KI-basierte Lösungen zum Monitoring der Biodiversität in der Landwirtschaft

Ziel des BioMonitor4CAP Projekts ist es, Systeme zur Messung der Biodiversität in der Landwirtschaft zu entwickeln, zu implementieren, und zu evaluieren. Dabei ist es insbesondere das Ziel, verschiedene Biodiversitätsmerkmale und ihre räumliche und zeitliche Veränderung zu erfassen. Die resultierenden Erkenntnisse sollen die Implementierung von Strategien in europäischen Agrarlandschaften zur Verbesserung der Biodiversität unterstützen. Die zu entwickelnden Systeme werden in fünf europäischen Regionen getestet, kalibriert und ihre Anwendbarkeit demonstriert. Das Projekt wird insbesondere klassische Biodiversitätsindikatoren mit neuartigen Systemen auf der Basis moderner KI-Technologien in der Bild- und Audioanalyse verbinden.

Das Projekt wird im Horizon Europe-Programm der EU für vier Jahre gefördert (2022 – 2026).  Insgesamt 23 Partner sind am Projekt beteiligt, diese kommen aus 10 europäischen Ländern sowie aus Peru. Die Projektpartner bilden ein multi-disziplinäres Team, bestehend aus Ökologen, Agronomen, Ornithologen, Entomologen, Bodenwissenschaftlern, Biochemikern, Geodatenexperten, Akustikdatenexperten, Daten- und KI-Wissenschaftlern, Sozialwissenschaftlern, Ökonomen und Naturschützern.

Als Projektpartner entwickelt die Arbeitsgruppe Data Science der Universität Hildesheim KI-basierte Technologien für das Monitoring der Biodiversität. Wir verfolgen insbesondere das Ziel, mit Hilfe von Bildanalysetechniken relevante Biodiversitätsindikatoren aus Drohnen- oder Satellitenbildern zu rekonstruieren und mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens aus Bilddaten extrahierte Informationen mit anderen am Boden erhobenen Indikatoren zu korrelieren. Zum Beispiel können aus Luftbildern bestimmte Landschaftsmerkmale inferiert werden, die wiederum mit dem Vorkommen bestimmter Arten oder anderen Biodiversitätsindikatoren korrelieren. So können mit Drohnen aufgenommene Bilder mittelgroße Bereiche in hoher Auflösung darstellen, und mit Hilfe von Bildanalysetechniken können darauf Pflanzenarten oder Landschaftselemente automatisch erkannt werden, mit wesentlich geringerem Zeitaufwand als bei manuellen Erhebungsmethoden am Boden. Satellitenbilder können darüber hinaus sehr große Bereiche zu verschiedenen Zeitpunkten abdecken. Dadurch kann die Veränderung von Biodiversitätsindikatoren über den Raum und die Zeit beobachtet und besser verstanden werden.

©BioMonitor4CAP

Erstellungsdatum:
2024

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