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Natur: KI prüft die Entwicklung von Wäldern

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) hat einen Ansatz entwickelt, bei dem mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) die Entwicklung von Wäldern und Baumbeständen überwacht werden soll. Das Projekt habe den Namen „TreeSatAI“ und werde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert, teilte das DFKI mit. „Mithilfe frei zugänglicher Geodaten aus verschiedenen Quellen (Fernerkundungsdaten, administrativen Informationen, Social Media, Mobile Apps, Monitoring-Bibliotheken, offene Bilddatenbanken) werden Prototypen für die Deep-Learning-basierte Extraktion und Klassifikation von Baum- und Bestandsmerkmalen für vier verschiedene Anwendungsfälle aus den Bereichen Forst-, Naturschutz- und Infrastrukturmonitoring entwickelt“, hieß es.

Fernerkundungsdaten diverser Satellitenmissionen der ESA und NASA, Luftbilddaten sowie Geodaten über den Zustand der Umwelt stünden zunehmend kostenfrei und in großem Umfang zur Verfügung. Gleichzeitig ermöglichten Texte, Fotos und Videos aus Social Media Plattformen wie Flickr, Twitter oder Open Street Map den Zugang zu weiteren Informationen über die Umwelt. Eine händische Auswertung der sich ergebenden riesigen Datenmengen sei jedoch zu zeit- und arbeitsintensiv.

In TreeSatAI wollten die Wissenschaftler neben CNNs (Convolutional Neural Networks) auch spezialisierte LSTM-Modelle (Long Short-Term Memory) aus dem Bereich Deep Learning einsetzen, um die zeitliche Entwicklung von Waldgebieten automatisiert auf einer großen Fläche zu ermöglichen und so Umwelt- und Waldexperten zu unterstützen. Eine der großen Herausforderungen hierbei sei die Beschaffung ausreichender, qualitativ hochwertiger Trainingsdaten zum Trainieren der Algorithmen sowie die Evaluation der sich ergebenden Modelle durch Experten aus dem Forst und Umweltbereich. (ud)

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