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Schlussbericht

SST.IGD.AFORS.Schlussbericht.002.DraftD.020810.doc Seite 1 von 47

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Projektfederführer: Scheller Systemtechnik GmbH

Poeler Str. 85a

D-23970 Wismar

Dipl.-Ing. M. Müller

Tel: +49 - (0)3841 4600 32

E-Mail: [email protected]

Verbundpartner: Fraunhofer IGD

Institut für Graphische Datenverarbeitung

Joachim - Jungius - Straße 11

D-18059 Rostock

Dr. Jörg Voskamp

Tel: +49 - (0)381 4024 120

E-Mail: [email protected]

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Vorhabensbezeichnung AFoRS

Automatisierter Fotogrammetrischer Rohholz-Vermessungs-Service

Zuwendungsempfänger Scheller Systemtechnik GmbH Fraunhofer IGD, Standort Rostock

Förderkennzeichen 0330858A/B

Laufzeit des Vorhabens 01.05.2008 - 30.06.2010 24+2 Monate

Autoren: M. Mueller, E. Gutzeit, M. Scheller, Dr. J. Voskamp

Dateiname SST.IGD.AFORS.Schlussbericht.002.DraftD.020810.doc

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Zusammenfassung

AFoRS steht für einen internet-gestützten fotogrammetrischen Vermessungsservice zur Berechnung des Holzvolumens, der Stammanzahl sowie der Stärkeklassenverteilung von großen und kleinen Industrieholzpoltern (Rohholzpolter). Mit dem automatisierten fotogrammetrischen Vermessungsservice werden Logistikprozesse vom Wald ins Werk deutlich beschleunigt sowie Treibstoff- und Personalkosten durch den Wegfall eines zusätzlichen manuellen Vermessungsbeauftragten, eines Försters oder Holzeinkäufers, sowie dessen zusätzliche Anfahrt zum Polter erheblich reduziert. AFoRS bewirkt eine Effizienzerhöhung des Bio-Rohstoffes Holz innerhalb der Wertschöpfungskette und eine Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von KMUs, wie Rückerunternehmen, Forstbetriebsgemeinschaften (FBG), Forstwirtschaftliche Vereinigungen (FWV), Transport- und Holzhandelsfirmen, aber auch Landes- und Staatsforstbetrieben in Forst-Holz-Clustern.

Im Rahmen des AFoRS Projektes können zwei innovative technische Arbeitsziele definiert werden:

Die Poltererfassung erfolgt bei AFoRS in mehreren Bildern sowie der Zuordnung weiterer Prozess-Metadaten (Holzart, Auftragsnummer etc.). Mit Hilfe eines Mobilfunkhandys werden die Daten im Anschluss an die Verarbeitungsplattform EIP® übertragen. Arbeitsziel von Scheller Systemtechnik war die Umsetzung eines zusammenhängenden Bildverarbeitungs- bzw. Datenermittlungssystems. Datenerfassung, Datenübertragung, EIP-Servicesystem, fotogrammetrische Berechnungen (Vermessung), Auswertealgorithmen, Datenpräsentationsformen sowie Erfassungshardware bzw. technisches Zubehör wurden aufeinander abgestimmt und in einen automatisierten Workflow geschaltet. Die Aufgabe des Fraunhofer IGD bestand in der Forschung und Entwicklung von Algorithmen zur automatischen fotogrammetrischen Vermessung von Rohholz. Im Speziellen sollten das Volumen und die Stammgrößen aus einer Serie von frontal aufgenommenen Bildern eines Holzpolters berechnet werden. Im prinzipiellen Konzept wurde eine mehrstufige Abarbeitung der Eingangsbilder entwickelt. Zunächst werden die Bilder verbessert, geprüft, segmentiert, in eine Reihenfolge gebracht und entzerrt. Danach werden die Baumstämme gesucht, die Hülle berechnet, die Bilder zusammengesetzt, das Volumen und die Stammgrößen ermittelt. Das Konzept wurde in einem Demonstrator, welcher aus 12 Modulen besteht, umgesetzt. Zusätzlich wurde eine spezielle fotometrische und optische Kamerakalibrierung entwickelt. Als Herausforderungen haben sich die automatische Segmentierung und Stammfindung herausgestellt. Diesbezüglich wurden Testbeds zur Algorithmen-Entwicklung und zum Vergleich aufgesetzt. Die Algorithmen im serverseitigen Demonstrator wurden mit Praxisbildern evaluiert und Störfaktoren ermittelt. Es hat sich gezeigt, dass unter optimalen Bedingungen die Abweichungen der ermittelten Festmeter zur Grundwahrheit unter 5% liegen.

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Nach der Verarbeitung stehen neben den Bildern die berechneten Größen, wie Volumen, Stärkeklassenverteilung der Stammholzabschnitte sowie weitere Meta-Informationen zeitnah zur Verfügung und können zur Weiterverarbeitung in der Wertschöpfungskette herangezogen werden. Spezielle Vorteile ergeben sich aus der schnellen Datenverfügbarkeit sowie aus der möglichen Nachvollziehbarkeit der Daten anhand der vorliegenden Ausgangsbilder.

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Abstarct

Automated photogrammetric survey services for big and small stacks of deciduous wood and coniferous wood in the value chain forestry and timber industry. AFoRS is a photogrammetric survey service based on the Internet for the calculation of the volume of wood, the number of stocks as well as the distribution of the thickness classes of big and small stacks of industrial wood. By dint of AFoRS logistics processes from the forest into the factory will be seriously speed up as well as expenses for fuel and staff will be clearly reduced through the loss of an additional manual survey commissary, a forester or a buying agent for wood as well as their additional approach to the stack. AFoRS effects an increase of the efficiency of the biological resource wood within the value chain. AFoRS secures a rise of the competitive ability of SME like lumberjack companies, communities of forest enterprises, forestry unifications, transport and lumber trade companies as well as forest enterprises of the publicly and state owned forests. Within the AFoRS project there are two defined innovative and substantial technical aims of the work:

The acquisition of the stacks will be realised in several images and further process meta data (wood species, contract number etc.). Subsequently the data is transferred to the processing platform EIP® via mobile telephone. Technical aim of Scheller Systemtechnik was the realization of a correlative image processing resp. data calculation system. Data acquisition, data transmission, EIP- service system, photogrammetric calculations (survey), analysis algorithm, data presentation as well as the hardware for the acquisition and the technical equipment have be coordinated and switched into an automated workflow. Due to the project, the task of Fraunhofer IGD was developing algorithms, which can automatic measure the wood log with photometry methods. Furthermore, the volume and the radii of the wood log should be determined from an image sequence, which contains the frontal images about a stack of wood log. The challenges from the task have been solved step by step. Firstly the image will be processed with enhancement, inspection, segmentation, sorting and rectification. Through these processing, the cross sections of the tree trunk could be located, and then the geometric properties, like hulls, of these cross sections can be calculated. Accordingly, with the help of stitching the image sequence, the volume of all wood logs besides the radii’s distribution of the wood logs could be determined. According to the task, a demo has been built, which contains the implementations of the algorithms above. This demo consists of 12 modules. Additionally, a specific photometric and optical camera calibration was developed. The greatest challenge was the automatic segmentation and the detection of the wood logs. Therefore, two testbeds was developed to research on the algorithms and to find the best one. The server sided algorithms in the demo were evaluated by using images taken by employees from forestry and

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disturbing factors were identified. Under optimal conditions the error of the determined solid cubic meter lies under 5 percent. Finally the user gets an image of the stack as well as calculated parameters like the volume, the distribution of the thickness classes of the wood trunk segments as well as further meta information. These data can be consulted for the further processing in the value chain. Special advantages ensure from the fast availability of the data as well as from the possible traceability of the data on the base of the existing images.

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Inhaltsverzeichnis

1 Kurzdarstellung 3 1.1 Aufgabenstellung 3 1.2 Forschung und Voraussetzungen, unter denen das Vorhaben

durchgeführt worden ist 3 1.3 Planung und Ablauf des Vorhabens 3 1.4 Stand der Wissenschaft und Technik 3 1.5 Zusammenarbeit mit anderen Stellen 3

2 Eingehende Darstellung 3 2.1 Verwendung der Zuwendung und der erzielten Ergebnisse 3 2.2 Wichtigsten Positionen des zahlenmäßigen Nachweises 3 2.3 Notwendigkeit und Angemessenheit der geleisteten Arbeit 3 2.4 Voraussichtlicher Nutzen und Verwertbarkeit der Ergebnisse 3 2.5 Bekannt gewordener Fortschritt auf dem Gebiet des Vorhabens

bei anderen Stellen 3 2.6 Erfolge und geplante Veröffentlichungen des Ergebnisses 3

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1 Kurzdarstellung

1.1 Aufgabenstellung

Ziel des Vorhabens AFoRS war die Entwicklung eines prototypischen, automatisierten, fotogrammetrischen Vermessungsservices für große und kleine Laub- und Nadelholzpolter (Rohholzpolter) in der Wertschöpfungskette Forst- und Holzwirtschaft. Die Aufgabestellung bestand in der Entwicklung eines Vermessungsservices bestehend aus zwei Hauptkomponenten:

I. Einem universellen Fotohandy zur Bilderfassung, GPS-Positionsbestimmung, GPRS / UMTS-Datenübertragung sowie einer Java-Handy-Clientsoftware zur einfachen und automatisierten Steuerung aller nötigen Funktionalitäten.

II. Einem Web-Service für die Bildverarbeitung zur Ermittlung des Poltervolumens und der Stärkeklassenverteilung der Stämme im Polter und Datenlogistik mittels Workflow -Technologie auf der SST SOA Integrationsplattform EIP4y.

Ziel war es, ein Vermessungsverfahren zu entwickeln, das den Forderungen eines waldnahen Kontrollmaßes entspricht und zu Dispositionszwecken von Forst- und Holzwirtschaft eingesetzt werden kann.

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1.2 Forschung und Voraussetzungen, unter denen das Vorhaben durchgeführt worden

ist

In der Wirtschaftsregion Wismar treffen günstige Standortfaktoren wie Transportmöglichkeiten über den Seehafen und die Verkehrsanbindung über Straße und Schiene zusammen, so dass sich seit einigen Jahren die Holzindustrie verstärkt ansiedelt. Auch wenn, bedingt durch die Finanzkrise, die Holzverarbeitungskapazität zurückgegangen ist, so ist Wismar noch immer eine der größten Holzmetropolen Europas. In diesem Umfeld ist die gesamte Wertschöpfungskette von der Holzerzeugung durch die Forstwirtschaft bis zur holzverarbeitenden Industrie einschließlich der damit verbundenen Logistik und Informationstechnologie vereint. Aus der vorhandenen Wirtschaftskraft entspringen innovative Ideen, um neue Servicedienstleistungen für die Industrie sowie für die Forstwirtschaft zu generieren. Im Rahmen des Forschungsvorhabens HolzClusterNord – eLogistics wurden von dem Partner Scheller Systemtechnik bereits verschiedene Wertschöpfungsketten vom Wald ins Werk analysiert und prozesstechnisch aufbereitet. Wesentliches Ziel des Teilprojekts eLogistic war die Entwicklung von Methoden und Lösungen zur Optimierung der Wertschöpfungsketten vom Wald ins Werk. Beispielsweise wurden im Rahmen des Projektes die Geschäftsprozesse aller an der Wertschöpfungskette „vom Wald- ins Egger Werk - und von dort zum Kunden“ beteiligten Unternehmen untersucht. Dabei wurden speziell die Medienbrüche beim Informationsübergang zwischen den Partnern und die damit verbundenen „Effizienzsenken“ identifiziert sowie technische Lösungen zur Optimierung der Geschäftsprozesse angedacht sowie entwickelt. Durch die breite Involvierung der Firma Scheller Systemtechnik in dem Verbundprojekt HolzClusterNord konnten somit bereits in diesem Umfeld einschlägige und praxisnahe Erkenntnisse bezüglich der Informationsflüsse im Bereich der modernen Holzerntekette, insbesondere vom Wald ins Werk, eingeholt werden. Dabei wurde mit Bezug auf AFoRS festgestellt, dass innerhalb der Prozesskette ein separater Vermessungsvorgang der geernteten und abgelegten Rohholzpolter (sowohl für das Rohholz aus der Landesforst wie auch aus privatwirtschaftlich organisierten Forstbetrieben) durch einen Förster oder Holzeinkäufer durchgeführt wird. Dieser Vermessungsvorgang soll mit Hilfe von AFoRS entfallen, indem die abgelegten Holzpolter zeitnah nach der Ernte fotografiert und aus den Bildern plus Längenmaß das Volumen ermittelt wird. Die Praktikabilität der Methode wurde im Vorfeld von AFoRS bereits in verschiedenen Laborversuchen nachgewiesen. In manuellen bzw. halbmanuellen Verfahren war es bereits möglich das Holzvolumen mit einer ausreichenden Genauigkeit zu bestimmen. Hierzu existierten bereits verschiedene Untersuchungen die unter Laborbedingungen verifizierbare Ergebnisse lieferten (vgl. z.B. Diss. F.Fink Uni Freiburg, Heidegesellschaft, etc.).

