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Leistungen

Rastergrundlagen, Forstlayer und dokumentierte Übergabe.

Sieben klar abgegrenzte Module für bestehende und vorgelagerte UAV-/GIS-Workflows.

01

Bestehende Geodaten verarbeiten

Inputs
Orthomosaik, CHM, DSM/DTM, AOI, Referenzdaten
Processing
Prüfung, Clipping, Normalisierung und Validierung
Outputs
Normalisiertes Raster-/Vektorpaket
Partnernutzen
Direkter Einstieg mit vorhandenen Projektassets
02

Optional: Rastergrundlagen aus UAV-Bilddaten

Inputs
JPG/TIFF, EXIF/GPS, MRK/RTK/NAV/OBS/OBK, Flugstruktur
Processing
Daten- und Metadatenprüfung, Rasterableitung nach technischer Eignung
Outputs
Orthomosaik, DSM/DTM/CHM oder COG, sofern sinnvoll ableitbar
Partnernutzen
Ein Workflow auch ohne fertige Rasterprodukte
03

Baum- und Kronenlayer

Inputs
Normalisiertes CHM und/oder RGB-Orthomosaik
Processing
Baumpunkt-Detektion und Kronenabgrenzung
Outputs
tree_points.gpkg und crown_candidates.gpkg
Partnernutzen
Review-fähige Layer für QGIS und Folgeprozesse
04

QGIS-fähige Lieferpakete

Inputs
Raster, Vektoren und vereinbartes Output-Schema
Processing
Benennung, Layer-Struktur und Projektzusammenstellung
Outputs
GPKG, COG, CSV, QGZ und QA-Zusammenfassung
Partnernutzen
Direkt integrierbare Kundenauslieferung
05

QA, Manifest & Evidence Pack

Inputs
Inputs, Parameter, Versionen und Prozessschritte
Processing
Checksums, Lineage, QA und Übergabedokumentation
Outputs
Manifest oder vollständiges Evidence Pack
Partnernutzen
Nachvollziehbare interne Prüfung und Kundendokumentation
06

Partner-Workflow standardisieren

Inputs
Wiederkehrende Datensätze und Übergaberegeln
Processing
Output-Schemas, Priorisierung und Handoff-Definition
Outputs
Standardisierte Pakete und S3/API-nahe Übergabe
Partnernutzen
Skalierbare Produktion unter Ihrer Marke
07

Method Stack für Treetops und Crown Delineation

Inputs
Orthomosaik, CHM/Höhenmodell, LiDAR/Punktwolke, Kontrollpunkte oder Ground Truth
Processing
Mehrere KI-basierte, höhenmodellbasierte und deterministische Verfahren können je nach Datenlage kombiniert und plausibilisiert werden.
Outputs
Treetops, Baumkandidaten und Kronenabgrenzungen als review-fähige Layer
Partnernutzen
Dataset-spezifische Methodenauswahl statt Ein-Modell-Blackbox

Dataset-spezifische Verarbeitung

Nicht ein Modell. Ein Method Stack.

Treetops, Baumkandidaten und Kronenabgrenzungen werden je nach Datenlage über mehrere methodische Pfade erzeugt, verglichen und für den jeweiligen Output-Scope ausgewählt — ohne dass ein einzelnes Modell blind über jedes Projekt gelegt wird.

Mehrere Datenquellen können unterschiedliche Signale liefern: RGB/RGBA-Orthomosaike, CHM oder Höhenmodelle, LiDAR-/Punktwolken, bestehende Kontrollpunkte oder Ground-Truth-Daten. digitalforestry.ai nutzt diese Signale nicht als starres Ein-Modell-System, sondern als Grundlage für methodische Pfade, die je nach Projektziel kombiniert, verglichen und mit QA-Hinweisen dokumentiert werden.

KI-basierte BaumdetektionCHM-basierte Treetop-ErkennungRGB/RGBA-basierte KronenhinweiseLiDAR-/Höhenmodell-basierte StrukturableitungGeometrische KronenmodelleDeterministische SegmentierungsverfahrenEnsemble- und VergleichslogikQA- und Review-Regeln
METHOD ROUTER Signal oder Pfad fokussieren

Input-Signale

Methodische Pfade

Review-fähige Outputs

Method & MRV Add-ons

Zusatzmodule für Kalibrierung, Ground Truthing und prüfnahe Projektakten.

Die Module ergänzen Forstlayer um reproduzierbare Referenzgrundlagen, Kampagnenplanung, Felddaten-Handoffs, Kalibrierungsmetriken und strukturierte Evidence-Pakete für die spätere fachliche Prüfung.

i

Audit-orientierte MRV-Vorbereitung und ISO-14064-nahe Workflow-Unterstützung — keine Zertifizierung, offizielle Verifizierung oder garantierte regulatorische Anerkennung.

01

Reference DGM / DTM Package

Amtliches Referenz-DGM als reproduzierbare Höhenbasis: Beschaffung, Reprojektion, Rasterharmonisierung, Mosaikbildung, QA/QC, Checksums und Audit-Trail für ein statisches Referenz-DGM aus amtlichen Geobasisdaten.

