Forst

Inventurkosten
reduzieren.

Nachhaltigkeit effizient gestalten.

Um moderne Forstwirtschaft ökologisch und ökonomisch nachhaltig zu betreiben, bietet OCELL Forstbetrieben neue Möglichkeiten durch den wirtschaftlichen Einsatz von Fernerkundungstechnik.

Forst

Unsere Lösung für Ihren Forstbetrieb.

Automatisierte Inventur

Wir nutzen automatisierte Bildanalyseverfahren für eine digitale Forstinventur auf Einzelbaumebene. Hierbei kommen photogrammetrische Höhenmessungen und Künstliche Intelligenz zum Einsatz.

Digitale Vorratskarten

Sie erhalten von uns regelmäßig hochauflösende Luftbilder, digitale Geländemodelle und Vorratskarten für eine bessere Forstplanung.

Kalamitäten im Blick

Wir kartieren stehendes Totholz und überwachen die Ausbreitung von Borkenkäfern sowie Sturmschäden auf Wunsch auch mehrfach jährlich.

Forst

Ihre Vorteile.

Reduzierte Inventurkosten

Im Vergleich zu terrestrischen Inventuren, die rund 20-25€/ha kosten, sparen Sie über 40%. Zusätzlich reduzieren sich Wartezeiten von mehreren Wochen auf wenige Tage.

Keine Investitionen

Unser Service bedarf keinerlei Investitionen in neue Hard- oder Software. Wir unterstützen alle gängigen Kartenformate und Schnittstellen.

Kein Aufwand

Wir bieten den vollen Service von der Datenerfassung bis zur Auswertung und Visualisierung, um Ihre Arbeit möglichst effizient zu gestalten.

Forst

Wie funktioniert es?

Hocheffiziente Datenerhebung

OCELL nutzt Bilddaten aus Befliegungen, um tiefgreifende Informationen über Ihre Wälder zu generieren. Die von uns eingesetzte Lösung ist hierbei im Gegensatz zu Drohnen vollständig auf ihre großflächigen Wälder skalierbar. Anschließend verwenden wir photogrammetrische Verfahren und maschinelles Lernen, um aussagekräftige Informationen für Sie zu kalkulieren.

Höhenmodelle

Aus diesen Informationen und hochpräzisen Bodenvermessungen aus staatlichen Lidarbefliegungen werden die Höhenmodelle auf Einzelbaumebene erstellt. Hieraus gewinnen wir wertvolle statistische Einsichten auf die Höhenverteilung und das Bestandsvolumen.

Baumerkennung und Klassifizierung

Modernste Machine-Learning-Verfahren ermöglichen die automatisierte Erkennung und Klassifizierung einzelner Bäume. Dabei kommen Neuronale Netzwerke zum Einsatz, welche selbstständig aus den Daten lernen und große Datenmengen in kürzester Zeit verarbeiten können. Somit lassen sich Waldinventuren durch schnelle, präzise und umfassende Informationen ergänzen, wodurch sich die Kosten senken lassen und die statistische Genauigkeit erhöht wird.

Interesse?

Wir freuen uns auf ein Gespräch mit Ihnen!