Unsere Expertise in der Analyse und Verarbeitung raumbezogener Daten eröffnet innovative Möglichkeiten, Wälder und Bäume präzise zu erfassen und zu überwachen. Durch den Einsatz moderner Machine-Learning-Techniken, neuronaler Netze und automatisierter Verfahren bieten wir maßgeschneiderte Lösungen, die von der Einzelbaumerkennung bis hin zur engmaschigen Monitoring von Waldschäden und Aufforstungsflächen reichen.
Einzelbaumerkennung
Die Aktualisierung und Erweiterung von Baumkatastern ist ein entscheidender Schritt für die moderne Grünflächenverwaltung und Forstwirtschaft. Mit unseren maschinellen Lernverfahren erkennen wir nicht nur die Position eines Baumes, sondern auch seinen Kronendurchmesser, Baumhöhe und weitere Parameter. Durch die Kombination verschiedenster Datenquellen (Orthophotos, Punktwolken, Oberflächenmodelle) ist es uns möglich, deutlich mehr Bäume zu erfassen, als herkömmliche Kataster abbilden. Besonders bei freistehenden Bäumen erzielen wir hervorragende Ergebnisse.
Waldmonitoring
Für die Zertifizierung als nachhaltige Forstwirtschaft sowie zur Einhaltung der EU-Verordnung zu entwaldungsfreien Lieferketten (EUDR) evaluieren wir die Möglichkeiten der Fernerkundung zur großflächigen Überwachung von Waldgebieten. Diese innovativen Ansätze sollen die bisherigen Vor-Ort-Besichtigungen ergänzen und langfristig automatisierte Prozesse ermöglichen, um Entwaldung in globalen Lieferketten zu verhindern.
In einem laufenden Projekt in Zusammenarbeit mit der irischen Waldbehörde detektieren wir automatisch Kahlschlag in Waldgebieten ganz Irlands. Aufgrund der Herausforderungen durch Wolkenbedeckung, die aktuell jährliche Analysen statt vierteljährliche erlauben, arbeiten wir kontinuierlich an der Verbesserung unserer Methoden, etwa durch den Einsatz von Sentinel-1-Daten.
Frühwarnsysteme für Waldschäden
Wir befassen uns mit den innovativen Potenzialen der sonneninduzierten Fluoreszenz (SIF). Pflanzen, die Photosynthese betreiben, geben überschüssige Energie in Form von Fluoreszenz ab, welche neuartige Satellitenmissionen wie FLEX oder EnMAP erfassen können. Dies kann genutzt werden, um deutlich früher als mit herkömmlichen spektralen Indizes Schäden an Vegetation zu erkennen. Denkbar wäre auch ein KI-basiertes Verfahren, das eine frühzeitige Erkennung von abnehmender Pflanzengesundheit ermöglicht.
Wiederaufforstungspotenziale
Auf den von mundialis mitentwickelten Webportalen Hermosa und Esmeralda können global Potenzialflächen für Wiederaufforstung und Renaturierung identifiziert und überwacht werden. Darüber hinaus bieten diese Portale die Möglichkeit, lokale Projekte, globale Initiativen sowie Mittelgeber miteinander zu vernetzen. In Zusammenarbeit mit internationalen Partnern schaffen wir somit die Grundlage für nachhaltige Wiederaufforstungsprojekte weltweit.