Steckbrief AI Klima
| Name | AI Klima |
| Funktion | Bewertung des Waldzustands anhand der Kriterien: – Zeitliche Verschiebung phänologischer Entwicklung – Veränderte Baumartenzusammensetzung – Veränderte Biomasse – Veränderungen der Waldgesundheit Damit Identifikation gefährdeter Bestände und Ableitung von Managementmaßnahmen zur Förderung von Stabilität und Resilienz im Kontext des Klimawandels |
| Technologie | Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Fernerkundung (optische Satelliten, Luftbild), Feldmessungen, Algorithmische Analyse (z. B. Mustererkennung, Trendanalyse) |
| Einsatzbereiche | Bereiche: Monitoring und Management von Waldbeständen, Klimafolgenabschätzung im Forstbereich Regionen: grenzüberschreitende Region (NPBW, NP Šumava, umliegende Wirtschaftswälder) |
| Datenquellen | Fernerkundungsdaten (Satelliten: Sentinel-2 und Landsat 4-9, flugzeuggestützte Luftbildaufnahmen, zukünftig potentiell RADAR und LiDAR-Daten), Feldmessungen (Biomasse, Phänologie, Baumartenzusammensetzung, Bestandeszustand) |
| Funktionsweise und Algorithmen | Kombination von Deeplearning (v.a. Entscheidungsbäume) und KI-Algorithmen (v.a. Bilderkennung) angewandt auf Fernerkundungs- und Felddaten Analyse zeitlicher Trends und räumlicher Muster zur Risikobewertung Daraus Ableitung einer Gefährdungskarte |
| Ergebnis / Output | Methodik zur Bewertung von Bestandsgefährdung Gefährdungskarte der Waldbestände Konkrete Empfehlungen für waldbauliches Management zur Erhöhung der Resilienz |
| Vorteile | Früherkennung gefährdeter Waldareale Wissenschaftlich fundierte, datenbasierte Entscheidungshilfen Integration von grenzüberschreitenden Bewirtschaftungsansätzen |
| Zielgruppe | Nationalparks Forstbetriebe Entscheidungsträger im Waldmanagement Fachöffentlichkeit (über Workshops, Fachartikel, Seminare) |
| Projekte / Referenzen | Projekt AI-Klima. Projektpartner: Südböhmische Universität in Budweis (Lead Partner) LMU München (Partner) Nationalpark Bayerischer Wald (Partner) Nationalpark Šumava (Associated Partner) Laufzeit: 03/2024 – 02/2027 Gefördert durch EU |
| Verfügbarkeit und Kontakt | Projektleitung: Prof. Lukas Lehnert Projektwissenschaftler: Christoph Schierghofer c.schierghofer@lmu.de https://www.geo.lmu.de/geographie/de/forschung/physische-geographie-und-nexusforschung/forschung/aktuelle-forschungsprojekte/einsatz-von-kuenstlicher-intelligenz-und-fernerkundung-zur-ueberwachung-der-waldgesundheit-im-klimawandel/ |