Problemstellung

Waldbestände sind zunehmend vielfältigen, mit dem Klimawandel einhergehenden Stressfaktoren ausgesetzt. Die Häufung von Jahren mit außerordentlicher Sommertrockenheit und -hitze, eine Zunahme starker Stürme und Insektenkalamitäten führten in einigen Regionen zu erheblichen Beeinträchtigungen und Veränderungen. Das alarmiert sowohl die Fachwelt als auch Behörden und die Öffentlichkeit.

Ein systematisches Monitoring des Waldzustands ist unerlässlich, um Veränderungsanalysen und ein adaptives Management zu gewährleisten. Bestehende Naturschutz- und Forstprogramme (z. B. FFH-Monitoring, Waldzustandserhebung, Waldinventuren) liefern wertvolle Daten, sind jedoch in ihrer räumlichen und/oder zeitlichen Auflösung begrenzt. Bisher unerschlossenes Potenzial zur Strukturerkennung von Wäldern liegt in der Mobilisierung von Waldbesucher:innen.

Projekt: MeineWaldKI
Das Projekt MeineWaldKI setzt sich mit der Frage auseinander, ob durch Citizen Science erhobene Fotos und KI-gestützte Analysen eine räumlich-zeitliche Ergänzung des traditionellen Waldmonitorings ermöglicht werden kann. Dafür sollen etablierte und neue KI-basierte Methoden zur Arten- und Strukturerkennung untersucht sowie innovative Ansätze zum Waldmonitoring anhand von Wissensnetzwerken, Trendanalysen und Prognosen entwickelt werden. Innerhalb des Projekts wird eine mobile Anwendung als partizipative Daten- und Analyseplattform entwickelt. Diese soll die automatisierte Datenverarbeitung und Qualitätskontrolle etablieren.

Im Fokus des Projekts steht es außerdem, das zunehmend wachsende Interesse der Bevölkerung an Naturschutz, Wäldern und Waldbewirtschaftung durch zielgruppengerecht aufbereitetes Wissen und spielerische Lernansätze zu stärken. So kann nicht nur Naturwissen vermittelt, sondern auch das aktive Engagement für den Schutz von Waldlebensräumen gefördert werden.

ENGLISH - Meine WaldKI - Forest Monitoring Supported by Community Engagement and AI

Problem definition

Forests are increasingly exposed to a variety of stress factors associated with climate change. The accumulation of years with exceptional summer drought and heat, an increase in severe storms and insect calamities have led to considerable damage and changes in some regions. This is alarming for experts, authorities, and the public alike. Systematic monitoring of forest conditions is essential to ensure change analyses and adaptive management.

Existing nature conservation and forestry programmes (e.g. FFH monitoring, forest condition surveys, forest inventories) provide valuable data, but are limited in their spatial and/or temporal resolution. The mobilisation of private forest enthusiasts offers untapped potential for surveying the structure of forests.

Project: MeineWaldKI

The project MeineWaldKI explores whether photos gathered by citizen scientists, combined with AI-supported analyses, can be used to complement traditional forest monitoring in spatial and temporal dimensions. To this end, established and novel AI-based methods for species and structure recognition will be investigated, and innovative approaches to forest monitoring will be developed using knowledge networks, trend analyses, and forecasts. Within the project, a mobile application will be developed as a participatory data and analysis platform.

This is intended to establish automated data processing and quality control. Additionally, the project focuses on underpinning the growing public non-expert interest in nature conservation, forests, and forest management with target group-orientated knowledge and learning through gamification. This approach not only fosters the knowledge transfer of nature topics but also encourages active participation and commitment to conservation efforts.