DigiWald - Entwicklung einer digitalen Nase zur Früherkennung von Krankheiten im Wald

Der Klimawandel fordert unsere Wälder. In den letzten Jahren kam es vermehrt zu großen Windwurfereignissen, Sturmkalamitäten und Trockenperioden. Mit dem Klimawandel ändern sich auch die Auswirkungen von Waldkrankheiten auf die Waldökosysteme. Demnach sollten hinter klimasmarter Forstwirtschaft nachhaltige Waldbewirtschaftungsansätze stehen, die ressourceneffizient und zirkulär sind, und auf die kurzfristigen (z.B. trockener Sommer) und langfristigen Folgen (Erhöhung der durchschnittlichen Temperatur) des Klimawandels reagieren können. Automatisierte Entscheidungsfindung und prädiktive Analytik durch künstliche Intelligenz können helfen den Klimawandel und die damit verbundenen ökologischen Veränderungen, wie z.B. ein vermehrtes Borkenkäferaufkommen in trockengestressten Fichten, zeitnah wahrzunehmen. Projektziel ist es, eine digitale Nase (maschinelles Riechen) zu entwickeln, die in der Lage ist mittels künstlicher Intelligenz stress-induzierte flüchtige organische Verbindungen (VOC) von Bäumen bzw. Pheromone von Insekten zu erfassen und somit ein Frühwarnungssystem für Baumkrankheiten darzustellen. VOCs liefern funktionelle Informationen über das Wachstum, die Abwehrkräfte und den Gesundheitszustand von Pflanzen und bieten die Möglichkeit, die Vitalität der Pflanzen auf nichtinvasive Weise zu überwachen. Pheromone geben Informationen über die Aktivität und das Paarungsverhalten der Käferpopulation. Das KI-System stützt sich dabei nicht nur auf VOC-Messwerte sondern, zusätzlich auf eine Sensorfusion von zusätzlichen Bilddaten welche typische Schadbilder (z.B. Bohrlöcher) als hinreichendes Kriterium für Käferbefall verwendet.
Diese Art der Schaddiagnostik basierend auf bildgebender und olfaktorischer Wahrnehmung erlaubt demnach die frühzeitige Erfassung von Krankheiten im Wald.