Typische Outputs
  • reference_dgm.cog.tif
  • source_manifest.csv
  • processing_log
  • method_report.json
  • qa_qc_report.json
  • checksums_manifest.csv
02

Calibration & Ground-Truthing Plan

Kampagnenspezifischer Plan mit Scope, Strata, Plot-Design, Plotliste, Feld-SOP, Rollen, QA/QC, Abweichungsprozess und Evidence-Pack-Struktur.

Typische Outputs
  • calibration_plan.pdf
  • plots.csv
  • plots.geojson
  • field_sop.pdf
  • data_templates.zip
  • evidence_index.csv
03

Plot Design & Sampling Package

Stratifizierte, reproduzierbare Plotgenerierung aus digitalen Einzelbaumdaten mit Ausschlusszonen, Mindestabständen, Scoring, Parametern und Plotkarten.

Typische Outputs
  • plots.csv
  • plots.geojson
  • plot_maps.pdf
  • sampling_parameters.json
  • sampling_report.pdf
04

Field Data Handoff Package

Vorlagen und Übergabestruktur für BHD-/Höhenmessungen, Geräte-Logs, Foto-Logs, Tracklogs und Abweichungsdokumentation.

Typische Outputs
  • trees_measured.csv
  • equipment_log.csv
  • photo_log.csv
  • deviations.csv
  • field_checklist.pdf
05

Calibration Report Package

Kalibrierungsbericht mit Plot-Level-Vergleich, Bias, MAE/RMSE, Unsicherheit, Kalibrierparametern und dokumentierten Einschränkungen.

Typische Outputs
  • calibration_report.pdf
  • metrics_tables.csv
  • uncertainty_summary.pdf
  • calibration_parameters.json
06

Audit Pack / Evidence Index

Prüfnahe Projektakte mit Chain of Custody, Checksums, QA/QC-Berichten, Processing Logs, Method Reports, Abweichungen und Übergabedokumentation.

Typische Outputs
  • evidence_index.csv
  • chain_of_custody.md
  • checksums_manifest.csv
  • qa_qc_reports/
  • method_reports/
  • handoff_readme.md

Processing Workflow

Vom Dateneingang zur Auslieferung.

Sechs kurze Schritte — mit optionaler Rastererzeugung und dokumentierter Übergabe.

01

INPUT

Datenannahme

Raster, Vektoren, Bilddaten, Sidecars und AOI werden strukturiert übernommen.

02

RASTER

Optional: Rastergrundlagen

UAV-Bilddaten werden auf geeignete Orthomosaik-, Höhenmodell- und COG-Ausgaben geprüft.

03

NORMALIZE

Datennormalisierung & Validierung

CRS, NoData, Einheiten, Auflösung und Dateistruktur werden vereinheitlicht und geprüft.

04

PROCESS

KI- und Geodatenverarbeitung

Baumpunkte, Kronenpolygone und Struktur-Layer werden mit definierten Parametern verarbeitet.

05

EVIDENCE

QA, Manifest & Evidence Pack

Verarbeitungsschritte, Prüfsummen, Parameter und Outputs werden für den Projektkontext dokumentiert.

06

DELIVER

Auslieferung unter Ihrer Marke

QGIS-fähiges Paket nach vereinbartem Output-Schema und Übergabeprozess.

Premium Processing Evidence

Liefern Sie nicht nur Layer. Liefern Sie Nachvollziehbarkeit.

Das optionale Evidence Pack bündelt Eingangsdaten, Prüfsummen, Verarbeitungsschritte, Parameter, Versionen, Outputs, QA-Hinweise und Übergabe zu einer nachvollziehbaren Projektakte.

01 Manifest

Technischer Lauf- und Output-Artefakt.

→
02 Evidence Pack

Für Partner, die Ergebnisse gegenüber Kunden, interner QA oder späteren Prüfschritten strukturiert dokumentieren möchten.

Add-on ab 750 € je ProjektPremium Add-on
Evidence Pack besprechen
Chain of Evidence Explorer Evidence Pack
Nachweisstufe · 01

Eingangsdaten referenzieren

Projektassets, AOI, Sidecars und Übergabestruktur werden eindeutig dem Verarbeitungslauf zugeordnet.

Enthaltene Artefakte

✓input_assets.json
✓project_summary.md
Statusdokumentiert
ChecksumsQA packageReproducibilityClient handoff

QGIS · GPKG · COG · QGZ · JSON

Für Review, QA und professionelle Auslieferung vorbereitet.

Sie behalten Kontrolle über Interpretation, Freigabe und Kundenauslieferung. Wir liefern den dokumentierten Processing-Layer.

QA

Interpretation, fachliche Freigabe und Kundenkontakt bleiben vollständig in Ihrem Prozess.

delivery / explorer
  • digitalforestry_delivery/
  • forest_layers.gpkg
  • canopy_height_model.cog.tif
  • tree_points.csv
  • crown_candidates.gpkg
  • qgis_project.qgz
  • processing_manifest.json
  • qa_summary.md

Mit echten Daten starten

Starten Sie mit echten Daten.

Senden Sie einen begrenzten Datensatz. Wir prüfen, welche Rastergrundlagen, Forstlayer und Dokumentationspakete für Ihr Partnerangebot sinnvoll lieferbar sind.

Eigene Daten testen Evidence Pack besprechen