Thema: KI-gestützte Digitalisierung von Waldbodenstrukturen als Grundlage zur Modellierung und Verbesserung des Wasserrückhalts im Wald

Inhalt:
Im fortschreitenden Klimawandel müssen Waldökosysteme in Zentraleuropa sich an
extremere Bedingungen im Wasserhaushalt anpassen: In der Vegetationszeit ist mit weniger
Niederschlägen zu rechnen, während in den Wintermonaten häufiger Starkregenereignisse
erwartet werden. Waldböden nehmen im Wasserhaushalt von Wäldern eine zentrale Rolle
ein. Anthropogene Einflüsse wie Befahrung, Wegebau und Entwässerungsstrukturen können
jedoch die Wasserspeicher- bzw. Wasseraufnahmefähigkeit von Waldböden stark
beeinträchtigen. Bodenschutzrichtlinien zielen deshalb darauf ab, die Verdichtung durch
Befahrung zu begrenzen und Förderprogramme für natürlichen Klimaschutz im Wald
incentivieren den Rückbau von Entwässerungsgräben.
Eine Datengrundlage zur Erfassung der Ist-Situation, deren Monitoring und zur Kontrolle
von Gesetzen, Richtlinien und der Priorisierung von Fördermaßnahmen existiert bislang
nicht. Hier besteht eine Forschungslücke. In dieser Arbeit sollen Methoden entwickelt
werden, um mittels maschineller Lernverfahren und flugzeuggetragenen Laserscannern
hydrologisch relevante, kleinräumige Waldinfrastruktur zu erfassen. Dies beinhaltet die
Entwicklung eines automatisierten Klassifikationsverfahrens, die Bestimmung der
Genauigkeit der Klassifikation, die Erfassung von Veränderungen kleinräumiger
Waldinfrastruktur, die Ableitung navigationsfähiger Vektordaten und die hydrologische
Modellierung.
Die so geschaffene Datengrundlage ist Voraussetzung für den zielgerichteten Einsatz von
Methoden, die den dezentralen Wasserrückhalt von Wäldern verbessern. Waldökosysteme
erhalten hierdurch eine bestmögliche Wasserversorgung und werden insbesondere in der
Erbringung vielfältiger Ökosystemleistungen wie dem natürlichen, dezentralen Hochwasserund
Klimaschutz und dem Natur- und Artenschutz gestärkt. Darüber hinaus können die
Forschungsergebnisse ein Monitoring der strukturellen Beeinträchtigung von Waldböden
durch anthropogene Einflüsse ermöglichen.


Publikationen:

Kempen T (2024) Kartierung von Rückegassen aus flugzeugbasierten Laserscan-Daten durch ein CNN. In: Alfred Toepfer Akademie für Naturschutz (Hrsg., 2024): Junge Naturschutz-Forschung in Niedersachsen – Ergebnisse des 2. Kolloquiums für Nachwuchswissenschaftlerinnen und -wissenschaftler an der NNA. Naturschutz in Praxis und Forschung, Berichte aus der Alfred Toepfer Akademie für Naturschutz, Heft 1 / 2024, Schneverdingen, 68 S. DOI: 10.23766/NiPF.202401.02

Kempen T, Freudenberg M, Fuchs H, Magdon P (2024) Automatisierte Kartierung forstlicher Feinerschließung. AFZ DerWald, 3, 12–15.

Müller M, Kempen T, Finkeldey R, Gailing O (2020) Low population differentiation but high phenotypic plasticity of European beech in Germany. Forests, 11(12), 1354. DOI: 10.3390/f11121354