{"id":23654,"date":"2025-12-03T16:16:41","date_gmt":"2025-12-03T15:16:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.business-geomatics.com\/?p=23654"},"modified":"2025-12-12T08:59:18","modified_gmt":"2025-12-12T07:59:18","slug":"eftas-gruenflaechenmonitoring-im-urbanen-raum","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.business-geomatics.com\/eftas-gruenflaechenmonitoring-im-urbanen-raum\/","title":{"rendered":"EFTAS: Gr\u00fcnfl\u00e4chenmonitoring im urbanen Raum"},"content":{"rendered":"

EFTAS hat die auf Fernerkundung und Photogrammetrie basierenden Workflows auch f\u00fcr st\u00e4dtische Gr\u00fcnfl\u00e4chen und Baumbest\u00e4nde stark erweitert. Die Erkennung von Einzelb\u00e4umen ist bereits Standard.<\/p>\n

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Die Einzelbaumerkennung auf Basis von Luftbildern geh\u00f6rt f\u00fcr EFTAS zu den Standards bei der KI-gest\u00fctzten Bilddatenauswertung.
Foto: EFTAS<\/p><\/div>\n

Gr\u00fcnfl\u00e4chen in St\u00e4dten haben wichtige Funktionen. Sie k\u00fchlen die Umgebung, speichern Regenwasser, f\u00f6rdern die Artenvielfalt und tragen erheblich zur Lebensqualit\u00e4t bei. Gleichzeitig verursachen sie Pflegekosten, denn Rasenfl\u00e4chen, B\u00f6schungen oder Parkanlagen m\u00fcssen regelm\u00e4\u00dfig gem\u00e4ht oder kontrolliert werden. Wer diese Fl\u00e4chen effizient bewirtschaften will, braucht eine verl\u00e4ssliche Datengrundlage. Genau hier setzt die EFTAS GmbH aus M\u00fcnster an. Mit Fernerkundung, k\u00fcnstlicher Intelligenz und photogrammetrischen Methoden werden kommunale Gr\u00fcnfl\u00e4chen digital erfasst und klassifiziert.<\/p>\n

Vom Orthophoto zum 3D-Stadtgr\u00fcn<\/strong>
\nDer typische Workflow eines Gr\u00fcnfl\u00e4chenkatasterprojekts beginnt bei EFTAS mit der Eingangskontrolle der Bildflugdaten und der Aero-
\ntriangulation, die die geometrische Genauigkeit der Luftbilder sicherstellt. Darauf folgt die Erstellung eines Orthophotomosaiks, das als visuelle Grundlage dient. Die eigentliche Erfassung erfolgt in der 3D-Stereoumgebung. Dabei werden Punkt-, Linien- und Fl\u00e4chenobjekte von Einzelb\u00e4umen \u00fcber Rasenfl\u00e4chen bis zu versiegelten Wegen lagerichtig aufgenommen.
\nWo Luftbilder an ihre Grenzen sto\u00dfen, unterst\u00fctzt k\u00fcnstliche Intelligenz die Auswertung. KI-Modelle erkennen Baumkronen, klassifizieren Vegetationsh\u00f6henmodelle und liefern zus\u00e4tzliche Strukturen. \u201eWir setzen auf eine Kombination aus maschineller Auswertung und fachlicher Pr\u00fcfung\u201c, erkl\u00e4rt Joachim Peyker, von EFTAS. \u201eAlle Ergebnisse werden im Vier-Augen-Prinzip gepr\u00fcft, erg\u00e4nzt um automatisierte Plausibilit\u00e4ts- und Geometriechecks und, falls n\u00f6tig, Feldvergleiche\u201c, so der Projektleiter.<\/p>\n

