VeBaS-UAV
- VeBaS-UAV
- 01.03.2020 - 30.11.2022
- Bundesministerium für Wirtschaft und Energie
- Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) - Kooperationsnetzwerke (ZIM-Koop)
- 188.000€
- Prof. Dr. Wilhelm Nüßer
- Matthias Füller, Ralf Siebert
- THOLEG Civil Protection Systems, Welzow; ESYS GmbH, Berlin; Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik e.V. (GFal), Berlin
Ressourcenoptimierte Drohnen zur Wiederaufforstung des Waldes
Projekt VeBaS-UAV: Logistik und Routen-Optimierung für den UAV-Einsatz beim Verbissschutz von Baumsetzlingen
Stürme, Trockenheit, Waldbrände und Borkenkäferbefall – das hat den Wäldern in Deutschland in den vergangenen Jahren zugesetzt. Der Abtransport von Schadholz, dem Umbau zu klimaangepassten Mischwäldern und nicht zuletzt Wiederaufforstungen sind Maßnahmen, in die Bund und Länder daher massiv investieren.
Das Projekt VeBaS-UAV widmet sich der Fragestellung, wie die Aufforstung der stark geschädigten Wälder besser unterstützt werden kann. Dabei wird ein spezielles Problem adressiert: wenn neue Setzlinge zur Wiederaufforstung gepflanzt werden, müssen sie für die ersten Jahre gegen Verbiss durch Wild geschützt werden. Derzeit geschieht dieser Verbissschutz meist durch manuell anzubringende Gitter oder Plastikkonstruktionen um die Pflanze. Dieses Vorgehen ist zum einen zeitintensiv und in unzugänglicheren Regionen wie Berghängen mit einem erheblichen Risiko behaftet.
Ein anderer Ansatz für den Verbissschutz verwendet dagegen biologische Verbissschutzmittel, die das Wild abschrecken, so dass die Verbissrate sinkt. Problem ist dann allerdings, dass diese Stoffe regelmäßig aufgebracht werden müssen und dies aus den oben genannten Gründen zeit- und arbeitsintensiv ist.
Hier setzt nun das Projekt VeBaS-UAV an. In einem mehrstufigen Prozess sollen zunächst die Positionen der neuen Setzlinge per GPS festgehalten werden. In regelmäßigen Intervallen wird danach das Verbisschutzmittel mittels Drohne (UAV) appliziert. Die Drohne fliegt dabei die bekannten Setzlingpositionen an. Am Setzling findet dabei eine Feinpositionierung mittels Bilderkennung statt, so dass der Terminaltrieb mit dem Spray benetzt wird. Durch die begrenzen Ressourcen in Form vom Akkuladung und Traglast ist eine optimale Flugroute für die Drohne zu bestimmen. Konzeptionell ist das eine Form des bekannten Travelling Salesman Problems, das hier aber dadurch verändert wird, dass den Wegen zwischen den Setzlingen keine festen Kosten zugeordnet werden können. Die Kosten sind immer wieder neu zu bestimmen, um z. B. den aktuellen Wind- und Regenverhältnissen, dem Unterholz etc. Rechnung zu tragen.
Neben der Evaluation geeigneter Algorithmen, die auch den Energieverbrauch der Drohne berücksichtigen, gilt es im Projekt auch, die Schnittstelle zwischen Drohnen, Basisstationen und GIS-Backend-Systemen zu untersuchen. Ziel ist es hierbei, den Drohneneinsatz als durchgängigen Prozess zu betrachten und ihn ressourcenoptimiert auszuführen.
