadeln verloren hat. Dafür wird
der Baum mit Referenzfotos [
Abbildung 3: Die schraffierten Bereiche dürfen nicht zur Beurteilung des Kronenzustandes
herangezogen werden. Quelle: ICP Fore
Der Vorteil dieser Methode ist, dass das Fachwissen der Aufnehmenden in die Beurteilung des Kronenzustandes mit einfließen kann. Der Nachteil ist eine bleibende Unsicherheit in der Einschätzung. Die Möglichkeit auf den Trainingsveranstaltungen die Aufnehmenden in Richtung einer gewollten Einschätzung der Kronen zu 169 beeinflussen, ist gegeben. Auch ist die Nachvollziehbarkeit der Beurteilung im Nachhinein schwer möglich.
Durch den Einsatz von digitalen Formularen innerhalb einer App kann dem Aufnahmetrupp die Arbeit erleichtert werden. Es können anhand der bereits eingegebenen Daten die weitern Auswahlmöglichkeiten auf die plausiblen Eingabemöglichekeiten beschränkt werden (z.B. mögliche Schädlinge an Fichte). Die Ids können innerhalb der Datenbank zugewiesen werden, so dass der Anwender nur mit für ihn verständlichen Begriffen umgehen muss. Mit Hilfe von Plausibilitätschecks und der Überprüfung auf Vollständigkeit können Eingabefehler vermieden werden. Daten wie Geokordinaten, Id des Aufnehmenden und gleichbleibende Grunddaten können von der App zugewiesen werden und müssen nicht eingegeben werden.
Die Datenübertragung kann auf elektronischem Wege erfolgen. Die Daten können als xml-Datei oder als json-Pakete an eine Webanwendung geschickt werden. Dort können sie aufgerufen und nach einer zweiten Prüfung (Vier-Augen-Prinzip) direkt in die lokale Datenbank und auch in die Formulare der ICP-Forest-Datenbank eingespielt werden. Hier ist die größte Zeitersparnis möglich, weil auch heute noch viele Aufnahmebögen noch einmal abgetippt werden.
Die Speicherung dieser Informationen innerhalb der App erleichtert die Ansprache der auftretenden Befunde. Die Vergleichsfotos können direkt in der App gespeichert werden und bei Bedarf entsprechen sortiert (z.B. nach Häufigkeit des Auftretens) angezeigt werden. Es können auch Fotos von dem WZE-Plot gemacht werden, die dann automatisiert unter diesem Plot abgelegt werden und eine später Nachbearbeitung oder Überprüfung ermöglichen. Eine weitere Möglichkeit ist der Einsatz von Bildanalyse durch die App zum Beispiel bei der Einschätzung des Kronenzustandes.
Um der Frage nachzugehen, ob es möglich ist, die Einschätzung des Kronenzustands mit Hilfe automatischer Bildverarbeitung zu objektivieren hat Inforst einen Prototyp entwickelt. Das Ziel war, Faktoren zu identifizieren, die zur Beurteilung des Kronenzustands geeignet sind.
Abbildung 4: Screenshot Prototyp App mit Bildauswertung
Digitale Bilder sind bestehen aus Pixeln. Bei hier untersuchten farbigen Bildern hat
jedes Pixel einen RGB-Wert, also einen Wert für seinen roten, einen für seinen blauen
und einen für seinen grünen Anteil. Diese Werte können in das HSL-Modell
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umgerechnet werden. Dabei werden Farbton (H), Helligkeit (L) und Sättigung (S)
ermittelt [
Die Helligkeit ist das erste Kriterium, das sich zur Beurteilung der Kronentransparenz anbietet. Eine dicht belaubte Krone produziert offensichtlich ein dunkleres Bild, als eine mit starker Verlichtung. Wie Abbildung XY zeigt, sind diese Gedanken zur Analyse der Kronentransparenz schon von Beginn an bei der Entwicklung der Methode berücksichtigt worden. Erschwert wird dieser Ansatz dadurch, dass Äste und Stammabschnitt genau wie Blätter deutlich dunkeler als ein Himmel im Hintergrund sind, aber für die Beurteilung nicht berücksichtigt werden sollen. Ungeeignet ist der Ansatz, wenn im Hintergrund weitere Bäume stehen. Innerhalb der App wurde die Helligkeit der einzelnen Pixel berechnet. Pixel mit einer Helligkeit von über 0,5 wurden als hell eingestuft. Als Ergebnis wurde das Verhältnis der hellen Pixel zu allen Pixeln des Bildes in Prozent ausgegeben.
Abbildung 5: Quelle ICP Fore
Ein weiteres Auswertungsziel ist die Bestimmung des Grünanteils. Hier kann im Gegensatz zur Helligkeit unterschieden werden, ob es sich um Blätter oder Stämme bzw. Äste handelt. Zur Bestimmung des Grünanteils wird das Verhältnis der grünen Pixel zu allen Pixeln innerhalb des Bildes berechnet. Ein Pixel wird dann als grün eingestuft, wenn sein G-Anteil dem Maximum aus (R,G,B) entspricht. Dabei muss bei einer nah aneinanderliegenden Verteilung der R,G,B-Werte eine Differenzierung zu Braun/Grautönen erfolgen, welche hier mit Hilfe von Farbkarten empirisch ermittelt wurde.
