Drohnengestützte Luftbilderfassung
Der Einsatz von Drohnen ermöglicht es, zeitnah großflächige und hochauflösende Luftbilder für unterschiedliche Zwecke zu erhalten. Dazu zählen unter anderem biologische Bestandserfassungen oder die Überwachung von Bau- und Ausgleichsmaßnahmen. Drohnen können auch bei der Erfassung mariner Arten die Genauigkeit der Zählungen erhöhen und gleichzeitig Störungen durch den Untersucher vermeiden.
Von der Erfassung bis zur Auswertung
Drohnenerfassungen können bei unterschiedlichen Fragestellungen eingesetzt werden:
- Biologische Bestandserfassungen, auch mariner Arten (u. a. Brut-, Rastvögel, Seehunde, Kegelrobben)
- Kartierung von Muschelbänken und Seegraswiesen
- Strandmüllkartierung
- Vegetationskartierungen
- Überwachung von Bau- und Ausgleichsmaßnahmen
- Landvermessung
- Einmessung von Küstenlinien, Dünen und Deichen
- Erfassung von Feuchte- oder Trockenschäden im Ackerbau
Unsere Drohnen
BioConsult SH verfügt über unterschiedliche Drohnen, die entsprechend der benötigten Flächengröße oder Objektbeschaffenheit flexibel eingesetzt werden können.
![Eine startbereite Drohen an einem Strand.](/fileadmin/_processed_/c/3/csm_Marc_Schnurawa_Fotos_Amrum2_56a54d0971.jpg)
© M. Schnurawa
WingtraOne Gen II
- Monitoring-Drohne für hohe Flächenabdeckung (> 100 ha pro Flug)
- RGB und Multispektralsensor
- PPK-Modul für zentimetergenaue Georeferenzierung
- Nadir-Aufnahmen
![Ein Multikopter für Foto und Videoaufnahmen.](/fileadmin/_processed_/5/a/csm_Marc_Schnurawa_IMG_20210831_101506_1_aff623e3da.jpg)
© M. Schnurawa
DJI Phantom 4 Pro
- Multikopter für Foto und Videoaufnahmen
- RGB Sensor
- Nadir und nicht-Nadir-Aufnahmen
![Multikopter für Foto und Videoaufnahmen.](/fileadmin/_processed_/1/8/csm_Marc_Schnurawa_Matrice_300RTK_2_3_1fc46a348f.jpg)
© M. Schnurawa
Matrice 300 RTK
- Multikopter-Drohne für hohe Flächenabdeckung
- Foto und Videoaufnahmen
- RGB und Multispektralsensor
- RTK-Modul für zentimetergenaue Georeferenzierung
- Nadir und nicht-Nadir-Aufnahmen
![Multikopterdrohne für Foto- und Videoaufnahmen](/fileadmin/_processed_/e/7/csm_Anna_Kersten__Mavic_3e_08ee4a94c0.jpg)
© A. Kersten
Mavic 3e
- Multikopter-Drohne
- Foto und Videoaufnahmen
- RGB Sensor (Weitwinkel und Tele)
- RTK-Modul für zentimetergenaue Georeferenzierung
- Nadir und nicht-Nadir-Aufnahmen
![GNSS (Global Navigation Satellite System) Reciever Stonex S900T](/fileadmin/_processed_/d/b/csm_BioConsult_SH_Handy-GNSS-Receiver_MSA_ccfc6e0911.jpeg)
© M. Schnurawa
GNSS Receiver Stonex S900T
Basisstation für Post-Processed Kinematic (PPK) der Drohnenbilder
Mögliche Basis-Rover Konfiguration
Empfang von GPS, GLONASS, Galileo, Galileo
Subzentimeter genaue Einmessung von Ground Control Points (GCPs)
![Eine Luftaufnahme von einem GCP (Ground Control Point), einer schwarz-weißen Platte, mit deren Hilfe man bei Drohnenaufnahmen den Standort genau einmessen kann.](/fileadmin/_processed_/5/4/csm_BioConsult_SH_Drohne-GCP_bb13e1d58a.jpg)
© BioConsult SH
GCPs
- Standardgrößen: 30 cm und 50 cm
- Absolute Standortgenauigkeit von Drohnendaten
- Validierung der RTK- und PPK-Genauigkeit
Datenprozessierung und Auswertung
BioConsult SH bietet neben der reinen Datenaufnahme auch die Prozessierung der Daten und eine inhaltliche Auswertung an.
![Ein Digitales Oberflächen Modell der Hallig Südfall in den Farben Rot, Gelb, Grün und Blau.](/fileadmin/_processed_/b/6/csm_BioConsult_SH_DOM_Suedfall_f562979bad.jpg)
© BioConsult SH
Prozessierung der Drohnenbilder
- Digitales Oberflächenmodell (DOM)
- Orthofotos
- Digitales Geländemodell (DGM)
- Indexkarten für Multispektralkanäle
- Vegetationsindizes
![Luftaufnahme einer Salzwiese.](/fileadmin/_processed_/a/9/csm_BioConsult_SH_Marc_Schnurawa_Drohne_FoehrOst_2021_Flight_01_00798_bearb1_b037ef9ca2.jpg)
© BioConsult SH
Inhaltliche Auswertung
- Artbestimmung mariner Arten und Vögel
- Brutvogelmonitoring
- Vegetationsanalyse
- Objektidentifizierung und -erkennung
- Volumenberechnung
- Entwicklung und Anwendung automatisierter Auswertungsverfahren (KI)
Referenzprojekte
Publikationen
Drone-based monitoring of intertidal blue mussel beds in the Wadden Sea – comparison of a threshold and two machine learning approaches
Front. Mar. Sci. 11:1381036. doi: 10.3389/fmars.2024.1381036
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2024.1381036/full