Ein FAO-Beitrag vom Februar 2026 ordnet Anwendungen von KI in der nationalen Waldüberwachung ein, von Risikoanalysen über Chatbots bis zur Waldstruktur aus LiDAR und Sentinel-2, und nennt Voraussetzungen und Vorsichtsmaßnahmen.
Symbolbild · Foto: Ximonic (Simo Räsänen) · Wikimedia Commons · CC BY-SA 4.0
ÜBERBLICK · WALDMONITORING · GLOBAL
Steckbrief
Wer KI im Wald einsetzen will, braucht mehr als einen Algorithmus. Der FAO-Beitrag fasst zusammen, was in der Praxis der nationalen Waldüberwachung funktioniert.
Länder müssen Waldverlust, Waldstruktur und Entwaldungsrisiken belegbar berichten. Das bindet viel Arbeitszeit und setzt Fachwissen voraus, das nicht überall vorhanden ist.
Der Beitrag nennt drei Einsatzfelder. KI automatisiert aufwendige Arbeitsschritte, etwa nachvollziehbare Risikoanalysen mit Open Foris Whisp und EarthMap. Sie macht Ergebnisse zugänglich, zum Beispiel über einen GIZ-Chatbot, der Geodaten auswertet und Waldverlustrisiken erklärt. Und sie wertet komplexe Datensätze aus, wie ForestMap, das LiDAR und Sentinel-2 für Volumen, Biomasse und Waldstruktur kombiniert. Als Beispiele für integrierte Systeme nennt die FAO die Plattform SIMONTANA in Indonesien und die Überwachungssysteme PRODES und DETER in Brasilien.
Die FAO nennt vier Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz: verfügbare und offene Daten, strukturierte Datenhaltung sowie Kapazitäten und Regeln der Zuständigkeit in den Institutionen. Als Beispiel gilt Spanien, wo offene LiDAR-Daten und das Nationale Forstinventar die Gründung privater Unternehmen fördern. Für Tirol ist das die Frage, ob vorhandene Daten so organisiert sind, dass KI darauf aufsetzen kann.
Die FAO warnt, dass aus LiDAR und KI abgeleitete Waldkennzahlen nur dann verlässlich sind, wenn sie auf sauberen Feldprotokollen beruhen. Probleme bereiten weiterhin die Kalibrierung von Sensoren und die Zusammenführung von Daten. Zentral sei nicht die schnellere Verbreitung von KI, sondern dass ihr Einsatz die nationale Souveränität stärkt.
FAO Forest Monitoring.
Quelle: FAO: Artificial intelligence in forest monitoring, uses, applications, adoption and precautions
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