„FirSt 2.0“

„FirSt 2.0“ ist das Akronym zu „SaaS-Produktentwicklung zur skalenübergreifenden kontinuierlichen Vitalitäts- und Waldschadensanalyse mittels multisensoraler Fernerkundungsdaten und künstlicher Intelligenz“. Die erwarteten Ergebnisse sind als Bausteine der digitalen Infrastruktur in Deutschland im Bereich der Forstwirtschaft zukünftig unverzichtbar.
Die Leitung des Forschungskonsortiums aus sieben wissenschaftlichen und administrativen Partnern liegt bei der Potsdamer Ingenieurgesellschaft LUP, die seit mehr als 25 Jahren im Bereich innovativer Verfahren zum Einsatz von Luftbild- und Satellitendaten für Umweltfragestellungen arbeitet.

Beschreibung:

Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines Softwareprodukts für Akteure aus der Forstwirtschaft und dem Naturschutz zur satelliten- und KI-gestützten Untersuchung des Zustands der Wälder Deutschlands mit dem Fokus auf mehrere Schadensarten. Das Projekt FirSt 2.0 wird im Rahmen der Förderrichtlinie Modernitätsfonds („mFUND“) mit rund 1,8 Millionen Euro durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) gefördert.

Vor dem Hintergrund klimatischer Änderungen sowie zunehmendem, diversem Schädlingsbefall sollen im Rahmen des Projektes Softwareanwendungen entwickelt werden, die zur Überwachung und Prävention verschiedener Schadereignisse (Sturm, Kalamitäten, Trockenheit, Feuer) genutzt werden können. Durch die Zusammenstellung unterschiedlicher multisensoraler Fernerkundungsdaten (Radar-, Optischer-, Hyperspektral- und Thermaldaten) in Kombination mit Vor-Ort Messungen kann die Vitalität des Waldes kontinuierlich beobachtet sowie Schadenshotspots frühzeitig erkannt werden, um der Forstwirtschaft Möglichkeiten für schnelle Gegenmaßnahmen zu geben. Die Analyse der großen Datenmengen durch Cloud-Computing und Machine-Learning Algorithmen ermöglicht die Modellierung und Prognosen von Schadketten. Der vereinfachte Zugang zu umfangreichen Datenquellen bildet die Basis für ein optimiertes Waldmanagement sowie die Umsetzung lokaler Präventionsmaßnahmen. Darüber hinaus dient die Anwendung als Kommunikationsschnittstelle zwischen den forstlichen Akteuren und soll somit Arbeits- und Entscheidungsprozesse unterstützen.

Neben der LUP – Luftbild Umwelt Planung GmbH als Konsortialführer besteht das interdisziplinäre Konsortium aus der TU Berlin, dem Thünen-Institut für Waldökosysteme, der Landesforstverwaltung Mecklenburg-Vorpommern, dem Zentrum für Wald und Holzwirtschaft Nordrhein-Westfalen, dem Nationalpark Bayerischer Wald sowie dem Waldbesitzerverband Niedersachsen als Praxispartner. Zusätzlich sind zwei Startups als KMUs im Rahmen von Unteraufträgen im Projekt involviert.

Über den mFUND des BMVI:

Im Rahmen der Forschungsinitiative mFUND fördert das BMVI seit 2016 Forschungs- und Entwicklungsprojekte rund um datenbasierte digitale Anwendungen für die Mobilität 4.0. Neben der finanziellen Förderung unterstützt der mFUND mit verschiedenen Veranstaltungsformaten die Vernetzung zwischen Akteuren aus Politik, Wirtschaft und Forschung sowie den Zugang zum Datenportal mCLOUD. Weitere Informationen finden Sie unter www.mfund.de.

Über Luftbild Umwelt Planung GmbH (LUP):

Die Luftbild Umwelt Planung GmbH ist seit über 25 Jahren als Dienstleistungsanbieter für Umweltmanagement, Fernerkundung und umweltbezogene Geoinformationsverarbeitung tätig. Die LUP GmbH hat bereits in verschiedenen Projekten Dienste zur standardisierten und gebündelten Verteilung von Geoinformationen entwickelt. So wurde beispielsweise ein Pilotdienst zum Monitoring von Agrarvogelhabitaten auf Basis von Satellitendaten oder eine Plattform zur Bereitstellung von bundesweiten Waldschadensinformationen (www.forestwatch-de.org) entworfen. Innerhalb des Konsortiums entwickelt die LUP GmbH maßgeblich den Service zur satelliten-basierten Vitalitäts- und Waldschadensanalyse und führt die Koordinierung durch.

Weitere Informationen: www.lup-umwelt.de.

Über die TU Berlin – Arbeitsgruppe „Geoinformation und Umweltplanung“:

Die Arbeitsgruppe „Geoinformation in der Umweltplanung“ der TU Berlin verfügt über langjährige Erfahrungen in der Analyse von Wäldern mit Methoden der Fernerkundung. In mehreren Projekten wurden Stressparameter von Baumarten analysiert und Methoden zum Monitoring von Trockenheitsfolgeschäden entwickelt. Die Arbeitsgruppe hat bereits einen Service zur Erkennung von Waldschäden für den Landesbetrieb Forst Brandenburg entwickelt. Auch die Potentiale von unbemannten Flugsystemen und Satelliten-Fernerkundungsdaten zur Detektion von Sturmschäden werden erforscht. Die TU Berlin übernimmt innerhalb des Projekts die inhaltliche Forschung zur Eignung der Satellitendaten und entwirft Methoden zur Vitalitätsüberwachung, Schadenserkennung und -bewertung der Waldbestände.

Über das Thünen-Institut:

Das Thünen-Institut agiert als beratende Forschungseinrichtung des Bundeministeriums für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL). Der Arbeitsbereich “Waldökologie und Biodiversität” koordiniert neben seiner forstökologischen Forschung seit vielen Jahren erfolgreich das bundesweite intensive forstliche Umweltmonitoring und forscht an den Einsatzmöglichkeiten von Drohnen in diesem Bereich. Im Projekt wird das Institut Indizes zur Detektion von
Trockenschäden entwickeln und die Modellierung mit Daten unterstützen. Weiterhin wird die Erfahrung aus der Sturmschadenserfassung einfließen und eine Schnittstelle zum, im Aufbau befindlichen, Waldschadensmonitoring geschaffen.

Über die Akteure aus der Forstwirtschaft und dem Naturschutz:

Die forstlichen Akteure (Landesforstverwaltung Mecklenburg-Vorpommern, Zentrum für Wald und Holzwirtschaft NRW, Nationalpark Bayerischer Wald) sind durch die Bereitstellung von Daten und die Durchführung von Waldinventuren maßgeblich an der Erfassung und Analyse von beobachtbaren und historischen Schadketten in verschiedenen Untersuchungsgebieten beteiligt. Die Entwicklung des Produkts geschieht weiterhin in Zusammenarbeit mit dem Waldbesitzerverband Niedersachsen, der als Interessenvertretung Kontakt zu privaten und öffentlichen Waldbesitzern herstellen kann, welche bei der Anforderungsanalyse und der Validierung der Anwendung einbezogen werden sollen.