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Bei der Erfüllung der benannten Anforderungen handelte es sich um eine umfangreiche Forschungsaufgabe, deren Lösung angestrebt, aber nicht von Beginn an garantiert werden konnte. Die Hauptgründe hierfür waren angestrebte, aber bis zum Zeitpunkt der Antragstellung noch in der Forschung befindliche Algorithmen für den Bereich der Bildverarbeitung sowie deren technologische Umsetzungen. Ein weiteres essentielles Ausgangsrisiko bestand zudem darin, dass die laborgetestete Messmethode nicht auf die rauen praktischen Bedingungen übertragen werden konnten. Von der Bildverarbeitungsseite (IGD) wurde auf langjährige Erfahrungen im Visual Computing und im speziellen der Bildverarbeitung aufgebaut. Einige erfolgreich abgeschlossene Projekte aus der Bildverarbeitung vom IGD sind bspw.: - Echogramme (2004) - e-Note History (2003 - 2005) http://www.enotehistory.de - ANAKO (2005 - 2007) - ANOVA-ProInno II (2006 - 2008) Des Weiteren wurde vom IGD auf bestehende Bibliotheken der Bildverarbeitung aufgebaut. So ist die VIGRA zum Ein- und Auslesen der Bilder, sowie zur Ausführung einiger Bildverarbeitungsalgorithmen genutzt worden. Die VIGRA wurde von Dr. Ullrich Köthe, einem ehemaligen Mitarbeiter vom IGD, entwickelt und stellt eine generische Bildverarbeitungsbibliothek dar. Weiterhin wurde openCV genutzt. OpenCV ist eine freie unter BSD-Lizenz stehende Multi-Level-Bildverarbeitungsbibliothek. Diese wurde speziell zur Entwicklung der Kamerakalibrierung und zum schnellen Testen von Algorithmen genutzt. Weiterhin wurde auf Technologien aus dem Bereich des Augmented Reality aufgebaut. Es wurde die AR-Bibliothek ARToolKit genutzt. Für den Kern der Bildverarbeitung, der Segmentierung, wurde das Segmentierungsverfahren Graph-Cut genutzt. Für dieses Verfahren ist wissenschaftlich freigegebener Forschungscode von Boykov und Kolmogorov ([Boykov04]) genutzt worden. (weitere Informationen zum Stand der Wissenschaft und Technik werden unter Punkt 1.4 gegeben). Verwendete Fachliteratur

[Bishop2007] Bishop C.M: Pattern Recognition and Maschine Learning, Springer Science, corrected at 6th printing 2007 [Boykov04] Boykov, Y; Kolmogorov V.: An experimental Comparisionof Min-

Cut/Max-Flow Algorithms for EneryMinimationin Vision, In IEEE Transactions on PAMI, Vol. 26, No. 9, pp. 1124-1137, Sept. 2004

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[Bradski09] Bradski, G.; Kaehler, A.: Learning OpenCV Computer Vision with the

OpenCV Library, Published by O’Reilly Media, 2009 [Felzenszwalb04] Felzenszwalb, P. F.: Efficient graph-based image segmentation. In International Journal of Computer Vision, pp. 888–905, 2004 [Fink04] Fink, F.: Fotooptische Erfassung der Dimension von nadelrund-

holzabschnitten unter Einsatz digitaler bildverarbeitender Methoden, Dissertation, Fakultät für Forst- und Umweltwissenschaften der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg i. Brsg., 2004 [Jähne05] Jähne, B.: Digital Image Processing, Springer Verlag, Berlin Heidelberg, 6th reviewed and extended edition [Jensen01] Jensen, H.W.: Realistic Image Synthesis Using Photon Mapping, The Morgan Kaufmann Series in Computer Graphics, 2001 [Malmberg09] Malmberg F., Östlund C.; Borgefors, G.: Binarization of phase contrast volume images of fibrous materials- a case study, In International Conference on Computer Vision Theory and Applications 2009, pp. 97–125, 2009 [Orchard91] Orchard, M.; Bouman, C.: Color quantization of images, In IEEE Transactions on Signal Processing, pp. 2677–2690, 1991 [Otsu79] Otsu, N.: Otsu, N. (1979). A threshold selection method from graylevel

histograms, In IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, pp. 62–66, 1979 [Rothar04] Rothar, C.; Kolmogorov V.; Blake, A.: Grabcut – interactive forground

extraction using iterated graph cuts, In ACM Transactions on Graphics, pp. 309–314, ACM Press, 2004 [Samet06] Samet, H: Foundations of Multidimensional and Metric Data Structures, The Morgan Kaufmann Series in Computer Graphics, 2006 [Shi00] Shi, J.; Malik, J.: Normalized cuts and image segmentation, In IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, pp. 888–905, 2000 [Tomanski98] Tomanski, C.; Manduchi, R.: Bilateral Filtering for Gray and Color

Images, 1998, Conference on Computer Vision, Bombay [Tsai00] Horn, B K.P.; Tsai's camera calibration method revisited, 2000 [Yu04] Yu, W.:Practical Anti-Vignetting Methods for Digital Cameras, Consumer Electronics, 2004, Vol. 50

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[Yu08] Yu, W.:Vignetting Distortion Correction Method for Heigh Quality Digital

Imaging, International Conference on Pattern Recognition, 2008 [Zheng06] Zheng, Y.; Lin, S.; Kang, S. B.: Single-Image Vignetting Correction, cvpr, vol. 1, pp. 461-468, 2006 IEEE Computer Society Conference on Computer [Zheng08] Zheng, Y.; Yu J.; Kang, S. B.; Lin, S.; Kambhamettu, C.: Single-Image

Vignetting Correction Using Radial Gradient Symmetry, Computer Vision and Pattern Recognition, 2008 [WEN-00] Wenderoth, A.; Ein Beitrag zur Modellierung unternehmensübergreifender logistischer Prozesse. Offenes, UML-basiertes Modellkonzept. In: Kuhn, A.; Unternehmenslogistik, Dortmund 2000 [SÖN-00] Schönknecht, A.; Analysis of transportation chains for forestry products. Bericht zum EU-Forschungsprojekt Interreg IIC, Hamburg 2000 [SCO-01] Scott, St. (SCC); The Supply Chain Council and the Supply Chain Operations Reference Model. In: Supply Chain Management, 1. Jg., 2001, S. 9-13 [GAS 95] Gast, O.; Analyse und Grobprojektierung Logistik- Informationssystemen. Reihe Forschung und Praxis (Heft 5).- Berlin/Heidelberg/New York/ Tokyo, Springer- Verlag, 1985 [EAN-02] DIN 16557-5 EDIFACT – Teil 5: Regeln zur Generierung von XML-Schema-Dateien (XSD) aus EDI(FACT)-Anwendungsbeschreibungen. Beuth Verlag GmbH, Berlin 2002 [DIN-83] DIN 30781 - Transportkette: Grundbegriffe. Beuth-Verlag, Berlin/Köln 1983 [BOR-95] Bornschein-Grass, K.; Groupware und computergestützte Zusammenarbeit - Wirkungsbereiche und Potentiale; Wiesbaden 1995 [BEC-96] Beckmann, n, H,; Theorie einer evolutionären Logistik-Planung: Basiskonzepte der Unternehmensentwicklung in Zeiten zunehmender Turbulenz unter Berücksichtigung des Prototypingansatzes; Dortmund 1996 [Eri09] Sony Ericsson (2009): JavaTM Platform, Micro Edition, CLDC – MIDP 2 for Sony

Ericsson feature and entry level phones (34th version). Sony Ericsson MobileCommunications AB, Lund, Dezember 2009. (Publication number: EN/LZT 108 7584, R34A)

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[FOS10] Floggy Open Source Group (2010): Floggy Architecture. [Online]. Verfügbar unter: http://floggy.sourceforge.net [30.04.2010] [Mar05] Marejka, Richard (2005): What are the defined J2ME system

property names?. [Online]. Verfügbar unter: http://developers.sun.com/mobility/midp/questions/properties/index.html 18.04.2010 [Top02] Topley, Kim (2002): J2ME in a Nutshel (Edition March). O’Reilly & Associates, Inc., Sebastopol, March 2002. [J2ME] In A Nutshell; Kim Topley O.Reilly, Sebastopol, California Edition March 2002 Referenz für Programmierer: Handy Programmierung in Java Mobile Design and Development; Brian Fling O.Reilly, Sebastopol, California 1st Edition, August 2009 Entwicklung für mobile Geräte speziell auch im Kontext der Kommunikation zwischen Web Applikation und Handy Applikation Doktorarbeit „Optimierung von Geschäftsprozessen in der Forstwirtschaft durch den Einsatz von Informationstechnologie am Beispiel der Holzbereitstellung auf Revierebene“ ; Joachim Hug, Freiburg im Breisgau, 2004 Wireless Java Developing with J2ME Jonathan Knudsen Apress 2nd Edition 2003 Handy Programmierung in Java speziell ausgerichtet auf drahtlose Kommunikation Professional Android Application Development Reto Meier Wiley Publishing, Inc., Indianapolis, Indiana, 2009 Android Application Development Rick Rogers, John Lombardo, Zigurd Mednieks, Blake Meike O,Reilly, Sebastopol, California, 1st Edition, May 2009

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1.3 Planung und Ablauf des Vorhabens

Die Planung des Projekts AFoRS bezog sich auf einen Zeitraum von 24 Monaten (01.05.2008 bis 30.04.2010). Für die Umsetzung wurden 7 Hauptarbeitspakete definiert. Innerhalb dieser Hauptarbeitspakete wurden von den beteiligten Entwicklungspartnern konkrete Leistungen abverlangt. Zudem wurden im Rahmen der Projektplanung die 7 Hauptarbeitspakete in Unterarbeitspakte gliedert und die Inhalte sowie die notwendigen Ressourcen pro Arbeitsaufgabe und Partner detailliert beschrieben.

Abb 1: AFoRS Balkenplan (komprimiert)

Im Rahmen der Vorhabensplanung wurden zudem drei Meilensteine definiert, in denen wesentliche Etappenziele ausgewertet und die Projektfortschritte dokumentiert werden sollten. Die Umsetzung des Projektes AFoRS erfolgte nicht entsprechend dem anvisierten AFoRS - Balkenplan / Zeitplan. Essentielle Aktivitäten, wie die Durchführung des Praxistests bzw. Feldtests (Bildaufnahme, Handling des Gesamtsystems, etc.) mussten vorgezogen werden (Ursprünglich am Projektende geplant), um frühzeitig ein Feedback von der Anwenderseite zu erhalten und Bilddaten für die Bilddatenberechnung zu generieren. Die frühzeitige Notwendigkeit an Bilddaten konnte im Vorhinein nicht erkannt werden. Eine Anpassung des Projektablaufes wurde als essentiell und unumgänglich angesehen. Zudem wurde im Rahmen des Projektes AFoRS eine kostenneutrale Projektverlängerung von zwei Monaten beantragt, genehmigt und durchgeführt. Die Ursachen für die Notwendigkeit einer Verlängerung lagen vorwiegend darin, dass im Rahmen des Arbeitpaktes AP5000 "Labor- Prototypentest" nicht alle Unterarbeitspakete zeitgerecht begonnen werden konnten. Die Gründe hierfür lagen vorwiegend in der Komplexität der Umsetzung der Gesamtsystemarchitektur sowie der Realisierung der Schnittstellen zwischen den Teilmodulen - hinsichtlich eines vollständigen Prototypen. Für die Verlängerung der Projektlaufzeit wurden keine neuen Ressourcen veranschlagt. In den Projektmonaten Februar und März 2010 konnten bei beiden Projektpartnern (Fraunhofer Institut für Grafische

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Datenverarbeitung, Scheller Systemtechnik GmbH) Ressourcen eingespart werden, welche wiederum in den Verlängerungsmonaten Mai und Juni 2010 eingesetzt werden konnten. Dies betraf vorwiegend die Arbeitspakete 6200 Evaluation und 6400 Feldversuchauswertung (Praxisprobleme). Durch das vorziehen des AP6000 "Feldtests" sowie den Zeitdruck bzw. die Verzögerungen im AP5000 "Labor-Prototypentest" wurde der geplante Meilenstein M2 in der Umsetzung als nicht mehr sinnvoll angesehen. Die geringe zeitliche Differenz (2 Monate) sowie die inhaltlichen Überlappungen zwischen Meilenstein M2 "Präsentation des Prototyps" und Meilenstein M3 "Abschlusspräsentation – Bildverarbeitung und Workflow" erlaubten eine Zusammenlegung der beiden Meilensteine. M- 1 Meilenstein „Präsentation der technischen Realisierungsmöglichkeiten sowie Darlegung der Kenntnisse hinsichtlich der SOLL-Situation im Bereich der Bilddatenverarbeitung und Datenerfassungslogistik“. Der Meilenstein 1 beinhaltete u.a. eine detaillierte Darlegung der technischen Möglichkeiten zur Realisierung des Vorhabens (AP1000). Des Weiteren wurden die entwickelten Umsetzungskonzepte im Bereich der Bilddatenverarbeitung AP2000 und Datenerfassungslogistik AP3000 vorgestellt.

