idw – Informationsdienst Wissenschaft

Nachrichten, Termine, Experten

Grafik: idw-Logo
Science Video Project
idw-Abo

idw-News App:

AppStore

Google Play Store



Instanz:
Teilen: 
13.01.2023 12:15

Potenziell schädliche Insekten im Wald frühzeitig mit Sensorik und KI aufspüren

Anne-Stephanie Vetter Pressestelle
Technische Universität Dresden

    Wie können potenziell schädliche Insekten im Wald erkannt werden, bevor sie sich massenhaft vermehren? Diese Aufgabe wird im Projekt „ForstView - Frühzeitige Erkennung forstschädlicher Insekten“ unter der Leitung der Professur für Waldschutz der TU Dresden zusammen mit Partnern aus dem Leipziger Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung und Industriepartnern von der IFU GmbH Privates Institut für Analytik mit einer innovativen Lösung angegangen.

    Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung und Erprobung eines modernen und effektiven Sensorikverfahrens für die Früherkennung vor allem der Schmetterlinge Nonne (Lymantria monacha), Eichenprozessionsspinner (Thaumetopoea processionea) und des Borkenkäfers Großer Buchdrucker (Ips typographus) im Wald. Selbst geringe Spuren typischer Geruchsmuster in den verschiedenen Entwicklungsstadien von diesen Insekten sollen mit Hilfe der Ionenmobilitätsspektrometrie (IMS) erfasst und durch Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) zugeordnet werden. Bei Erfolg des Verfahrens soll es auf weitere Insektenarten und Geruchsquellen in Wäldern erweitert werden.

    Das Zentrum für Produktionstechnik und Organisation (CIMTT) an der TU Dresden untersucht Nutzeranforderungen für die Entwicklung eines tragbaren Handgerätes unter Berücksichtigung anerkannter Standards der Ergonomie und ist im Projekt für die Aufbereitung der Forschungsergebnisse für die Öffentlichkeit und den Transfer der Ergebnisse in die Praxis verantwortlich.

    Das Vorhaben wird vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft und vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz aus Mitteln des Waldklimafonds seit Januar 2023 bis Dezember 2025 gefördert. Projektträger ist die Fachagentur für Nachwachsende Rohstoffe e. V.

    Kontakt Öffentlichkeitsarbeit:
    Sylvia Franke-Jordan
    Tel.: +49 351 463-33556
    Email: Sylvia.Franke-Jordan@tu-dresden.de

    Bildunterschrift:
    Eiablage der Nonne (Lymantria monacha) Foto: TU Dresden
    Die Abbildung zeigt eine freigelegte, normalerweise also tief unter Rindenschuppen verborgene Eiablage von Nonne (Lymantria monacha). Diese mit dem angestrebten Verfahren zu entdecken, ohne aufwendig und systematisch die Rinde an Bäumen abzulösen, würde das Waldschutzmonitoring revolutionieren.


    Wissenschaftliche Ansprechpartner:

    Prof. Michael Müller
    Projektleitung
    TU Dresden
    Professur für Waldschutz
    Tel.: +49 351 463-31280
    Email: michael.mueller@tu-dresden.de


    Weitere Informationen:

    https://tu-dresden.de/bu/umwelt/forst/wb/waldschutz Professur für Waldschutz der TU Dresden


    Bilder

    Tharandter Wald im Winter
    Tharandter Wald im Winter

    TU Dresden

    Eiablage der Nonne (Lymantria monacha)
    Eiablage der Nonne (Lymantria monacha)

    TU Dresden


    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten
    Informationstechnik, Tier / Land / Forst, Umwelt / Ökologie
    überregional
    Forschungsprojekte, Wissenschaftspolitik
    Deutsch


     

    Tharandter Wald im Winter


    Zum Download

    x

    Eiablage der Nonne (Lymantria monacha)


    Zum Download

    x

    Hilfe

    Die Suche / Erweiterte Suche im idw-Archiv
    Verknüpfungen

    Sie können Suchbegriffe mit und, oder und / oder nicht verknüpfen, z. B. Philo nicht logie.

    Klammern

    Verknüpfungen können Sie mit Klammern voneinander trennen, z. B. (Philo nicht logie) oder (Psycho und logie).

    Wortgruppen

    Zusammenhängende Worte werden als Wortgruppe gesucht, wenn Sie sie in Anführungsstriche setzen, z. B. „Bundesrepublik Deutschland“.

    Auswahlkriterien

    Die Erweiterte Suche können Sie auch nutzen, ohne Suchbegriffe einzugeben. Sie orientiert sich dann an den Kriterien, die Sie ausgewählt haben (z. B. nach dem Land oder dem Sachgebiet).

    Haben Sie in einer Kategorie kein Kriterium ausgewählt, wird die gesamte Kategorie durchsucht (z.B. alle Sachgebiete oder alle Länder).