Bio-O-Ton – Biodiversitätsbewertung von Biotoptypen durch maschinelles Lernen anhand von Citizen-Science-Tonaufnahmen und Satellitenbildern

Das Verbundprojekt Bio-O-Ton entwickelt mit Hilfe von maschinellem Lernen Anwendungen zur Bewertung der biologischen Vielfalt. Dazu werden Smartphone-Tonaufnahmen mit Satellitenbildern kombiniert. Die Ergebnisse sollen der Wissenschaft, der Gesellschaft und den Behörden in der Praxis des Biodiversitätsschutzes gleichermaßen von Nutzen sein und einen wichtigen Beitrag zur Einbeziehung von Citizen Science im Biodiversitätsmonitoring leisten. 

Forschungsansatz

Ziel des interdisziplinären Verbundprojektes ist die Entwicklung und Evaluierung einer durch künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen gestützten Methode zum Monitoring und zur Bewertung lokaler, nicht artspezifischer Biodiversität. Grundlage dafür sind Satellitenbilder und durch mobile Endgeräte generierte Audioaufnahmen. Die von Bürger*innen erfassten Audiodaten sollen ein räumlich und zeitlich hochaufgelöstes Biotopmonitoring unterstützen. So soll neben der Förderung des Naturschutzes und der Entlastung von Behörden auch ein substanzieller Beitrag zur systematischen Bewertung von Biotoptypen und deren Erhaltungszustand geleistet werden, um auf mögliche Änderungen und Risiken für die Biodiversität schnell reagieren zu können. 

Das ISOE beteiligt sich an dem Verbundprojekt und konzipiert Dialogformate mit Akteur*innen aus kommunaler Verwaltung, Verbänden und beruflichem Naturschutz. Gemeinsam werden hier praxisrelevante Biodiversitätsindikatoren und Fragestellungen an das im Projekt entwickelte Machine-Learning-Verfahren definiert und evaluiert. Zudem führt das ISOE Befragungen von Anwender*innen durch zu den Wirkungen und Implikationen des Machine-Learning-Verfahrens zur Bewertung der Biodiversität auf Landschaftsebene. Dabei interessiert insbesondere die Frage, wie eine ganzheitliche Erfassung und Darstellung von biologischer Vielfalt der Landschaft das Bewusstsein für Biodiversität und die Bewertung durch die Praxisakteur*innen verändert. 

Hintergrund 

Um dem voranschreitenden Verlust der Biodiversität entgegenzuwirken, ist es wichtig, neue methodische Ansätze für ein flächendeckendes und zeitlich hochaufgelöstes Biodiversitätsmonitoring zu entwickeln und in der Praxis zu erproben. Citizen Science bietet bereits jetzt viele Möglichkeiten für Menschen verschiedenster Hintergründe und Wissensstände, sich an Forschung zu beteiligen und das eigene Wissen zu erweitern. Der Aufwand zum Erlernen der erforderlichen Artenkenntnisse für die Bestandsaufnahme von spezifischen Gruppen von Lebewesen setzen der Mitarbeit im Biodiversitätsmonitoring derzeit allerdings Grenzen. In der Forschung oder im angewandten Naturschutz werden Citizen-Science-Daten daher nur selten genutzt. 

Während viele Menschen den Klang ihrer Umgebung oft nur unbewusst als Begleitgeräusche wahrnehmen, enthält dieser aber eine ganze Reihe von Informationen: Klang schafft in der Natur räumliche Orientierung, dient als Mittel zur Kommunikation mit Artgenossen und artfremden Lebewesen und bietet Auskunft über die strukturelle Beschaffenheit und in der Umgebung enthaltene Elemente. Im Projektfokus stehen daher Tiere, die für eine bestimmte Landschaftseinheit charakteristische Geräusche machen – zum Beispiel Vögel, Amphibien, Fledermäuse, Grillen und Heuschrecken. Während Tonaufnahmen als Mittel zur Artbestimmung bereits etabliert sind, findet sich in der Nutzung dieser Informationen zur Bestimmung der Gesamtgüte eines Biotops weiterer Forschungsbedarf.

Im Projekt soll eine innovative, wissenschaftlich validierte und effiziente Kartierungsmethode erstellt werden, die eine Bewertung der Güte von lokaler artübergreifender Biodiversität ermöglicht. Dafür sollen von Nutzer*innen generierte Audiodateien kombiniert mit zeitlich hochaufgelösten Satellitenbildern mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen miteinander verknüpft werden. Die rein datengestützte Methode soll dabei helfen, die artübergreifende Biodiversität verschiedener Landschaftstypen zu quantifizieren und zu bewerten.

Forschungs- und Projektpartner

• Institute of Photogrammetry and Remote Sensing (IPF) am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Projektleitung
• ci-tec GmbH, Karlsruhe 
• Dr. Gisela Wachinger, Pro Re Partizipation und Mediation

Förderung/Auftraggeber 

Das Projekt „Bio-O-Ton – Biodiversitätsbewertung von Biotoptypen durch maschinelles Lernen anhand von Citizen-Science-Tonaufnahmen und Satellitenbildern“ wird gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Förderaufrufs „BiodivKI – Methoden der Künstlichen Intelligenz als Instrument der Biodiversitätsforschung“ der Forschungsinitiative zum Erhalt der Artenvielfalt (FEdA).