Walddynamiken werden zunehmend ungewisser, da der Klimawandel und natürliche Störungen die Vitalität, das Wachstum und die Sterblichkeit der Bäume verändern. Diese raschen Veränderungen stellen unsere Fähigkeit, Wälder über große räumliche und zeitliche Skalen hinweg effektiv zu überwachen, vor große Herausforderungen. Es besteht ein wachsender Bedarf nicht nur an detaillierten Rekonstruktionen der aktuellen und vergangenen Walddynamik, sondern auch an robusten Prognosen für die zukünftige Entwicklung der Wälder. Fortschritte bei der Erreichung dieser Ziele hängen von hochwertigen, räumlich expliziten Datensätzen aus der Fernerkundung ab, die sowohl die Walddynamik charakterisieren als auch als Benchmarks für die Modellkalibrierung und -bewertung dienen.

Die wachsende Bandbreite an aktiven und passiven Fernerkundungsdaten mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung ermöglicht es kontinuierliche Informationen über Waldstruktur, Artenzusammensetzung und Störungsmuster zu gewinnen. Diese Datensätze sind wertvolle Ressourcen und stellen wichtige Paramter für die Modellvalidierung und -kalibrierung bereit. Fortschritte in der Verarbeitung von Geodaten, insbesondere durch künstliche Intelligenz (KI), verbessern unsere Fähigkeit, Erkenntnisse zu gewinnen und komplexe Dynamiken in ein mechanistisches Verständnis des Waldsystems zu übersetzen. Dennoch haben Waldmodelle, die Walddynamiken prognostizieren und Bewirtschaftungsszenarien bewerten, oft Schwierigkeiten, diese Datenströme vollständig zu nutzen. Gleichzeitig ermöglichen umfassendere Datensätze verbesserte Prognosen, insbesondere in Prozessen und Regionen, in denen unser Verständnis noch begrenzt ist.

In dieser Session sind Beiträge zu neue Referenzdatensätze aus der Fernerkundung und der KI-basierten Waldüberwachung, sowie Studien, welche diese Datensätze mit Modellierungs- und Managementpraktiken verknüpfen, willkommen.

Besonders willkommen sind Untersuchungen, die sich auf die Identifizierung von Baumarten, die Bewertung der Kronenstruktur, die Schätzung der Biomasse, die Erkennung von Baumsterben oder die Überwachung von Störungen unter Verwendung von Drohnen, LiDAR, hyperspektralen oder satellitengestützten Zeitreihendaten konzentrieren, um Aufgaben der Waldüberwachung, Prognosen oder Entscheidungsfindungen zu unterstützen. Technische Entwicklungen in den Bereichen KI-Modellarchitekturen, Datenverarbeitungs-Workflows oder Sensor-Fusion-Pipelines sind ebenfalls willkommen, insbesondere wenn sie für Modellierungs- oder Managementanwendungen relevant sind. Weiterhin begrüßen wir Beiträge, die zeigen, wie Fernerkundung dynamische Modellierungsansätze verbessern oder ergänzen kann. Durch die Integration von Fernerkundungsdaten, KI und Modellierung konzentriert sich diese Sitzung auf die Verbesserung der Waldüberwachung, Szenarioanalyse und nachhaltigen Bewirtschaftung und fördert Wege zu resilienten, datengesteuerten zukünftigen Forstwirtschaftsanwendungen.

Abstract einreichen

Wenn Sie Teil der oben vorgestellte Session „Fernerkundung und Waldmodellierung verbinden: Referenzdaten für die Wälder der zukunftsweisende“ werden wollen, reichen Sie bitte ein Abstract für den Themenblock 3 „“Forstpraxis 4.0 – KI für nachhaltige Forstwirtschaft“ über unser ConfTool-System ein.

Weitere Informationen zur Einreichung von Beträgen für die SmartForest 2026 finden Sie hier.