ForschungsForum auf der SmartForest 2025

Unser ForschungsForum war erstmals auf der SmartForest 2025-Konferenz vertreten, die am 13. und 14. März 2025 im Zentrum Wald-Forst-Holz Weihenstephan stattfand (Abbildung 1). Die SmartForest 2025 bietet eine Plattform für Wissenschaft und Praxis, um gemeinsam digitale, innovative und klimaangepasste Lösungen für die nachhaltige Waldbewirtschaftung zu entwickeln.

Wald5Dplus: KI und Multi-Sensor-Fusion für die Waldüberwachung

Sarah Hauser, Doktorandin an der Hochschule München, stellte die neuesten Ergebnisse aus dem Forschungsprojekt Wald5Dplus vor (Abbildung 2). In ihrem Vortrag präsentierte sie, wie der Open-Access-Benchmark-Datensatz Wald5Dplus die Forstwirtschaft unterstützen kann. Der Datensatz kombiniert hochauflösende Sentinel-1- und Sentinel-2-Satellitendaten mit aus LiDAR- und Multispektral Aufnahmen gewonnen Referenzdaten, um eine präzise Waldcharakterisierung zu ermöglichen. Durch die Nutzung sogenannter Analysis Ready Data (ARD)-Cubes wird die Verarbeitung großer Datenmengen optimiert und die Integration in KI-Modelle erleichtert.

Wald5Dplus ist als Open-Access-Datensatz für jedermann frei verfügbar und enthält neben den fusionierten Sentinel-1- und Sentinel-2-Zeitreihen auch Referenzdaten sowie alle Skripte zur Fusion und Datenaufbereitung. Diese Fusion fußt dabei auf einer fortschrittlichen Multi-Sensor-Fusion auf hyperkomplexen Basen (HCBs), welche Radar- und optische Daten in einem gemeinsamen radiometrischen Rahmen kombiniert. Zusätzlich sind vortrainierte KI-Modelle zur flächendeckenden Ableitung von Waldattributen integriert. Weitere Details zum Projekt finden sich unter Wald5Dplus an der Hochschule München und in der aktuellen wissenschaftlichen Publikation.

Maschinelles Lernen zur Erkennung von Waldschäden

Aufbauend auf den Daten und Erkenntnissen aus Wald5Dplus stellten Andreas Wagner (B.Eng., Absolvent des Studiengangs "Geoinformatik und Navigation") und Simon Köfferlein (B.Eng., Absolvent des Studiengangs "Kartographie|Geomedientechnik") innovative Ansätze zur (un)überwachten Kartierung von biotischen und abiotischen Waldschäden aus dem All vor (Abbildungen 3 und 4). Ihre Forschung fokussierte sich auf die Nutzung von Random-Forest- und Isolation-Forest-Modellen, um Kalamitäten wie Borkenkäferbefall flächendeckend zu erkennen. Ihre Ergebnisse zeigen vielversprechende Ansätze zum automatisierten Waldgesundheitsmonitoring mit Hilfe von Sentinel-Satellitendaten. Ihre Studien nutzen die Erdbeobachtungsdaten aus dem Wald5Dplus-Datensatz, während die Referenzdaten aus der Data Pool Initiative des Nationalparks Bayerischer Wald stammten. Diese Kombination ermöglichte es ihnen, ihre Modelle mit großem Erfolg weiterzuentwickeln und zu validieren. Bereits im Juni 2024 präsentierten sie ihre Forschungsansätze beim Nationalpark Bayerischer Wald im Rahmen des mittlerweile zehnten Treffens der 'Data Pool Initiative for the Bohemian Forest Ecosystem' in Neuschönau.

Die präsentierten Forschungsarbeiten unterstreichen die Relevanz von Analysis Ready Data (ARD)-Cubes, gut aufbereiteten und frei verfügbaren Datensätzen für eine nachhaltige Waldüberwachung. Insbesondere zeigt sich, dass hochwertige EO-Daten, wie der Wald5Dplus Datensatz, eine zentrale Rolle für die Entwicklung robuster Modelle und datengetriebener Entscheidungen in der Forstwirtschaft spielen. Die Hochschule München leistet mit ihren innovativen Ansätzen einen wichtigen Beitrag zur datenbasierten Entscheidungsfindung in der Forstwirtschaft. Die Diskussionen auf der Konferenz lieferten wertvolle Impulse für die Weiterentwicklung der gezeigten Methoden und deren Übertragung auf andere Waldgebiete.

Die Fakultät für Geoinformation ist stolz darauf, über Initiativen wie das ForschungsForum ihren Studierenden schon früh Zugang zu aktuellen Forschungsthemen bieten zu können, und freut sich besonders, wenn Studierende diese Chance ergreifen und mit außerordentlichem Engagement bereits in ihrer Bachelorarbeit wissenschaftlich fundierte, konferenztaugliche Ergebnisse produzieren. Wir wünschen unseren beiden Absolventen weiterhin viel Erfolg auf ihrer beruflichen Laufbahn!