BAMBI

Projektbeschreibung

Durch die drohende Klimakatastrophe und das Vordringen des Menschen in natürliche Ökosysteme (Wälder, Meere, Wiesen usw.) ist die Integrität dieser Lebensräume, so-wohl global als auch in Österreich gefährdet. Intakte Ökosysteme sind für Tier und Mensch gleichermaßen wichtig und stellen unsere Lebensgrundlage dar. Unsere Umwelt besteht aus komplexen Gefügen unzähliger Arten, die miteinander und voneinander leben. Dabei hat jede Art eine „Aufgabe im System“. Wenn einzelne Arten aus diesen fein adjustierten Wechselbeziehungen verloren gehen oder überhandnehmen, drohen davon betroffene Ökosysteme aus dem Gleichgewicht zu geraten. Zentral für die Aufrechterhaltung dieses Gleichgewichts ist der Erhalt und die Förderung der Biodiversi-tät. Auf Biodiversitätsverlust (sowohl durch Artensterben aber auch Überpopulation und damit verbundene negative Folgen auf das Ökosystem Wald - Lebensraumverlust) kann nur reagiert werden, wenn dieser gemessen und rechtzeitig erkannt wird. Ein wichtiges Instrument stellt dabei die flächendeckende Beobachtung von Wildtieren dar. Aktuelle Verfahren (zB Kamerafallen) erfolgen mittels Stich¬proben und darauf ba-sierenden Populations- und Dichteschätzungen, und sind zur Erhebung großflächiger Areale ungeeignet. Kamerabasierte Beobachtungen mittels unbemannter Luftfahrzeuge (UAV) kann zwar großflächig eingesetzt werden, in bewaldeten Gebieten ist die flächen-deckende Beobachtung und Zählung von Wildtieren aufgrund der dichten Vegetation aber nur sehr eingeschränkt möglich. Das Wegrechnen dieser verdeckenden Bewaldung ist durch ein neues ALFS (Airborne Light-Field Sampling) Verfahren erstmals möglich. ALFS basiert auf der sogenannten Lichtfeld Technologie, bei der eine Sequenz eines Überfluges gemeinsam mit Positions-daten und einem Höhenmodell des Geländes verrechnet wird. Diese Technologie er-möglicht es erstmals das Geschehen am Waldboden sichtbar zu machen, und dadurch mit hoher Zuverlässigkeit Tiere zu entdecken. ALFS wurde in ersten Feldversuchen be-reits erfolgreich für die automatische Detektion von Personen in Wäldern für den Ein-satz in Such- und Rettungsmissionen getestet. In diesem Projekt soll basierend auf dem ALFS-Verfahren ein AI-gestütztes System entstehen, das Tiere am Waldboden und im offenen Gelände detektieren und automatisch klassifizieren kann – um somit eine flächendeckende und genaue Zählung von Wildtieren zu erlauben, wie sie bis jetzt nicht möglich war. Ein zentrales Ziel ist es die experimentelle ALFS Technologie für den großflächigen Ein-satz zu optimieren und geeignete AI Algorithmen zu entwickeln die diese Daten effizient verarbeiten können. Im Vergleich zu herkömmlichen Bild- oder Videoaufnahmen sind ALFS-Aufnahmen multidimensional und enthalten zusätzliche Informationen. Deshalb sind weiterführende Verarbeitungs- und Auswertungsschritte möglich, die ein Detekti-ons- und Klassifizierungssystem berücksichtigen soll. Angestrebte Ergebnisse sind unter anderem eine öffentlich zugängliche Plattform über die Drohnen-Piloten gesammelte ALFS-Daten zur Verfügung stellen können, sowie ein AI gestütztes Reporting System über das die langfristige Entwicklung von Wildtierpopulationen dargestellt und analy-siert werden kann, um drohenden ökologischen Problemen zeitgerecht entgegensteuern zu können.