Maschinengestütztes Monitoring von Pflanzengemeinschaften und Habitaten

In der Schweiz sind 48% der Lebensräume und über ein Drittel aller Arten bedroht. Trotzdem wird nur ein kleiner Teil davon ausreichend überwacht, da die zuverlässige Bestimmung von Habitat-Typen und den damit verbundenen Arten zeitaufwändig ist und Fachwissen erfordert. Unser Ziel ist es, die Habitat-Überwachung in der Schweiz auszuweiten, indem wir Algorithmen entwickeln, die Pflanzengemeinschaften anhand von Videos halbautomatisch identifizieren und ihnen Habitat-Typen zuordnen können.

Der rasche Popularitätsgewinn von Melde-Plattformen für Citizen Scientists hat zwar zu einem enormen Anstieg der Artenbeobachtungen geführt, aber der Grossteil davon beschränkt sich auf wenige, charismatische Arten und einfach zugängliche Orte. Im Projekt SpeciesID haben wir zusätzlich das Potenzial von modernem maschinellem Lernen in der Artbestimmung demonstriert, indem wir bild- und standortbasierte Artenbestimmungs-Tools, für Pflanzen, Schmetterlinge, Pilze und Nachtfalter entwickelt haben. Diese übernehmen eine immer wichtigere Unterstützungsfunktion für die Überwachung der Artenvielfalt und für das Abbauen von Verzerrungen in den Daten. 

Hier schaffen wir die Grundlagen zur schnellen Überwachung von Pflanzengemeinschaften und Lebensräumen. Konkret wollen wir Vegetationserhebungen optimieren, indem wir Algorithmen für eine Smartphone-App entwickeln um (1) vorläufige Vegetationserhebungen aus Videos abzuleiten, (2) erwartete, aber noch nicht beobachtete Arten vorzuschlagen und (3) Vorschläge für Habitat-Typen zu machen. Alle Entwicklungen werden auf der von der WSL gehosteten SpeciesID-API bereitgestellt und frei zugänglich gemacht.