{"id":983,"date":"2022-05-19T14:13:29","date_gmt":"2022-05-19T12:13:29","guid":{"rendered":"urn:uuid:d8cade1d-77ab-4ddc-80a2-d0d47a40cc73"},"modified":"2022-05-19T16:39:23","modified_gmt":"2022-05-19T14:39:23","slug":"den-pflanzen-beim-wachsen-zusehen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.fhgr.ch\/ibar\/den-pflanzen-beim-wachsen-zusehen\/","title":{"rendered":"Den Pflanzen beim Wachsen zusehen"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"is-style-lead\">Im Rahmen des Innosuisse-Projektes \u00abFaschinen aus Holzwolle f\u00fcr nachhaltige Hang- und Ufersicherung\u00bb befindet sich auf der Fl\u00e4che des Kieswerk Chur der Firma Calanda ein Grossversuchslabor. Hier schauen die Ingenieure (unter anderem) den Pflanzen beim Wachsen zu.<\/p>\n\n\n\n\n<p>Faschinen sind ein Mittel zum Erosionsschutz von Hang- und Uferlagen. Es geht darum bei neu erstellten B\u00f6schungen oder rutschungsgef\u00e4hrdeten H\u00e4ngen der Vegetation eine Unterst\u00fctzung zu bieten, um ein stabiles Wurzelwerk bilden zu k\u00f6nnen. Traditionell werden Faschinen aus B\u00fcndeln von Tot- oder Lebendholz von \u00c4sten und Ruten von Weiden hergestellt. In einem Vorprojekt wurden Faschinen aus Holzwolle-Vlies entwickelt, welche vom Projektpartnern <a href=\"https:\/\/www.lindner.ch\/de\/holzwolle-manufaktur\/howolis-erosionsschutz-drainage-faschinen-abdichtungsmatten\/howolis-q-faschine\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Linder Suisse GmbH aus Wattwil (SG)<\/a> als Produkt angeboten wird.<\/p>\n\n\n\n\n<p>Auf der Grossversuchsanlage in Chur soll nun der Begr\u00fcnungsgrad regelm\u00e4ssig untersucht werden. Es geht darum feststellbare Unterschiede zwischen den Holzwolle Faschinen und den Totholzfaschinen zu untersuchen. Dazu wurden letzten August mehrere Einzelfl\u00e4chen mit Totholz- und Holzwolle Faschinen installiert. Die Entwicklung der Begr\u00fcnung wird seither mit Wildkameras auf jeder Einzelfl\u00e4che \u00fcberwacht.<\/p>\n\n\n\n\t\n    <div\n        class=\"wp-block-mind-image\"\n        \n\t    \t        >\n\t    \t\t    <figure>\n\t\t    \t\t\t\n    \t\n\t\t\n\t\n    \n    \t\t\t\t\t<picture\n\t\t\t\tclass=\"isLandscape\"\n\t\t\t>\t\t\t\t\t<source type=\"image\/webp\" srcset=\"https:\/\/blog.fhgr.ch\/ibar\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2022\/05\/map-1200x0-c-default.webp\">\n<source type=\"image\/png\" srcset=\"https:\/\/blog.fhgr.ch\/ibar\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2022\/05\/map-1200x0-c-default.png\">\n<img src=\"https:\/\/blog.fhgr.ch\/ibar\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2022\/05\/map-1200x0-c-default.png\" width=\"1200\" height=\"734\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\n\t\t\t<\/picture>\n\t\t    \n\n\n        <figcaption>Kartenausschnitt Standort der Grossversuchsanlage Calanda<\/figcaption>\n    <\/figure>\n\t        <\/div>\n\n\n\t\n    <div\n        class=\"wp-block-mind-image\"\n        \n\t    \t        >\n\t    \t\t    <figure>\n\t\t    \t\t\t\n    \t\n\t\t\n\t\n    \n    \t\t\t\t\t<picture\n\t\t\t\tclass=\"isLandscape\"\n\t\t\t>\t\t\t\t\t<source type=\"image\/webp\" srcset=\"https:\/\/blog.fhgr.ch\/ibar\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2022\/05\/img_1565-1200x0-c-default.webp\">\n<source type=\"image\/jpeg\" srcset=\"https:\/\/blog.fhgr.ch\/ibar\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2022\/05\/img_1565-1200x0-c-default.jpg\">\n<img src=\"https:\/\/blog.fhgr.ch\/ibar\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2022\/05\/img_1565-1200x0-c-default.jpg\" width=\"1200\" height=\"900\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\n\t\t\t<\/picture>\n\t\t    \n\n\n        <figcaption>Installation der Faschinen August 2021<\/figcaption>\n    <\/figure>\n\t        <\/div>\n\n\n            <h4\n            class=\"wp-block-mind-heading wp-block-mind-heading-isLevel4 wp-block-mind-heading-isDisplayLevelDefault heading-4\"\n            id=\"automatisierte-auswertung-des-begruenungsgrad\"\n        ><span>Automatisierte Auswertung des Begr\u00fcnungsgrad<\/span><\/h4>\n    \n\n\n<p>Die Schwierigkeit dabei ist, wie der Begr\u00fcnungsgrad automatisiert untersucht werden kann? Betrachtet man die Bilder von Auge, sieht man einfach eine Entwicklung und erkennt Muster. Dem menschlichen Gehirn f\u00e4llt das scheinbar leicht. Leider l\u00e4sst sich aufgrund der Anzahl der Kameras, Bilder und Pixeln in den Bildern die Begr\u00fcnung nicht manuell auswerten. Die Informationen, die wir von den Kameras haben sind eine Serie von mehrmals t\u00e4glichen Bildern. In jedem Bild sind das 3900x5200 Pixel mit jeweils einem Wert zwischen 0 und 256 zu jedem Farbkanal (RGB \u2013 rot, gr\u00fcn, blau). Leider l\u00e4sst sich nun nicht lediglich der G \u2013 Kanal auswerten, da in Informationen auf alle Kan\u00e4le verteilt sind und jeder Gr\u00fcnton eine Mischung aus Werten aller drei Kan\u00e4le.