Das EU-Projekt FORSAID unter Leitung der Universität Padua kombiniert Insektenfallen mit Bildübertragung, Deep Learning, DNA-Barcoding und Drohnensensoren, um Forstschädlinge früh zu erkennen.
Symbolbild (Buchdrucker, zeigt nicht das Projekt) · Foto: Gilles San Martin · Wikimedia Commons · CC BY-SA 2.0
WALDGESUNDHEIT · SCHÄDLINGE · EUROPA
Steckbrief
Neue Schädlinge reisen mit Holz und Waren, und der Klimawandel verschiebt ihre Lebensräume. Wer sie früh findet, kann sie noch eindämmen. FORSAID baut dafür eine europäische Überwachungskette.
Die klassische Überwachung beruht auf Fallen, die Fachleute regelmäßig leeren und auswerten. Das ist aufwendig, und es dauert, bis ein Befund vorliegt. Zudem ist zu unterscheiden, ob Bäume durch Schädlinge oder durch Trockenheit gestresst sind.
Insektenfallen übertragen Bilder aus der Ferne, Deep Learning wertet sie automatisch aus. Eine Robotik-Lösung identifiziert Arten per DNA-Barcoding. Drohnensensoren erfassen Pflanzengesundheit über physiologische Messwerte, und Fernerkundung mit KI- und ML-Modellen soll biotischen von abiotischem Stress unterscheiden.
Gelingt das Zusammenspiel, erhalten Forstdienste Warnungen früher und mit weniger Handarbeit. Das Vorhaben führt die Technologien zu einer gemeinsamen Überwachung zusammen, die für die gesamte EU gedacht ist.
Das Projekt läuft noch bis Anfang 2028, Ergebnisse zur Leistungsfähigkeit liegen laut Projektseite noch nicht vor. Wie gut sich die Technik im alpinen Gelände bewährt, ist offen.
Koordination: Università degli Studi di Padova.
Quellen: CORDIS: FORSAID, Forest surveillance with artificial intelligence and digital technologies · EU CAP Network: FORSAID
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