Bald soll es möglich sein, Waldbrandgefahren früher als bisher zu erkennen und Waldbrände effektiver zu bekämpfen. Dies ist das Ziel des Verbundprojekts namens KI-basierte Waldüberwachung – Künstliche Intelligenz zur Früh-Detektion von Waldbrand-Ereignissen (Kiwa), an dem die Universität Bayreuth mit ihren Kompetenzen in der Biogeografie und der Störungsökologie beteiligt ist.

Das Verbundprojekt – es wird vom Bundesumweltministerium in den nächsten zwei Jahren mit 1,8 Millionen Euro gefördert – zielt darauf ab, neueste Technologien wie Künstliche Intelligenz, Drohnen und Entscheidungsunterstützungssysteme kombiniert einzusetzen. Damit sollen mögliche Waldbrandrisiken identifiziert und frühzeitig Maßnahmen zur Prävention ergriffen werden.

Aktuelle Lageeinschätzungen und -vorhersagen sollen den Feuerwehren und dem Katastrophenschutz im Brandfall eine schnellere und effektivere Einsatzplanung ermöglichen. Auf diese Weise werden die Projektergebnisse dazu beitragen, die Gesellschaft von hohen Kosten zu entlasten, die alljährlich durch Waldbrände entstehen. Zugleich verfolgt Kiwa ein klimapolitisches Ziel: Die Vermeidung oder rasche Bekämpfung von Waldbränden hilft dabei, die Funktion des Waldes als CO2-Speicher zu erhalten und den Ausstoß brandbedingter CO2-Emissionen zu verringern.

Funktion als Speicher von Kohlendioxid erhalten

Seitens der Universität Bayreuth werden Carl Beierkuhnlein und Anke Jentsch ihre Kompetenzen auf den Gebieten der Biogeografie und der Störungsökologie in das Projekt einbringen. Dadurch ist gewährleistet, dass die anwendungsbezogenen Arbeiten auf den neuesten Erkenntnissen über die jeweils relevanten ökologischen, klimatischen und agroforstwissenschaftlichen Zusammenhänge basieren.

Dabei müssen bewährte wissenschaftliche Mess- und Auswertungsverfahren den spezifischen Aufgaben im Bereich der Waldbrandverhütung- und bekämpfung optimal angepasst werden. „Von zentraler Bedeutung für unsere Arbeiten wird die Gewinnung und Analyse von Bilddaten sein, damit Gebiete, die durch Wald- und Flächenbrände gefährdet sind, identifiziert und überwacht werden können. Drohnen – wir bezeichnen sie in der Forschung als Unmanned Aerial Systems – und Satelliten werden Fernerkundungsdaten sammeln und die Kartierungen unterstützen“, sagt Beierkuhnlein und fügt hinzu: „Schon heute ist klar, dass sich die bisher üblichen Muster von Wald- und Flächenbränden unter dem Einfluss des Klimawandels erheblich verändern. . Umso wichtiger ist es, neueste digitale Technologien verstärkt auch in diesem Bereich zu nutzen.“

Künstliche Intelligenz wird bei der Auswertung der von Drohnen und Satelliten übermittelten Daten eine wichtige Rolle spielen: Es sollen Muster und Trends identifiziert werden, die auf ein Brandrisiko oder ein mögliches Brandereignis hinweisen. Die in Echtzeit ausgewerteten Daten werden direkt an alle für die Verhütung oder Bekämpfung von Bränden zuständigen Institutionen – etwa lokale Feuerwehren und Katastrophenstäbe – weitergeleitet. Sie werden dabei auch mit aktuellen Wetter- und Klimadaten verknüpft, sodass die Situation richtig eingeschätzt wird und Gegenmaßnahmen ergriffen werden können. Hierbei sollen moderne Entscheidungsunterstützungssysteme zum Einsatz kommen, welche die nötigen Risikobewertungen und die Identifikation wirksamer Maßnahmen beschleunigen können. (Christian Wissler)