Das SLF untersucht gemeinsam mit dem Kanton Graubünden, mit welchen Fernerkundungsindizes sich Borkenkäferbefall in Bergfichtenwäldern früh erkennen lässt.
Symbolbild (zeigt nicht das Projekt): Fraßgänge des Buchdruckers unter Fichtenrinde · Foto: Tõnu Pani / Wikimedia Commons · CC BY-SA 3.0
VITALITÄT · BORKENKÄFER · SCHWEIZ
Steckbrief
earlyBEETLE klärt, welche Fernerkundungsmerkmale Borkenkäferbefall im Gebirge früh anzeigen.
Im Bergwald ist die Suche nach befallenen Fichten aufwendig, und Schutzwälder dürfen ihre Schutzwirkung nicht verlieren. Frühe Erkennung hilft, Maßnahmen rechtzeitig zu priorisieren.
Das Projekt prüft verschiedene Fernerkundungstechniken auf geeignete Indizes zur Befallserkennung in Bergfichtenwäldern. Dazu entsteht eine Datenbank für ein dauerhaftes Monitoring. Jahrring- und Satellitendaten werden rückblickend ausgewertet, um Einflussfaktoren auf Befall zu erkennen.
Vorgesehen sind eine Strategie für die Praxis, ein webGIS-Atlas mit Klimaprojektionen für 2050 bis 2100 und Plattformen zur Naturgefahrenmodellierung im Rahmen von MOSAIC.
Die Projektseite nennt weder Zwischenergebnisse noch Genauigkeiten oder Einschränkungen. Der Bezug zu KI ist dort nicht belegt. Ergebnisse nach Projektende 2025 sind zu prüfen.
WSL-Institut für Schnee- und Lawinenforschung SLF; Amt für Wald und Naturgefahren Graubünden.
Das Forschungsprojekt DraAuf erprobt, wie Geländedaten, KI und ein Pflanzroboter Wiederbewaldung in schwer zugänglichen Lagen unterstützen können.
Die JKU Linz kombiniert Airborne Optical Sectioning mit einer trainierten KI, um Wärmebilder von Drohnen durch das Blätterdach zu korrigieren. Getestet wurde mit der Feuerwehr in Oberösterreich.
BOKU und BFW modellieren die Entwicklung des Buchdruckers täglich und verbinden sie mit Wasserversorgung, Gefährdung und Schadholz.