Industriestandard für Drohnen-Photogrammetrie: verarbeitet RGB- und Multispektral-Bilder zu georeferenzierten Orthophotos, Punktwolken und 3D-Modellen. Im Forst eingesetzt für Kronenkartierung, Schadholzerfassung und Vegetationsindex-Karten. Einmallizenz ohne laufende Kosten.
Kosten: Professional Edition (Einmalkauf): 3.499 USD node-locked; Standard Edition: 179 USD. Inkl. 12 Monate Updates und Support.
Stärken
- Marktführender Algorithmus für Structure-from-Motion (SfM) — sehr hohe Rekonstruktionsgenauigkeit
- Verarbeitet RGB, Multispektral (MicaSense, Parrot Sequoia) und LiDAR-Punktwolken
- Einmalkauf — keine Abo-Falle; Lizenz ist perpetuell und übertragbar
- Python-API für Batch-Verarbeitung großer Fluggebiete
- GIS-Export: GeoTIFF, LAS, Shapefile, KML — direkte Weiterverarbeitung in QGIS oder ArcGIS
- On-Premise-Verarbeitung — Bilddaten verlassen nie das eigene System
Einschränkungen
- Keine deutschsprachige Oberfläche
- Kein integriertes Schadklassifikationsmodell — erfordert Nachbearbeitung in QGIS, Python oder Roboflow
- Hochauflösende Multispektralverarbeitung ist rechenintensiv — empfohlene Hardware: 32 GB RAM, dedizierte GPU
- 3.499 USD Einstiegspreis für Professional Edition ist für Einzelbetriebe hoch
- Lernkurve für Pointcloud-Klassifikation und Bandkalibrierung ca. 2–4 Tage
Passt gut zu
So steigst du ein
Schritt 1: Lade die kostenlose 30-Tage-Testversion von agisoft.com herunter (volles Feature-Set). Importiere einen Probedatensatz aus einem Drohnenflug (mind. 200–400 Bilder mit ca. 80 % Überlappung). Starte den Workflow “Align Photos” → “Build Dense Cloud” → “Build Orthomosaic”. Nach 2–4 Stunden Rechenzeit hast du ein erstes georeferenziertes Orthofoto.
Schritt 2: Für Multispektralbilder (MicaSense o. Ä.) aktiviere in den “Camera Calibration”-Einstellungen die Bandkalibrierung. Exportiere den reflektierten Strahlungsindex und berechne NDVI in QGIS oder direkt per Python (Metashape Python API). Vergleiche NDVI-Werte gesunder vs. potenziell befallener Baumkronen.
Schritt 3: Exportiere das Orthofoto als GeoTIFF (mind. 5 cm Auflösung) und lade es in QGIS oder an Roboflow weiter, um ein Klassifikationsmodell für Kronenschäden zu trainieren. Metashape liefert die Rohdaten; die KI-Klassifikation passiert im nächsten Schritt.
Ein konkretes Beispiel
Ein forstlicher Dienstleister aus Bayern befliegte ein 300 ha großes Fichtenrevier mit einer DJI Matrice 350 + MicaSense RedEdge-MX. Die Verarbeitung von 4.200 Rohbildern in Agisoft Metashape dauerte ca. 6 Stunden auf einem Workstation-PC (64 GB RAM, NVIDIA RTX 4080). Das resultierende Orthofoto mit 4 cm Auflösung wurde anschließend in QGIS importiert und mit einem vortrainierten NDVI-Schwellenwert-Modell ausgewertet. 37 Bäume mit Kronenverfärbung wurden identifiziert — davon bestätigten Revierkontrolle und Bodenbegehung 31 als tatsächlichen Borkenkäferbefall (Trefferquote: ~84 %).
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Forstwirtschaft
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