Steckbrief FirST 2.0

Name | FirSt 2.0 (Forest damage inventory based on rapid satellite (Sentinel-2) technology) |
Funktion | Ziel: Entwicklung eines skalierbaren Systems zur kontinuierlichen Waldschadensanalyse. Funktion: Identifikation und Analyse von Schadensarten wie Trockenstress, Schädlingsbefall (z. B. Borkenkäfer), Sturmschäden. Oberthema: Waldmanagement und ökologische Überwachung. |
Technologie | Multisensorale Fernerkundung (Radar-, Optische-, Hyperspektral- und Thermaldaten), Cloud-Computing, Maschinelles Lernen, einschließlich Deep Learning, und KI-gestützten Algorithmen |
Einsatzbereiche | Bereiche: Waldmanagement, Forstwirtschaft, Naturschutz Regionen: Deutschlandweit, mit Pilotprojekten und Testgebieten wie Arnsberger Wald, Bayerischer Wald, Mecklenburg-Vorpommern |
Datenquellen | Satellitendaten: Sentinel-2, Landsat, Sensoren: Hyperspektrale Drohnendaten, Thermal-Infrarot-Sensoren, Meteorologische Daten (z. B. aus Wetterstationen), Bodensensoren |
Funktionsweise und Algorithmen | Funktionsweise: Nutzung von KI-Modellen zur Datenanalyse; Zeitreihenanalysen und Algorithmen zur Vorhersage und Mustererkennung. Algorithmen: Random-Forest, Logistische Regression, Red-Edge-Parameter für Vegetationsindizes. |
Ergebnis / Output | Schadenshotspot-Erkennung, Prognosen für zukünftige Schadenssymptome und -ketten, Empfehlungen für präventive Maßnahmen und optimiertes Waldmanagement |
Vorteile | Schnelle und präzise Erkennung von Waldschäden. Unterstützung bei Entscheidungsprozessen durch moderne Dateninfrastruktur. Verbesserung von Präventions- und Reaktionsmöglichkeiten: Schnellere Schadensdiagnose: Frühzeitige Erkennung von Trockenstress, Sturmschäden und Schädlingsbefall. Genauigkeit: Nutzung moderner Fernerkundungs- und Datenverarbeitungstechnologien für präzise Ergebnisse. Kosteneffizienz: Reduktion von Kosten durch Satellitendaten im Vergleich zu manuellen Überwachungsmethoden. Skalierbarkeit: Anwendung von lokalen bis nationalen Analysen möglich. |
Zielgruppe | Forstbehörden, Wissenschaftler*innen, Akteure des Naturschutzes, private WaldbesitzerAnforderungen: Grundkenntnisse in der Anwendung von Softwaretools und Interpretation von Fernerkundungsdaten |
Projekte / Referenzen | Gefördert durch das mFUND-Programm des BMVI mit rund 1,8 Millionen Euro (FKZ: 19F2127A) Laufzeit: Juli.2020 – Juni. 2023Projektpartner: Technische Universität Berlin Thünen-Institut für Waldökosysteme Landesforst Mecklenburg-Vorpommern Landesbetrieb Wald und Holz Nordrhein-Westfalen Nationalpark Bayerischer Wald FirSt (Vorläuferprojekt): Entwicklung von Methoden zur Erkennung von Sturmschäden ForestWatch-Plattform: Integration der Ergebnisse in eine interaktive Web- und Mobilanwendung. URL: https://forestwatch.lup-umwelt.de/ Veröffentlichungen: Studien zur Algorithmusvalidierung und Anwendung (z. B. Nutzung von Sentinel-2-Daten zur Schadensanalyse) |
Kosten | Nicht explizit angegeben. Entwicklungs- und Förderkosten durch BMVI abgedeckt. |
Nutzungserfahrungen | Bewertungen: Testnutzungen in Zusammenarbeit mit Waldbesitzern ergaben positive Rückmeldungen zur Benutzerfreundlichkeit. Benutzerfreundlichkeit: Mobile App und Desktop-Version mit interaktiven Funktionen und zeitnahen Datenaktualisierungen. |
Risiken und Schwächen | Datengenauigkeit: Abhängigkeit von Wetterbedingungen bei Drohnenflügen und Satellitenaufnahmen. Technologische Abhängigkeit: Erfordert fortlaufende Pflege und Aktualisierung der Modelle. Einsatzgrenzen: Einige Algorithmen noch nicht deutschlandweit anwendbar. |
Zukunftsperspektiven / Weiterentwicklung | Neue Funktionen: Verbesserung der Algorithmen für verschiedene Schadensarten, Differenzierung zwischen forstlichen Eingriffen & Schäden, Hinzufügen zusätzlicher fernerkundungsbasierter Parameter. Integration: Weitere Datenquellen (Sensoren, private Waldbesitzerdaten oder IoT-Sensoren). |
Verfügbarkeit und Kontakt | Projektleitung: Dr. Annett Frick: annett.frick@lup-umwelt.de Plattform: ForestWatch (Web und App): Randolf Klinke: randolf.klinke@lup-umwelt.de Gregor Weyer: gregor.weyer@lup-umwelt.de |