Mit KI den Wald besser verstehen Wie die Stadt Bamberg per Drohne und Bilderkennung wertvolle Daten für Waldumbau, Stadtgrün und Verkehrssicherheit gewinnt
von Michael von Hassel
Wie steht es um unsere Wälder und Stadtparks? Wo häufen sich geschädigte Bäume, wo drohen Ausfälle, wo fehlt es an Durchmischung? Antworten darauf sind für Kommunen immer wichtiger – gerade mit Blick auf Klimawandel, Hitzevorsorge, Trinkwasserschutz und Verkehrssicherheit. Die Stadt Bamberg geht dabei einen innovativen Weg: Im Projekt BaKIM werden Drohnenbilder mit künstlicher Intelligenz ausgewertet, um Einzelbäume, Baumarten, Vitalität und sogar Mistelbefall automatisch zu erkennen.
Vorgestellt wurde das Projekt von Jonas-Dario Troles vom Referat für Wirtschaft und Digitalisierung der Stadt Bamberg. Sein zentrales Anliegen: den oft unscharf verwendeten Begriff „KI“ einzuordnen. Im Fall von BaKIM gehe es nicht um Sprachmodelle wie ChatGPT, sondern um einen speziellen Bereich der künstlichen Intelligenz – um Bilderkennung auf Basis von Deep Learning. Ziel ist es, aus hochauflösenden Luftbildern verwertbare Informationen für die Praxis zu gewinnen.
Der Handlungsdruck ist hoch. Die Temperaturentwicklung der vergangenen Jahrzehnte zeige deutlich, wie rasch sich die klimatischen Bedingungen verändern, so Troles. Bäume könnten auf diese Entwicklung nur begrenzt reagieren. Gleichzeitig erfüllen Wälder und Stadtgrün zentrale Funktionen für Kommunen: Sie kühlen überhitzte Siedlungsräume, stabilisieren Ökosysteme und leisten – wie im Bamberger Stadtwald – sogar einen Beitrag zur Trinkwasserversorgung. Umso wichtiger sei es, problematische Entwicklungen frühzeitig zu erkennen.
Genau hier setzt BaKIM an. Bislang beruhen viele Entscheidungen auf Forstinventuren, die oft nur in großen Zeitabständen und mit erheblichem Aufwand durchgeführt werden. In Stadtparks liegt der Fokus meist auf der Verkehrssicherung entlang von Wegen; über den Zustand der Flächen abseits davon gibt es häufig kaum belastbare Daten. Eine manuelle Vollerfassung wäre personell kaum zu leisten. Nach Bamberger Berechnungen würde eine Fläche, die per Drohne in wenigen Stunden beflogen und innerhalb eines Tages ausgewertet werden kann, zu Fuß rund zwei Monate Erfassungsarbeit beanspruchen.
Das technische Prinzip ist ebenso einfach wie wirkungsvoll: Drohnen erzeugen georeferenzierte Luftbilder mit einer Bodenauflösung von etwa zwei Zentimetern. Darauf lassen sich Kronenstrukturen, abgestorbene Äste und andere Auffälligkeiten gut erkennen. Anschließend analysieren trainierte neuronale Netze die Bilder. Sie identifizieren Einzelbäume, ordnen Hauptbaumarten zu, bewerten deren Vitalität und erkennen Misteln in Kiefern. Die Ergebnisse werden nicht in einer Insellösung bereitgestellt, sondern als GIS-Layer, sodass sie sich direkt in vorhandene kommunale Fachsysteme integrieren lassen.
Entscheidend für die Qualität solcher Systeme sind gute Trainingsdaten. In Bamberg wurden dafür rund 29.600 Einzelbäume manuell markiert und beschrieben – laut Troles ein Datensatz von international beachtlicher Größe. Die Daten wurden veröffentlicht und stehen damit auch anderen Kommunen und Forschungseinrichtungen zur Nachnutzung offen. Das entspricht dem Grundgedanken des Projekts: öffentlich finanziertes Wissen soll möglichst breit nutzbar sein.
Für die kommunale Praxis besonders interessant: Die hohen Entwicklungskosten fallen bei einer Übernahme nicht erneut an. Wer bereits über eine kleine Vermessungsdrohne verfügt, kann die Befliegung grundsätzlich selbst organisieren. Alternativ lassen sich Dienstleister beauftragen. Als grobe Orientierung nannte Troles Kosten von rund 1.500 Euro für 100 Hektar. Wichtig sei allerdings, Angebote genau zu prüfen – in einem Fall reichten diese für dieselbe Leistung von 5.000 bis 50.000 Euro.
Perspektivisch soll die Anwendung niedrigschwellig nutzbar werden: Luftbilder können über eine Webanwendung hochgeladen, serverseitig ausgewertet und anschließend als georeferenzierte Datensätze heruntergeladen werden. Für Städte und Gemeinden eröffnet das neue Möglichkeiten, Waldumbau gezielter zu planen, geschädigte Bestände früher zu erkennen und Maßnahmen faktenbasiert zu priorisieren. BaKIM zeigt damit exemplarisch, wie digitale Werkzeuge kommunale Daseinsvorsorge ganz konkret unterstützen können – praxisnah, anschlussfähig und mit überschaubarem finanziellem Aufwand.