Smart Forest Inventory - SFI

Ausgangslage
Bei der Erfassung von Waldstrukturdaten im Klein- und Kleinstprivatwald sowie bei der Inventur ganzer Forstbetriebe arbeiten klassische Inventurverfahren mit einem Stichtagsbezug, was dazu führt, dass Daten und die daraus abgeleiteten Aussagen ständig veralten. Eine Überarbeitung und Neukonzeption des Waldinventurdesigns ist daher nötig.

Ziel des Projekts
Ziel der Studie ist das klassische Verfahren der Waldinventur mittels Winkelzählprobe (als optisches Verfahren) oder Kluppe durch Verfahren der modernen 3D-Erfassungstechniken abzulösen. Verwendete Sensoren sind Handgeräte, bedürfen keines Stativs -  Drohnen befördern einige der Sensoren frei im Raum (3D-Laserscanner, GEOSLAM ZEB HORIZON). Die mit diesen neuen Methoden gewonnen Erkenntnisse sollen qualifizierte Aussagen zur Struktur und Leistungsfähigkeit des Waldbestands ermöglichen. Dies soll Waldbesitzende und ihre forstliche Beratung befähigen, die Waldflächen nachhaltig zu bewirtschaften auch in Hinblick auf Naturschutz, Wasserschutz, Klimaanpassungen und Riskmanagement.

Projektdurchführung
Bei laufender Erst- und Folgeinventur werden zusätzliche Daten aus Fernerkundung, 3D-Erfassung und anderen interdisziplinären Quellen erfasst. Zur Auswertung dieser bei der Waldinventuren noch nie zur Verfügung stehenden komplexen Datenmengen werden diese in einem intelligenten Prozess des BAYES`schen Netzes - als System der künstlichen Intelligenz - verknüpft, um detaillierte Vorhersagen über den Bestand zu erhalten.

Die Förderung des Vorhabens erfolgt aus Mitteln des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) aufgrund eines Beschlusses des deutschen Bundestages. Die Projektträgerschaft erfolgt über die Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe (FNR) , Förderkennzeichen 2222NR020A