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Bei der Kartierung von Pflanzen ist der Computer teilweise besser als der Mensch

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Unzählige Fahrzeuge verkehren täglich auf Schweizer Autobahnen. Aber nicht nur Menschen nutzen diese Hauptverkehrsachsen, entlang dieser Korridore breiten sich auch gebietsfremde Pflanzenarten aus. Einzelne dieser sogenannten invasiven Neophyten vermehren sich teils stark. Manche Arten sind giftig, verursachen Allergien oder führen zu erhöhten Kosten im Strassenunterhalt. Oft ist nicht klar, wo und wie schnell sie sich ausbreiten, da Kartierungen an Autobahnen gefährlich sind und darum fehlen.

Nun testen WSL-Ökologe Michael Nobis und sein Team zusammen mit dem Computer Vision Lab der ETH Zürich eine neue Methode, um Pflanzenarten schnell und automatisiert zu kartieren. Mit einem Auto befahren die Forschenden Autobahnen wie die A1 zwischen Genf und St. Margrethen. Dabei filmen zwei Kameras die Seiten- und Mittelstreifen.

 

Bei 90 km/h und 24 Bildern pro Sekunde entsteht so ein Datensatz von mehreren Millionen Einzelbildern der Vegetation entlang der Strassen.

Ausgewertet wird dieser Datensatz mithilfe von «Deep Learning»: Künstliche neuronale Netze, die so trainiert werden, dass sie bestimmte Muster in Daten erkennen. Auf einem kleinen Teil der Bilder werden von Hand der Götterbaum und das Schmalblättrige Greiskraut markiert. Mit diesem Trainingsdatensatz lernt der Computer, die Arten zu erkennen. «Mit der neuen Technologie könnten aufwändige Routinearbeiten wie das Kartieren im Feld vereinfacht werden», ist Nobis überzeugt. Ein Vorprojekt mit Drohnenaufnahmen an Bahntrassees der SBB hat gezeigt, dass die Maschine die Arten teils besser erkannte als ein Botaniker.

Ziel des aktuellen Projekts ist es, die neue Methode zu testen und detaillierte Verbreitungskarten des Götterbaums und des Schmalblättrigen Greiskrauts entlang von Autobahnen zu erstellen. Das Bundesamt für Stras­sen ASTRA, Auftraggeber des Projekts, und das Bundesamt für Umwelt BAFU haben grosses Interesse an den Resultaten. Diese werden die aktuelle Verbreitung invasiver Arten in der Schweiz aufzeigen und Entscheidungshilfen für den Umgang mit diesen Arten liefern.
(Lisa Bose, Diagonal 2/19)