Steckbrief TreeVitaScan
| Name | TreeVitaScan |
| Funktion | Erfassung der Baumvitalität durch multispektrale LiDAR-Daten zur Minimierung von Sturmschäden. |
| Technologie | LiDAR (Light Detection and Ranging) Künstliche Intelligenz (KI) Machine Learning Multispektralanalyse |
| Einsatzbereiche | Verkehrsinfrastrukturanlagen Städtische Gebiete mit hohem Baumbestand Forstwirtschaft Umweltmonitoring |
| Datenquellen | Multispektrale LiDAR-Daten Baumkatasterdaten Klimadaten Weitere Umweltdaten (z. B. Wetterstationen, Bodensensoren) TreeMMoSys (Bewegungssensoren) |
| Funktionsweise und Algorithmen | Verarbeitung von multispektralen LiDAR-Daten Integration von diskreten Baumkataster- und Klimadaten Anwendung von Machine-Learning-Methoden zur Mustererkennung und Vorhersage KI-gestützte Analyse der Baumvitalität |
| Ergebnis / Output | Automatisierte Einschätzung der Standsicherheit und Vitalität von Bäumen Risikoanalysen und Handlungsempfehlungen Visualisierungen zur Entscheidungsunterstützun |
| Vorteile | Schnellere und präzisere Beurteilung als herkömmliche Methoden Automatisierte Verarbeitung großer Datenmengen Reduzierung des Risikos für Infrastruktur und Menschen Effiziente Ressourcennutzung durch zielgerichtete Maßnahmen |
| Zielgruppe | Forstbehörden Städtische Umwelt- und Infrastrukturabteilungen Wissenschaftler und Forscher Betreiber von Verkehrsinfrastrukturanlagen |
| Projekte / Referenzen | Fraunhofer IPM, Freiburg im Breisgau 228.379,25 Euro (davon 78,78 % gefördert durch das BMDV) 12/2024 – 05/2026 Projektpartner: Uni Freiburg, Prof für Umweltmeteorologie |
| Verfügbarkeit und Kontakt | Dr. Kira Zschiesche kira.zschiesche@ipm.fraunhofer.de Prof. Dr. Alexander Reiterer alexander.reiterer@ipm.frauenhofer.de pdf: https://www.ipm.fraunhofer.de/content/dam/ipm/de/PDFs/Pressemitteilung/2024/PI_TreeVitaScan-Baumvitalit%C3%A4t-Projektstart.pdf |
