Künstliche Intelligenz in der forstlichen Standortskartierung (KI-SOIL)

Waldböden übernehmen eine Schlüsselrolle in der nachhaltigen Bewirtschaftung und Entwicklung von Wäldern. Ihre vielfältigen Funktionen sind essenziell für die Leistungsfähigkeit des Naturhaushalts. Angesichts der Klimakrise und zukünftiger Herausforderungen ist eine regelmäßige Aktualisierung der Boden- und Standortinformationen unerlässlich.
Die Erhebung dieser Daten – etwa durch die bundesweite Bodenzustandserhebung im Wald (BZE), die forstliche Standortskartierung oder das forstliche Umweltmonitoring – ist jedoch aufwändig. Zudem ist die Bestimmung der Bodeneigenschaften im Gelände oft mit Unsicherheiten behaftet.
Hier setzt das Projekt KI-SOIL an: Ziel ist es, die Erfassung und Beschreibung von Waldbodeneigenschaften mit innovativen technischen Lösungen (teilweise) zu automatisieren. Dadurch sollen das forstliche Umweltmonitoring sowie die Standortkartierung effizienter und verlässlicher werden.
Die eingesetzten Methoden zur Bewertung des Waldbodenzustands sollen als Entscheidungsunterstützungssystem dienen. Sie reduzieren den personellen und zeitlichen Aufwand und minimieren Unsicherheiten bei der Beurteilung von Bodeneigenschaften im Gelände.

Um bestehende Wissens- und Technologielücken zu schließen, setzt KI-SOIL auf folgende Entwicklungsschwerpunkte:

•    Verfahren zur Digitalisierung und Automatisierung der Erfassung, Analyse und Bewertung bislang nicht messbarer Merkmale der Bodenprofilbeschreibung,
•    eine systematische und nachhaltige digitale Dokumentation einheitlich klassifizierter und damit vergleichbarer Bodenzustandsinformationen,
•    eine minimalinvasive, aufwandsreduzierende Probennahme.

Hauptaufgaben der HNEE im Projekt:

•    Ausweisung von Musterprofilen der Waldböden
•    Bodenkundliche Begleitung und Erstellung von Trainingsdaten für die KI
•    Durchführung von Fallstudien, Demonstrationen und Tests im Gelände