Hintergrund

Wälder binden CO₂ und spielen daher eine entscheidende Rolle im globalen Klimageschehen. Folglich trägt der Erhalt der Wälder und deren nachhaltige Bewirtschaftung dazu bei, die Erderwärmung auf einem tolerablen Niveau zu halten. Die Arbeit in der Forstwirtschaft ist jedoch nach wie vor arbeitsintensiv und mit Risiken verbunden. Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) können hier Abhilfe schaffen. Durch die Automatisierung forstwirtschaftlicher Aufgaben kann KI helfen, Arbeitsprozesse effizienter abzuwickeln und die lebenswichtige Ressource Wald zu schützen – zum Nutzen von Umwelt und Gesellschaft.

Projektinhalt

Österreichs Wälder sind von 175.000 km Forststraßen durchzogen, was eine manuelle Kartierung nahezu unmöglich macht. Drohnen in der Kombination mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) könnten diese Aufgabe aber meistern, denn sie sind in der Lage, sich autonom in Waldgebieten zu bewegen und wichtige Informationen für den Waldschutz, für Rettungseinsätze und die Überwachung der Infrastruktur zu liefern. Es stellen sich jedoch mehrere Herausforderungen: Unter dichtem Blätterdach kann das Signal verloren gehen, Hindernisse müssen erfolgreich umflogen werden und die Flugplanung kann sehr komplex sein. Das aktuelle Projekt setzt hier an und hat zum Ziel, Drohnen autonom fliegen zu lassen und ihnen Aufgaben zu übertragen, die normalerweise das Forstpersonal erledigt. Konkret werden die Drohnen eingesetzt, um LiDAR-Bilder aufzunehmen und ein digitales Abbild der Forststraßen zu erstellen.

Nutzen

Autonom fliegende Drohnen können die Forst-arbeit und -management unterstützen bei Aufgaben wie:

• Waldüberwachung und -schutz: Drohnen überwachen den Wildtierbestand überwachen, melden illegale Abholzung und helfen den Gesundheitszustand des Waldes einzuschätzen.
• Such- und Rettungseinsätze: In Notfällen können Drohnen große oder schwer zugängliche Gebiete abfliegen und Rettungsteams mit wichtigen Informationen versorgen.
• Waldbrandmanagement: Drohnen erkennen frühzeitig Anzeichen für Waldbrände, sodass Einsatzkräfte rechtzeitig eingreifen und größere Schäden verhindern können.
• Infrastrukturinspektion: Drohnen überwachen den Zustand von Forststraßen und identifizieren Abschnitte, wo Reparaturen nötig sind.

Methode

Drohnen darauf zu trainieren, autonom in Waldgebieten zu navigieren und forstwirtschaftliche Aufgaben zu erledigen, gliedert sich in drei Hauptphasen:

• Phase 1: Reinforcement-Learning-Agents werden in einem digitalen Zwilling des Lehrwaldes der BOKU Wien trainiert. Dabei werden sie gezielt auf reale Bedingungen wie Wind und wechselndes Licht vorbereitet.
• Phase 2: Feldtests werden durchgeführt und die Simulation schrittweise in die Realität übertragen – beginnend in Innenräumen und anschließend im Freien. Die Leistung der Agents wird anhand vordefinierter Metriken bewertet und darauf aufbauend verbessert. So übernehmen sie nach und nach immer komplexere Aufgaben, wie etwa die LiDAR-gestützte Kartierung des Waldes.
• Phase 3: „Human-in-the-loop“-Systeme werden integriert (d. h. menschliche Akteur*innen überwachen das Verhalten der Drohnen, geben Anweisungen oder greifen bei Bedarf korrigierend ein). Dies erhöht die Robustheit, macht Entscheidungen nachvollziehbarer und sichert gegen Fehlentscheidungen ab.

Der Inhalt repräsentiert nicht notwendigerweise die Sichtweise des Landes Niederösterreich oder der Gesellschaft für Forschungsförderung Niederösterreich als Förderstelle. Weder das Land Niederösterreich noch die Förderstelle können daher für den Inhalt verantwortlich gemacht werden.