Umweltschutz
Künstliche Intelligenz hilft kommunalen Wäldern
Künstliche Intelligenz und der Wald
In einem ersten Schritt überfliegt eine Drohne ein Waldgebiet und schießt dabei sehr viele Einzelfotos, auf deren Grundlage später dreidimensionale Luftbilder erstellt werden. Mit diesen wird anschließend die Künstliche Intelligenz "gefüttert". Dahinter verbirgt sich eine computerbasierte Lernmethode, die auch als "Deep Learning" bezeichnet wird: Ein tiefes Neuronales Netz nutzt eine Vielzahl von hintereinander gelagerten Schichten, um nach dem Training möglichst gut von den Trainingsdaten auf neue, ungesehene Daten zu generalisieren. Diese Trainingsdaten müssen vorab von einem Menschen in mühevoller Kleinarbeit gelabelt werden, damit die verschiedenen Tiefen Neuronalen Netze im Trainingsprozess folgende Fähigkeiten erlangen:
- Baumkronen erkennen
- Baumarten bestimmen
- Schädlingsbefall erkennen.
Jonas-Dario Troles, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Kognitive Systeme der Uni Bamberg und Technischer Projektleiter von BaKIM, unterstreicht: "Noch ist die Qualität der Vorhersagen nicht so, wie wir sie uns im Endergebnis vorstellen, aber bereits im kommenden Jahr werden wir Ergebnisse haben, die schon viele dieser Fragen beantworten. Am Ende steht dann eine umfassende Datenbank, deren immer wieder aktualisierte Details die Pflege des Waldes deutlich effizienter machen werden."
Wald-Pflege vereinfacht
Mehr Effizienz? Das käme nicht nur Johannes Hölzel und seinem Team sehr gelegen, auch die Wälder selbst würden profitieren. "Unsere kommunalen Ressourcen in Sachen Waldpflege sind natürlich sehr begrenzt. Mit dem Datenmaterial, das uns hoffentlich schon bald zur Verfügung steht, wird vieles einfacher: Wir können Maßnahmen viel effektiver an die Gegebenheiten vor Ort anpassen, sehr viel schneller passgenaue Entscheidungen treffen und haben stets einen Überblick über das große Ganze." Auch ohne umfangreiche Waldbegehungen wissen Hölzel und seine Kollegen dann sehr genau: Welche Flächen haben sich verändert? Wo scheint das Wachstum der Bäume gehemmt? Welche Schäden hat ein Sturm wo hinterlassen? Welche Baumart gedeiht unter welchen Bodenbedingungen besonders gut oder besonders schlecht?
Kartenqualität nimmt ständig zu
Noch ist zum Beispiel die Einzelbaumerkennung nicht so gut, wie sie im Endstadium des Projektes - im September 2024 - sein soll. Aber schon jetzt erkennt Johannes Hölzel anhand der Farbgebung der einzelnen Bäume, um welches Gebiet seines ausgedehnten Arbeitsplatzes es sich handelt. Orange unterlegte Bäume sind hochgewachsen und haben ein hohes Alter erreicht. Niedrige und damit noch recht junge Bäume sind lila eingefärbt. Johannes Hölzel erläutert: "Viele lilafarbene Punkte eng nebeneinander zeigen uns zum Beispiel, dass hier unter Umständen pflegende Eingriffe notwendig sind, weil die jungen Bäumchen zu dicht beieinander wachsen." Jonas-Dario Troles nickt: "Ansätze wie diese gab es schon früher. Allerdings basierten diese auf Satelitenbilder, die nicht annähernd eine so gute Auflösung hatten und damit keine Erkennung auf Einzelbaumebene erlaubten. Erst jetzt - mit dem Einsatz von Deep Learning und hochauflösenden Drohnendaten - machen wir wirklich gute Fortschritte."
Fortschritt ist nicht billig
Bamberg hat zwei Drohnen mit Sensoren eingekauft, die hochauflösende Bilder produzieren: Eine kleinere für den innerstädtischen Bereich - Kostenpunkt etwa 5.000 Euro. Eine größere für den Forst - Kostenpunkt etwa 18.000 Euro. Standardmäßig haben diese Drohnen RGB-Sensoren an Bord, die Daten aus drei Wellenlängen erfassen können. Beim BaKIM-Projekt kommen Multispektralsensoren zum Einsatz, die zusätzlich Daten aus dem Nahfeldinfrarot und dem sogenannten RedEdge-Bereich erfassen und umfassendere Analysen ermöglichen. Jonas-Dario Troles relativiert: "Das ist natürlich erst einmal viel Geld. Kommunen können die Leistungen solcher Drohnen aber auch als Dienstleistung bei speziellen Anbietern einkaufen. Fällig werden dafür etwa 2.500 Euro pro 150 Hektar Wald." Bamberg selbst ist Modellkommune. 90 Prozent des Projektbudgets - 450.000 Euro - hat das Digitalministerium des Freistaats Bayern übernommen. Den Rest haben Kommune und Universität aufgebracht.
Mehrwert für andere Kommunen
Ab Oktober 2024 wird BaKIM Teil des Förderprogramms „Modellprojeke Smart Cities“ des Bundesministeriums für Wohnen, Stadtentwicklung und Bauwesen (BMWSB). Im September 2024, am Ende des vom Freistaat geförderten Projektes, soll die Software auch anderen interessierten Kommunen vorgestellt werden. Angedacht ist ein Anschlussprojekt in Zusammenarbeit mit kommunalen Partnern, um die Funktionalität des Programms noch weiter zu verbessern.
Sie interessieren für Details zum BaKIM-Projekt? Hier erhalten Sie Informationen von der Universität Bamberg und hier informieren Sie sich bei der Stadt Bamberg.
