Eine Machbarkeitsstudie zur automatisierten Erfassung von Vegetation entlang der Schiene – aus Luftbildern, räumlichen Messdaten und nachvollziehbaren algorithmischen Regeln.
Die Idee: Statt große Streckenabschnitte ausschließlich manuell zu sichten, werden vorhandene Geodaten so ausgewertet, dass auffällige Vegetationsbereiche zunächst digital sichtbar werden. Daraus kann eine Grundlage für gezieltere Kontrollen entstehen.
Ausgangsfrage
Ein Baum kann nah am Bahngleis stehen, ohne zwingend eine Gefahr darzustellen. Für präzise Aussagen muss bekannt sein, wo Vegetation wächst und wie hoch sie ist.
Die Herausforderung dieser Studie war, diese Informationen aus unterschiedlich aufgebauten Geodatensätzen zu gewinnen und auf einen gemeinsamen geografischen Bezug zu bringen.
Das Vorgehen
Die Datenverarbeitung folgt einer gut dokumentierten, nachvollziehbaren Abfolge. Mit jedem Schritt versuchen wir Vegetation einzugrenzen, welche für den Gleisbereich relevant sein könnte.
Luftbilder und 3D-Laserscandaten werden kontrolliert, bereinigt und räumlich aufeinander abgestimmt.
In 3D-Punktwolken werden Boden, Gebäude und Vegetation klassifiziert.
In Bildern detektierte Vegetationsflächen und 3D-Höheninformationen werden zusammengeführt.
Was übrig bleibt ist am Ende Vegetation, die 6 Meter übersteigt und in der betrachteten Bewirtschaftungsfläche liegt.
Ergebnisse der Machbarkeitsstudie
Die Ermittlung von Vegetationsbeständen, insbesondere über sechs Metern, ist gesichert möglich.
Mögliche Weiterentwicklung
Auf den identifizierten Baumbeständen könnte eine weitere Analyse aufbauen: Welche Bäume können den Gleisbereich bei einem Umsturz überhaupt erreichen, und wo lohnt sich eine genauere Kontrolle?
Konzeptskizze
Als erster Schritt lässt sich die geometrische Fallreichweite aus Baumhöhe und Abstand zum Gleis abschätzen. Erst zusätzliche Merkmale und Metadaten ermöglichen eine fundiertere Risikobewertung.
Entscheidende Unterscheidung: Ein im Risikobereich liegender Baum sagt nicht zwingend etwas über die Wahrscheinlichkeit eines Umsturzes bei einem Sturm aus.
Eine vereinfachte geometrische Vorprüfung – zum Ausprobieren.
In diesem vereinfachten Modell reicht die Baumhöhe bis zum Gleis.
Schematische Darstellung; Keine individuelle Baumdiagnose, keine Umsturzwahrscheinlichkeit und keine validierte Sicherheitsbewertung.
Ausblick · Erweiterte LiDAR-Klassifikation
Über die Vegetationserkennung hinaus können LiDAR-Daten auch zur Klassifikation weiterer Objektarten genutzt werden. Die folgenden Darstellungen zeigen Gebäudestrukturen sowie die Unterscheidung zwischen Boden, Vegetation und Bebauung in einer Punktwolke.
