BMUV: KI hilft beim Waldumbau

Die Parlamentarische Staatssekretärin beim BMUV, Dr. Bettina Hoffmann, besuchte am 14. Oktober 2024 das KI-Leuchtturmprojekt FutureForest. Gemeinsam mit Prof. Dr. Fabian Faßnacht, Professor für Fernerkundung und Geoinformatik an der FU Berlin und Vertreterinnen und Vertretern der Forsten Brandenburgs erkundete sie ein Sensorfeld in der Nähe von Storkow in Brandenburg.

In verschiedenen Waldstücken mit Kiefern und Eichen sammelt das vom BMUV geförderte Projekt hier Daten zum Zustand des Waldes. Staatssekretärin Hoffmann erklärte dazu: „Zahlreiche Faktoren belasten die Gesundheit des deutschen Waldes. Da sind die Folgen der Klimakrise wie extreme Hitze, langanhaltende Trockenheit und deutliche Spuren des Borkenkäfers an geschwächten Bäumen, aber auch Luft- und Bodenschadstoffe. Damit der Wald auch zukünftig seine Nutz-, Schutz- und Erholungsfunktion erfüllen kann, muss eine nachhaltige Forstwirtschaft klimaangepasste naturnahe Wälder voranbringen. Dafür müssen Prozesse und Funktionen innerhalb des Ökosystems besser verstanden werden.“

FutureForest erprobt verschiedene Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI), um Daten zu erfassen und auszuwerten sowie Entscheidungsprozesse beim nötigen Waldumbau zu unterstützen. Das Ziel sind KI-gestützte Handlungsempfehlungen, an welchen Standorten welche Baumarten oder Waldtypen als so genannte „Zukunftswälder“ begründet werden können. So kann künftig ein Waldökosystem entstehen, das den Herausforderungen des Klimawandels besser gewachsen ist. Bettina Hoffmann: „Mit KI-Unterstützung gewonnene Informationen können dabei helfen, Zielkonflikte im Bereich Klima- und Umweltschutz einerseits sowie Forstwirtschaft andererseits zu lösen.“

Dazu werden Daten zur Baumartenzusammensetzung und Vitalität, Bodenbeschaffenheit, Schädlingsentwicklung sowie Klimadaten erfasst, harmonisiert und mit Hilfe der KI-Methoden analysiert. Faßnacht: „Wir nutzen KI-Verfahren, um Informationen aus langen Satellitenbildzeitserien abzuleiten um stark geschwächte und tote Waldbestände zu kartieren. Dies funktioniert relativ zuverlässig und es zeichnet sich ab, dass wir mit den KI-Verfahren auch leicht verbesserte Ergebnisse im Vergleich zu etablierten Verfahren erzielen.“

Um zu erkennen, an welchen Standorten welche Baumarten oder Baumartengruppen in der Vergangenheit Belastungen gut standgehalten haben, wird auch versucht, mittels detaillierter Messungen an einzelnen Bäumen das Satellitensignal besser zu verstehen. Baumgebundene Sensoren, sogenannte Dendrometer, erfassen den aktuellen Zustand eines Baumes auf einer sehr hochaufgelösten zeitlichen Skala. Sie messen Durchmesserschwankungen des Baumes im Bereich von weniger als einem Mikrometer – ein wichtiger Hinweis auf seine Gesundheit. Die Sensordaten werden wiederum mit aus Satellitenbildern gewonnen Spektralinformationen verknüpft.

Faßnacht: „Unsere Motivation war es, besser zu verstehen zu wollen, wie das häufig komplexe Satellitensignal zum Waldzustand, welches von verschiedensten Faktoren beeinflusst wird, mit dem aktuellen Gesundheitszustand eines Baumes zusammenhängt. Unsere Hoffnung ist, dass die zusätzlichen Informationen aus dem Sensornetzwerk es ermöglichen, das Satellitensignal besser zu verstehen und die Anteile des Signals, die mit dem Baumzustand direkt zusammenhängen besser isolieren zu können. Die KI kann nützlich sein, da die relativ komplexen Zeitserien mit herkömmlichen Algorithmen nur schwer zu analysieren sind.“ Auf diese Weise sollen die neuen Technologien die verantwortlichen Akteurinnen und Akteure dabei unterstützen, die richtigen Maßnahmen zum nachhaltigen Schutz und Umbau des Waldes zu ergreifen.