Mit Künstlicher Intelligenz dem Wald dienen

Aus der regelmäßigen Messung des Baumumfangs können Rückschlüsse auf die Baumgesundheit und das Wachstum gezogen werden. Im Zuge eines auf vier Jahre angelegten Forschungsprojektes namens “AI4Trees“ wird mithilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz versucht, die natürlichen Vorgänge dahinter besser zu verstehen. Seit 2011 erhebt das Bundesforschungszentrum für Wald (BFW) im Rahmen der Waldmonitoring-Initiative ICP Forests auf sechs Probeflächen ökologische und klimatische Parameter. Unter den Messinstrumenten befinden sich auch sogenannte Dendrometer, mit denen Änderungen des Baumumfangs im Stundentakt erfasst werden. Zusätzlich werden die Probeflächen in regelmäßigen Abständen mittels Laserscanning (LiDAR) vermessen. Diese Daten geben Auskunft über Baumhöhen und -umfänge, über Konkurrenzverhältnisse, Totholz und die Kronen. Weitere Informationen werden aus Satellitendaten bezogen. Aus diesen Daten will man mithilfe einer erklärenden Künstlichen Intelligenz (“explainable AI“) die Wachstumsprozesse besser verstehen - insbesondere unter dem Einfluss extremer Umweltbedingungen, z.B. starker Stürme oder Trockenheit.

Ein besseres Verständnis der Prozesse und Interaktionen ist u.a. für die Planung künftiger Messkampagnen von Interesse: Versteht man die Wachstumsprozesse, kann man sich bei den Erhebungen auf die wesentlichen Parameter beschränken und so besser reagieren. Gefördert wird das Projekt von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft FFG.