Verbund - KI: KI-Einsatz bei Waldzustandsanalyse, der Bewertung zukünftiger Waldentwicklung sowie Entscheidungsvorbereitung zum klimaangepassten Waldumbau

Abstract

Ziel von FutureForest war es, mittels Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI) Informationen bereitzustellen, die den klimaangepassten Waldumbau unterstützen. Dabei sollten Effekte von unterschiedlichen Klimaprognosen und Waldumbauszenarien simuliert und die möglichen Auswirkungen verschiedener Bewirtschaftungsverfahren abgeschätzt werden. FutureForest sollte nicht nur über die 3-jährige Projektlaufzeit, sondern auch darüber hinaus einen wesentlichen Beitrag dazu leisten, Lösungsansätze für die derzeitigen Problemstellungen in der Forstwirtschaft zu finden.

Die Kernidee von FutureForest war es die Digitalisierung der deutschen Forstwirtschaft mittels KI und Standardisierung voranzutreiben, um deren Zukunftsfähigkeit und Klimaresilienz signifikant zu steigern. Insbesondere realisierte das Projekt eine Vielzahl an Innovationen für den klimanagepassten Waldumbau: - Flächendeckende Baumarten- und Zustandserfassung: Entwicklung neuartiger, satellitengestützter Verfahren, die Zeitreihen-Analyse nutzen, um eine präzise, bundesweite Kartierung der Baumartenverteilung sowie deren Vitalitätszustand zu realisieren. - Innovative KI-basierte Waldsimulationen: Erstellung prädiktiver Simulationsmodelle, welche die Waldentwicklung unter diversen Klimaszenarien in Deutschland projizieren und somit standortbezogene Risiken frühzeitig bewerten können. - Datenbasiertes Entscheidungsunterstützungssystem (DSS): Bereitstellung spezifischer, datenbasierter und nachvollziehbarer Handlungsempfehlungen für Forstwirte und Entscheidungsträger zur effektiven Steuerung des klimaangepassten Waldumbaus. - Forstlicher Datenraum (FDS): Etablierung einer transparenten, dezentralen Dateninfrastruktur. Diese ermöglicht den geregelten Austausch relevanter Datensätze – von Klimaszenarien bis hin zu schützenswerten Baumarten- und Vitalitätskarten – wobei die Datenhoheit und Nutzungskontrolle beim jeweiligen Datenbereitsteller verbleibt. - Engmaschiges Sensornetzwerk: Aufbau einer Sensorik-Infrastruktur zur Echtzeitmessung forstrelevanter Umweltparameter. Diese Daten dienen primär der Kalibrierung und Validierung der entwickelten KI-Modelle zur Waldzustandserkennung.

Durch die Entwicklung von KI-gestützten Lösungsansätzen, die die Resilienz des deutschen Waldes gegenüber den Klimawandel durch klimanagepassten Waldumbau steigern soll, leistete FutureForest einen wesentlichen Beitrag zur digital-ökologischen Innovation und adressiert damit aktuelle und ökologisch relevante Herausforderungen.