M- 2 / M- 3 Meilenstein "Abschlusspräsentation – Bildverarbeitung und Workflow" Der Meilenstein 3 stellte im Ergebnis aller Arbeitspakete den neu entwickelten prototypischen Automatisierten Fotogrammetrischen Rohholz-Vermessungs-Service vor, welcher sich aus den Komponenten Handy, Handyclient, Kamerakalibrierungsprogramm, Datenübertragung, Bildverarbeitungspipeline und Datenverwaltungsserver zusammensetzt. Alle weiteren Arbeitsschritte / Arbeitspakte im Rahmen von AFoRS konnten zeitgerecht erfüllt werden. Der abgebildete Balkenplan visualisiert die tatsächliche Umsetzungszeitschiene sowie die Meilensteine M1 und M2/3. Detaillierte Beschreibungen bzgl. der wissenschaftlich-technischen Ergebnisse können dem Erfolgskontrollbericht - Kapitel 3.2 entnommen werden.

Abb 2: AFoRS Balkenplan Angepasst (komprimiert) inkl. Meilensteine

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1000 Analysephase – IST-Situation 1100 Prozessdatenaufnahme Holzvermessung Aufnahme der betriebswirtschaftlichen Prozesse inkl. der erforderlichen Meta-Prozessinformationen. 1200 Ausgangslage, verfügbare Module Bildverarbeitung Bestandsaufnahme der am Markt verfügbaren Bildverarbeitungstechnologien (state of the art) und -algorithmen sowie deren Wichtung bezüglich Funktionalität und Leistungsvermögen. 1300 Analyse der Leistungsmerkmale und Schnittstellen von Kamerahandy Zur konkreten Vorbereitung der Realisierung des Handy-Clients wurden die aktuell am Markt verfügbaren Kamera-/GPS-Handys analysiert und gegenübergestellt. 1400 Schnittstellen EIP-Server Plug-In Interface Bildverarbeitungsmodule Zur Anbindung der vom F-IGD realisierten Bildverarbeitungspipeline an das Interface der EIP-Integrationsplattform wurden die bestehenden Schnittstellen-konventionen mit den Erfordernissen der Bildverarbeitungssoftware sowie den prozessualen Randbedingungen abgeglichen. 1500 Ergebnissynchronisation IST-Analyse Die Ergebnisse der Analysephase in den einzelnen Bereichen wurden zwischen den Partnern ausgetauscht sowie der IST-Stand der Machbarkeit diskutiert. Entscheidende Entwicklungsrichtungen wurden definiert (Vorgehensweisen, zu verfolgende Ansätze etc.). 2000 Konzeptphase – SOLL-Situation Bildverarbeitung 2100 Positionsbestimmung Die auf Basis der Analyse der praktischen Abläufe der Holzernte ermittelten Randbedingungen wurden in ein Konzept zur Positionierung der Aufnahmekamera etc. überführt (gleichzeitig Weiterentwicklung des Konzeptes als prototypischen Instruktionsanleitung / Bedienungsanleitung für den Feldtest). 2200 Bildentzerrung Ein Bildentzerrungskonzept wurde entwickelt (automatisierte Sekundärentzerrung, Handykamerakalibrierung) 2300 Stiching Zur weiteren Präzisierung wurde ein Konzept zur automatischen Zusammenführung von mehreren Aufnahmen eines Holzpolters erarbeitet. 2400 Holzstammsegmentierung

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Die Verteilung der Stammholzabschnitte in Stärkeklassen hat betriebswirtschaftliche Auswirkungen beim Verkauf. Zur Bestimmung der angestrebten Zielgrößen Raummeter, Festmeter und Stärkeklasse wurde ein Konzept zur automatischen Erkennung der einzelnen Stammschnittflächen in den Aufnahmen sowie deren Zuordnung in Stärkeklassen entwickelt. 2500 Volumenberechnung Konzept zur Berechnung des Poltervolumens anhand der Stirnfläche, der Holzstammlänge sowie weiterer Informationen zu den Randbedingungen (Setzung, Luftanteil, Verdeckungen). 2600 Fehleranalyse Die Fehler der einzelnen Berechnungsmethoden sowie der Fehler des Gesamtsystems wurden/wurde analysiert. Optimierungen wurden erarbeitet. 3000 Konzeptphase – SOLL-Situation Datenerfassungslogistik 3100 Daten- & Prozessmodell Rohholzpolterverarbeitung Aus der Analysephase zur Prozessdatenaufnahme Holzvermessung abgeleiteten Anforderungen wurde ein Datenaufnahme-, Datenerfassungs- und Prozessmodell entwickelt. 3200 Datenübertragungsverfahren Eine wesentliche Vereinfachung in dem Gesamtprozess ist es, wenn die Daten aus dem mobilen Erfassungssystem (Fotohandy) ohne zusätzliche „Handgriffe“ zur Weiterverarbeitung auf einem zentralen System zur Verfügung stehen. Dafür wurde unter den Bedingungen großer Datenmengen, mehrere Fotos (Polterbilderreihen), ein Übertragungskonzept entworfen. 3300 Authentifizierungsmodell Ein Authentifizierungsmodell ist Voraussetzung für die Akzeptanz eines zentralen Datenverarbeitungsservices. Ein prototypisches AFoRS-Authentifizierungsmodell wurde realisiert und regelt die Zugangsmöglichkeiten. 3400 Auswerte-Algorithmen und Dokumente Neben der Berechnung der Polterangaben, wie Volumen und Größen-klassenverteilung, wurden weitere daraus resultierende mögliche Ergebnisse analysiert (Statistiken etc.). Die Berechnung weiterer Ergebnisse stellte sich jedoch als schwierig heraus, da sich die Folgewerte sehr unternehmensspezifisch (kundenspezifisch) bzw. individuell zusammensetzen. 4000 Prototypenentwicklung 4100 Systemarchitektur Für die Prototypenentwicklung wurde auf Basis der Ergebnisse der Konzeptionsphasen die notwendige Systemarchitektur für die Plattform sowie die

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Projektentwicklungsumgebungen für den Handy-Client und die Bildverarbeitung erarbeitet. 4200 Implementation der Komponenten Die einzelnen Komponenten aus der Entwicklung sowie bereits verfügbare Module wurden in die Systemumgebung implementiert 4300 Kamerakalibrierungsprogramm Ein wichtiges Thema im Handybereich stellte die Entwicklung eines standardisierten Handykamerakalibrierungssystems dar. Ein Tool zur Errechnung von Kalibrierungswerten der optischen Entzerrung sowie zur Eliminierung der Randabschattung wurde realisiert. Technische sowie logistische Prozesse zur Datengenerierung (Kalibrierungsdatei, Kalibrierungstisch) sowie zum Datenmanagement (Kalibrierungsdaten den entsprechenden Handy zuordnen) wurden erarbeitet. 4400 Client für Kamerahandy Die Clientsoftware für das Handy wurde entwickelt 4500 Prozess-Workflows Die Funktionen auf Seiten der EIP Integrationsplattform wurden entsprechend der Konzeption konfiguriert, realisiert und getestet. 4600 Integration Die Ergebnisse der einzelnen Entwicklungsschritte der Bildverarbeitung, Datenübertragung vom Client und Auswerteroutine wurden in eine Gesamtlösung prototypisch integriert.

5000 Labor-Prototypentest 5100 Datenerfassung, Clientbedienung Nach der Systementwicklung und -integration erfolgte ein Datenerfassungs- und Clientbedienungstest unter optimalen Bedingungen / Laborbedingungen. 5200 Datenübertragung Verschiedene Datenübertragungswege (Bluetooth, GPRS, UMTS, WLAN) wurden labormäßig getestet. 5300 Bildverarbeitung Die Ergebnisse der Bildverarbeitungsroutinen wurden anhand von Feldtestdaten sowie Referenzpolterdaten geprüft / evaluiert. Im zweiten Schritt wurde die Bildverarbeitungspipeline angepasst und verbessert. 5400 Auswerte-Algorithmen und Dokumente

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Die konzipierten Auswerte-Algorithmen und Prozessdokumente wurden geprüft. 5500 Fehlerkorrektur Aufgetretene Fehler wurden dokumentiert sowie nach Möglichkeit korrigiert. 6000 Feldtest 6100 Installation Die Durchführung des Feldtests (Bildaufnahme, Handyhandling etc.) wurde zeitnah begonnen, um frühzeitig ein Feedback von der Anwenderseite zu erhalten und Bilddaten für die Bilddatenberechnung zu generieren. 6200 Evaluation Eine Evaluation des erreichten Entwicklungsstandes wurde durchgeführt 6300 Einführung Frühzeitig wurden die Praxispartner in die richtige Handhabung des Systems (Handy) eingewiesen. Dies war erforderlich, um Bilddaten zu generieren sowie Bedienungsfehler zu minimieren. 6400 Feldversuch und Auswertung Während des Feldversuchs mit den Praxispartnern fand eine ständige Begleitung und Unterstützung bei evtl. aufkommenden Fragen statt. 7000 Koordinierung/ Berichterstattung/Projektfortschrittskontrolle Im AP 7000 erfolgte die Berichterstattung, Koordinierung und Projekt-fortschrittskontrolle Im AP7000 wurde das gesamte Projekt koordiniert sowie der Projektfortschritt dokumentiert. Eine wesentliche Aufgabe bestand in der Koordination der gemeinsamen Öffentlichkeitsarbeit sowie der Organisation der regelmäßigen Projekttreffen, Feldtests, Meilensteine etc. (detaillierte Auflistung der Meetings unter Punkt 2.1) Während der gesamten Projektlaufzeit fanden regelmäßig Konkretisierungen und Abstimmungen bzgl. der Aufgaben statt. Hinsichtlich der halbjährlichen Reporte wurden Formatvorlagen zur einheitlichen Berichterstattung vorbereitet. Die Berichte beider Partner wurden zusammengeführt und als geschlossener bzw. gemeinschaftlicher Report an den Projektträger übergeben.

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1.4 Stand der Wissenschaft und Technik

Technisch bestand bzw. besteht die Herausforderung in AFoRS in der Umsetzung eines zusammenhängenden Bildverarbeitungs- sowie Datenermittlungssystems. Prozesse der Datenerfassung, Datenübertragung, Datenverarbeitung sowie die Erfassungshardware bzw. technisches Zubehör müssen aufeinander abgestimmt und in einen automatisierten Workflow geschaltet werden. Die Erfolgsaussichten in wissenschaftlich-technischer Hinsicht können als gut bezeichnet werden, es liegen bereits mehrere wissenschaftliche Untersuchungen und Erfahrungen zu dem Thema der fotogrammetrischen Vermessung vor. Insbesondere an der Uni Freiburg wurden diesbezügliche Themen bearbeitet, die sich jedoch ausschließlich mit der reinen Bildverarbeitung beschäftigten. Von Seiten der Bildverarbeitung sind zur automatischen fotogrammetrischen Vermessung von Rohholz wenige Veröffentlichungen bekannt. Eine Dissertation von Fink (siehe [Fink04]) beschreibt ein ähnliches, aber dennoch Grund verschiedenes Verfahren. Das dort beschriebene Verfahren ist semi-automatisch, womit Saatpunkte zur Segmentierung manuell gesetzt werden müssen. Der Schritt von semi- zu voll automatisch ist eine große Herausforderung. Im Bereich der fotometrischen Vermessung von Gegenständen wurde bereits einiges an Forschung getätigt, allerdings werden oft spezielle Techniken, wie Stereobildauswertung oder Laserscanverfahren genutzt. Diese sind im Kontext AFoRS allerdings nicht nutzbar, da herkömmliche Handys genutzt werden sollen. Im Bildverarbeitungsbestandteil des AFoRS-Systems werden viele Grundalgorithmen Anwendung finden, welche adaptiert, verbessert und auch neu entwickelt werden müssen. An Grundalgorithmen in der Segmentierung gibt es sehr viele Forschungsergebnisse auf die aufgebaut werden kann. Einige Verfahren der Segmentierung sind bspw. Pyramid Linking, Wasserscheiden-Segmentierung, Region-Growing, Adaptive Konturen, Gradient Vektor Fluss oder Graph-Cut. Eine automatische Ausführung der Verfahren in Praxisbildern ist allerdings in der Regel nicht gegeben und muss erst entwickelt werden. Auch sind Laborbedingungen und Rahmenbedingungen gerade für eine genaue automatische fotogrammetrische Vermessung üblich, was in AFoRS auch nicht gegeben ist. Die technischen Entwicklungen im Bereich der Datenübertragungstechnologie (UMTS/GPRS, WLAN, GPS) sowie im Bereich der Verfügbarkeit qualitativ hochwertiger und preiswerter Kamerahandys (Leistungsfähigkeit, Kameraqualität, GPS-Chip etc.) unterstützen das AFoRS-Vorhaben und die Erfolgsaussichten. Hinsichtlich des Stand der Wissenschaft und Technik sowie im Hinblick auf die wirtschaftliche und wissenschaftliche Konkurrenzsituation ist auf ein Verfahren, welches die Heidegesellschaft in Dänemark anwendet, hinzuweisen. Hier werden

