Steckbrief BrandSat
| Name | BrandSat – Kartierung der Waldbrandgefahr mit fernerkundlichen und meteorologischen Daten |
| Funktion | Verbundvorhaben: Kartierung der Waldbrandgefahr Teilvorhaben 1 (Uni Trier): Erfassung von Waldstruktur und Trockenheit Teilvorhaben 2 (HU Berlin): Satellitengestützte Erfassung und Charakterisierung historischer und aktueller Waldbrände für die Modellierung der Waldbrandgefahr KI-gestütztes Überwachungssystem für die Früherkennung und Risikoanalyse von Waldbrandrisiken durch Datenauswertungen und Modellierungen Durch Analyse von biotische und abiotische Einflussfaktoren Kombination vers. Datenquellen und Modelle |
| Technologie | Kombination aus Fernerkundung (insbesondere LiDAR und Sentinel-2 Satellitendaten), maschinellem Lernen (Random-Forest-Modellierung) und GIS-basierte Datenverarbeitung |
| Einsatzbereiche | Bereiche: Waldschutz, Umweltüberwachung, Ressourcenmanagement Regionen: Primär Deutschland, insbesondere in Brandenburg und Mecklenburg-Vorpommern |
| Datenquellen | Satellitensystemen wie Sentinel-2 und Landsat Fernerkundungstechnologien (LiDAR) Monitoringdaten, z.B. Vegetationsindices und historischen Forstdaten |
| Funktionsweise und Algorithmen | Random-Forest-Modelle und Korrelationsanalysen, um die Waldbrandanfälligkeit basierend auf verschiedenen Umweltvariablen zu analysieren. Auf Basis von Referenzflächen und geografischen Informationssystemen aggregiert und visualisiert |
| Ergebnis / Output | Liefert Risikoabschätzungen und Entscheidungsgrundlagen zur Prävention von Waldbränden, welche sich in Empfehlungen und Warnmeldungen für die Forstwirtschaft und lokale Behörden umsetzen lassen. |
| Vorteile | Bietet eine genauere und aktuellere Risikoanalyse als traditionelle Methoden und ermöglicht durch die Kombination von Fernerkundungsdaten eine effizientere Nutzung von Ressourcen im Waldschutz. |
| Zielgruppe | Forstbehörden, Waldmanager und Umweltwissenschaftler Erforderliche Kenntnisse: Grundverständnis für GIS und Fernerkundung, technisches Wissen zur Interpretation von Modellergebnissen |
| Projekte / Referenzen | Zuwendungsempfänger: HU Berlin 01.07.2020 – 31.12.2022 Fördergeber: Waldklimafonds, FNR, BMEL, BMU Referenzprojekte in den Gebieten der Nossentiner/Schwinzer-Heide und Borkheide |
| Nutzungserfahrungen | Benutzerfreundlich, effizient, hat sich als verlässliches Mittel zur Risikoanalyse in vers. Dt. Waldregionen etabliert |
| Risiken und Schwächen | Abhängigkeit von der Verfügbarkeit hochauflösender Fernerkundungsdaten Die Notwendigkeit umfassender Schulungen zur Nutzung und Interpretation der Ergebnisse Potenziell hohe Anschaffungskosten für die erforderlichen technischen Systeme |
| Zukunftsperspektiven / Weiterentwicklung | Pläne zur Erweiterung der Datenbank und des geographischen Anwendungsbereich auf internationale Waldregionen & zur Integration weiterer Fernerkundungsdaten und Technologien |
| Verfügbarkeit und Kontakt | Abschlussbericht: https://www.fnr.de/ftp/pdf/berichte/2219WK51A4.pdf Projektleitung: Prof. Dr. Thomas Udelhoven Dr. Henning Buddenbaum. Mail: buddenba@uni-trier.de Dirk Pflugmacher (Principle investigator) dirk.pflugmacher@geo.hu-berlin.de Jan Hemmerling (Project scientist) |