<\/p>\n\n\n\n\n<p>Es wurde daher ein Ansatz gew\u00e4hlt, bei dem, \u00e4hnlich wie beim menschlichen Gehirn die Farben geclustert werden (mittels der <em>KMeans<\/em> Funktion des <em><a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/modules\/clustering.html#\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">sklearn.cluster<\/a><\/em> Paket in <a href=\"https:\/\/www.python.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Python<\/a>). Das heisst von den theoretisch 256<sup>3<\/sup> verf\u00fcgbaren Farben wird das Bild auf 20 Farben reduziert wird. Hier kann nun anhand der relativen H\u00e4ufigkeit der Farben auf den Begr\u00fcnungsgrad r\u00fcckgeschlossen werden.<\/p>\n\n\n\n\n<p>Um jedoch bestimmen zu k\u00f6nnen, welche der 20 Farben wirklich Gr\u00fcnt\u00f6ne sind, werden die 20 Farbkategorien vom RGB in den HSV Farbraum transformiert, wo anhand Hue und Saturation die gr\u00fcnen Cluster bestimmt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n\n<p>Die Auswertung \u00fcber die ganze Laufzeit steht noch aus. Auch sind wir offen f\u00fcr Inputs und Erfahrungen oder L\u00f6sungen f\u00fcr \u00e4hnlichen Problemstellungen.<\/p>\n\n\n\n\t\n    <div\n        class=\"wp-block-mind-image\"\n        \n\t    \t        >\n\t    \t\t    <figure>\n\t\t    \t\t\t\n    \t\n\t\t\n\t\n    \n    \t\t\t\t\t<picture\n\t\t\t\tclass=\"isLandscape\"\n\t\t\t>\t\t\t\t\t<source type=\"image\/webp\" srcset=\"https:\/\/blog.fhgr.ch\/ibar\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2022\/05\/original-1200x0-c-default.webp\">\n<source type=\"image\/png\" srcset=\"https:\/\/blog.fhgr.ch\/ibar\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2022\/05\/original-1200x0-c-default.png\">\n<img src=\"https:\/\/blog.fhgr.ch\/ibar\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2022\/05\/original-1200x0-c-default.png\" width=\"1200\" height=\"1065\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\n\t\t\t<\/picture>\n\t\t    \n\n\n        <figcaption>Bildausschnitt zur Beurteilung des Begr\u00fcnungsgrad<\/figcaption>\n    <\/figure>\n\t        <\/div>\n\n\n\t\n    <div\n        class=\"wp-block-mind-image\"\n        \n\t    \t        >\n\t    \t\t    <figure>\n\t\t    \t\t\t\n    \t\n\t\t\n\t\n    \n    \t\t\t\t\t<picture\n\t\t\t\tclass=\"isLandscape\"\n\t\t\t>\t\t\t\t\t<source type=\"image\/webp\" srcset=\"https:\/\/blog.fhgr.ch\/ibar\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2022\/05\/imageclustering_hsv-1200x0-c-default.webp\">\n<source type=\"image\/png\" srcset=\"https:\/\/blog.fhgr.ch\/ibar\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2022\/05\/imageclustering_hsv-1200x0-c-default.png\">\n<img src=\"https:\/\/blog.fhgr.ch\/ibar\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2022\/05\/imageclustering_hsv-1200x0-c-default.png\" width=\"1200\" height=\"723\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\n\t\t\t<\/picture>\n\t\t    \n\n\n        <figcaption>Unterteilung des Bildes in 20 Cluster, mittels KMeans Funktion sowie Transformation von RGB in den HSV Farbraum<\/figcaption>\n    <\/figure>\n\t        <\/div>\n\n\n\t\n    <div\n        class=\"wp-block-mind-image\"\n        \n\t    \t        >\n\t    \t\t    <figure>\n\t\t    \t\t\t\n    \t\n\t\t\n\t\n    \n    \t\t\t\t\t<picture\n\t\t\t\tclass=\"isLandscape\"\n\t\t\t>\t\t\t\t\t<source type=\"image\/webp\" srcset=\"https:\/\/blog.fhgr.ch\/ibar\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2022\/05\/recreatedimage_clustering-1200x0-c-default.webp\">\n<source type=\"image\/png\" srcset=\"https:\/\/blog.fhgr.ch\/ibar\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2022\/05\/recreatedimage_clustering-1200x0-c-default.png\">\n<img src=\"https:\/\/blog.fhgr.ch\/ibar\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2022\/05\/recreatedimage_clustering-1200x0-c-default.png\" width=\"1200\" height=\"1048\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\n\t\t\t<\/picture>\n\t\t    \n\n\n        <figcaption>Rekonstruiertes Bild mit den 20 Hauptfarben gem\u00e4ss der Clusterung<\/figcaption>\n    <\/figure>\n\t        <\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":42,"featured_media":1000,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[1,8,9],"tags":[70,57,119,51,122,121,120,123],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v15.7 - 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