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ebenfalls aus Bilddaten fotogrammetrische Berechnungen zum Holzvolumen durchgeführt und diese auch als Dienstleistung angeboten. Im Gegensatz zu dem mit AFoRS angestrebten Service, erfolgt die Berechnung der Bilddaten in einem manuellen Verfahren ohne vorgeschaltete Bilddatenlogistik (durch Einschicken der Fotos per Chip oder Email). Die Servicekosten liegen durch die manuelle Bearbeitung hingegen in einem nicht attraktiven Bereich (Aussage Landesforst MV). Mit Blick auf den Stand der Wissenschaft und Technik soll des Weiteren auf das System "S-Scale" des dänischen Unternehmens Dralle A/S hingewiesen werden. Das Kernstück des Systems ist ein PKW mit Kameraaufbauten sowie ein leistungsstarker, mobiler PC. Mit Hilfe von zwei Kameras (stereoskopische Aufnahme) werden die Polter vom Fahrzeug aus aufgenommen. Die Bilddaten (mehrere Bilder pro Sekunde) werden direkt im Fahrzeug ausgewertet. Zu erwähnen ist an dieser Stelle, dass der Fahrer bei diesem System zum Teil manuelle Korrekturen vornimmt (Umrisskorrekturen des Polters, Belichtungskorrekturen etc.). Überdies werden die Polter lediglich stichprobenartig angefahren und vermessen (Stichprobenkontrollmaß) sowie die Ergebnisse für die Weiterverarbeitung manuell erfasst (keine Plattformlösung). Zu kalkulierende Kosten für das System sind ca. 130.000,- Euro pro Jahr. Zudem ist eine "extra" Anfahrt zu den Poltern notwendig (Treibstoffkosten). AFoRS im Gegenzug zielt auf eine direkte Vermessung nach der Ernte, sowie nicht nur auf stichprobenartige sondern eine durchgehende Vermessung. Ferner konzentriert sich AFoRS auf eine preislich attraktivere sowie flexiblere Lösung für klein und mittelständige Unternehmen im forstwirtschaftlichen Bereich. Erwähnung im Bereich Forst & Technik soll auch der zunehmende Einsatz von ICT und digitaler Datenverarbeitung finden. Bei der Verarbeitung von Geodaten für forstliche Fragen setzt beispielsweise die Landesforstanstalt M-V auf neue Technologien. Via Web-GIS "Forst-GIS GAIA-MV" werden forstliche Geofachdaten, Geobasisdaten sowie naturschutzrelevante Gebietsinformationen zur Verfügung gestellt. Innerhalb einer zentralen Server-Umgebung werden spezielle Profile für konkrete Aufgabenfelder angeboten. Eine zentrale Nutzerverwaltung regelt die Zugriffe. Mögliche Anbindungen der AFoRS-Funktionalitäten an bereits existierende Lösungen über entsprechende Schnittstellen bestärkt die Zukunftsfähigkeit (Verwertung) des Systemansatzes. Im technischen Bereich der dynamischen Polterverwaltung existieren für die mobile Aufnahme von Daten und die digitale Verwaltung erste Verfahren wie z.B. GeoMail. Hierbei werden mit Hilfe eines GSM/GPS-Handys, manuell erfasste Polterdaten auf einen zentralen Server übermittelt und für berechtigte Nutzer zur Verfügung gestellt. Alle bereitgestellten Informationen beruhen hierbei jedoch auf die vom Förster (Forstunternehmen, Einmesser) manuell sowie subjektiv ermittelten und anschließend übermittelten Daten. Im Rahmen des AFoRS-Verfahrens besteht

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die Möglichkeit, abgesehen von den Vorteilen der automatisierten Bilddatenverarbeitung und -berechnung, dass unschlüssige oder in Frage gestellte Daten anhand der Ausgangsbilder überprüft sowie nachvollzogen werden können (direkte Plausibilitätsprüfung am PC). Die Darstellung der AFoRS-Daten in einem Geoinformationssystem (GIS), wie in dem Verfahren GeoMail, wäre bei Bedarf problemlos mit Hilfe einer nachträglichen GIS-Verknüpfung möglich. Zuletzt soll kurz auf das vielversprechende Harvesteraufmaß eingegangen werden. Ein weiteres Erntemessverfahren ist das Harvesteraufmaß, welches beim Ernten des Holzes durch den Harvester ermittelt wird. Hier ist jedoch eine aufwendige Kalibrierung des Harvestermesskopfes erforderlich. Zudem sind die Daten nicht immer sehr zuverlässig. Bei der Nutzung dieses Kontrollinstruments kommt erschwerend hinzu, dass der Forstbetrieb auf die Zuarbeit des Maschinenbetreibers angewiesen ist. In der Praxis sind darüber hinaus Ernten und Rücken oft zwei unterschiedliche Prozessschritte, womit das entsprechende Aufmaß oft nicht einem Polter zugeordnet werden kann. Die Anschaffung eines Harvesters ist zudem eine große bzw. kostenintensive Investition. AFoRS verfolgt hingegen eine preislich attraktivere sowie flexiblere Lösung für klein und mittelständige Unternehmen.

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1.5 Zusammenarbeit mit anderen Stellen

Mit der Forstwirtschaftlichen Vereinigung Mecklenburg Vorpommern (FWV-MV) wurde ein assoziierter Projektpartner gefunden, der wichtige Strukturen vom Beginn der Logistikkette, vom Waldbesitzer über Rückeunternehmer, Transportunternehmen, bis hin zum Industrieabnehmer vermittelt. Die FWV M-V präsentierte die Systemanwender in den Projekt AFoRS und ist maßgeblich an der Wissensgenerierung bzgl. der Praxisprobleme beteiligt.

Durch die breite Involvierung der Firma Scheller Systemtechnik GmbH in dem Verbundprojekt HolzClusterNord, konnten bereits im Vorfeld des Projektes enge Kontakte zu KMUs, welche in dem Bereich der Holzerntekette tätig sind, geknüpft werden. Diese Kontakte agierten während der Systementwicklung als externe Berater, um ein praktikables sowie akzeptiertes Produkt zu erhalten (Forstamt Schönberg, Landesforst MV, FBG Behrenwalde, FBG Morizaner). In diesem Zusammenhang konnte ebenfalls ein breites Feedback zur Praktikabilität des Systems aufgenommen werden.

Bzgl. der Thematik Standardisierung und Lizenzierung nahm das AFoRS-Konsortium Kontakt mit dem Projekt "RVR - Rahmenvereinbarung für den Rohholzhandel in Deutschland" (www.rvr-deutschland.de) auf. Im Rahmen des Projektes RVR "Rahmenvereinbarung für den Rohholzhandel in Deutschland" soll eine bundeseinheitliche Regelung zur Rohholzvermessung und -sortierung , zu Mess- und Umrechnungszahlen sowie damit verbundenen Definitionen und Begrifflichkeiten im Rohholzhandel erarbeitet werden. Die Inhalte der Vereinbarung werden nicht von der Forstlichen Versuchs- und Forschungsanstalt Baden-Württemberg erarbeitet – sondern zwischen der Forst- und Holzbranche. Die Forstliche Versuchs- und Forschungsanstalt Baden-Württemberg hat dabei die Aufgabe des Moderators. Ziel des aufgebauten Kontaktes ist es, zu signalisieren, dass perspektivisch die fotogrammetrische Photovermessung in Zukunft eine große Rolle spielen wird und das dies im Rahmen des Projektes beachtet werden muss. Der Kontakt zum RVR-Projekt sowie der gesamte Aspekt des Networking soll möglichst im Rahmen eines Folgeantrages (AFoRS II) intensiviert werden.

Im internationalen Bereich wurde das Projekt AFoRS verschiedenen Institutionen aus Russland, Estland, Litauen, Schweden, Finnland und Polen vorgestellt sowie die Zusammenarbeit mit diesen Institutionen gesucht. Durch die entstandenen Diskussionen und Kontakte wurden neue Projektideen verfasst (z.B. Probleme im Bereich der technischen Realisierung sowie der Kompatibilität nationaler Standards), welche in Rahmen gemeinsamer Projektanträge (EU Programmen) gebündelt wurden. Zusammen mit weiteren internationalen Partnern erfolgte ein Antrag (Handynutzung in der Forstkette plus geschäftsprozessübergreifende Businessplattformen) im WoodWisdom-Net 2 (EU ERA-NET) unter dem Namen "Wood.Apps - Innovative Mobile Forestry Applications and Logistic Information & Communication Technology".

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2 Eingehende Darstellung

2.1 Verwendung der Zuwendung und der erzielten Ergebnisse

Ziel des Vorhabens AFoRS war die Entwicklung eines prototypischen, automatisierten, fotogrammetrischen Vermessungsservices für große und kleine Rohholzpolter / Industrieholzpolter in der Wertschöpfungskette Forst- und Holzwirtschaft. Die Zuwendungen und die damit verbundenen Inhalte können in folgenden Punkten beschrieben werden (Detailinformationen zu den wissenschaftlich-technischen Ergebnissen können dem Erfolgskontrollbericht entnommen werden):

• Analyse • Bilderfassung, Handyclient und Datenübertragung • Datenlogistik und Serverarchitektur • Bildverarbeitung und Datenberechung • Feldtest / Praxisprobleme • Evaluation • Kommunikation, Verbreitung und Verwertung • Projektmanagement

Analyse Die Arbeiten von IGD und SST starteten mit einer ausführlichen Analyse bzw. Recherche. SST fokussierte hierbei verstärkt auf eine Markt-, Internet- sowie Literaturrecherche. Im Einzelnen wurde nach Hintergrundinformationen zu ähnlichen Systemen recherchiert (wirtschaftliche und wissenschaftliche Konkurrenzsituation - siehe Punkt 1.4 Stand der Wissenschaft und Technik) sowie zu existierenden Wissen im Bereich der Handyprogrammierung (Rahmenbedingungen, markenspezifische Eigenschaften etc.). Besonderer Fokus wurde auf laufende bzw. existierende Projekte, Aktivitäten sowie Lizenzen im Bereich der Holzlogistik sowie Standardisierung von Poltervermessungsverfahren gelegt. Die Arbeiten des IGD begannen, wie in der Forschung üblich mit einer Literaturrecherche, woraufhin auch die prinzipielle Vorgehensweise geklärt wurde, was Bestandteil des Arbeitspaketes 1000 war. Im Speziellen wurde nach wissenschaftlichen Arbeiten im Bereich der Holzerkennung, Holzsegmentierung und anderen anpassbaren Algorithmen recherchiert. Auch wurden Algorithmen aus bereits abgeschlossenen Projekten untersucht. Aus der Literaturrecherche hat sich ergeben, dass die optische Holzerkennung und Holzsegmentierung wenig in der Forschung adressiert ist. Eine Arbeit, welche

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sich mit der Segmentierung und Stammgrößenberechnung beschäftigt, ist die Dissertation von Florian Fink. In seiner Dissertation „Foto-optische Erfassung der Dimension von Nadelrundholzabschnitten unter Einsatz digitaler, bildverarbeitender Methoden“ wird das Thema der Holzsegmentierung aufgegriffen. Allerdings ist das beschriebene Verfahren semi-automatisch. Ein automatischer Algorithmus für den AFoRS Einsatz existierte allerdings noch nicht. Gerade der Schritt von semi- zu vollautomatisch ist eine große wissenschaftliche Herausforderung in der Bildverarbeitung. Daraufhin wurde nach möglichen Algorithmen recherchiert, welche adaptiert für AFoRS genutzt werden können. Bilderfassung, Handyclient und Datenübertragung Scheller Systemtechnik beschäftigte sich eingehend mit dem Handyhandling sowie den Anforderungen hinsichtlich der Benutzerschnittstelle. Durch intensive Gespräche mit der Forst (Forstwirtschaftliche Vereinigung etc.) wurden die notwendigen Parameter analysiert / erhoben, welche gemeinsam mit den Bildern an den AFoRS-Server gesendet werden (Polterlogistik). Im Rahmen der Menüstrukturierung (Hauptmenü, Untermenüs, Menüpunkte) wurde besonders der Aspekt einer einfachen Bedienung für den Anwender/ Rücker beachtet. Generell war es im Rahmen des AFoRS Projektes notwendig eine Handy-Client-Software zu entwickeln, die sich in ein zusammenhängendes Datenerfassungs- und Datenverarbeitungssystem eines fotogrammetrischen Vermessungsservices eingliedert. Hierfür wurde ein Pflichtenheft erarbeitet sowie die Inhalte prototypisch umgesetzt. Zu Projektbeginn galt es zunächst, die aktuelle Marktsituation und den Reifestand mobiler Entwicklungstechnologien und Hardwareprodukte zu prüfen. Zu erwähnen ist hierbei, dass 2007/ 2008 durch die Einführung des Apple iPhones eine neue Mobilfunk-Ära eingeläutet wurde, die eine nie dagewesene Dynamik bezüglich der Entwicklung von mobiler Gerätehardware nebst Geräteplattformen, Entwicklungswerkzeugen und Software-Distributionskanälen hervorbrachte. Apples Konzept war neu: Neben dem eigentlichen Gerät – das sicherlich gut vermarktet wurde – wurde ein eigenes Betriebssystem entwickelt und fremden Entwicklern durch Bereitstellung eines sogenannten Software Development Kits die Möglichkeit geschaffen, eigene Anwendungen für das Gerät zu entwickeln und mehr noch, diese Anwendungen anschließend über Apple’s „App Store“, einem Distributionskanal für iPhone-Anwendungen, gewinnbringend zu vertreiben. Apple’s Konzept ist somit ganzheitlich ausgerichtet und endet nicht mit dem Verkauf des Gerätes sondern forciert auch die Entwicklung qualitativ guter Software, bei der eine hohe Kundenakzeptanz zu erwarten ist. Mögliche Ansatzpunkte in diesem Bereich müssen im Rahmen weiterer Aktivitäten (AFoRS II) tiefgreifender analysiert werden.

