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DFKI-Projekt TreeSatAI

Mit KI und Flickr die Gesundheit des Waldes messen

04. November 2020, 12:00 Uhr   |  Markus Haller

Mit KI und Flickr die Gesundheit des Waldes messen
© TU Berlin / FG Geoinformation in der Umweltplanung

Neben klassischen Luftbildaufnahmen sollen im TreeSatAI-Projekt auch Social-Media-Datenbestände ausgewertet werden, um den Gesundheitszustand von Wäldern zu bewerten.

Das DFKI entwickelt neue KI-gestützte Methoden zur Überwachung von Wald- und Baumbeständen. Dafür sollen auch Social-Media-Daten von Twitter oder Flickr einbezogen werden.

Das Projekt »TreeSatAI« startete am 1. Juni 2020 und läuft bis 31. Mai 2022. Bis dahin sollen neue Methoden anwendungsreif gemacht werden, um mit künstlicher Intelligenz die Entwicklung von Wäldern und Baumbeständen zu überwachen. Das Neue an dem verfolgten Ansatz sind die genutzten Datenquellen. Neben frei zugänglichen Geodaten – Satellitenbilder, Mobile Apps, Monitoring-Bibliotheken, offene Bilddatenbanken – sollen auch die Datenbestände von Social-Media-Plattformen wie Twitter oder Flickr genutzt werden. Aus den Daten werden Prototypen für die auf Deep Learning basierte Extraktion und Klassifikation von Baum- und Bestandsmerkmalen für vier verschiedene Anwendungsfälle aus den Bereichen Forst-, Naturschutz- und Infrastrukturmonitoring entwickelt.

Social Media als vergrabener Wissensschatz

Das DFKI (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz) berichtet, dass die Anzahl der frei zur Verfügung gestellten Geodaten, aus denen sich Rückschlüsse über den Gesundheitszustand der Umwelt ziehen lassen, in letzter Zeit deutlich zugenommen habe. Das liege auch an den beiden großen Institutionen ESA und NASA, die Fernerkundungsdaten diverser Satellitenmissionen kostenfrei und in großem Umfang zur Verfügung stellen würden. Die Rolle der Social-Media-Plattformen sieht das DFKI als komplementär. Die dort erstellten Texte, Fotos und Videos »erweitern den Zugang zu weiteren Informationen über unsere Umwelt«, heißt es in der offiziellen Mitteilung zum TreeSatAI-Projekt.

Um diesen vergrabenen Datenschatz nutzbar zu machen, müssen verlässliche Auswertemethoden entwickelt werden, die eine Trennung von relevanten und nicht relevanten Daten vornehmen. Bei der Größe des zu sichtenden Datenbestands kommt eine händische Auswertung nicht in Frage. Daher sollen KI-basierte Auswertemethoden, die bereits seit längerer Zeit für die Auswertung von Satelliten- und Luftbildern am DFKI entwickelt werden, auf Sociel-Media-Datenbestände erweitert werden.

Modellentwicklung

Die Forscher und Forscherinnen sind am Deep Learning Kompetenzzentrum des DFKI und am Forschungsbereich Smarte Daten und Wissensdienste angesiedelt. Die von ihnen entwickelt KI-Verfahren zur Analyse von Luft- und Satellitenaufnahmen ermöglichen sowohl eine lokale Auswertung als auch deren globale Analyse. In TreeSatAI wollen die Wissenschaftler neben CNNs (Convolutional Neural Networks) auch spezialisierte LSTM-Modelle (Long Short-Term Memory) aus dem Bereich Deep Learning einsetzen, um die zeitliche Entwicklung von Waldgebieten automatisiert auf einer großen Fläche zu ermöglichen und so Umwelt- und Waldexperten zu unterstützen.

Als die beiden großen Herausforderungen nennt das DFKI die Beschaffung ausreichender, qualitativ hochwertiger Trainingsdaten zum Trainieren der Algorithmen und die Qualitätsbewertung der sich ergebenden Modelle durch Experten aus dem Forst und Umweltbereich. Die gesteckten Projektziele sieht das DFKI als »ambitioniert«. Beteiligt sind neben dem DFKI noch die beiden Arbeitsgruppen der TU Berlin, Geoinformation in der Umweltplanung (Konsortialführung) und Remote Sensing Image Analysis Group. Aus der Industrie beteiligen sich die beiden Unternehmen aus dem Großraum Berlin LiveEO und LUP, die sich auf Luftbildauswertung spezialisiert haben. Die KI-basierte Vegetationserkennung von LiveEO wird unter anderem von der Deutschen Bahn genutzt. Aus Kaiserslautern ist der Geodaten-Spezialist Vision Impulse beteiligt.

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