BiodivAgrar – KI-gestütztes Monitoring der Biodiversität: Automatisierte Erfassung von Bestäubern für ein flächendeckendes Biodiversitätsmonitoring in der Agrarlandschaft Sachsen-Anhalts

Bestäubende Insekten sind für die Stabilität von Agrarökosystemen und die Ernährungssicherheit von entscheidender Bedeutung. Im Projekt BiodivAgrar werden neuartige Kamera- und Deep-Learning-Systeme eingesetzt, um Wildbienen, Schwebfliegen und andere vom Rückgang betroffene Bestäuber schnell und effizient auf großen räumlichen Skalen zu überwachen. Das Projekt untersucht, wie sich verschiedene Agrarumweltmaßnahmen zur Biodiversitätsförderung auf Bestäuber auswirken und vergleicht die KI-basierte Erfassung mit traditionellen entomologischen Methoden. Die Qualität der Ergebnisse verschiedener technischer Systeme unterscheidet sich bislang je nach Artengruppen und eingesetzter Technologie. Verfügbare Systeme sollen deshalb in einem großen Feldexperiment (2025/ 2026) evaluiert und weiterentwickelt werden. Es wird die Genauigkeit bei der Identifizierung von Insekten überprüft und die Effektivität der KI-basierten Datenerhebung mit klassischen Erfassungsmethoden verglichen. Die Ergebnisse werden die automatisierte, flächendeckende Überwachung der biologischen Vielfalt voranbringen und Maßnahmen der Biodiversitätsförderung und die Ernährungssicherheit in der Landwirtschaft verbessern.

Wildbienen und Schwebfliegen (links: Lasioglossum leucozonium – Weißbinden-Schmalbiene; rechts: Merodon equestris – Gemeine Narzissenschwebfliege) gehören zu den bedeutendsten Bestäubern von Wild- und Kulturpflanzen, haben aber unterschiedliche Anforderungen an ihre Habitate und Nahrungspflanzen. Beide Bestäubergruppen sind vom Artensterben stark betroffen und sollen im Projekt BiodivAgrar mithilfe automatisierter Kamerasysteme erfasst werden.
Bilder: Simon Dietzel

Vorgehen

Auf Versuchsflächen der Hochschule Anhalt (Ackerstandorte mit randlichen Blühstreifen und Hecken) sowie auf über Sachsen-Anhalt verteilten Ackerschlägen werden kommerziell verfügbare Kamerasysteme getestet und deren Aufnahmen mithilfe unterschiedlicher KI-Plattformen analysiert. Als Kontrollen dienen klassische Fang- und Bestimmungsmethoden (Kescher, Farbschalen). Bei der Datenanalyse wird die Verfügbarkeit von Pollen- und Nektarquellen einbezogen, um die Leistungsfähigkeit der Systeme bei steigender Insektendiversität und im Landschaftskontext zu evaluieren. Dabei werden die Kameras an unterschiedlichen Orten mit und ohne Blühstreifen und Heckenpflanzungen eingesetzt.

Automatisierte Insektenerkennung im Feld mittels Kamerafallen (links, mittig: Kameras im Feld, Typ EcoEye) und klassische entomologischen Bestimmungsmethoden (rechts: Präparierte Wildbienen im Labor) werden im Projekt BiodivAgrar miteinander verglichen, um die Leistungsfähigkeit moderner Systeme im Freiland zu erfassen.
Bilder: Lucas Beseler & Simon Dietzel

Ziele

Datenerfassung

  • Etablierung eines flächendeckenden Feldexperiments in der Agrarlandschaft
  • Vergleich verschiedener kommerziell verfügbarer Kamerasysteme

Analyse

  • Auswertung der gewonnenen Felddaten mittels unterschiedlicher Bilderkennungsmodelle
  • Vergleich mit konventionellen entomologischen Erfassungsmethoden

Anwendungsvorschläge: Möglichkeiten und Grenzen

  • Landesweites automatisiertes Biodiversitätsmonitoring
  • Verbesserung automatisierter Systeme

Projektleitung: Prof. Dr. Christina Fischer, Prof. Dr. Anita Kirmer, Prof. Dr. Sabine Tischew

Projektbearbeitung: Dr. Simon Dietzel, Karan Sethi, M. Sc

Gefördert durch die Europäische Union und das Land Sachsen-Anhalt

Förderprogramm: EFRE

Förderzeitraum: 01.01.2025 - 31.12.2027

Förderkennzeichen: ZS/2024/04/185641