Schlussbericht


Vor dieser Entwicklung waren vor allem Java-fähige Handys im Trend. Die Firma Sun Microsystems, die treibende Kraft hinter der Java Technologie, verfolgt jedoch ein anderes Konzept als Apple. Sie versprechen den Entwicklern und Nutzern ihrer Technologie, dass eine Java-Anwendung geräteunabhängig läuft. Für Desktop- und Server-Anwendungen mag dies auch weitgehend zutreffen. In Bezug auf mobile Endgeräte lässt sich dies aber nicht ohne Einschränkungen unterschreiben. Zu begründen ist dies dadurch, dass die Entwicklung von Software für ein mobiles Kleingerät in verschiedener Hinsicht mit einigen Herausforderungen verbunden ist, die sich aus den technischen Einschränkungen dieser Kleingeräte ergeben. Denn in Punkto Prozessorleistung, Bildschirmgröße und -auflösung, Speicherkapazität und Akkuleistung können sie keinesfalls mit Notebooks oder gar PCs konkurrieren. Diese Ressourcenknappheit lässt sich nicht mit speicherlastigen Entwicklungs-Bibliotheken wie der Java Standard Edition (J2SE) oder der Java Enterprise Edition (J2EE) verbinden, weshalb sich die Firma Sun Microsystems dazu entschied, eine abgespeckte und speziell auf die Bedürfnisse von mobilen Kleingeräten zugeschnittene Version der J2SE in Form der Java Micro Edition (J2ME) zu veröffentlichen. Bedingt durch die große Vielfalt an mobilen Geräten unterschiedlichster technischer Funktionalität und Leistung ist es zudem schlichtweg nicht möglich, ein Softwareprodukt für ein mobiles Gerät zu entwickeln und zu erwarten, dass es auf allen anderen ebenfalls lauffähig ist. Sun Microsystems verfolgt hier das Ziel, eine auf einzelne Geräte ausgerichtete Entwicklung zu vermeiden, stattdessen eher ein Entwickeln für eine Familie von Geräten zu ermöglichen. Die Implementierung des Prototyps wurde unter dem Gesichtspunkt begonnen, sowohl die Machbarkeit des Projektvorhabens zu beweisen, als auch eine solide Basis für künftige Weiterentwicklungen der Anwendung zu schaffen. Zum damaligen Zeitpunkt war noch nicht abzusehen, wie richtungsweisend sich die Einführung des Apple iPhones gestalten würde. In dem AFoRS-Prozess werden Mobiltelefone dazu verwendet, Fotos von Holzpoltern zu erfassen, die zum Zwecke der späteren Bildvermessung gewissen Qualitätsansprüchen genügen müssen. Zur korrekten Bildvermessung werden zudem zusätzliche Werte benötigt, welche auf dem Handy als Metainformationen zu den Fotos erfasst werden. Die erfassten Daten werden schließlich bei bestehender GPRS-/ GSM- oder WLAN-Verbindung des Handys an einen Web-Service zur dortigen Weiterverarbeitung übertragen.

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Abb 3: Bilddatenerfassung und Datenübertragungstest im Wald Die hardwaretechnischen Anforderungen, die im Zuge der Soll-Konzeptionierung heraus gearbeitet wurden, ließen schnell deutlich werden, dass ein Praxistest verschiedener Geräte erforderlich sein würde. Auf Grund dessen und um die zu entwickelnde Anwendung für die Integration zukünftiger Anforderungen offen zu halten, fiel die Entscheidung auf die Verwendung der Java Technologie und ein iteratives Vorgehen bei der Entwicklung des technischen Prototyps. Für den Praxistest wurden auf Basis von Herstellerinformationen nachfolgende Geräte ausgewählt:

• Nokia N95 • Sony Ericsson C705 • Sony Ericsson C905

Alle drei Geräte versprachen im Vorfeld, den technischen Basisanforderungen gerecht werden zu können. Im Verlauf der Anwendungsentwicklung sowie des Praxistests wurden jedoch Leistungsunterschiede zwischen den Geräten und Beschränkungen, die sich zum Teil nicht mit den Projektzielen vereinbaren ließen, deutlich. Der Einsatz unterschiedlicher Geräte trug jedoch in jedem Fall zu einer Sensibilisierung für eine geräteübergreifende und damit langfristig ausgerichtete Anwendungsprogrammierung bei. Für den ersten Prototyp galt es zunächst, eine Benutzerschnittstelle zu entwickeln, die trotz einer kleinen Bildschirmabmessung genug Komfortabilität zur Datenerfassung durch den Forstarbeiter bietet (einfache sowie komfortable Bedienung bzw. Menüführung). Ausgehend von der Idee, dass der auftragnehmende Forstarbeiter in Abhängigkeit des jeweiligen Auftrages unterschiedliche Daten sichten und erfassen muss, wurde ein Konzept erarbeitet, dass eine dynamische Generierung des Menüs ermöglicht.

Schlussbericht


In einem weiteren Projektiterationsschritt wurde sich der Kernidee der Applikation – die Bilderfassung sowie zeitnahe Prüfung der Bildqualität gewidmet. Im Bereich der Erfassung von Polterfotos mittels der im Handy integrierten Kamera, beschäftigte sich SST mit der Erbringung der Anforderungen an die Bildqualität, die für eine präzise Volumenberechnung durch die bildverarbeitende Vermessungssoftware vorgegeben sind. Eine Qualitätssicherung der Bilddaten sollte bereits vor Ort, d. h. bei der Praxisarbeit im Wald gewährleistet sein. Die zeitnahe Qualitätsprüfung der getätigten Bildaufnahmen stellt hierbei ein essentielles Kriterium dar. Unter Ausnutzung innovativer Handytechnologien werden hier automatisierte Aussagen zur Bildqualität ermittelt, um den Rücker auf eventuelle Bildqualitätsmängel just-in-time hinweisen und die Möglichkeit zu Korrektur zu geben. Scheller Systemtechnik erarbeitete in diesem Zusammenhang technische Lösungen im Bereich:

• Hardware � System zur Handykalibrierung

• Software � Bildqualitätsprüfung auf dem Handy: Verwackelungs-, Belichtungsgrad � Anwenderunterstützung bei Kameraausrichtung und Bildaufbau � Client-/Server-Kommunikation

• Orgware � Service-Intervalle für kalibrierte Handys � Client-/Server-Kommunikationsinfrastruktur- und -schnittstellen

Bei der Definition der organisatorischen Randbedingungen wurde deutlich, dass die erfassten Bilddaten nebst Metainformationen unter Umständen nicht immer zeitnah an den zentralen Server übertragen werden können. Es musste davon ausgegangen werden, dass im Wald kein permanenter Zugang zu einem Datenübertragungsnetz gegeben ist. Daher sollten die Daten bis zur endgültigen Übertragung auf dem Handy persistiert werden können. Keines der Praxishandys unterstützte ein Datenbanksystem, wie man es von PC- oder Serverdatenbanken kennt. Die Java-Implementierungen bieten mit dem „Record Store“ jedoch ein vergleichbares Konzept. Ein solcher Record Store stellt im Prinzip eine kleine Datenbank zur Speicherung von Datensätzen dar. Allerdings fehlt bei diesem Konzept die Transparenz für den Entwickler, wo die Daten gespeichert werden und wie viel Speicherplatz letztlich zur Verfügung steht. Dies ist abhängig von der Implementierung des Geräteherstellers und es fehlte hier an verbindlichen Aussagen. Vor diesem Hintergrund, aber auch um einen manuellen und jederzeit möglichen Zugriff auf die mit dem Handy erfassten Daten zu gewährleisten, wurde sich für die Speicherung der Bilddaten auf Dateisystemebene entschieden. Moderne Handys stellen in der Regel ein Speicherkartenmodul zur Nutzung von z.B. SD-Karten zur Verfügung. Die Speicherkartentechnologie ist mittlerweile soweit,

Schlussbericht


dass eine einzelne Karte mehrere Gigabyte an Daten fassen kann – genug auch für die hochauflösenden Polterfotos. Für den Anwender besteht jederzeit die Möglichkeit, die Daten durch Zugriff auf die Speicherkarte auszulesen, eigenhändig zu archivieren oder per E-Mail zu verschicken, sollte aus technischen Gründen keine Kommunikation mit dem Handy möglich sein. Datenlogistik und Serverarchitektur Hinsichtlich der Systementwicklung wurden von Scheller Systemtechnik die verschiedenen Informationsflüsse sowie Szenarien zwischen Forst (FBG, FWV), "Einschlag", Käufer, Werk, Waldbesitzer und Rücker (Handy) sowie Bildverarbeitungsserver analysiert. Die einzelnen Teilprozesse, deren Informationsinhalte und Relationen sowie prozessrelevante Beteiligte, wurden identifiziert und beschrieben. Alle Aktivitäten, Systemkomponenten und Akteure sowie die darin enthaltenen Relationen wurden in einem Anwendungsfalldiagramm abgebildet. Dieses fungierte im Weiteren als Basis für die detaillierte Prozessabbildung sowie das Datenbankmodel. Grundsätzlich fokussierte SST bei der systemtechnischen Abbildung die Prozessbeteiligten "Forst" und "Rücker". Vor- und nachgelagerte Prozessbeteiligte wie "Waldbesitzer", "Käufer" und "Einschlag" wurden lediglich in der Stammdatenverwaltung geführt, jedoch nicht als Akteur betrachtet. Als Hauptaktivitäten wurde die Poltererfassung mit Handy, die Polterverwaltung als Serverapplikation und die fotogrammetrische Volumenberechnung definiert. Als Voraussetzung zur Realisierung dieser Aktivitäten ergaben sich die Systemkomponenten "Server Polterverwaltung" (EIP-Server), "Client Polterverwaltung" (EIP-Client), "zentrale Datenbank", "Handy mit Menüsteuerung" sowie "Bildverarbeitung". Die in der Polterlogistik enthaltenen Informationen wurden nach Stamm- und Bewegungsdaten klassifiziert. Darauf aufbauend wurde ein Datenbankmodell mit detaillierter Tabellenstruktur und Datenfeldbeschreibungen entwickelt. Prozessmodelle beschreiben die Informationsflüsse einschließlich der Schnittstellen zwischen den Systemkomponenten. Im Bereich der Entwicklung startete SST mit einem AFoRS SimpleServer - Minimalserver der die grundlegenden AFoRS-Funktionen wie die Kommunikation mit einem Mobiltelefon sowie das Entgegennehmen, Speichern und Darstellen von Polterdaten bzw. Fotos realisiert. Der Datentransfer zwischen Mobiltelefon und AFoRS-SimpleServer findet mit Hilfe einer http-Verbindung statt. Überdies wurden die eingehenden Bilddaten an den IGD - Bildverarbeitungsserver weitergeleitet, Daten wurden berechnet und diese wieder über eine Schnittstelle abgefasst und

Schlussbericht


über einen Webbrowser dargestellt. Für den Dateitransfer zwischen AFoRS-SimpleServer und Bildverarbeitungsserver wird eine verschlüsselte Verbindung (SSH/SCP) aufgebaut. In diesem Zusammenhang erfolgte zudem eine labormäßige Prüfung der Handyfunktionalitäten sowie der Datenübertragungen über GPRS, UMTS, Bluetooth und WLAN. Nach dem erfolgreichen Test des AFoRS SimpleServer wurden die finale Systemarchitektur vervollständigt, Fehler korrigiert sowie eine AFoRS Dokumentation / ein Pflichtenheft erstellt. Die Inhalte wurden nach und nach unter Rücksprache mit der Praxis umgesetzt. Bildverarbeitung und Datenberechung Alle Aufgaben der Bildverarbeitung zum Projekt AFoRS lagen in der Hand vom Fraunhofer IGD. In der Endanwendung soll ein forstwirtschaftlicher Mitarbeiter mehrere Fotos von einem Polter aufnehmen. Aus den Bildern wird dann vollautomatisch mit Methoden der Bildverarbeitung das Volumen und die Holzstammklassenverteilung berechnet. Die Bildaufnahme wird mit einem herkömmlichen Handy unter Praxisbedingungen vorgenommen. Damit waren keine Laborbedingungen und auch keine optimalen Ausgangsbilder gegeben, was den Schwierigkeitsgrad des Projektes drastisch erhöhte. Der Bildverarbeitungsteil des Projektes wurde von Seiten des Fraunhofer IGD’s in mehreren Phasen abgearbeitet, welche jeweils durch einen Meilenstein abgeschlossen wurden. Die drei Phasen, die gewonnenen Erkenntnisse und dessen Ergebnisse werden im Folgenden beschrieben. Die Arbeiten des IGD begannen wie in der Forschung üblich mit einer Literaturrecherche, woraufhin auch die prinzipielle Vorgehensweise geklärt wurde, was Bestandteil des Arbeitspaketes 1000 war. Nach Festlegung der Vorgehensweise und der Identifizierung der zu untersuchenden Bestandteile folgte vom IGD im Arbeitspaket 2000 die Machbarkeitsstudie und Konzeptentwicklung der AFoRS Bildverarbeitungsbestandteile. Zum 1. Meilenstein stand damit das Konzept fest. Die größte Herausforderung lag in der Segmentierung der Stämme, also der Trennung von Holz und nicht Holzschnittfläche in einem Bild. Es wurde ein geeignetes Konzept entwickelt, welches auf einer mehrstufigen Verarbeitung der Bilddaten basiert. Die einzeln betrachteten und konzipierten Verarbeitungsschritte sind Bildvorverarbeitung, Bildentzerrung, Zusammensetzen der Bilder, Segmentierung, Volumen- und Stammgrößenberechnung. Da die Bilder auf Grund der einfachen Kameraoptik qualitativ schlecht sind, ist zuerst eine Bildvorverarbeitung nötig. Anschließend ist eine optische und perspektivische Entzerrung notwendig. Zur optischen Entzerrung werden die intrinsischen

