Steckbrief AI4 Wildlife
| Name | AI4 Wildlife Wildtiermonitoring und evidenzbasierte Besucherlenkung |
| Funktion | Automatisierte Erfassung von Wildtier- und Besucheraktivitäten in einem temperaten Waldökosystem Nordbayerns. Untersuchung der Interaktionen zwischen Wildtieren, menschlichen Aktivitäten und Vegetation. |
| Technologie | Einsatz von Fotofallen (Wildkameras) zur Datenerhebung. Nutzung von Künstlicher Intelligenz, insbesondere Active-Learning-Tools, zur automatisierten Klassifizierung der Bilddaten. |
| Einsatzbereiche | Region: Veldensteiner Forst in Nordbayern |
| Datenquellen | Seit 2020 gesammelte Bilddaten aus Fotofallen |
| Funktionsweise und Algorithmen | Automatisierte Klassifizierung der Bilddaten mittels Active-Learning-Tools zur effizienten Verarbeitung großer Datenmengen |
| Vorteile | Effiziente und kosteneffektive Verarbeitung großer Bilddatenmengen Verbesserte Überwachung von Wildtierpopulationen und menschlichen Aktivitäten im Wald |
| Zielgruppe | Wildtierökologen, Forstmanager, Naturschutzbehörden und Entscheidungsträger im Bereich Besucherlenkung |
| Projekte / Referenzen | Finanziert durch das Kuratorium für Forstliche Forschung des Bayerischen Staatsministeriums für Ernährung, Landwirtschaft, Forsten und Tourismus. Durchgeführt von LWF, Uni Bayreuth, LMU |
| Zukunftsperspektiven / Weiterentwicklung | Potenzial zur Anwendung der entwickelten Methoden in anderen Waldgebieten und zur Erweiterung auf weitere Forschungsfragen |
| Verfügbarkeit und Kontakt | https://www.lwf.bayern.de/wildtierbiologie/wildtierforschung/343312/index.php Leitung: Dr. Hendrik Edelhoff und Dr. Wibke Peters poststelle@lwf.bayern.de |
