Das Projekt untersucht fortschrittliche Methoden für die Analyse von Waldökosystemen durch die Integration von Mobile Mapping und Techniken der künstlichen Intelligenz (KI). Es konzentriert sich auf dichte und geschützte Gebiete wie den Šumava Nationalpark, wo mobiles Laserscanning (MLS) für eine effiziente räumliche Datenerfassung genutzt wird. Ziel ist es, traditionelle Waldkartierungsmethoden teilweise durch moderne Alternativen wie MLS zu ersetzen, die sich durch ihre Effizienz auszeichnen. Ein wichtiger Teil der Forschung beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Rahmens auf Basis von Deep Learning mit PointNet++ zur automatischen Segmentierung von Bäumen und Bewertung ihrer Eigenschaften aus großen Punktwolken. Die ersten Ergebnisse zeigen, dass die Verarbeitung großer Datenmengen möglich ist.
Zukünftige Arbeiten umfassen die Erweiterung der Segmentierungsfähigkeiten auf umgestürzte und abgestorbene Bäume und die Erforschung der Klassifizierung von Baumarten durch Bildanalyse. Diese Forschungsarbeit trägt zur Entwicklung nachhaltiger Forstwirtschaftspraktiken bei und fördert den Einsatz von Mobile Mapping Technologien in komplexen Ökosystemen.