SWIM

Digitale Wälder unter Wasser: erste Ergebnisse des getStarted Projekt „SWIM“

Projektüberblick
Submerse Makrophyten sind ein zentraler Bestandteil des Ökosystems See. Ihre systematische Erfassung stellt die Limnologie jedoch vor methodische Herausforderungen. Das SWIM-Projekt (Structure-from-motion (SfM) for Water-based Investigation of submerged Macrophytes) erprobt daher den Einsatz von SfM-Photogrammetrie zur hochaufgelösten, dreidimensionalen Vermessung der Vegetationsstruktur unter Wasser. Die Projektziele sind: 

• die Bewertung des Potenzials und der Limitierungen von SfM für die 3D-Erfassung submerser Makrophyten und
• die Gewinnung von Informationen zu funktionellen Merkmalen, Biomasse und Vegetationshöhe.

Methodik und erste Ergebnisse
Im Sommer 2025 haben wir an drei Baggerseen nahe Karlsruhe erste Datensätze und wichtige methodische Erkenntnisse gesammelt. Dafür haben wir ein kosteneffizientes Kamera-Setup mit zwei OM-System-TG-7-Kameras konstruiert und mit 26 automatisch detektierbaren Zielpunkten und Pegellatten eine akkurate geometrische Referenzierung sichergestellt. Die Datenprozessierung mit der Photogrammetrie-Software Agisoft Metashape kommt wegen der geringen Kontraste unter Wasser an ihre Grenzen. Um damit umzugehen, testen wir verschiedene Ansätze.

Abbildung 1: Stereo Kamera Setup.

Die Halterung gewährleistet eine konsistente Positionierung und Ausrichtung der beiden Kameras relativ zueinander (Abbildung 1). Die so gewonnene Stereo-Bildgeometrie trägt zur photogrammetrischen Stabilität bei. Eine simultane Auslösung optisch hochauflösender Fotos war jedoch nicht realisierbar, sodass wir extrahierte Frames aus synchronisierten Videosequenzen verwendet haben. Die Qualität photogrammetrischer Ergebnisse profitiert von einer hohen geometrischen Komplexität. Um die Robustheit des Datensatzes zu maximieren, haben wir vielfältige Perspektiven gewählt und eine hohe Bildüberlappung sichergestellt. Schließlich haben wir mit einem Vor-Kalibrierungsansatz experimentiert, bei dem wir die Kameraparameter aus einem unabhängigen, geometrisch optimierten Datensatz importierten. Erste Analysen der Punktwolken (Abbildung 2) zeigen, dass sich bestandsbezogene Strukturmetriken wie Vegetationsoberflächenmodelle ableiten lassen, während die Segmentierung einzelner Pflanzen aufgrund geringer Farbkontraste herausfordernd ist.

Abbildung 2: Prozessierung einer Unterwasser-Szene mit freistehenden Potamogeton cf. lucens und Stuckenia pectinata: (a) Beispielaufnahme mit Pflanze, Zielpunkten und Pegellatten; (b) Punktwolke in Agisoft Metashape.

Bedeutung der getStarted-Förderung
Die getStarted-Förderung der DGL war für unser methodisch anspruchsvolles und experimentelles Projekt äußerst wertvoll. So konnten wir nötige Ausrüstung anschaffen und Feldkampagnen finanzieren. Als besonders bereichernd empfanden wir die Möglichkeit, Masterstudierende ins Projekt einzubinden, die als HiWis und im Rahmen von Forschungsprojekten maßgeblich zum Projekt beitragen. Diese Art der Nachwuchsförderung ist für die methodische Weiterentwicklung der Limnologie von großer Bedeutung, da sie es jungen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern ermöglicht, innovative Ansätze zu erproben.

Ausblick
Bis September 2026 ist eine zweite Feldkampagne mit allen methodischen Verbesserungen geplant. Wir werden einen 3D-Kalibrierrahmen konstruieren, um den Vor-Kalibrierungsansatz weiter zu verfolgen. Die Ergebnisse werden in einem peer-reviewten Open-Access-Artikel sowie in einem Vortrag auf der DGL-Jahrestagung 2026 in Berlin der Fachgemeinschaft zur Verfügung gestellt. 

Mit Structure from motion for Water-based Investigation of submerged Macrophytes (SWIM) fördert die DGL ihr erstes get Started Projekt!

Makrophyten spielen eine wichtige Rolle in Süßwasserökosystemen und tragen zum Nährstoffkreislauf, zur Habitatvielfalt und zur Wasserqualität bei. Das Ziel des Projekts SWIM ist es, Potenziale, Anforderungen und Grenzen der Photogrammetrie-Methode „Structure from Motion (SfM)“ zur Visualisierung der dreidimensionalen Struktur submerser Makrophyten in Seen zu evaluieren.

SWIM wird Daten aus zwei Seen mit unterschiedlichen Trübungsgraden und Vegetationstypen sammeln, wobei hauptsächlich Schnorchel- und Bootsaufnahmen eingesetzt werden. Fortgeschrittene photogrammetrische Techniken, einschließlich strenger Kamerakalibrierung und permanenter Bodenkontrollpunkte, werden die Genauigkeit der 3D-Modelle und Vegetationshöhenkarten gewährleisten. Zu den erwarteten Ergebnissen gehören detaillierte 3D-Modelle der Unterwasservegetation, Karten morphologischer Veränderungen und Vegetationshöhenmodelle, die neue Einblicke in die strukturelle Vielfalt der Makrophyten und ihrer ökologischen Nischen bieten.

Abbildung 1: Versuchsaufbau. Schema angepasst nach Carrivick & Smith (2019).

SWIM wird das Verständnis submerser Makrophyten verbessern, indem es die Herausforderungen und Stärken der SfM-Photogrammetrie nutzt und zur Verbesserung von Habitatkartierungstechniken beiträgt.

Projektlaufzeit: 01/2025 – 06/2026

Projektteam: Dr. Anne Lewerentz, Dr. Johannes A. Senn
Institut für Geographie und Geoökologie (IfGG)
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Literatur:
Carrivick, J. L., & Smith, M. W. (2019). Fluvial and aquatic applications of Structure from Motion photogrammetry and unmanned aerial vehicle/drone technology. WIREs Water, 6(1), e1328. https://doi.org/10.1002/wat2.1328