BiodivKI

Bio-O-Ton

Biodiversitäts-Bewertung von Biotoptypen durch Maschinelles Lernen anhand von Citizen-Science-Tonaufnahmen und Satellitenbildern

Der Umfang des Biodiversitätsverlusts ist derzeit nur mit aufwendigen, meist manuellen Verfahren detektierbar. Das Projekt Bio-O-Ton zielt darauf ab, einen neuartigen Ansatz zur Erfassung der Biodiversität von ganzen Landschaftseinheiten zu entwickeln. Zunächst am Beispiel von Wiesenbiotopen in Deutschland soll gezeigt werden, wie unter Einsatz von Verfahren des Maschinellen Lernens (ML) mithilfe von Tonaufnahmen (Sound-Scape-Ecology-Methodik), Satellitendaten und Citizen-Science-Daten die Biodiversität von Wiesen klassifiziert und Veränderungen detektiert werden können. Die Ergebnisse werden in interaktiven Themenkarten freizugänglich veröffentlicht und sind so für Stakeholder (Forst- und Landwirtschaft, Umweltverbände, Naturschutzbehörden sowie Bürger und Bürgerinnen) direkt nutzbar. Im Ergebnis können die herkömmlichen Kartierungsansätze schützenswerter Habitate ergänzt und Behörden bei einem fundierten, kosteneffizienten Monitoring von Schutzgebieten unterstützt werden.

Das Projekt verfolgt in der ersten Phase die vertiefte Auserarbeitung eines Konzepts und die Erstellung eines Antrages für eine zweite Phase, welcher die Umsetzung der genannten Ziele zum Gegenstand hat. Zudem werden im Projekt initiale wissenschaftliche Arbeiten vorgenommen, die einen effektiven und schnellen Einstieg in eine mögliche zweite Phase erlauben.