Eine multimodale Deep‑Learning‑Methode, die Einzelbäume automatisch erkennt – mit diesem Ansatz war Jakob Danel für EFTAS auf der SmartForest 2026 vertreten. Am 12. und 13. März präsentierten er und Dr. Sebastian Mader in Freising, wie moderne KI‑Verfahren die Waldanalyse präziser und effizienter machen können.
Die Veranstaltung auf dem Campus der TU München im Zentrum Wald-Forst-Holz Weihenstephan brachte Wissenschaft und Praxis zusammen, um digitale, innovative und klimaangepasste Lösungen für die Waldbewirtschaftung zu diskutieren.
Automatisierte Einzelbaumerkennung
Im Themenblock „Forstpraxis 4.0 – KI für nachhaltige Forstwirtschaft“ präsentierte Jakob Danel die Ergebnisse seiner Masterarbeit zum Thema „Multimodal Deep Learning for Individual Tree Crown Segmentation“, die im Rahmen eines EFTAS‑Projekts entstanden ist. Darin untersuchte er, wie sich hochaufgelöste Luftbilder und 3D‑LiDAR‑Daten in einem Deep‑Learning‑Modell kombinieren lassen, um Einzelbaumkronen automatisch zu erkennen.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Fusion beider Datenquellen zwar möglich ist, in der Praxis aber nicht immer zu besseren Resultaten führt. Häufig liefern bereits Luftbilder allein sehr präzise Ergebnisse. Gleichzeitig wird deutlich, dass die volle 3D‑Struktur von LiDAR wertvolle Zusatzinformationen bietet und sich gut in moderne Modelle integrieren lässt. Damit liefert die Arbeit wichtige Hinweise darauf, welche Datenkombinationen für künftige Projekte sinnvoll sind und wie KI‑gestützte Baumsegmentierung effizient in forstliche Workflows eingebunden werden kann.
Austausch zwischen Forschung und Praxis
Unser EFTAS Team nutzte vor Ort die Gelegenheit, weitere Sessions zu besuchen und sich mit Anwender:innen aus Forstbetrieben, Behörden und Forschungseinrichtungen auszutauschen. Besonders wertvoll war für sie der direkte Einblick in die Kundensicht: Welche Daten brauchen Forstämter wirklich? Wie müssen Ergebnisse aufbereitet sein, damit sie in der Praxis funktionieren? Und wo liegen die größten Hürden bei der Digitalisierung?
„Die Kombination aus theoretischen Ansätzen und konkreten Praxisanforderungen war für uns sehr interessant“, erzählt Jakob Danel. „Man bekommt direkt mit, welche Lösungen wirklich gebraucht werden und wie unsere Ergebnisse später im Wald verwendet werden.“
Die SmartForest 2026 hat erneut gezeigt, wie wichtig der Austausch zwischen Forschung und Praxis ist, um Wälder zukunftsfähig zu machen. Mit unserer Erfahrung in GeoIT, KI‑gestützter Analyse und Geländeerfassung tragen wir auch zukünftig dazu bei, Wälder resilienter und Entscheidungen fundierter zu machen.
Foto: Jakob Danel auf der Smart Forest 2026
Grafik:Prozessierung: Jakob Danel, EFTAS. Datengrundlage: LIDAR Punktwolke 2023, Bayerische Staatsforsten.