Schlussbericht


Kameraparameter benötigt, welche durch eine vorherige Kamerakalibrierung ermittelt werden müssen. Das Ziel der perspektivischen Entzerrung ist die Transformation des Bildes, so dass alle Pixel die gleiche (Holz)-Fläche überstreichen. Die Berechnung einer Ortho-Ebene (Ebene der Polterfrontfläche) und die Durchführung einer anschließenden Strahlprojektion haben sich als beste Methoden herausgestellt. Die Bilder müssen anschließend zusammen gesetzt werden. Nach dem Zusammenfügen müssen die Bilder segmentiert und einzelne Baumstämme extrahiert werden. Als bestes Verfahren hat sich die automatische Extraktion von Vorinformationen und die Nutzung der Vorinformationen zum Segmentieren mittels Graph-Cut ergeben. Die Volumen (Raum- und Festmeter) sind anschließend aus der Anzahl der segmentierten Pixel, der Polterhülle, der Größe eine Pixels und der Tiefe des Polters errechenbar. Die Holzstammklassenverteilung ergibt sich aus dem Radius der extrahierten Baumstämme. Nach der Machbarkeitsstudie und Konzeptentwicklung, wurde im Arbeitspaket 4000 das Konzept verfeinert, die Architektur und Komponenten eines Demonstrators entwickelt und prototypisch implementiert. Weiterhin wurde eine Kamerakalibrierung entwickelt, welche den Anforderungen gerecht wird. Auch sind wissenschaftliche Testbeds zum Algorithmenvergleich umgesetzt worden. Zum 2. Meilenstein stand damit ein Demonstrator für das gesamte System von Seiten der Bildverarbeitung bereit. Auch wurden die Algorithmen in den entwickelten Testbeds verglichen. Vom IGD wurde ein Demonstrator entwickelt, welcher serverseitig die Bildverarbeitung übernimmt. Das heißt, die aufgenommenen Bilder des Polters werden auf dem Server in mehreren Stufen verarbeitet und das ermittelte Ergebnis bereitgestellt. Der serverseitige Demonstrator wird im folgendem als AFoRS-BV-Pipeline bezeichnet. Die AFoRS-BV-Pipeline besteht aus 12 Modulen, welche das entwickelte Konzept prototypisch umsetzen. Die Ansteuerung der Module und Beobachtung der Abarbeitung wird von einem speziell entwickelten AFoRS-BV-Framework übernommen. Die AFoRS-BV-Pipeline ist so prototypisch implementiert worden, dass diese in drei Modi operiert. Die drei Modi - normaler Modus - Debug Modus - Ground Truth Modus wurden integriert, um verschiedenste Tests und Forschungen durchführen zu können. Da für einige Module der AFoRS-BV-Pipeline Informationen über die Optik der Kamera notwendig sind, würde eine spezielle Kamerakalibrierung entwickelt. Im Speziellen sind dies die intrinsischen Kameraparameter, die Vektoren der Sichtpyramide (View-Frustum) und Parameter zur Randabschattungsbeseitigung.

Schlussbericht


Ein entsprechender Prototyp zur fotometrischen und optischen Kalibrierung der Kamera wurde umgesetzt. Im Zuge der Forschung an den benötigten Algorithmen und deren Auswertung sind Testbeds (wissenschaftliche Plattformen für Experimente) entstanden. Diese wurden während der Bearbeitung der Arbeitspakete 4000, 5000 und 6000 entwickelt und stellen Grundlagen für die Evaluierung und Genauigkeitsprüfung dar. Im Speziellen wurden folgende zwei Testbeds aufgesetzt: - Testbed Segmentation (Analyse verschiedener Segmentierungsmethoden) - Testbed Regionfinding (Analyse verschiedener Stammfindungsmethoden) In den Testbeds wurden die wichtigsten Algorithmen zum Erreichen der Gesamtzielstellung entwickelt, verglichen und evaluiert. Zur Bestimmung der Genauigkeit des Gesamtsystems sind drei Evaluierungen vom IGD mit den von der FVW bereitgestellten Bildern und den in Zusammenarbeit mit SST aufgenommenen Bildern durchgeführt worden. Dies geschah in den Arbeitspaketen 5000 und 6000. Gefundene Fehler wurden während der Evaluierung beseitigt. Desweiteren wurden hohe Abweichungen der Messdaten dokumentiert und deren Ursache ermittelt. In der Folge dessen wurden die Algorithmen entsprechend angepasst. Zum 3. Meilenstein waren drei Evaluierungen durchgeführt und damit die Genauigkeit der Algorithmen von Seiten der Bildverarbeitung ausgewertet Zusammenfassend wurde in der Evaluierungsphase vom IGD die Genauigkeit des Gesamtsystems evaluiert. In einer ersten Evaluierung der gesamten AFoRS-BV-Pipeline konnten Störfaktoren ermittelt und deren Einfluss auf die Genauigkeit abgeschätzt werden. Dabei wurden alle von der FWV bereitgestellten Bilder genutzt, welche teilweise bewusst Störfaktoren aufwiesen. In einer zweiten Evaluierung konnte die Genauigkeit der AFoRS-BV-Pipeline unter optimalen Bedingungen ermittelt werden. Dabei haben sich die ermittelten Raummeter als sehr genau herausgestellt (<5%). Die Festmeter und die Baumstamm-klassenversteilung weichen leicht ab, was aber ein lösbares Problem sein sollte. In einer dritten Evaluierung wurde das Gesamtsystem mit einer perfekten Segmentierung und Regionenfindung durch Nutzung von GT-Bildern und Integration eines GT-Modus ausgeführt. Es hat sich gezeigt, dass eine perfekte Segmentierung und Regionenfindung die Genauigkeit des Systems verbessert. In den Testbeds wurden bereits verschiedenste Algorithmen zur Lösung der Herausforderung entwickelt und evaluiert, wobei aufgrund der Variation der Ausgangsbilder und der Störfaktoren kein Algorithmus allen Anforderungen gerecht werden kann. Feldtest / Praxisprobleme Die Testbildserien für die Systemevaluation wurden im Rahmen des Praxistests in Zusammenarbeit mit der Forstwirtschaftlichen Vereinigung M-V sowie weiteren externen Praxispartnern generiert. Im Vorfeld des Praxistest wurden verschiedene

Schlussbericht


Kamerahandys auf ihre Leistungsmerkmale sowie ihr Preisleistungsverhältnis analysiert. Nach verschiedenen Tests unter verschiedenen Bedingungen, sowie unter Heranziehen der hardwaretechnischen Anforderungen, die im Zuge der Soll-Konzeptionierung heraus gearbeitet wurden, war es schnell deutlich, dass ein Praxistest verschiedener Geräte erforderlich sein würde. Auf Grund dessen und um die zu entwickelnde Anwendung für die Integration zukünftiger Anforderungen offen zu halten, fiel die Entscheidung auf die Verwendung der Java Technologie und ein iteratives Vorgehen bei der Entwicklung des technischen Prototyps.

Für den Praxistest wurden auf Basis von Herstellerinformationen nachfolgende Geräte ausgewählt:

• Nokia N95 • Sony Ericsson C705 • Sony Ericsson C905

Drei AFoRS - Systemkoffer wurden zusammengestellt und den Endanwendern zum Test ausgehändigt. Eine kritische Anzahl an Bildreihen zu Testzwecken im Bereich der Bildverarbeitung wurden als dringend notwendig angesehen. Aus diesem Hintergrund wurden zusätzlich verschiedene Forstämter in die Photoreihenerhebung miteinbezogen. Hierdurch konnte eine höhere Anzahl an Polterdaten generiert werden und zudem neue Kontakte zu interessierten Nutzern geknüpft werden. Die erhöhte Anzahl der Bilddaten ging jedoch mit einer Verminderung der Aufnahmequalität einher. Zudem stellt sich die Ermittlung der Werkseingangswerte der vermessenen Polter als schwierig dar.

Alle Anmerkungen bezüglich einer Systemverbesserung - auf der Praxis- sowie Bildverarbeitungsseite - wurden in einer Entwicklungstabelle zusammengetragen. Hierin wurden die jeweiligen Probleme, Lösungsansätze sowie Prioritäten der einzelnen Problemthemen festgehalten. Die Bilddaten aus dem Praxistest wurden vom Fraunhofer IGD sowie von SST bearbeitet sowie evaluiert (siehe Referenzpolter und Evaluierung).

Eine große Aufgabenstellung lag zudem in der Eingrenzung des menschlichen Faktors (individuelle Handyhandhabung, subjektive Einschätzungen) sowie der verschiedenartigen / unterschiedlichen Randbedingungen im Wald.

Abb 4: AFoRS - Praxisinstruktion Abb 5: Handyanwendung (FWV-MV) Abb 6: Handypraxistest

Schlussbericht


Evaluation Zur Evaluierung des Gesamtsystems und Identifikation der Störfaktoren wurden Bilder unter realen Bedingungen aufgenommen. Dabei sind Bilder bewusst unter ungünstigen Bedingungen aufgenommen worden, um mögliche Störfaktoren zu finden. Alle zusammengetragenen Bilder wurden zur ersten Evaluierung des Systems genutzt. Die ermittelten Daten (Volumen und Stammgrößen) wurden mit den durch die Praxis im Wald ermittelten Daten verglichen. Es wurden insgesamt 94 verschiedene Polter aufgenommen. Die Ergebnisse zeigen, dass 56,38 % der aufgenommen Bildserien (eine Bildserie ist für ein Polter notwendig) den Qualitätskriterien genügten. 43,62 % der Bildserien entsprachen nicht den Qualitätsanforderungen. Von den zur Weiterverarbeitung geeigneten Bildern lagen 59,38 % unter 10 % und 34,38 % unter 5 % Volumenabweichung. Generell hat sich gezeigt, dass kaputte, verdreckte oder mit Schnee bedeckte Baumstämme eine große Herausforderung darstellen und praktisch Störfaktoren darstellen. Zur Ermittlung eines genauen Volumens auch bei diesen Baumstämmen sind erweiterte und verbesserte Verfahren notwendig. Die besonderen Herausforderungen haben sich erst aus den Praxistests ergebende, welche aber im Rahmen einer entsprechenden Verlängerung lösbar sein sollten. Um die gewünschte Anerkennung des Systems zu erreichen war eine detaillierte Prüfung der Genauigkeit des Systems unerlässlich. Das Waldmaß sowie auch das Werksmaß stellten kein eindeutiges Referenzmaß dar. Um die Bezüge/ Referenzen untereinander darzustellen, setzten die SST und das IGD ein Vergleichsverfahren über die Aufnahme von "Referenzpoltern" um. Hier wurden Daten aus verschiedenen Aufnahmeverfahren ermittelt und nebeneinander gestellt. Die Ergebnisse konnten somit den Ergebnissen des AFoRS- Systems gegenübergestellt werden. Letztendlich können die - über verschiedene Verfahren ermittelten - Raummeter und Festmeter sowie die Stärkenklassenverteilung miteinander verglichen werden. Die Daten folgende Verfahren wurden miteinander verglichen � händisch aufgenommenes Waldmaß (Detailwaldmaß) � geschätztes Waldmaß (vor Ort Maß) � Werkseingangsmaß � AFoRS-Daten

� Standard Modus � Ground Truth Modus (manuell segmentiert - händisch gepixelt)

Zur detaillierteren Auswertung ist ein spezieller Ground-Truth (GT) Modus vom IGD in die AFoRS-BV-Pipeline integriert worden. Im GT-Modus werden manuell

