TreeSatAI: KI für Naturschutz- und Waldmonitoring

TreeSatAI Künstliche Intelligenz Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring

Das Ziel des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Projekts TreeSatAI ist die Entwicklung von Methoden mit Künstlicher Intelligenz für das Monitoring von Wäldern und Baumbeständen. Dies soll auf lokaler, regionaler und globaler Ebene passieren.

Mithilfe frei zugänglicher Geodaten aus verschiedenen Quellen werden Prototypen für die Extraktion und Klassifikation von Baum- und Bestandsmerkmalen für vier verschiedene Anwendungsfälle aus den Bereichen Forst-, Naturschutz- und Infrastrukturmonitoring entwickelt.

Umweltdaten durch Social-Media

Fernerkundungsdaten von Satellitenmissionen, Luftbilddaten sowie Geodaten über den Zustand der Umwelt stehen kostenfrei und in vermehrt zur Verfügung.

TreeSatAI KI Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring

Gleichzeitig ermöglichen Texte, Fotos und Videos aus Social Media Plattformen wie Flickr, Twitter oder Open Street Map den Zugang zu weiteren Informationen über unsere Umwelt. Eine Auswertung dieser riesigen Datenmengen wäre jedoch zu arbeitsintensiv.

Ziele und Herausforderungen von TreeSatAI

Das Deep Learning Kompetenzzentrum des DFKI entwickelt bereits seit längerer Zeit KI-Verfahren zur Analyse von Luft- und Satellitenaufnahmen. In TreeSatAI wollen Wissenschaftler neben CNNs (Convolutional Neural Networks) auch LSTM-Modelle (Long Short-Term Memory) aus dem Bereich Deep Learning einsetzen. Dadurch wollen sie die zeitliche Entwicklung von Waldgebieten auf einer großen Fläche ermöglichen und so Umweltexperten unterstützen.

Eine große Herausforderung hierbei ist die Beschaffung ausreichender, hochwertiger Trainingsdaten zum Trainieren der Algorithmen. Im Projekt werden daher die verschiedenen Kompetenzen der Projektpartner genutzt und kombiniert, um die Herausforderungen des Projektes meistern zu können.

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