SENSURE_Wald - Sentinel-2-Super-Resolution mit Methoden der Künstlichen Intelligenz zur Erfassung von Waldschadensflächen Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe e.V. (FNR)

Titel: Sentinel-2-Super-Resolution mit Methoden der Künstlichen Intelligenz zur fernerkundungsbasierten Erfassung von Waldschadensflächen

Laufzeit: 10/25 – 09/28

Förderprogramm/Projektträger: Gefördert vom BMLEH über die FNR im Rahmen des Förderprogramms „Nachhaltige, erneuerbare Ressourcen“.

Projektleitung: Nordwestdeutsche Forstliche Versuchsanstalt

Projektpartner: Hochschule RheinMain; Landesbetrieb Hessen-Forst

Projektbeschreibung: Im Rahmen des beantragten Vorhabens werden Modelle entwickelt, die die räumliche Auflösung von Sentinel-2-Satellitendaten durch Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) verbessern und eine hochgenaue Lokalisation auch kleiner Schadflächen in Wäldern ermöglichen ("super-resolution"-Verfahren). Weiterhin werden Verfahren konzipiert, die auf Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere der KI, gründen und den Datenbedarf zur Schaderfassung auf einen einzigen Aufnahmezeitpunkt reduzieren. Sowohl für Sentinel-2- als auch für Luftbilddaten werden zudem vortrainierte Modelle entwickelt, die eine automatisierte und effiziente Erfassung von Schadflächen mit hoher Genauigkeit und Aktualität ohne die bisher nötige und aufwendige manuelle Zuarbeit erlauben. Als Beitrag zur Aufrechterhaltung einer nachhaltigen, multifunktionalen Waldbewirtschaftung unter den Vorzeichen des globalen Klimawandels sollen Forstbetriebe und administrative Institutionen durch die schnelle Bereitstellung qualitativ hochwertiger Informationen über Schadflächen in Wäldern bei Situationsanalysen sowie in Entscheidungs- und Planungsprozessen unterstützt werden. Hierbei ist der Aufbau weitgehend automatisierter Prozessierungsketten ein wesentliches Element, ebenso die Schaffung eines Systems zur Validierung hergeleiteter Waldschadensdaten. Alle im Rahmen des Projekts entwickelten Softwarekomponenten einschließlich der zugehörigen Dokumentationen sollen als Open-Source-Produkte veröffentlicht und hierdurch einem breiten Anwendendenkreis zugänglich gemacht werden. Zur Implementierung der entwickelten Anwendungen und auch im Rahmen des Ergebnistransfers ist die Kooperation mit IT-Dienstleistern des öffentlichen Sektors vorgesehen.