Das Projekt KI4Forst der Leitstelle Copernicus SH hat zum Ziel, durch die Entwicklung einer automatisierten Prozesskette Waldflächen und deren Veränderungen mittels Deep-Learning-Techniken in Schleswig-Holstein zu detektieren und in Karten darzustellen. Dabei liegt ein besonderer Fokus auf Waldschäden (Waldkalamitäten), wobei die häufigsten Ursachen Windwurf durch starke Stürme und Trockenstress durch Wassermangel sind. Die mit dem Klimawandel in Verbindung gebrachte Zunahme der Häufigkeit und Dauer von Dürren und Hitzewellen erhöht die Waldbrandgefahr und die Ausbreitung von Schädlingen, wodurch in Zukunft ein Monitoring derartiger Waldveränderungen noch wichtiger werden wird.
Als Grundlage dienen Fernerkundungsdaten der Satelliten Sentinel-1 und Sentinel-2 des europäischen Erdbeobachtungsprogrammes Copernicus. Die Daten werden mittels eines Convolutional Neural Networks (CNN) analysiert und selbsttätig in verschiedene Klassen wie Laub- oder Nadelwald eingeteilt. CNNs werden dem Bereich der künstlichen Intelligenz zugeordnet und liefern gute Ergebnisse hinsichtlich der automatisierten Objekterkennung in Bilddaten.
Die Ergebnisse des Projektes werden im DANord durch das Wald-Portal (https://danord.gdi-sh.de/viewer/resources/apps/wald) der Öffentlichkeit mittels eines webbasierten Kartendienstes (WMS) zur Verfügung gestellt. In diesem Rahmen können Waldeigentümer, Forstbetriebe, Naturschutzorganisationen etc. bei der Lokalisierung, Quantifizierung und Bewertung etwaiger Schäden unterstützt werden, wodurch Maßnahmen gezielter ergriffen und Entwicklungen besser dokumentiert werden können.
Der Bildhintergrund im Portal wird aus wolkenfreien Sentinel-2-Daten gebildet, die als aktuelle Kachelung oder als historische Mosaike im Zeitraum von Anfang 2018 bis 2021 vorliegen. Zur besseren Orientierung innerhalb der Landesfläche sind zudem die Verwaltungsgrenzen von Schleswig-Holstein vorhanden. Die zentralen Projektergebnisse werden innerhalb der Layer Waldflächen, Veränderungsdetektion und Vitalitätsanalyse zur Verfügung gestellt. Der Layer Waldflächen gibt eine Übersicht über die Verteilung des Waldes, wobei Flächen, die nicht als Wald klassifiziert worden sind, transparent erscheinen. Zudem wird eine weitere Unterteilung in die Klassen Laub- und Nadelwald vollzogen. Der Layer Veränderungsdetektion visualisiert Flächen innerhalb des Waldes, die einer positiven oder negativen potenziellen Waldveränderung im Vergleich zwischen den jeweiligen Jahren unterliegen, was auf eine Waldzu- oder -abnahme hindeuten kann. Dabei werden drei Zeitebenen unterschieden, die den Veränderungszeitraum von 2018 bis 2021 abdecken. Die jeweiligen Zeitebenen sind farblich kodiert, um auch zeitliche Vergleiche der Veränderungen zu ermöglichen. Der Layer Vitalitätsanalyse beinhaltet zwei Sub-Layer. Zum einen den Layer Vitalitätsentwicklung bis 2021, welcher einen Überblick über die bisherige Entwicklung der Waldfläche hinsichtlich ihrer Vitalität gibt. Zum anderen den Layer Vitalitätsprognose ab 2021, der eine Aussage über die zukünftige Entwicklung der Waldvitalität trifft. Beide Layer werden als stufenloser Farbverlauf dargestellt.
Als zusätzliche Informationskomponente sind Daten vom Dürremonitor des Helmholtz-Zentrums für Umweltforschung (https://www.ufz.de/duerremonitor) eingebunden. Diese geben einen räumlichen Überblick über auftretende Dürrezustände (Dürremagnitude) der Landesfläche und werden jährlich bereitgestellt. Die Daten erlauben, Zusammenhänge zwischen auftretender Trockenheit und Veränderungen von Waldflächen zu erkennen. Die Visualisierung der Dürrezustände bzw. der Dürremagnituden erfolgt durch eine interaktive Zeitleiste, die ein manuelles Vor- oder Zurückspulen sowie ein automatisches Abspielen des zeitlichen Verlaufs erlaubt.
Für das Jahr 2022 wird die Erfassung von Laub- und Nadelwald sowie die Veränderungsdetektion zur Ermittlung von Waldveränderungen fortgeführt. Die Vitalitätsanalyse von Waldflächen wird auch auf 2022 ausgedehnt, um die Ergebnisse auf noch längerfristige Zeitreihen stützen zu können. Zukünftig wird zudem eine Erkennung von Baumarten angestrebt, um detailliertere Aussagen über die genaue Baumartenverteilung und deren Vitalitätszustand treffen zu können.
