KI-gestütztes Waldmonitoring
Professur für Sensorgestützte Geoinformatik (Geosense), Universität Freiburg
Waldzustandserfassung ist oft aufwändig und zeitverzögert – vor allem in schwer zugänglichen Lagen. Mit Drohnen und künstlicher Intelligenz (KI) lässt sich der Gesundheitszustand von Wäldern heute präzise, schnell und großflächig beobachten.
Dieses Arbeitspaket entwickelt die Online-Plattform deadtrees.earth, die Drohnen-, Flugzeug- und Satellitendaten automatisch auswertet. Damit können Vitalitätsverluste und Schadsymptome frühzeitig erkannt werden.
Technologie trifft Praxis: Die Plattform deadtrees.earth wird bereits von Förster*innen und Fachplanungsgruppen eingesetzt, um Drohnen-Daten zu verarbeiten und Waldzustände objektiv zu bewerten.
Workflow der drohnengestützten Waldzustandserfassung: Von der Befliegung über die Bildaufnahme bis zur Auswertung auf deadtrees.earth
Der Workflow
Der Prozess beginnt mit einer strukturierten Drohnenbefliegung des Waldgebiets. Die Drohne erfasst dabei hochauflösende RGB-Bilder in einem systematischen Raster. Diese Einzelbilder werden anschließend zu einem Orthomosaik zusammengesetzt – einer verzerrungsfreien, georeferenzierten Gesamtaufnahme des Untersuchungsgebiets.
Die fertigen Daten werden auf die Plattform deadtrees.earth hochgeladen, wo sie von KI-Modellen automatisch analysiert werden. Das Ergebnis: präzise Segmentierungen von Totholz, Vitalitätsverlusten und Waldbedeckung.
Hauptziele
- Früherkennung von Waldschäden durch KI-Analysen von Drohnenbildern
- Unterstützung bei der Bewertung von Vitalität und Mortalität
- Verknüpfung lokaler Daten mit großflächigen Satelliten-Zeitreihen
- Bereitstellung einer nutzerfreundlichen Webplattform
Die deadtrees.earth Plattform: Drohnenprodukt für Bad Peterstal-Griesbach mit Analyse-Ebenen für Totholz, Waldbedeckung und Interessengebiet
Konkrete Ergebnisse
- Online-Tool für Drohnen-Uploads mit automatischer KI-Auswertung auf deadtrees.earth
- Karten zu Vitalität und Mortalität einzelner Bäume oder Bestände
- Statistiken und Zeitreihen zur Waldentwicklung über ganze Regionen
- Offene Schnittstellen für die Integration in bestehende Portale
- Semantische Segmentierung mit Model Predictions und Qualitätsbewertung
Für Waldbesitzende bedeutet das: ein schneller Überblick über den Zustand ihrer Flächen – mit minimalem technischen Aufwand. Die Daten können direkt als komplettes Dataset heruntergeladen werden, inklusive aller Vorhersagen und Segmentierungen.
Langfristige Vision
Die Plattform deadtrees.earth bildet die Basis für ein landesweites, KI-gestütztes Waldmonitoring. Sie verbindet lokale Drohnendaten mit Satellitenbeobachtungen – und schafft damit ein neues Frühwarnsystem für Waldveränderungen im Klimawandel.
Durch die Integration verschiedener Datenquellen und die kontinuierliche Verbesserung der KI-Modelle entsteht ein leistungsfähiges Werkzeug, das sowohl für einzelne Waldbesitzende als auch für Forstbetriebsgemeinschaften und Forstverwaltungen von großem Nutzen ist.