TreeGPT: Generative Pre-trained Transformer für forstliche Anwendungen mit 3D-Punktwolken

Sun, 10 Aug 2025 00:00:00 +0000

Abbildung 1: Beispiel einer segmentierten Punktwolke eines Waldes im Kanton Neuenburg, die für das Pre-Training verwendet wurde.

📄 Master Thesis - TreeGPT

Für meine Masterarbeit habe ich mich einer Herausforderung gestellt, die mein Interesse seit Jahren weckt: Die Nutzung von LiDAR-Punktwolken zur Generierung automatisierter Waldinventare.

Ich erinnere mich, als ich Waldwissenschaften studierte, dass eines der wiederkehrenden Probleme in der forstlichen Planung der Mangel an genauen Daten über das betreffende Waldgebiet war. Wie kann man effektiv den Hiebsatz, die Umtriebszeit, die Baumartenzusammensetzung und jegliche waldbaulichen Eingriffe planen, ohne eine genaue Übersicht über das, womit wir arbeiten? Die Daten in diesem Bereich stammen oft aus der nationalen Forstinventar (LFI), deren Auflösung unzureichend ist, wenn einzelne Waldgebiete betrachtet werden. Früher wurden manuelle Stichprobeninventare systematisch von der öffentlichen Hand flächendeckend organisiert, aber heutzutage sind die Kosten für Bemühungen dieser Grössenordnung prohibitiv geworden.

Lidar on Ivo Gasparini

TreeGPT: Generative Pre-trained Transformer für forstliche Anwendungen mit 3D-Punktwolken