Die Erkennung von Baumarten aus der Luft verspricht, Waldinventuren zu beschleunigen. Tatsächlich liefert sie Hinweise, die mit weiteren Daten abgesichert werden müssen. Dieser Beitrag beschreibt Technik, Ablauf und kostenrelevante Faktoren in Grundzügen.
Wie funktioniert die Erkennung?
Baumarten unterscheiden sich in Kronenform, Textur, Farbe und Reflexionsverhalten. Drohnen mit RGB- oder Multispektralkameras erfassen diese Merkmale, Auswerteverfahren ordnen einzelne Kronen Klassen zu. Häufig kommen Verfahren des maschinellen Lernens zum Einsatz, die mit Referenzflächen aus Bodenerhebungen trainiert werden. Laserscandaten liefern ergänzend Informationen zur Kronenstruktur.
Zeitpunkt und Datenqualität
Die Jahreszeit spielt eine große Rolle. Herbstfärbung oder Austrieb im Frühjahr können Arten unterscheidbar machen, die im Hochsommer ähnlich aussehen. Wetter, Sonnenstand und Schatten beeinflussen die Qualität ebenfalls. Gute Ergebnisse setzen daher eine sorgfältige Flugplanung voraus.
Projektablauf
- Zieldefinition: Welche Baumarten sollen unterschieden werden, mit welcher Genauigkeit?
- Rechtliche Klärung nach EU-Drohnenverordnung und mit Eigentümern oder Behörden
- Erhebung von Referenzdaten im Bestand
- Befliegung zu geeignetem Zeitpunkt
- Auswertung, Klassifikation und Plausibilitätsprüfung
- Übergabe als Karte oder Datensatz mit Hinweisen zur Aussagekraft
Was die Kosten beeinflusst
- Fläche, Geländeform und Zugänglichkeit
- Sensorik und notwendige Genauigkeit
- Zahl der Baumarten und Komplexität des Bestands
- Aufwand für Referenzaufnahmen am Boden
- Umfang der Datenaufbereitung und Abstimmung
Einen Pauschalbetrag gibt es nicht, ein Angebot nach Besichtigung oder Flächenübersicht schafft Klarheit.
Anbieter und Zusammenarbeit
Der Drohnendienstleister Eubanet Digital aus Ibbenbüren führt Befliegungen durch, die als Datengrundlage für solche Auswertungen dienen können. Fragen Sie bei jedem Anbieter, ob die Klassifikation selbst erfolgt oder ob Partner eingebunden werden und wie die Genauigkeit bewertet wird.
Grenzen des Verfahrens
In gemischten, mehrschichtigen Beständen sind Arten schwer zu trennen, ebenso bei jungen Bäumen oder verdeckten Kronen. Angaben zu Prozentgenauigkeit sollten Sie kritisch hinterfragen und nach Validierungsverfahren fragen. Verlassen Sie sich nie allein auf automatische Klassifikation, wenn Entscheidungen von Gewicht daran hängen.
Beispiel für eine sinnvolle Aufgabenteilung
In der Praxis teilen sich häufig mehrere Beteiligte die Arbeit: Ein Dienstleister fliegt und liefert Rohdaten, Forstfachleute erheben Referenzflächen und beurteilen die Ergebnisse, ein Auswertungsteam trainiert und prüft das Modell. Wichtig ist, dass die Rollen vorab klar sind und dass jemand die fachliche Verantwortung für die Aussage trägt. Vereinbaren Sie, welche Dokumentation Sie erhalten, damit sich Ergebnisse später nachvollziehen lassen.
Nutzen für Planung und Naturschutz
Karten mit Baumartenverteilung unterstützen die Planung von Pflegeeingriffen, Verjüngung und klimaangepasstem Waldumbau. Für Naturschutz und Jagd liefern sie Hinweise auf Lebensraumstrukturen. Jede dieser Anwendungen stellt eigene Anforderungen an die Genauigkeit, die vorab besprochen werden sollten.
Planen Sie zudem genug Vorlauf ein: Die Referenzaufnahmen und der geeignete Aufnahmezeitpunkt lassen sich nicht beliebig verschieben, und eine hastig organisierte Befliegung mindert die Aussagekraft der Ergebnisse erheblich.
Fragen Sie schließlich nach der Dokumentation der Methode, damit auch Dritte die Ergebnisse später prüfen und einordnen können.
Ebenso sinnvoll ist ein kurzer Probeausschnitt: Lassen Sie eine kleine Teilfläche auswerten und prüfen Sie gemeinsam mit dem Förster, ob die Ergebnisse zur Realität im Bestand passen.
Fazit
Baumartenerkennung per Drohne ist eine wertvolle Ergänzung für Forstinventuren, aber kein Ersatz für Fachwissen. Wer Ziel, Zeitpunkt und Prüfung klar festlegt, erhält Daten mit nachvollziehbarer Aussagekraft.