Schlussbericht


segmentierte Bilder mit der AFoRS-BV-Pipeline verarbeitet. Damit wurde es möglich die AFoRS-BV-Pipeline mit einer fehlerfreien Segmentierung und Regionenfindung auszuwerten (Fehler in der manuellen Segmentierung sind aber nicht auszuschließen). Zur Auswertung wurden die Referenzpolter in Zusammenarbeit von SST und IGD per Hand segmentiert und von Seiten IGD ausgewertet. Die zweite Evaluierung zeigt, dass unter optimalen Praxisbedingungen die Raummeter sehr gut bestimmt werden. Die ermittelten Raummeter liegen alle im Toleranzbereich (<5%) und erfüllen die Anforderungen. Die Festmeter weichen allerdings leicht ab, was zum Teil an der Segmentierung liegt. Die Auswertung hinsichtlich der Größenbestimmung der Baumstämme hat gezeigt, dass das Modul Regionenfindung gute Ergebnisse unter optimalen Praxisbedingungen liefert, da eine geringe Abweichung zwischen AFoRS und AFoRS-GT zu sehen war. Kommunikation, Verbreitung und Verwertung Die Kommunikation der Projektpartner untereinander erfolgte über moderne Informationsmedien (Telefon, E-Mail, Verteilerlisten) und auf regelmäßigen Projekttreffen. Ein AFoRS-FTP-Server ermöglichte den einfachen Dokumentenaustausch bzw. Modulaustausch (Programme / Entwicklungen) sowie die gemeinsame Projektwebseite http://afors.scheller.de präsentierte das Vorhaben in der deutschen und englischen Sprache nach außen (Öffentlichkeitsarbeit). Im Rahmen der Verwertungsaktivitäten nahm SST Kontakt mit der Versuchs- und Forschungsanstalt Baden-Württemberg auf, um Verbindungspunkte zum Projekt "RVR - Rahmenvereinbarung für den Rohholzhandel in Deutschland" (www.rvr-deutschland.de) zu knüpfen. Zudem wurde das Projekt AFoRS mehreren Institutionen im nationalen (HolzClusterNord Abschlussveranstaltung, Lange Nacht der Wissenschaft Rostock, Waldtag M-V) sowie internationalen Bereich vorgestellt. Im Rahmen einen Seminarveranstaltung zum Austausch mit Vertretern des estnischen Forstsektors in Pärnu, Estland präsentierte die Forstwirtschaftliche Vereinigung das AFoRS Vorhaben vor Vertretern des Privatwaldbesitzerzentrums, der Staatforsten; des Umweltministeriums; der Holzindustrie und Privatwaldbesitzer. Im Rahmen eines Workshops (Gdanks / Polen) des EU Vorhabens "Hardwoods Are Good" (South Baltic Sea Region Programme) wurde das AFoRS Vorhaben schwedischen, litauischen, polnischen sowie russischen forstwirtschaftlichen Institutionen vorgestellt. Durch den intensiven Austausch zur Thematik der Handyanwendung im Wald, konnten neue innovative Ideen zusammengetragen werden. Zusammen mit

Schlussbericht


mehreren internationalen Partnern (Finnland, Spanien, Irland) existieren Antragsaktivitäten im WoodWisdom-Net 2 (EU ERA-NET) unter dem Namen "Wood.Apps - Innovative Mobile Forestry Applications and Logistic Information & Communication Technology". Im Bereich der Printmedien erfolgte ein ausführlicher Beitrag zum Thema AFoRS im Rahmen des fünften HolzClusterNord Newsletters. Zudem wurde ein AFoRS Poster und ein AFoRS-Projektdatenblatt erarbeitet. Das IGD veröffentlichte ein wissenschaftliches Paper über Verfahren zum Extrahieren von Vorinformationen und ein neues Verfahren (KD-NN) zum Setzen der Graph-Gewichte (KD-NN) für eine stabile Segmentierung mit Graph-Cut.

� Gutzeit, E.; Ohl, S.; Kuijper, A.; Voskamp, J.; Urban, B.: Setting graph cut weights for automatic foreground extraction in wood log images, INSTICC-, Setubal: VISIGRAPP 2010, International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications. Proceedings. CD-ROM: Angers, France May 17 - 21, 2010. Porto: INSTICC Press, 2010, pp. 60-67

Projektmanagement Im AP7000 wurde das gesamte Projekt koordiniert sowie der Projektfortschritt dokumentiert. Eine wesentliche Aufgabe bestand in der Koordination der gemeinsamen Öffentlichkeitsarbeit sowie der Organisation der regelmäßigen Projekttreffen, Feldtests, Meilensteine etc. Die Projektmeetings (siehe Auflistung im Anschluss) wurden durch Protokolle zusammengefasst und den Partnern im Nachgang zur Verfügung gestellt.

2008.04.08 Kickoffmeeting Rostock

2008.05.23 Status-Meeting (Entwicklungsstand bei den Partnern) Wismar

2008.06.24 Status-Meeting (Entwicklungsstand bei den Partnern) Rostock

2008.07.28 Arbeitsmeeting (Feldtestbedienungsanleitung) Rostock

2008.07.31 Arbeitsmeeting (Rahmenbedingungen & Poltererfassung) Güstrow



2008.10.07 Arbeitsmeeting (Vorstellung der Pilot - AFoRS - Koffers) Güstrow

2008.10.15 Arbeitsmeeting (Handykalibrierung) Rostock

2008.10.22 Arbeitsmeeting (Poltererfassung, Problemerkenntnis) Basedow

2008.10.27 Präsentation HCN Abschlussveranstaltung Wismar


2009.01.15 Meilenstein 1 (Entwicklungsstand bei den Partnern) Wismar


2009.03.18 Arbeitsmeeting (Kalibrierung) Rostock


2009.04.23 Präsentation - Lange Nacht der Wissenschaft Rostock Rostock


2009.07.09 Arbeitsmeeting (Polterlogistik, Schnittstellen) Wismar

Schlussbericht



2009.08.26 Arbeitsmeeting (Referenzpolter -Pixellung ) Rostock

2009.10.14 Arbeitsmeeting (Referenzpoltererfassung) Basedow


2009.11.13 FVA - Rahmenvereinbarung für den Rohholzhandel RVR Projekt

2009.12.02 Präsentation Delegation der Republik Bashkortostan /RU Wismar

2010.02.25 Präsentation Saint-Petersburg State University / RU Wismar

2010.04.21 Präsentation AFoRS & FWV vor Privatwaldbesitzern,

Staatforsten, Umweltministerium, Holzindustrie Pärnu / Estland

2010.05.17 Präsentation VISAPP 2010 Angers / Frankreich

2010.05.25 Meilenstein 2 & 3 (Entwicklungsstand bei den Partnern) Wismar

2010.05.25 Hardwoods Are Good (SBR Programme) - Workshop Gdynia / Polen

2010.06.12 Infostand - Waldtag Mecklenburg-Vorpommern Billenhagen

Abb 8: Event 2009.12.02 Abb 9: Event 2008.10.27 Abb 10: Event 2010.06.12

Während der gesamten Projektlaufzeit fanden regelmäßig Konkretisierungen und Abstimmungen bzgl. der Aufgaben statt. Hinsichtlich der halbjährlichen Reporte (Berichte) wurden Formatvorlagen zur einheitlichen Berichterstattung vorbereitet. Die Berichte beider Partner (IGD, SST) wurden zusammengeführt und als geschlossener bzw. gemeinschaftlicher Report an den Projektträger übergeben.

Schlussbericht


2.2 Wichtigsten Positionen des zahlenmäßigen Nachweises

Für die Firma Scheller Systemtechnik waren die wesentlichen Kosten im Rahmen von AFoRS die Position „Personalkosten“ (Personenmonate) sowie die Position „Sonstige unmittelbare Vorhabenskosten“ (Fremdleistung - Input forstwirtschaftlicher Institutionen / Feldtest / Praxistest). Durch erhöhten Aufwand im Rahmen der Entwicklungsarbeiten sowie auch durch die kostenneutrale Verlängerung des Projektes wurden Teile der geplanten Fremdleistungskosten als Personalkosten in Anspruch genommen. Die eingesetzten Personalkosten sowie Fremdleistungen spiegeln sich in den Arbeitsergebnissen wieder. Die detaillierte Projektkostenübersicht ist dem Verwendungsnachweis zu entnehmen. Die beim Partner Fraunhofer IGD im Projekt AFoRS entstandenen Aufwände wurden wie in der Projektplanung vorgesehen genutzt. Aufgrund einer Verzögerung der Fertigstellung praxisnaher Routinen im Bereich der Handy Bedienung, Kalibrierung und Bildverarbeitung wurden eine kostenneutrale Verlängerung des Projektes beantragt und genehmigt.

Schlussbericht


2.3 Notwendigkeit und Angemessenheit der geleisteten Arbeit

Der Verlauf der Arbeit im Projekt folgte der im Projektantrag formulierten Planung. Als Ausnahme ist an dieser Stelle eine leichte zeitliche Verschiebung um zwei Monate (kostenneutrale Projektverlängerung) zu erwähnen. Alle im Arbeitsplan formulierten Aufgaben wurden erfolgreich bearbeitet, es waren keine zusätzlichen finanziellen Ressourcen für das Projekt nötig. Es sind weiterführende Entwicklungen / Aktivitäten im Rahmen eines Folgeantrages geplant. Die Ergebnisse können als überaus positiv eingeschätzt werden. Es wurden wissenschaftliche, wirtschaftliche sowie technisch Innovationen erarbeitet sowie zusammengeführt. Lediglich die Ziele im Bereich der Praxistauglichkeit sowie Robustheit des Systems konnten nicht im vollen Umfang erfüllt werden. Das Arbeitsumfeld "Wald" sowie der zu vermessende Gegenstand "Holzpolter" repräsentieren die Natur mit ihren unberechenbaren Erscheinungen und vielfältigen Ausprägungen. Bei der Anwendung eines Vermessungsservices wie AFoRS treffen präzise Logistik- sowie Bildverarbeitungstechnologien auf Forstarbeiter und die raue Natur. Hier sind weitere Lösungsansätze, Optimierungen, neue Verfahren und Technologien notwendig, um eine volle Branchenakzeptanz des Systems zu erreichen. Generell wird die Funktionalität des anvisierten AFoRS- Systems weiterhin als marktfähig und konkurrenzfähig eingeschätzt.

Schlussbericht


2.4 Voraussichtlicher Nutzen und Verwertbarkeit der Ergebnisse

Mit dem automatisierten fotogrammetrischen Vermessungsservice werden in der Praxis Logistikprozesse vom Wald ins Werk deutlich beschleunigt sowie Treibstoff- und Personalkosten durch den Wegfall eines zusätzlichen manuellen Vermessungs-beauftragten sowie dessen zusätzliche Anfahrt zum Polter erheblich reduziert. Dies führt insgesamt zu einer Effizienzerhöhung des Bio-Rohstoffes Holz innerhalb der Wertschöpfungskette und zu einer Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit, insbesondere von Klein- und Mittelständischen Unternehmen im Bereich der Forstwirtschaft. Den Angaben des statistischen Bundesamtes aus dem Jahr 2006 folgend, werden in Deutschland jährlich ca. 62 Mio. FM Rohholz eingeschlagen, von denen der überwiegende Teil in Fixlängen als Poltern zum Abtransport bereitgestellt wird. Die Erntemenge stammt vornehmlich (62%) aus dem Privat- oder Körperschaftswald, der wiederum überwiegend von sehr vielen kleinen Forstbetriebs- und Holzunternehmen (FBG´s etc.) bewirtschaftet wird. Die Geschäftsprozessverarbeitung findet in diesen Unternehmen mit unterschiedlichster Software und Systemen statt. Zwar steht heute mit dem Internet ein durchgängiges zentrales Medium für den digitalen Datenaustausch zur Verfügung, aber die Informationsstruktur der auszu-tauschenden Daten ist auf Grund unterschiedlichster lokaler Systeme sehr verschieden. Ein Datenaustausch innerhalb der Wertschöpfungskette vom Wald ins Werk beinhaltet in der Praxis noch immer viele Medienbrüche bzw. manuelle Schnittstellen. In Bezug auf die Datenverfügbarkeit ergeben sich hieraus entsprechend hohe Zeitverluste. Die Beseitigung der vorhandenen Medienbrüche verspricht eine enorme Effizienzsteigerung innerhalb der flexiblen Informationsverarbeitung. Prinzipiell spricht man in der Forstwirtschaft von einer recht hohen Schwundrate des Holzes auf den Weg in die weiterverarbeitenden Betriebe. In der Abrechnung werden die Forstbetriebe jedoch überwiegend nach den Ergebnissen der Werkseingangsvermessung (WEV) der Industrieholzunternehmen nach Volumen oder Holzmasse (ATRO-Tonne) bezahlt. Die eigene manuelle Vermessung ist für die Kontrolle der Abrechnung erforderlich, differiert aber aus unterschiedlichen Gründen von der WEV. Diese Differenzen/Abweichungen können bspw. transportbedingt entstehen, wenn ein LKW nicht den vollständigen Polter aufnimmt und eine zusätzliche Anfahrt wegen geringen Restmengen nicht lohnt. Weitere Gründe können bspw. sein: Holzdiebstahl, Minderung wegen vermeintlichem Ausschuss oder falschen Größenklassen etc. Der fotogrammetrische Vermessungsservice bietet hier dem Forstbetrieb in der

