KI und Naturschutz: Mit digitalen Innovationen auf Schädlingsjagd

KI und Naturschutz: Mit digitalen Innovationen auf Schädlingsjagd

Können digitale Technologien helfen, unsere Umwelt und Natur besser zu schützen? Wir sagen: ja – und machen zusammen mit NTT DATA Japan und der dänischen Drohnenfirma Prodrone vor, wie das funktionieren kann. Im Fokus des gemeinsamen Innovations-Projektes steht dabei die Bekämpfung der invasiven Schädlingspflanze Riesenbärenklau. Für dessen Kartierung setzen wir auf künstliche Intelligenz zur intelligenten und automatisierten Bilderkennung per Drohne – und erreichen so große Zeit- und Kostenreduzierungspotenziale. Die ohnehin knappen Mittel für den Natur- und Umweltschutz können so effizienter eingesetzt werden.

Der Riesenbärenklau bedroht heimische Arten und das ökologische Gleichgewicht

Ursprünglich stammt der Riesenbärenklau aus Kasachstan. Mittlerweile ist die mannshohe Pflanze jedoch dabei, sich in rasantem Tempo auf dem gesamten Globus auszubreiten – und einheimische Arten in diesem Zuge zu verdrängen. Doch nicht nur das: In Kombination mit Sonnenlicht verursacht eine Berührung des Riesenbärenklaus starke Verbrennungen. Grund genug für Dänemark, die Schädlingspflanze unter Meldepflicht zu stellen. Das stellt wiederrum dortige Landbesitzer und Kommunen vor eine Herausforderung, denn manuell gestaltet sich schon die Suche nach der Pflanze trotz ihrer Größe als sehr mühsam und zeitaufwändig.

An dieser Stelle setzt unser gemeinsames Projekt mit Prodrone und NTT DATA an, das wir in vier dänischen Gemeinden in der Provinz Jütland umgesetzt haben. Für die Suche nach der Giftpflanze kommen hier Drohnen und intelligente Bilderkennungsverfahren auf Basis innovativer KI-Anwendungen zum Einsatz. Hier konnten wir nicht nur auf unsere eigene umfangreiche Erfahrung mit diesen Technologien zurückgreifen. Auch unser Partner Prodrone verfügt über umfassende Erfahrung im Umgang mit großen Datensammlungen von Drohnenflügen und ist für die Nutzung von Drohnen über öffentlichen Bereichen zertifiziert.

Trainierte KI-Algorithmen ermöglichen automatisierte Bilderkennung

Das automatisierte Kartieren des Riesenbärenklaus geschieht nun wie folgt: Eine Drohne macht eine Luftaufnahme des Gebietes, in dem nach der Schädlingspflanze gesucht wird. Bei der anschließenden Auswertung der Bilder kommt dann ein selbst lernender Algorithmus zum Einsatz. Dieser erkennt die Pflanze auf den Aufnahmen eigenständig, markiert sie und sendet geo-markierte Bilder an den Anwender – in diesem Fall die Kommunen. Mit diesen Informationen können diese die Bestände des Riesenbärenklau gezielt aufsuchen und entfernen.

Damit dieses Verfahren funktioniert, muss die eingesetzte KI zunächst lernen, die Pflanze auf dem gelieferten Bildmaterial zuverlässig zu erkennen. Eine Herausforderung, denn für das entsprechende Training des Algorithmus muss dieser mit einer ausreichend großen Menge sogenannter Trainingsdaten versorgt werden. In unserem Projekt wurden dazu bereits bekannte Bestände der Schädlingspflanze fotografiert und von Biologen manuell analysiert und gekennzeichnet. Anschließend konnten die Daten zum Aufbau des Bilderkennungs-Algorithmus genutzt werden.

Infografik Prozess Riesenbärenklau

Fazit: Was bedeutet das Szenario für andere Industrien?

Für mich als Projektleiter ist das gemeinsame Umweltprojekt mit Prodrone und NTT DATA ein gutes Beispiel dafür, wie künstliche Intelligenz zur Lösung konkreter alltäglicher Probleme eingesetzt werden kann. Denn durch die automatisierte Kartierung des Riesen-Bärenklaus mit Hilfe der intelligenten Bilderkennungssoftware wird der zeitliche und organisatorische Aufwand bei der Bekämpfung der Schädlingspflanze erheblich gesenkt. Das kommt letzten Endes nicht nur den Kommunen und Landbesitzern zu Gute. Auch Flora und Fauna profitieren, wenn der weiteren Ausbreitung von invasiven Schädlingspflanzen wie dem Riesen-Bärenklau mit digitalen Anwendungen Einhalt geboten werden kann.

Wie digitale Technologien auch in anderen Industrien innovative Potenziale freisetzen und fassbaren Mehrwert erschaffen, zeigen wir mit weiteren Innovation Cases unter #EnablingInnovations.

– Christian Schmidt, Director Innovation Technologies & Leiter im Umweltprojekt mit Prodrone, itelligence AG –
E-Mail: [email protected]

 

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