AI4Forest

Detaillierte Waldüberwachung mittels skalierbarer KI-Methoden

Motivation

Der Klimawandel ist eine der größten Herausforderungen, die die Menschheit im Laufe dieses Jahrhunderts zu bewältigen hat. Ökosysteme, insbesondere Wälder zu erhalten, ist ein wichtiger Bestandteil von Strategien, um sich an den Klimawandel anzupassen bzw. ihn einzudämmen. Aktuelle und hochauflösende Informationen über den Zustand und die Kohlenstoffbilanz der Wälder in der EU und weltweit sind in diesem Kontext von entscheidender Bedeutung. Sie können helfen, den aktuellen Zustand von Kohlenstoffspeichern in den Wäldern zu bewerten, ihren künftigen Zustand vorherzusagen und geeignete Maßnahmen gegen den Waldverlust und für verbesserte Waldbewirtschaftungsstrategien zu ergreifen. Fortschritte sowohl im Bereich der Erdbeobachtung als auch im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) haben den Weg für eine automatisierte Kontrolle von Wäldern mithilfe von Satellitendaten geebnet.

Ziele und Vorgehen

AI4Forest soll hochauflösende Waldkarten von Europa und der ganzen Welt mit einer bisher unerreichter räumlichen und zeitlichen Auflösung und Präzision liefern. Dazu sollen spezialisierte KI-Methoden entwickelt werden, um eine effiziente und kostengünstige Analyse von sehr großen Datenmengen zu ermöglichen. Konkret werden in AI4Forest skalierbare und effiziente KI-Techniken mit dem Ziel entwickelt, sowohl die Rechen- als auch die Speicherkosten für die Trainings- und Anwendungsphasen der entsprechenden KI-Modelle zu reduzieren.

Innovationen und Perspektiven

Das Konsortium von AI4Forest plant mit dem Projekt, den aktuellen Stand der Technik bei der Waldbeobachtung signifikant zu verbessern und zahlreiche Wege für nachgelagerte Forschungsanwendungen zu eröffnen. Die zu entwickelnden, skalierbaren KI-Techniken sollen zudem auch allgemein für andere datenintensive Bereiche anwendbar sein. Die durch AI4Forest erzielten Ergebnisse werden sich somit sowohl auf die Waldbeobachtung als auch auf skalierbare KI-Verfahren auswirken.

Projektinformation

Projektleitung

Universität Münster
Leonardo Campus 3
48149 Münster

Volumen

1,12 Mio. €

Laufzeit

05/2026 – 05/2027

Projektpartnerinnen und -partner

Universität Münster Zuse-Institut Berlin Technische Universität München Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement (LSCE) Centre national de la recherche scientifique (CNRS)