Ein weiterer Hinweis auf den Zustand der fotografierten Kronen bietet der Kontrast des Bildes. Es ist zu vermuten, dass Bilder mit stark verlichteten Kronen kontrastreicher sind, als Bilder dichter Baumkronen. Für die Auswertung wird die Helligkeit der Pixel mit der Helligkeit der Nachbarpixel verglichen. Liegt die Differrenz über einem empireisch ermitttelten Wert so wird das als Kontrast gewertet. Als Kontrastindex wird Anzahl der auftretenden Kontraste im Verhältnis zur Anzahl der Pixel wiedergegeben. Angegeben wird also nicht der Kontrast als Differenz zwischen den dunkelsten und den hellsten Pixeln, sondern ein Indikator für die Häufigkeit des Auftretens von Kontrasten.
Die Prototyp-App wurde einer ersten Stichprobe utnerezogen, um zu prüfen, ob zwischen den gewählten Fanktoren und die Einschätzungen der Fachleute ein Zusammenhang besteht. Um die Ergebnisse der Bildanalyse mit dem bisherigen Verfahren zu vergleichen und einen ersten Eindruck von der Eignung der gewählten Faktoren zu erhalten wurden als erstes Referenzsfotos abfotografiert. Dabei konnte auch getestet werden, in wie fern sich solche Fotos für die „Eichung“ der Software eigenen. Im Gegensatz zu den Außenaufnahmen fehlt der Faktor Licht völlig, was die Beurteilung der erhaltenen Daten erschwert.
Buche ohne Blattverlust Buche 20% Blattverlust Buche 65% Blattverlust
1 2 3 1 2 3 1 2 3 44% 37% 40% 21% 19% 23% 6% 4% 6% 59% 59% 61% 54% 53% 49% 52% 54% 49%
Tabelle 01: Ergebnis der abfotografierten Bilder aus [BMVL 2007] als Referenz Abbildung 6: Abfotografierten Bilder aus [BMVL 2007] als Referenz in der Reihenfolge Buche ohne
Blattverlust, Buche 20% Blattverlust, Buche 65% Blattverlust, Bild 1: Forschungsanstalt für Waldökologie und Forstwirtschaft Rheinland-Pfalz, Bild 2 und 3 : Landesamt für Natur, Umwelt und
Verbraucherschutz Nordrhein-Westfahlen Helligkeit und Kontrastindex sind hier vom Umgebungslicht abhängig, aber es zeigt sich schon, das der Grünanteil eine Rolle spielt. Überraschend ist der vergleichsweise geringe Grünanteil, der in der geringen Qualität der Fotos durch das nochmalige Abfotografieren begründet sein kann.
In einer Stichprobe wurden nun Außenaufnahmen druchgeführt, die zeigen, dass Grünanteil und Helligkeit geeignete Faktoren sein könnten. Der Einfluss des Kontrastindexes konnte noch nicht ermittelt werden. Der Grünanteil scheint aber bei Laubbäumen ein möglicher Indikator für eine automatische Beurteilung des Kronenzustands zu sein.
Buche ohne Blattverlust Bergahorn, 75% weniger Laub Feldahorn ohne Blattverlust Abbildung 7: Bilder aus der App KronenLicht – Außenaufnahmen, inforst Mai 2017 in der Reihenfolge
Buche ohne Blattverlust, Bergahorn 75% weniger Laub, Feldahorn ohne Blattverlust
Die Strichprobe gibt einen ersten Eindruck davon, wie Bildanlayse innerhalb von Apps
dazu genutzt werden kann, die Beurteilung des Kronenzustands zu unterstützen. Um
den Einfluss der verschiedenen Faktoren näher zu bestimmen, sind weitere
Untersuchungen möglich. In den nächsten Schritten wird die App so erweitert, dass
die Bilder innerhalb der App kegelförmig zugeschnitten werden können, um eine
genauere Bestimmung des relevanten Bildauschnittes zu ermöglichen. Der genaue
Einfluss unterschiedlicher Auswertungsdaten bietet ein interessantes
Forschungsthema für die forstliche und die bildanalytische Forschung. Möglicherweise
müssen für Laub- und Nadelbäume unterschiedliche Verfahren angewendet werden.
Die Einflußfaktoren von Aufnahmewinkel, Witterung und verschiedenen Kameras
sollten ebenfalls untersucht werden. Durch eine Objektivierung des
Aufnahmeverfahrens mit Hilfe der Bildauswertung kann eine bessere Vergleichbarkeit
der Daten erreicht werden. Die Beurteilung kann später leichter nachvollzogen werden.
Dennoch würde sich ein solches Verfahren in die beisherige Datenaufnahme
einreihen. Es ist denkbar, neue automatisierte Auswertugnsmethoden zu entwickeln,
die möglciherweise objektiver sind. Zum Beispiel kann man den Kronenzustand von
unten fotografieren und diese Bilder auswerten [
Klein, E. (2008): Das war das Waldsterben !; Freiburg i.Br: Rombach Verlag KG