Schlussbericht


Verhandlung mit der Industrie eine nachprüfbare Information über die tatsächliche Erntemenge. Am Beispiel Mecklenburg-Vorpommerns verdeutlicht: Allein sieben größere Holzhandelsfirmen sind mit jeweils einem Einkäufer, mit durchschnittlich 150 km Aktionsradius, an drei Tagen pro Woche, in der Holzvermessung tätig. Bei einem Holzhandelsvolumen aus dem Privat und Körperschaftswald von 1.5 Mio. FM bedeutet das Einsparungen von 327.000 Fahrkilometer = 98 T€ und ca. 350 T€ Personalkosten. Weitere Einsparungen sind in der Landesforstanstalt mit diesem Verfahren zu erwarten. Analog lässt sich diese Rechnung auf Deutschland und die Europäische Union erweitern. Die angestrebte Einfachheit des Verfahrens in der Bedienung bei der Erfassung der Polter sowie danach folgende automatisierte Datenübertragung, Vermessung und Ablage auf dem EIP-Servicesystem, die Nutzung einer relativ preiswerten Erfassungshardware (Fotohandy) sowie die Möglichkeit der individuellen Weiterverarbeitung der Polterdaten lässt ein großes Interesse an der Nutzung dieses Systems erwarten. Übereinstimmenden Aussagen verschiedener forstwirtschaftlicher Institutionen wird der AFoRS-Service einen erheblichen Mehrwert in der Holzvermarktung mit sich führen. Die Vorteile der einfachen elektronischen Datenerfassung in der Holzernte sowie der weitestgehend automatisierten Datenaufbereitung und -berechnung sind vielfältig. Sie liegen in wirtschaftlicher Hinsicht in:

� der deutlichen Effektivitätssteigerung der Geschäftsprozesse vieler kleinerer und mittlerer Forst- und Logistikunternehmen

� der schnelleren Bereitstellung der Erntedaten für weitere Prozessbeteiligte, wie der Industrie

� der gegenseitigen Nachprüfbarkeit des Vertragsgegenstandes Rohholzpolter � dem Abbau manueller Schnittstellen sowie der daraus resultierenden

Fehlerminimierung und den Möglichkeiten der Plausibilitätsprüfung � dem Wegfall unnötiger zusätzlicher Fahrt-, Treibstoff- und Personalkosten

Mit der Entwicklung bzw. Bereitstellung einer Dienstleistung, zur schnellen Erfassung und Berechnung von Rohholzdaten, ergibt sich ein hohes Marktpotential, welches in Form einer Holzlogistikdienstleistung sowie -plattform angeboten werden kann. Im internationalen Bereich wurden im Rahmen des Projektes AFoRS Kontakte zu verschiedene Institutionen aus Russland, Estland, Litauen, Schweden und Polen geknüpft. Zusammen mit weiteren internationalen Partnern existieren Antragsaktivitäten im WoodWisdom-Net 2 (EU ERA-NET) unter dem Namen "Wood.Apps - Innovative Mobile Forestry Applications and Logistic Information & Communication Technology".

Schlussbericht


Im Projekt AFoRS wurde von Seiten IGD viel Knowhow im Bereich der Bildverarbeitung erworben. Spezielles Wissen konnte bspw. in den Bereichen Segmentierung, fotometrische Kalibrierung, Devignetting, Binärbildverarbeitung, Formfindung und Stitching gesammelt werden. Die Kompetenz wurde ausgebaut und wird zukünftig in neue Projekte einfließen, wie zum Beispiel in das Projekt ZooCount. In ZooCount sind Segmentierungskenntnisse und die erworbenen Erfahrungen in der Bildanalyse notwendig, um zu entsprechenden Ergebnissen zu gelangen. Auch ist das erworbene Knowhow bzgl. automatischer Segmentierung bereits im Projekt REMUS „Robustes, markerloses Tracking von Personen und Gesten für interaktive Systeme“ eingeflossen. Weiterhin sollen die entwickelten Testbed’s zur Segmentierung und Regionenfindung für zukünftige Forschungen weiter genutzt und bei Bedarf stetig erweitert werden. Auch der Prototyp zur fotometrischen und optischen Kalibrierung der Kamera wird bereits für andere Forschungsprojekte weiterverwendet sowie weiterentwickelt.

Schlussbericht


2.5 Bekannt gewordener Fortschritt auf dem Gebiet des Vorhabens bei anderen

Stellen

Bis zum heutigen Zeitpunkt sind, bezogen auf den, in den Antragsunterlagen (Vorhabensbeschreibung) aufgezeigten, Stand der Wissenschaft und Technik, keine weiteren Ergebnisse bekannt, die die Durchführung des Vorhabens in Frage stellen. Hinsichtlich des Stand der Wissenschaft und Technik sowie im Hinblick auf die wirtschaftliche und wissenschaftliche Konkurrenzsituation soll an dieser Stelle auf verschiedene Verfahren im Bereich der fotogrammetrischen Vermessung (Heidegesellschaft, Dralle A/S "S-Scale") sowie der digitaler Datenverarbeitung (Forst-GIS GAIA-MV) und Polterlogistik (GeoMail, PolVer) hingewiesen werden (Detailinformationen unter Punkt 1.4). Von Seiten der Bildverarbeitung sind keine weiteren Arbeiten auf dem Gebiet der automatischen fotogrammetrischen Baumstammvermessung bekannt.

Schlussbericht


2.6 Erfolge und geplante Veröffentlichungen des Ergebnisses

Im Rahmen der HolzClusterNord Abschlussveranstaltung (27.10.2008, Wismar) wurde das Projekt sowie die ersten Ergebnisse von AFoRS im Rahmen einer Präsentation vor breitem Publikum vorgestellt.

Abb 11: HCN Abschlussveranstaltung

Abb 12: HCN Abschlussveranstaltung - AFoRS Präsentation

Von Seiten der Bildverarbeitung (IGD) wurde erhöhter Forschungsaufwand an den verschiedensten Algorithmen betrieben. Eine Vorstellung der groben Vorgehensweise zur Bildvorverarbeitung, Segmentierung, Entzerrung und Regionenfindung wurde der Öffentlichkeit während der langen Nacht der Wissenschaft in Rostock 23.04.2009 unter dem Thema: "AFoRS – Robuste Bildverarbeitung in der Praxis" (Vortragender: Enrico Gutzeit) präsentiert. Scheller Systemtechnik informierte des Projektes RVR "Rahmenvereinbarung für den Rohholzhandel in Deutschland" über die Ziele des AFoRS Vorhaben (13.11.2009). Im Rahmen des Projektes RVR "Rahmenvereinbarung für den Rohholzhandel in Deutschland" soll eine bundeseinheitliche Regelung zur Rohholzvermessung und -sortierung , zu Mess- und Umrechnungszahlen sowie damit verbundenen Definitionen und Begrifflichkeiten im Rohholzhandel erarbeitet

Schlussbericht


werden. Ziel des aufgebauten Kontaktes war es zu signalisieren, dass perspektivisch die fotogrammetrische Photovermessung in Zukunft eine große Rolle spielen wird und das dies im Rahmen des Projektes beachtet werden muss. Das Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie der Bundesrepublik Deutschland (BMWi) berät die Regierung der Republik Bashkortostan der Russischen Föderation, (Ministerium für Industrie-, Investitions- und Innovationspolitik) im Rahmen eines Projektes bei der Modernisierung der Industriepolitik der Republik Bashkortostan (Laufzeit bis12/2010). Schwerpunkte sind dabei neue Technologieansätze sowie die Entwicklung von Clustern in der Holzwirtschaft und –verarbeitung sowie im Maschinenbau. Am 02.12.2009 präsentierte SST das Projekt AFoRS als innovatives Zukunftsprodukt der russischen Delegation. Des weiteren präsentierte SST das Projekt dem Department of System Analysis and Logistics der Saint-Petersburg State University Russland (25.02.2010).

Abb 13: AFoRS-Projektvorstellung vor der Delegation der Republik Bashkortostan

Im Rahmen einen Seminarveranstaltung (21.04.2010) zum Austausch mit Vertretern des estnischen Forstsektors in Pärnu, Estland präsentierte die Forstwirtschaftliche Vereinigung das AFoRS Vorhaben vor Vertretern des Privatwaldbesitzersentrums (Jaanus Aun); der Staatforsten (Kristjan Tõnisson); des Umweltministeriums (Maret Parv); der Holzindustrie (Märt Riistop) und Privatwaldbesitzern (Heiki Hepner, Guido Ploompuu). Schwerpunkt und Kern der Bildverarbeitung bzgl. AFoRS war es eine automatische Segmentierung von Baumstämmen zu entwickeln, welche auf unter Praxisbedingungen aufgenommenen Bildern stabil arbeitet. Für die Segmentierung wurden ein neues Verfahren zum Extrahieren von Vorinformationen und ein neues Verfahren (KD-NN) zum Setzen der Graph-Gewichte (KD-NN) für eine stabile Segmentierung mit Graph-Cut entwickelt. Diese Verfahren wurden in der Veröffentlichung:

Schlussbericht


� Gutzeit, E.; Ohl, S.; Kuijper, A.; Voskamp, J.; Urban, B.: Setting graph cut

weights for automatic foreground extraction in wood log images, INSTICC-, Setubal: VISIGRAPP 2010, International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications. Proceedings. CD-ROM: Angers, France May 17 - 21, 2010. Porto: INSTICC Press, 2010, pp. 60-67

am 21.05.2010 in Angers auf der VisApp 2010 (Teilkonferenz der VisiGrapp 2010) vorgestellt. Die Veröffentlichung wurde als "full paper" angenommen. Die Akzeptanzrate für full paper auf der VisApp lag bei 13%.

Im Rahmen eines Projektworkshops (Gdanks / Polen) des EU Vorhabens "Hardwoods Are Good" (South Baltic Sea Region Programme) wurde das AFoRS Vorhaben am 25.05.2010 der Schwedischen Forest Agency, der Forest Owner Association of Lithuania, dem HCN Germany, der State Forests Gdanks, der Immanuel Kant State University of Russia, der Forest Owners Economic Association (Schweden), der Wood Centre Foundation Nässjö

(Schweden) sowie der Confederation of European Forest Owners (Belgium) vorgestellt. Auf dem Waldtag Mecklenburg-Vorpommern 2010 informierte SST zusammen mit der FWV über den Projektfortschritt bzw. die Projektergebnisse. Auf Einladung des Stadtforstamt Rostock sowie des Forstamt Billenhagen (Landesforstanstalt MV) wurde am 12.06.2010 der Waldbauerntag MV unter dem Motto "Natur erleben" durchgeführt. Zielpublikum waren hier vorwiegend KMUs, FBGs sowie Waldbesitzer. Im Bereich der Printmedien erfolgte ein ausführlicher Beitrag zum Thema AFoRS im Rahmen des fünften HolzClusterNord Newsletters. Zudem wurde ein AFoRS Poster und ein AFoRS-Projektdatenblatt erarbeitet. An dieser Steller soll erwähnt werden, dass sich das AFoRS-Konsortium, aufgrund der starken Konkurrenzsituation auf dem Markt (Ideentransfer, Nachentwicklungen) sowie zunächst strenger Auflagen hinsichtlich einer evt. Patentierung, im Bereich der Verbreitung der Prototypenergebnisse (Publikationen in Zeitschriften, Fachzeitschriften) relativ zurückgenommen hat.

Abb 14: Workshop (Gdansk / Polen)

Schlussbericht


Abb 15: AFoRS Artikel im Rahmen des HolzClusterNord Newsletter

Zu den Themenpunkt Printmedien ist auch die bereits erwähnte Veröffentlichung des "full paper" im Rahmen der VisApp 2010 "Gutzeit, E.; Ohl, S.; Kuijper, A.; Voskamp, J.; Urban, B.: Setting graph cut weights for automatic foreground extraction in wood log images, INSTICC-, Setubal: VISIGRAPP 2010, International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications. Proceedings. CD-ROM: Angers, France May 17 - 21, 2010. Porto: INSTICC Press, 2010, pp. 60-67" hinzuzuzählen. Eine weitere Veröffentlichung zur Thematik der Regionenfindung, welche im speziell dafür aufgesetzten Testbed Regionenfindung entwickelt und verglichen wurden, befindet sich derzeit in Planung. Auf eine intensive Verbreitung des Angebotes eines AFoRS-Vermessungsservices über Workshops, Messen (LIGNA), Veröffentlichungen in Fachzeitschriften sowie Präsentation auf Plattformen (EU Forst-Technologie Plattform) wurde zudem weitgehend verzichtet, da die aufgetretenen Praxisprobleme eine große Herausforderung darstellten und die Prototypenargumentation erschwerten. Weitere Informationen zur Fortschreibung des Verwertungsplanes werden in den Aussagen des Erfolgskontrollberichtes gegeben.

Schlussbericht


Wismar, den 02.08.2010

............................................................ Michael Scheller Scheller Systemtechnik GmbH

Rostock, den 02.08.2010

............................................................ Dr. Jörg Voskamp Fraunhofer Institut für Graphische Datenverarbeitung Standort Rostock

schlussbericht - cleaner production · bereich der modernen holzerntekette, insbesondere vom wald...

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