Bei der photogrammetrischen Erfassung kommunaler Gr\u00fcnfl\u00e4chen sind Luftbilder nicht immer ausreichend, so dass Wege, Spielger\u00e4te oder Sitzb\u00e4nke unter dichten Baumkronen oft unsichtbar bleiben. Um solche verborgenen Strukturen zuverl\u00e4ssig zu kartieren, sind Feldvergleiche n\u00f6tig, die bisher meist mit klassischer oder modernster Vermessungstechnik wie Real-Time Kinematik Basisstationen (RTK) oder tragbaren Laserscannern durchgef\u00fchrt werden.
\nEFTAS setzt inzwischen auch die Nahbereichsphotogrammetrie ein. Dabei filmen Mitarbeitende mit einer smartphonebasierten 3D-Scanner-App und einem Gimbal gezielt Bereiche, in denen Luftbilder keine eindeutige Sicht bieten, etwa unter Baumkronen. Aus diesen Videosequenzen berechnet eine Cloud-Software ein texturiertes 3D-Modell, das anschlie\u00dfend georeferenziert und im GIS ausgewertet wird. \u201eWir k\u00f6nnen die Lage von Objekten in sichttoten R\u00e4umen bestimmen und das ganz ohne teures Messequipment\u201c, zeigt Joachim Peyker die Vorteile des Verfahrens auf, das in M\u00fcnster erprobt wurde und bereits in verschiedenen Projekten zum Einsatz kommt. \u201eDamit sparen Kommunen Zeit und Geld.\u201c
\nDie Nahbereichsphotogrammetrie erg\u00e4nzt die klassische Luftbildauswertung und liefert \u00fcberall dort, wo Vegetation Strukturen verdeckt, den n\u00f6tigen \u201eR\u00f6ntgenblick\u201c. Die Genauigkeit h\u00e4ngt von der Verf\u00fcgbarkeit nat\u00fcrlicher Passpunkte abseits der st\u00f6renden Baumkronen ab und erreicht eine Gr\u00f6\u00dfenordnung von ein bis drei Bildpixeln.<\/p>\n

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Quelle: EFTAS<\/p><\/div>\n

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Durch Nutzung der terrestrischen Nahbereichsphotogrammetrie werden Details wie Wege, Spielger\u00e4te oder Sitzb\u00e4nke auch unter den B\u00e4umen sichtbar.
Quelle: EFTAS<\/p><\/div>\n

Von Cop4ALL zum Digitalen Zwilling<\/strong>
\nNeben der detaillierten Erfassung einzelner Gr\u00fcnfl\u00e4chen arbeitet EFTAS auch auf \u00fcbergeordneter Ebene an der Analyse von Landbedeckungen. Mit Cop4ALL steht eine bundesweite L\u00f6sung bereit, die Landbedeckungen in 15 Klassen \u2013 von Versiegelung bis Vegetation \u2013 automatisiert klassifiziert und so eine konsistente Datenbasis f\u00fcr kommunale Berichterstattung und Klimaanalysen liefert. Auf dieser Grundlage wurde der Ansatz im Projekt \u201eDigiTal Zwilling 4D\u201c der Stadt Wuppertal gezielt weiterentwickelt und in KI-gest\u00fctzten Prozessen Einzelb\u00e4ume erfasst und klassifiziert. \u201eWir haben Cop4ALL um Deep-Learning-Verfahren erg\u00e4nzt, um einerseits die r\u00e4umliche Aufl\u00f6sung bis zum einzelnen Baum zu erh\u00f6hen, andererseits diesen spezifischer beschreiben zu k\u00f6nnen\u201c, erkl\u00e4rt Dr. S\u00f6nke M\u00fcller, Projektleiter bei EFTAS.
\nDie in Cop4ALL enthaltene Unterscheidung in Laub- und Nadelb\u00e4ume wird weiter bis zur Baumart bzw. Baumartengruppe spezifiziert. \u201eK\u00fcnftig wollen wir auch Vitalit\u00e4tsindikatoren aus Sentinel-Daten einbinden, etwa zur Einsch\u00e4tzung von Trockenstress.\u201c So entsteht ein Baumkataster mit deutlich mehr als 1 Mio. Einzelb\u00e4umen, das nicht nur Best\u00e4nde abbildet, sondern auch \u00f6kologische und planerische Analysen erm\u00f6glicht.
\nDigitale Basis f\u00fcr das Stadtgr\u00fcn von morgen
\nMit der Kombination aus Fernerkundung, KI und Nahbereichsphotogrammetrie hat EFTAS einen integrierten Ansatz geschaffen, der Gr\u00fcnfl\u00e4chenmanagement pr\u00e4ziser und effizienter macht. Die Verfahren lassen sich flexibel skalieren von kleineren Katasterprojekten bis zu digitalen Zwillingen ganzer St\u00e4dte. \u201eWir liefern Kommunen Daten, die wirklich nutzbar sind\u201c, fasst S\u00f6nke M\u00fcller zusammen. \u201eSie k\u00f6nnen damit beispielsweise baumartenspezifische Pflegeeins\u00e4tze deutlich einfacher planen, Vitalit\u00e4t nahezu in Echtzeit monitoren oder kleinr\u00e4umige Klimaanalysen durchf\u00fchren.\u201c So liefert EFTAS die entscheidenden Geodaten f\u00fcr das Stadtgr\u00fcn der Zukunft als Grundlage f\u00fcr nachhaltige Planung, effiziente Pflege und klimaresiliente St\u00e4dte.
\nwww.eftas.de<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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