Betreuung: Gottfried Mandlburger

Die zunehmende Verfügbarkeit hochauflösender Airborne-Laserbathymetrie-Daten ermöglicht eine detaillierte dreidimensionale Erfassung von Fließgewässern, einschließlich der unter Wasser liegenden Strukturen. Eine dieser Strukturen ist Totholz, das sowohl eine wichtige Rolle für die Gewässerökologie spielt, als auch potenzielle Risiken für die Infrastruktur darstellen kann. Für ein systematisches Monitoring ist daher eine reproduzierbare Methode erforderlich, die es erlaubt, Totholz aus Punktwolken zuverlässig zu detektieren und geometrisch zu beschreiben. Herkömmliche Verfahren sind oftmals nur eingeschränkt auf Unterwasserbereiche anwendbar.Ziel dieser Masterarbeit ist die Entwicklung eines reproduzierbaren Workflows zur Detektion und Quantifizierung von Unterwassertotholz aus ULS-Punktwolken. Das Untersuchungsgebiet befindet sich im Natura-2000-Schutzgebiet Neubacher Au entlang der Pielach in Niederösterreich. Die Verarbeitung erfolgt mithilfe der Software OPALS sowie Python-basierter Skripte und umfasst mehrere Verarbeitungsschritte. Darunter die Ausreißerfilterung, die Ableitung eines Wasseroberflächenmodells, die Refraktionskorrektur nach dem Snelliusschen Brechungsgesetz, die Bodenklassifikation sowie die Berechnung eigenwertbasierter geometrischer Metriken zur Klassifikation der Punktwolke. Auf Grundlage dieser Merkmale wird eine baumbasierte Klassifikation durchgeführt, um Holzpunkte von Boden-, Wasseroberflächen- und Streupunkten zu trennen. Anschließend werden die Holzpunkte segmentiert und geometrisch modelliert. Dabei werden mittels Hauptkomponentenanalyse und robuster Kurvenanpassung geometrische Parameter wie Länge, Durchmesser und Volumen der einzelnen Totholzelemente bestimmt.Die Ergebnisse zeigen, dass Unterwassertotholz mithilfe von ULS-Daten detektiert und geometrisch beschrieben werden kann. Der entwickelte Workflow erlaubt die Detektion und quantitative Beschreibung von Totholzstrukturen und stellt damit eine Grundlage für das Monitoring von Fließgewässern dar. Damit leistet die Arbeit einen Beitrag zur verbesserten Umweltüberwachung und unterstützt Anwendungen im Bereich der Gewässerökologie, Gefahrenabschätzung und Gewässerbewirtschaftung.