Projektdaten

---

Flora Incognita2 – Vegetationsscanner zur automatischen Vegetationsaufnahme mittels Smartphone und KI (Teilprojekt: Datenwissenschaften)

---

Systematische, genaue und wiederholbare Vegetationsaufnahmen, sind ein wesentlicher Bestandteil wissenschaftlicher Studien zur biologischen Vielfalt und Ökosystemfunktionen. Solche Untersuchungen liefern wertvolle Informationen u?ber langfristige Vegetationsveränderungen, Biodiversität und Indikatoren fu?r Umweltveränderungen. Punkt-Quadrat-Analysen und die visuelle Abschätzung der Vegetation sind dabei weitverbreitete Methoden im vegetationsökologischen Monitoring. Diese Methoden sind aber teuer, zeitaufwendig und schlecht reproduzierbar. Aus diesen Gru?nden wurden derartige Vegetationserhebungen oft nur lokal im Zuge laufender Forschungsprojekte durchgefu?hrt. Fu?r Vegetationsaufnahmen bietet die automatische Bildanalyse eine reproduzierbare, zerstörungsfreie und schnelle Methode und verspricht damit weniger verzerrte Ergebnisse als die aktuell angewendeten, manuellen Techniken. Algorithmen der ku?nstlichen Intelligenz haben sich bereits als Schlu?sseltechnologie zur automatischen Artbestimmung einzelner Individuen erwiesen und haben großes Potential auch plotbasierte Vegetationsmessungen zu automatisieren und damit zu revolutionieren. Eine automatisierte Artenbestimmung ist bisher aber nur fu?r einzelne Individuen und nicht flächenbasiert möglich. Ein zuverlässiger, automatisierter Ansatz zur Dichte-Schätzung von Arten der Bodenvegetation kann die Bewertung von Vegetationsveränderungen im Laufe der Zeit deutlich beschleunigen und teilweise u?berhaupt erst ermöglichen.