Die Pflege und Überwachung von Baumkatastern stellt eine wichtige Aufgabe für Städte, Gemeinden und andere öffentliche Behörden dar. Sie sichert nicht nur die Verkehrssicherheit, sondern trägt auch zur nachhaltigen Stadt- und Umweltentwicklung bei. Angesichts zunehmender Herausforderungen durch den Klimawandel – wie häufigere Stürme und extreme Wetterereignisse – ist die frühzeitige Erkennung von Baumschäden, etwa durch Totholz oder instabile Äste, entscheidend.
Aktuelle Herausforderungen im Baumkatastermanagement
Traditionelle Methoden zur Baumüberwachung, wie manuelle Begehungen und visuelle Inspektionen, sind zeit- und ressourcenintensiv. Gleichzeitig erschweren Personalmangel und Kostendruck die regelmäßige Kontrolle. Hinzu kommt, dass der Klimawandel den Stress für Baumbestände erhöht, wodurch Schäden wahrscheinlicher werden. Diese Entwicklungen erfordern innovative und effiziente Ansätze, um den Anforderungen gerecht zu werden.
Einsatz von KI und moderner Bildverarbeitung
Digitale Technologien, insbesondere Künstliche Intelligenz (KI), bieten vielversprechende Lösungen für eine effizientere Baumüberwachung. Im Rahmen des Umsetzungsprojektes mit der Firma Arbolytics wurde ein prototypisches System entwickelt, das auf der KI-gestützten Bildverarbeitung basiert. Ziel war die automatische Erkennung von Bäumen und Schäden, wie etwa Totholz, mithilfe moderner Kamerasysteme und dem KI-Modell YOLOv8.
Hierfür wurden Bilddaten mit Kameras wie der Ladybug5+ und GoPro aufgenommen und anschließend detailliert annotiert. Diese Daten bildeten die Grundlage für das Training des YOLOv8-Modells, das durch seine Präzision und Geschwindigkeit überzeugt. Die Tests zeigten, dass das Modell in der Lage ist, Bäume und Schadensmerkmale zuverlässig zu identifizieren. Besonders im Bereich der Totholzdetektion wurden vielversprechende Ergebnisse erzielt.
Integration in den Arbeitsalltag
Eine wesentliche Innovation des Projekts liegt in der Integration des Systems in bestehende Arbeitsprozesse. So können beispielsweise kommunale Fahrzeuge mit Kameras ausgestattet werden, um während der regulären Fahrten Bilddaten zu erfassen. Dies ermöglicht eine kosteneffiziente und flächendeckende Überwachung ohne zusätzliche Ressourcenbindung.
Mithilfe von GNSS-Daten und Bildverarbeitung kann die Position einzelner Bäume exakt bestimmt werden. Diese Informationen können direkt mit bestehenden Baumkatastern abgeglichen werden.
Zukunftsperspektiven und Nutzen
Das Projekt verdeutlicht, wie digitale Technologien zur Automatisierung und Optimierung von Baumkatastern beitragen können. Durch den Einsatz von KI können Städte und Gemeinden nicht nur die Verkehrssicherheit verbessern, sondern auch nachhaltige und kosteneffiziente Prozesse etablieren.
Der Ansatz bietet zudem Potenzial für Predictive Maintenance: Schäden und Pflegebedarfe können frühzeitig erkannt und eingeplant werden, zum Beispiel für Form- und Pflegeschnitte vor der Vogelschutzzeit. Die Ausweitung der Datenerhebung auf unterschiedliche Jahreszeiten wird künftig weitere Erkenntnisse liefern und die Systemleistung weiter verbessern.
Fazit
Durch die Kombination von KI, Bildverarbeitung und effizienter Integration in den Arbeitsalltag wird die Baumüberwachung revolutioniert. Behörden und Unternehmen profitieren von einer sicheren, nachhaltigen und wirtschaftlichen Lösung, die gleichzeitig den gestiegenen Anforderungen durch den Klimawandel gerecht wird. Die Machbarkeitsuntersuchung mit der Firma Arbolytics zeigt eindrucksvoll, wie Digitalisierung im Bereich der Grünflächenpflege neue Maßstäbe setzt.