Forschungs- und Innovationsprojekt
Automatisierte räumliche und zeitliche Erfassung von Wildtier- und Besucheraktivitäten mittels Künstlicher Intelligenz (AI4Wildlife)

Fotofallen (Wildkameras) stellen in der Wildtierforschung ein unverzichtbares Werkzeug dar, das weitreichende Anwendungsmöglichkeiten bietet. Mit dem Aufkommen neuer Technologien und Analysemethoden erweitern sich diese Möglichkeiten kontinuierlich. Unter anderem ermöglichen Fotofallen, Daten über Tiere in ihrem natürlichen Lebensraum zu sammeln, ohne diese zu stören oder zu beeinträchtigen. Dadurch sind sie besonders wertvoll für die Beobachtung scheuer oder nachtaktiver Arten, die für den Menschen in der Regel schwer zu beobachten sind.

Durch ihre versteckte Platzierung und die Möglichkeit, über lange Zeiträume ohne menschliche Anwesenheit zu funktionieren, sammeln sie wichtige Daten über die Verbreitung und das Verhalten dieser Arten, ohne sie zu stören. Diese Informationen sind entscheidend für den Artenschutz und die Entwicklung effektiver Schutzmaßnahmen.

Ein Vorteil von Fotofallen ist die Möglichkeit, über lange Zeiträume hinweg kontinuierliche Daten zu sammeln. Dies ist besonders wichtig für Langzeitstudien, in denen Veränderungen in Tierpopulationen, Aktivitätsmuster und Verhaltensweisen über Jahre hinweg verfolgt werden. Die gesammelten Daten können Aufschluss geben über die Populationsdichten, die Raumnutzung, die Interaktionen zwischen Wildarten, aber auch viele weitere Informationen von hoher ökologischer Relevanz.

Neben der Dokumentation der Tierwelt ermöglichen Fotofallen auch die Langzeiterfassung von Veränderungen in der Vegetation. Durch Zeitrafferaufnahmen liefern sie wichtige Daten zur Beobachtung von phänologischen Veränderungen im Jahresverlauf sowie der Entwicklung der Vegetation und Waldverjüngung. Diese Informationen sind unter anderem entscheidend für das Verständnis ökologischer Prozesse und die Bewertung der Habitatqualität.

In unserer Kulturlandschaft spielt der Mensch eine wesentliche Rolle in Bezug auf die Raumnutzung der heimischen Tierarten. Zum Beispiel hat die Erholungsnutzung in der Natur in den letzten Jahren ortspezifisch zugenommen. Eine solche Zunahme kann direkte Auswirkungen auf das Raum-Zeit-Verhalten von Wildtieren haben und bis hin zu einer Verschiebung ihrer Aktivitätsmuster führen. Fotofallen dokumentieren diese Veränderungen und tragen somit zum Verständnis der Wechselwirkungen zwischen menschlicher Präsenz und Tierverhalten bei.

Zeitgleich stellen die Rückkehr großer Beutegreifer, wie Wölfe und die Besiedlung durch Neozoen, neue Herausforderungen für das Wildtiermanagement dar. Ein robustes Monitoring mittels Fotofallen wird daher immer wichtiger. Es ermöglicht nicht nur die Beobachtung von Raumnutzung und Populationsgrößen, sondern auch das zeitnahe Erkennen von Konfliktsituationen.

Durch die Integration von Fotofallen in ein umfassendes Monitoringkonzept können wir ein detailliertes Bild der ökologischen Dynamiken in verschiedenen Lebensräumen gewinnen. Dies ist essenziell, um den Herausforderungen des Naturschutzes und der Landschaftsplanung in einer sich wandelnden Welt gerecht zu werden. Ein robustes Wildtiermonitoring gewinnt zunehmend an Bedeutung. Das Forschungsprojekt hat das Potenzial, das kontinuierliche Fotofallenmonitoring für neue Anwendungen zu erweitern. Dazu gehören neben Fragestellungen des Wildtiermonitorings (z.B. zu Raumnutzung und Populationsgrößen) auch das zeitnahe Identifizieren von Konfliktsituationen, um proaktiv Maßnahmen zum evidenzbasierten und adaptiven Management abzuleiten.

Das Projekt wird in Kooperation mit der Kulturwissenschaftlichen Fakultät für Sportökologie der Universität Bayreuth und dem Institut für Statistik (Chair of Statistical Learning and Data Science) der LMU München bearbeitet.

Das Projekt wurde Anfang 2023 durch die beteiligten Kooperationspartner gestartet. Beim gelungenen Projektauftakt trafen sich dafür Dr. Veronika Mitterwallner (Uni Bayreuth), Dr. Ludwig Bothmann (LMU), Dr. Hendrik Edelhoff (LWF), Prof. Manuel Steinbauer (Uni Bayreuth) und Dr. Wibke Peters (LWF) in Freising (von links nach rechts).