Durch den Einsatz innovativer KI-Tools lassen sich enorme Datenmengen effizient verarbeiten. Diese Skalierbarkeit ermöglicht die Generierung zeitlich und räumlich hochaufgelöster Daten und eröffnet damit völlig neue Forschungsfragen und liefern Entscheidungsgrundlagen für ein fundiertes Naturschutzmanagement. Am Ende liegt die Verantwortung beim Menschen: Er entscheidet über den sinnvollen Einsatz von KI und die adäquate Weiterverarbeitung der Daten, um objektive Erkenntnisse mit internationaler Reichweite bei gleichzeitig regionaler Genauigkeit sicherzustellen.

Was verstehen wir unter KI im Naturschutz?

Unter Künstlicher Intelligenz (KI) im Naturschutz verstehen wir den Einsatz computergestützter Systeme, die Aufgaben übernehmen, für die bislang menschliche kognitive Fähigkeiten erforderlich waren. Im Kontext von Waldökosystemen kommt dabei insbesondere das Maschinelle Lernen (Machine Learning, ML) zum Einsatz, bei dem Computer aus großen Datenmengen – etwa Millionen von Bildern aus Kamerafallen oder Audioaufnahmen aus dem Gelände – selbstständig Muster erkennen, ohne dass jede Regel vorher explizit programmiert werden muss. Eine zentrale Rolle spielt dabei die Computer Vision, die eine automatisierte Auswertung von Drohnenbildern oder Kamerafallen ermöglicht, beispielsweise zur Erfassung von Wildtierbeständen oder zur Waldzustandsanalyse.

Deep-Learning-Methoden, die auf künstlichen neuronalen Netzen basieren, erlauben darüber hinaus die Identifikation hochkomplexer Strukturen wie Tierstimmen (etwa mit Anwendungen wie BirdNET) oder genetischer Sequenzen. Ergänzend unterstützt die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing) den Naturschutz, indem große Mengen wissenschaftlicher Literatur gezielt nach Informationen zu seltenen Arten, Lebensräumen oder Gefährdungssfaktoren durchsucht werden können.

Spektogram, das den Vogelgesang von Buchfink, Grauspecht, Blaumeise und Kohlmeise zeigt.

Abb. 1: Spektogramme machen Vogelstimmen sichtbar. Verschiedene Apps für die Erkennung von Vogelstimmen setzen bereits auf KI. Foto: Frederik Sachser/BFW

Anwendungsbeispiele: Vom Genom bis zur Landschaft

  1. Genetische Vielfalt und eDNA-Metabarcoding

    Die Analyse von Environmental DNA (eDNA) erlaubt es uns, die biologische Vielfalt zu erfassen, ohne die Organismen selbst fangen zu müssen. KI-gestützte Bioinformatik gleicht DNA-Spuren aus Bodenproben oder von Blütenoberflächen mit globalen Datenbanken ab. Dies ist besonders wertvoll für die Identifizierung kryptischer Arten oder winziger Larvenstadien, die morphologisch kaum zu unterscheiden sind.
     
  2. Das Konzept der „Dark Diversity“ (Dunkle Vielfalt)

    Ein innovatives Tool zur naturschutzfachlichen Bewertung ist die Analyse der Dark Diversity. Mithilfe von KI-gestützten Verfahren schätzen wir aus Vegetationsdaten ab, welche Arten an einem Standort ökologisch geeignet wären, dort aber fehlen.

    Gemeinschaftsvollständigkeit: Durch den Vergleich der beobachteten Artenzahl mit dem potenziellen Vorkommen (Pärtel et al., 2025) können wir Flächen identifizieren, die als wichtige Quellen zur Wiederausbreitung dienen oder ein hohes Renaturierungspotenzial aufweisen.

     
  3. Fernerkundung und satellitengestütztes Monitoring

    KI transformiert Satellitendaten (Remote Sensing) in handfeste Management-Informationen. Wir bestimmen Baumartenanteile, erfassen Biomassevorräte und detektieren Anomalien wie Windwürfe, Schneebruch oder frühen Borkenkäferbefall. Ein Meilenstein ist die automatisierte Erkennung von stehendem Totholz aus der Vogelperspektive. Hierbei ist jedoch wichtig: Die KI liefert Potenziale und Indikatoren, keine absoluten Wahrheiten. Eine Validierung am Boden („Ground Truthing“) bleibt unerlässlich, um Fehlinterpretationen zu vermeiden.

     
  4. Passiv-Akustisches Monitoring (PAM)

    PAM bietet eine verlässliche Grundlage für evidenzbasierte Entscheidungen im Biodiversitätsschutz. Durch autonome Audiorekorder werden Tiergeräusche (Vögel, Fledermäuse, Amphibien, Insekten, Meeressäuger), sowie natürliche oder menschengemachte Umgebungsgeräusche (Wind, Regen, Flugzeuge) langfristig erfasst.

    Erkenntnisse aus BFW-Projekten: Die Projekte NatWALD und ConnectForBio zeigen die Komplexität: Die Erkennungsreichweite der KI-Modelle hängt stark von der Waldstruktur und der Zielart ab. Während dicke Stämme (hoher BHD) bereits die Rufe des Rotkehlchens abschirmen, spielt beim Waldkauz eher die Topografie die entscheidende Rolle. 

    Zeitliche Dynamik: Langzeiterhebungen von territorialen Arten erlauben es, zwischen durchziehenden Individuen und dauerhaft besetzten Habitaten zu differenzieren – ein entscheidender Mehrwert für die ökologische Bewertung.

