Drohnenbilder zur Baumartenbestimmung: Präzision aus der Luft

Thema dieser Ausgabe: Drohnenbilder zur Baumartenbestimmung. Wir zeigen, wie Luftaufnahmen, Sensorik und clevere Analysen Artenvielfalt sichtbar machen, Entscheidungen beschleunigen und Wälder nachhaltiger schützen. Abonniere, um keine Praxis-Insights zu verpassen!

RGB vs. Multispektral in der Praxis

RGB-Kameras liefern detailreiche Texturen, doch multispektrale Sensoren öffnen das unsichtbare Fenster: Nahinfrarot und Red-Edge zeigen Vitalität und Artenunterschiede. Welche Sensoren nutzt du derzeit? Teile Erfahrungen in den Kommentaren.

Auflösung, Flughöhe und GSD verstehen

Die Bodenauflösung (GSD) bestimmt, wie fein du Blattstrukturen, Kronenränder und Schatten interpretierst. Niedrige Flughöhe erhöht Details, reduziert jedoch Abdeckung. Wie balancierst du Reichweite und Präzision? Diskutiere deine Strategien mit uns.

Orthomosaik und Georeferenzierung richtig aufsetzen

Ein sauber berechnetes Orthomosaik mit verlässlichen Bodenpunkten liefert die stabile Bühne für jede Artbestimmung. Kleine Fehler summieren sich später. Nutzt du Passpunkte oder RTK? Verrate uns deinen bevorzugten Workflow im Kommentar.

Phänologie nutzen: Jahreszeiten als Geheimwaffe

Frühling: Austrieb als Signatur

Frühe oder späte Austriebsphasen unterscheiden Arten im roten und nahinfraroten Bereich. Kontraste sind kurz verfügbar, aber wertvoll. Wann beobachtest du die besten Unterschiede? Teile Kalenderwochen und Beispiele aus deiner Region.

Sommer: Vollbelaubung und Texturkontraste

Im Hochsommer sprechen Blattdichte, Texturen und Schatten für sich. Multispektral macht Vitalitätsunterschiede sichtbar, die RGB übersieht. Hast du Vergleichsflüge dokumentiert? Verlinke Karten und beschreibe, was dich überrascht hat.

Herbst und Winter: Verfärbung und Blattfall

Farbwechsel trennt Arten mit einzigartigen Mustern, während Blattfall Strukturen betont. Mischwälder zeigen mosaikartige Signaturen. Welche Saison bringt dir die beste Genauigkeit? Diskutiere Ergebnisse und genaue Prozentwerte in den Kommentaren.

Feldgeschichte: Käferbefall rechtzeitig erkennen

Bei einem Routineflug fiel ein subtiler Red-Edge-Abfall in einer Fichtenkronengruppe auf. Die Karten zeigten ein Inselchen reduzierter Vitalität. Hättest du eingegriffen? Schreibe, welche Schwellen du zur Alarmierung nutzt.

Feldgeschichte: Käferbefall rechtzeitig erkennen

Die Kontrolle im Bestand ergab Bohrmehl und abblätternde Rinde: Borkenkäfer. Durch rasches Handeln wurden Brutbäume entnommen. Welche Verifikationsschritte sind in deinem Team Standard? Teile Checklisten, um anderen Sicherheit zu geben.

Feldgeschichte: Käferbefall rechtzeitig erkennen

Der Bestand blieb stabil, und das Team beschloss wöchentliche Monitoringflüge. Aus der Krise wurde Routine. Welche Frequenz fährst du für Risikoareale? Abonniere, wenn du unsere Checkliste für Frühwarnsignale erhalten möchtest.

Stadtbäume im Fokus: Inventur und Gesundheit

Alleen effizient erfassen

Orthomosaike entlang Straßenzügen erlauben systematische Inventuren mit Art, Kronendurchmesser und Vitalität. Welche Workflows nutzt deine Kommune? Beschreibe, wie du Bürgerhinweise integrierst, und lade Kolleginnen zum Austausch ein.

Hitzeinseln sichtbar machen

Thermaldaten in Kombination mit Multispektral zeigen, wo Bäume Kühlung bringen und welche Arten besonders resilient sind. Hast du Vorher-Nachher-Analysen erstellt? Teile Karten und deine wichtigsten Handlungsempfehlungen im Thread.

Bürgerbeteiligung und Transparenz

Öffentliche Storymaps mit erklärten Methoden erhöhen Akzeptanz. Datenschutz bleibt zentral: Gesichter und Nummernschilder anonymisieren. Wie kommunizierst du Ergebnisse? Poste Beispiele, die Vertrauen schaffen und Beteiligung fördern.

Blick nach vorn: Hyperspektral, LiDAR-Fusion und Edge-AI

Dutzende schmale Bänder erfassen feinste chemische Unterschiede in Blättern. Das erhöht Trennschärfe zwischen verwandten Arten. Welche Sensoren beobachtest du? Sag uns, welche Wellenlängenbereiche du als Gamechanger siehst.