GreenView
Innovativer Waldschutz, angetrieben von KI.
Gemeinsam mit EXCIT3D GmbH bauen wir ein präventives Waldschutzsystem. Drohnen tragen multispektrale und RGB-Sensorik, wir rekonstruieren ein 3D-Modell des Waldes, und KI identifiziert trockenheitsgestresste Bäume, bevor Borkenkäfer kommen. So wechseln Förster vom reaktiven Fällen zur gezielten Prävention.
Multispektrale Merkmale zeigen Trockenstress, lange bevor er mit dem Auge erkennbar ist — und damit bevor Borkenkäfer den geschwächten Baum befallen.
Automatisierte Flüge nehmen ganze Bestände in kurzer Zeit auf: flächendeckend statt in Stichproben und ohne aufwendige Begehung.
Aus den Bildflügen entsteht ein 3D-Modell des Waldes, in dem neuronale Netze einzelne Bäume segmentieren und ihren Zustand bewerten.
Vier Schmalbandkanäle — Rot, Grün, Red-Edge und Nahinfrarot — plus RGB liefern die Datenbasis für Vegetationsindizes wie NDVI und NDRE.
Förster erhalten priorisierte Karten der Risikoflächen und können gezielt eingreifen, statt großflächig reaktiv zu fällen.
Echtfarbdarstellung als visuelle Referenz: So sieht der Bestand für das menschliche Auge aus — die Grundlage für den Vergleich mit den einzelnen Spektralkanälen.
Verwendungszweck
Die einzelnen Kanäle werden zu verschiedenen Vegetationsindizes (VI) verrechnet, um auf die Pflanzengesundheit zurückschließen zu können.
Erkennung von Vegetation.
Benötigte Kanäle: NIR + Rot
Früher Stressindikator bei Vegetation.
Benötigte Kanäle: Red-Edge + NIR
Vom Kanal zur Indexkarte
Dieselbe Fläche in drei Darstellungen: das Echtfarb-Orthophoto als Referenz und die daraus berechneten Indexkarten. Beide Indizes normalisieren die Differenz zweier Kanäle auf einen Wert zwischen −1 und +1 und machen damit Unterschiede sichtbar, die im RGB-Bild noch nicht auffallen.
Echtfarbaufnahme als Referenz: Acker, Wiese und Baumbestand lassen sich klar unterscheiden — über den Zustand der einzelnen Pflanzen sagt das Bild jedoch kaum etwas aus.
Gefördert durch die EU und das Land NRW
Das Projekt wird im Rahmen des Innovationswettbewerbs NEXT.IN.NRW durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) und die Landesregierung Nordrhein-Westfalen gefördert.
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