Im Veldensteiner Forst, einem der größten Waldgebiete Bayerns, sind Freizeitsport, Tourismus, Holzwirtschaft und Naturschutz dicht benachbart. Forschende der Universität Bayreuth, der LMU München und der Bayerischen Landesanstalt für Wald und Forstwirtschaft (LWF) arbeiten an einer künstlichen Intelligenzsoftware (KI), die in Verbindung mit High-Tech-Kameras Aufschluss über die Wechselbeziehungen zwischen den Wildtieren und den Menschen im Forst geben soll. Heimische Wildtiere sollen auf Fotos automatisch erkannt und klassifiziert werden können.
Innerhalb des Projekts leitet Prof. Dr. Manuel Steinbauer, Professor für Sportökologie, die Forschungsarbeiten an der Universität Bayreuth. Hier befasst er sich unter anderem mit der wachsenden Beliebtheit von Outdoor-Sportarten und den daraus resultierenden Folgen für Umwelt, Landschaft und Natur. Oft geht es um die Frage, inwieweit die Tierwelt beeinträchtigt wird, wenn natürliche Lebensräume mit zunehmender Intensität für sportliche Aktivitäten – wie etwa das Mountainbiking – genutzt werden.
„Digitale Technologien haben für die Wildtierforschung und das überregionale Wildtiermanagement ganz neue Möglichkeiten geschaffen, die wir im neuen Projekt umfassend nutzen wollen. Die automatisierte Auswertung der Bilder mit künstlicher Intelligenz und die dadurch entstehenden langen Beobachtungszeitreihen übermitteln Informationen, an denen sich im Detail ablesen lässt, wie Wildtiere auf Einflüsse von Menschen in ihrer Umgebung reagieren. Es ist in Deutschland das erste Mal, dass künstliche Intelligenz derart systematisch und kontinuierlich über mehrere Jahre hinweg für die Untersuchung der wechselseitigen Beziehungen zwischen Menschen und Tieren eingesetzt wird“, sagt Steinbauer.
Im Veldensteiner Forst gibt es ein für weite Teile Bayerns typisches Artenspektrum an Wildtieren. Auch die vielfältigen Nutzungsinteressen sind repräsentativ für die bayerischen Wälder. Daher wird schon seit einigen Jahren im Veldensteiner Forst ein großräumiges Netzwerk von Kameras für das Wildtier-Monitoring betrieben. Es soll im Rahmen des Projekts demnächst so ausgebaut werden, dass alle im Forst lebenden Wildarten in die Untersuchungen einbezogen werden können. Auch sichtbare Veränderungen der Vegetation und des Wetters werden in die Auswertung der Daten einfließen.
Eine systematische Überwachung von Wildtieren mit einem Netzwerk von Kameras, ein sogenanntes „Fotofallenmonitoring“, erzeugt sehr große Mengen an Bilddaten. Die Datenauswertung, bei der unter anderem die Art und das Geschlecht der abgebildeten Tiere identifiziert werden sollen, erfordert einen hohen Arbeitsaufwand. Innerhalb des neuen Projekts soll die Auswertung der Bilddaten weitestgehend von künstlicher Intelligenz übernommen werden.
Bildquelle: C. Josten, LWF.
Ein Team an der LMU München wird hierfür das nötige System von Algorithmen entwickeln. Auch dem Datenschutz wird dabei Rechnung getragen: Personenbilder werden automatisch aussortiert, ohne dass dadurch die benötigten Informationen über menschliche Aktivitäten verloren gehen. Auf dieser technologischen Grundlage wird es künftig weltweit möglich sein, neue bildgestützte Erkenntnisse zur Interaktion von Menschen und Tieren in freier Natur zu gewinnen. Diese Erkenntnisse werden nicht zuletzt ein proaktives Management von Outdoor-Sportarten in Landschaften fördern, die für den Naturschutz und den Erhalt der Artenvielfalt eine wichtige Rolle spielen.