KI als Motor für Citizen Science

Ein wesentlicher Treiber der aktuellen Naturschutz-Revolution ist die demokratisierende Wirkung moderner Technologien. Unter dem Begriff Citizen Science (Bürgerwissenschaft) ist eine neue Dynamik entstanden, die das traditionelle Monitoring auf eine völlig neue Skala hebt. Plattformen wie iNaturalist, das globale Netzwerk GBIF (Global Biodiversity Information Facility) oder Vogelschutz-Datenbanken wie Ornitho.at fungieren dabei als zentrale Knotenpunkte. Sie ermöglichen es sowohl Expert:innen, als auch interessierten Laien, mittels Smartphone hochwertige Biodiversitätsdaten beizusteuern und diese weltweit verfügbar zu machen. Wenn Nutzer:innen heute im Wald ein Foto einer Pflanze hochladen oder mit Apps wie BirdNET eine Tonaufnahme machen, arbeitet im Hintergrund ein hochkomplexes neuronales Netz. Diese Algorithmen wurden mit Millionen von Referenzbildern und Tondokumenten trainiert und geben in Sekundenschnelle fundierte Bestimmungsvorschläge. Dieser niederschwellige Zugang hat einen unschätzbaren wissenschaftlichen Wert: Er generiert massive, flächendeckende Datensätze, die durch rein institutionelles Monitoring allein kaum finanzierbar wären.

Grafik über den Konfidenzwert für den Halsbandschnäpper

Abb. 2: Eine tägliche Zusammenfassung von Konfidenzwerten der KI (BirdNET) für den Halsbandschnäpper. Helle Bereiche zeigen Tage, an denen mit größerer Wahrscheinlichkeit ein Halsbandschnäpper anwesend war – in dunklen Bereichen war er nicht anwesend. Foto: Frederik Sachser/ BFW

Für die forstliche Forschung, wie sie am BFW betrieben wird, bilden diese „Crowd-Daten“ eine essenzielle Ergänzung. Die schiere Menge an Beobachtungen ermöglicht es, Populationsgrößen genauer zu schätzen und klimatisch bedingte Arealverschiebungen von Arten nahezu in Echtzeit zu verfolgen. Besonders kritisch ist dies bei der Früherkennung invasiver Arten (Neobiota): Je mehr „Augen und Ohren“ im Wald unterwegs sind, desto schneller können schädliche Einflüsse detektiert und Gegenmaßnahmen eingeleitet werden.

Ein kritischer Blick auf die digitale Transformation

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Waldökologie verspricht einen Paradigmenwechsel. Die offensichtlichen Vorteile liegen in der enormen Skalierbarkeit und Objektivität: Wo menschliche Kapazitäten bei der Sichtung von Millionen Kamerafallen-Bildern oder hunderten Stunden Audioaufnahmen an ihre Grenzen stoßen, arbeitet die KI unermüdlich und nach immergleichen Kriterien. Diese Geschwindigkeit erlaubt es uns, ökologische Veränderungen oder die Ausbreitung invasiver Schädlinge fast in Echtzeit zu erfassen. Doch bei aller Euphorie darf KI nicht als blindes Allheilmittel missverstanden werden; ihr Erfolg ist an kritische Voraussetzungen geknüpft.

Ein zentraler Aspekt ist die Datenqualität. In der Informatik gilt das Prinzip „Garbage in, garbage out“: Ein Algorithmus ist immer nur so präzise wie die Daten, mit denen er trainiert wurde. Fehlen in den Trainingsdatensätzen seltene Arten oder spezifische Waldstrukturen, liefert die KI lückenhafte oder schlicht falsche Ergebnisse. Daher bleibt das fundierte Wissen des Menschen vor Ort – das sogenannte „Ground Truthing“ – die unverzichtbare Basis für die Validierung digitaler Modelle.

Dies führt zu einer neuen Anforderung an die Expertise in der Forst- und Naturschutzbranche. Wir benötigen zunehmend Fachkräfte, die eine Brücke schlagen: Expert:innen, die sowohl tiefes ökologisches Wissen besitzen als auch die Sprache der Datenwissenschaft verstehen. Nur durch diese interdisziplinäre Zusammenarbeit können Modelle korrekt interpretiert und ökologisch sinnvoll angewendet werden.

Zudem müssen Infrastruktur und Kosten kritisch hinterfragt werden. Hochpräzise Hardware wie LiDAR-Sensoren oder autarke Datenlogger verursachen hohe Initialkosten. Auch der ökologische Fußabdruck ist ein Thema: Das Training rechenintensiver Deep-Learning-Modelle verbraucht erhebliche Mengen an Energie, was in einem Bereich, der den Schutz der natürlichen Ressourcen zum Ziel hat, stets gegen den gewonnenen Erkenntnisgewinn abgewogen werden muss.

Nicht zuletzt bilden rechtliche Rahmenbedingungen ein sensibles Feld. Der Einsatz von Audio-Sensoren oder Drohnen im öffentlichen Raum Wald berührt unweigerlich die Privatsphäre. Eine DSGVO-konforme Datenverarbeitung ist hier kein bloßes Anhängsel, sondern eine zwingende Voraussetzung, um den Datenschutz von Waldbesuchern und Mitarbeitern zu gewährleisten und die Akzeptanz dieser Technologien in der Gesellschaft zu sichern.

Weitere Informationen

BFW-Projekte:

Webseiten und Tools:

  • Artikel zum Projekt AI4Trees über den Einsatz von KI zum besseren Verständnis von Wachstumsprozessen
  • Website GBIF – Die globale Biodiversitätsinformationsplattform mit Open Acess Daten über alle Arten der Erde
  • Website INaturalist – Eine Plattform zum Teilen persönlicher Beobachtungen von Biodiversität
  • Website Ornitho – Informationsplattform rund um alle vogelkundlichen Beobachtungen in Österreich
  • Website BirdNET – Plattform und Tool zur Analyse von Tiergeräuschen

Literatur