KINoPro – Chancen durch KI-gestützte Monitoringverfahren

Text: Irina Fabry, Claudia Jordan-Fragstein, Jannis Fröhlking, Nancy Krautz, Martin Stöcker, Michael Müller

05. Juli 2023

Das Projekt KINoPro, das durch das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) im Bereich des Förderprogramms Nachwachsende Rohstoffe gefördert wird, verfolgt das Ziel, am Beispiel der Nonne (Lymantria monacha) die Überwachung potenzieller Waldschädlinge mittels Künstlicher Intelligenz (KI) zu optimieren. Damit könnte nicht nur der Ressourceneinsatz zur Vorhersage des Auftretens der Nonne erheblich reduziert werden, sondern auch im Zuge der dynamischen Waldveränderungen weiterhin belastbare Prognosen geliefert werden. Erste vielversprechende Ergebnisse werden nachfolgend präsentiert.

Schneller Überblick

Das Projekt KINoPro ist eine Kooperation von Landeswaldbetrieben, con terra GmbH und TU Dresden
Die KI soll die Überwachung von Waldinsekten verbessern
Die Ausweitung auf weitere Arten ist angestrebt

Der potenzielle Großschädling Nonne (Lymantria monacha) ist polyphag, profitiert aber von Nadelwäldern und hat durch die Fähigkeit zu Massenvermehrungen das Potenzial, Waldflächen von bis zu mehreren Tausend Hektar Wald zu schädigen [1, 2] (Abb. 1). Die Standardüberwachung der Nonne wird derzeit in der Regel mittels Pheromonfallen durchgeführt. Bei der Überschreitung bestimmter Schwellenwerte des Falteraufkommens sind vertiefende Überwachungsmaßnahmen und gegebenenfalls Gegenmaßnahmen erforderlich [3, 4]. Die Standardüberwachung der Nonne erfolgt in der Latenz und beginnenden Progradation über einen Zeitraum von bis zu drei Monaten durch wöchentlich mehrfache Kontrollen der Fallen [5, 6].

Allein in Sachsen und Brandenburg werden zur Überwachung der Nonne in Kiefernwäldern über 1.000 Fallen betrieben, was mit einem erheblichen Zeitaufwand und hohen Personalkosten verbunden ist [7, 8]. Ziel des Projekts KINoPro ist, das bisherige Überwachungssystem unter Nutzung von Instrumenten der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Latenzphase bis zur frühen Progradation bei der Prognose der zu erwartenden Populationsentwicklung und -ausbreitung zu unterstützen.

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