Bayerische Landesanstalt für Wald und Forstwirtschaft

Wald ist unser Thema

Wald und Forstwirtschaft im Klimawandel
Die Bayerische Landesanstalt für Wald und Forstwirtschaft (LWF) arbeitet schon heute an den Herausforderungen von morgen. Mit einer praxisorientierten Forschungsarbeit und der Weitergabe von Wissen unterstützt sie die bayerischen Waldbesitzer sowie interessierte Bürgerinnen und Bürger in Bayern und auch über die Landesgrenzen hinaus.

Aktuelles aus Wald und Forstwirtschaft

Waldschutz
Borkenkäferjahr 2023

Fichte mit abgestorbener Krone und abfallender Rinde.

Hitze und Trockenheit setzten auch 2023 vor allem der Fichte zu. Der Befall durch die Fichtenborkenkäfer dehnte sich weiter in den Süden Bayerns aus. Der Buchdrucker legte bis in höhere Lagen eine 3. Generation an. Die Folge: Eine sehr hohe Ausgangspopulation für 2024.  Mehr

Fernerkundung
KIHBA – Mit künstlicher Intelligenz Baumarten erkennen

Bayernkarte mit verorteter Datenüberlagerung von Luftbild und CIR-Luftbild

Das Ziel des Projekts KIHBA ist eine automatisierte Erkennung von Buche, Eiche, Fichte, Kiefer auf Einzelbaumebene durch Nutzung von Deep Learning Verfahren und hochaufgelöster Fernerkundungsdaten. Die Methode kann zuverlässig zwischen „Laubholz“, „Kiefer“ und „Fichte“ unterscheiden, allerdings nicht innerhalb der Laubhölzer.  Mehr

Pressemitteilung
Enno Uhl ist neuer Leiter der Abteilung „Biodiversität und Naturschutz“

Zwei Männer schütteln sich die Hände

Freising, 07.03.2024: Neuer Leiter der Abteilung „Biodiversität und Naturschutz“ an der Bayerischen Landesanstalt für Wald und Forstwirtschaft (LWF) ist Enno Uhl. Das hat Landwirtschaftsministerin Michaela Kaniber entschieden. Der erfahrene Wissenschaftler hat seine Stelle an der LWF zum 01. März 2024 angetreten.  Mehr

Fernerkundung
Schäden erfassen mit Fernerkundung und KI-Methoden

Vergleich verschiedener Bildgrundlagen, die durch die KI ausgewertet werden

In den Projekten BeechSAT und IpsSAT werden geschädigter Rotbuchen und Fichten in Luft- und Satellitenbilddaten automatisch erkannt. Dabei wurden klassische Verfahren des maschinellen Lernens und Deep Learning Modelle zur Schaderfassung erprobt. Deep Learning Modelle ermittelten die besten Genauigkeiten - allerdings benötigen sie zum Training große Lerndatensätze.  Mehr

Blickpunkt Waldschutz
Esche – Ein Fall für die Verkehrssicherung!

Unbelaubte Krone eines Laubbaums vor grauem Himmel

Seit über 15 Jahren richtet das Eschentriebsterben in Bayern massive Schäden an. Das Risiko eines Wurfs oder Bruchs hat grundsätzlich zugenommen - bei jungen und alten Bäumen. Die Waldschutz-Experten der LWF geben Tipps zum Erkennen der nicht immer augenscheinlichen Symptome. Sie verraten außerdem Hinweise zum Umgang mit Eschen (-beständen).  Mehr

Aktuelle Publikationen

Themenportale und externe Angebote