Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMTIlmenau
Neuer Ansatz zur Früherkennung von Borkenkäferbefall
Ein einzelnes Borkenkäferweibchen legt bis zu 60 Eier pro Brut – oft mehrere pro Baum. Schon nach wenigen Monaten kann sich daraus eine Population von 3.600 Käfern entwickeln, in langen Sommern sogar bis zu 216.000. Diese rasante Vermehrung macht eine frühzeitige Erkennung der Ausbreitung des Borkenkäfers dringend notwendig. Nur so kann der schnellen Ausbreitung des Borkenkäfers und der damit verbundenen immensen Schädigung des Walds begegnet werden. Im Rahmen eines institutsinternen Forschungsprojekts hat ein Entwicklungsteam des Fraunhofer IDMT jetzt erstmals erfolgreich eine Methode zur akustischen Erkennung der Fraßgeräusche von Borkenkäfern getestet.
Ziel des Projekts war es, nachzuweisen, dass man Borkenkäfer durch die Analyse der spezifischen Käfergeräusche in befallenen Bäumen frühzeitig erkennen kann. Damit sollen betroffene Bäume schneller identifiziert und entfernt werden, um so die unkontrollierte Ausbreitung des Schädlings einzudämmen.
Akustische Erkennung soll Befall früher erkennen als visuelle Prüfverfahren
Die bisherige Erkennung befallener Bäume erfolgt mit visuellen Verfahren und der Auswertung von Satellitendaten. Die Forschenden des Fraunhofer IDMT konnten jetzt zeigen, dass sich Käferaktivitäten bereits in einem frühen Stadium des Befalls durch akustische Signale nachweisen lassen.
In einem Laborversuch über 20 Wochen wurden Fichtenstämme akustisch überwacht. Ein Teil der Stämme wurde gezielt mit Borkenkäfern infiziert. Die Auswertung der Messdaten ergab deutliche Unterschiede in der akustischen Signatur zwischen befallenen und nicht befallenen Stämmen: Befallene Stämme wiesen bis zu 168 akustische Ereignisse pro Minute auf, während es bei nicht befallenen nur 2,6 akustische Ereignisse pro Minute waren.
Nächste Schritte: Optimierung und Praxistests
Der nächste Schritt ist die Optimierung der Signalverarbeitung. Dabei sollen Störgeräusche, wie sie beispielsweise bei der Holztrocknung entstehen, besser von Borkenkäferaktivitäten unterschieden werden. Zudem sollen erste Feldversuche mit Kooperationspartnern starten. Ziel ist es, ein praxistaugliches System zu entwickeln, das es dem Forstpersonal möglich macht, effektiv und frühzeitig Borkenkäferbefall zu erkennen.
Mit dem Forschungsprojekt will das Institut einen wichtigen Beitrag zum Schutz der Wälder und zur nachhaltigen Forstwirtschaft leisten.
Kooperationen
Das Fraunhofer IDMT wird bei seinen Forschungsarbeiten durch die Fachhochschule Erfurt und den Thüringen Forst beraten und unterstützt. Das Ilmenauer Forschungsinstitut ist außerdem Teil des WIR!-Bündnisses Holz-21-regio, das sich für einen klimaresilienten Waldumbau und eine nachhaltige Holzverwertung einsetzt.
Über das Fraunhofer IDMT
Am Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT arbeiten die Expertinnen und Experten an der sicheren und effizienten KI-basierten Erkennung und Klassifizierung von Audio- und Videodaten. Unter anderem werden akustische Sensortechnologien entwickelt, um Geräusche präzise zu erfassen und auszuwerten. Dadurch eröffnen sich vielfältige Einsatzmöglichkeiten für die automatisierte akustische Überwachung in Bereichen wie Naturereignisse, Produktion, Biodiversität, Meerestechnik, Logistik, Bau oder Transport. Ziel ist es, intelligente Sensorkonzepte zu entwickeln, die sich automatisch an unterschiedliche Messumgebungen anpassen und mit geringem Messaufwand qualitativ hochwertige Daten erzeugen.
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