Mit dem Projekt „Rotwild-ID“ stellt der Landesjagdverband Schleswig-Holstein e. V. (LJV) Ergebnisse eines bundesweit einzigartigen Forschungsvorhabens vor. Erstmals konnte nachgewiesen werden, dass einzelne Rothirsche anhand von Gesichtsmerkmalen automatisiert erkannt werden können. Das schafft eine neue Grundlage für eine präzisere und zugleich störungsfreie Wildtierforschung. Zugleich zeigt das Projekt, welches Potenzial moderne Technik für ein fundiertes Wildtiermanagement hat.
„Wenn wir einzelne Tiere verlässlich erkennen können, eröffnet das der Wildtierforschung und der Hege neue Möglichkeiten, ohne zusätzlich in das Leben der Tiere einzugreifen“, sagt LJV-Präsident Hans Wörmcke.
Ziel des Projekts war es, eine Software zu entwickeln, die Rotwild unabhängig von Alter, Geschlecht, Jahreszeit oder Geweihstatus eindeutig identifizieren kann. Grundlage sind Bilder aus Wildkameras, deren Datenbestand in den vergangenen Jahren deutlich gewachsen ist. Gefördert wurde das Projekt vom LJV, dem Land Schleswig-Holstein und dem Verein zur Erhaltung des Wildes und der Jagd im CIC e. V.; unterstützt wurde es vom Wildpark Eekholt.
Der Startschuss für das Projekt erfolgte 2024 mit der Übergabe des Förderbescheids des Landes im Wildpark Eekholt – v.l. Hilmar v. Münchhausen (CIC), Frank Zabel, Minister Dirk Schrödter, Wolfgang Heins, Isabelle Mahnert & Wolf-Gunthram Frhr. v. Schenck (beide Wildpark Eekholt)
„Ich freue mich sehr über den Erfolg dieses innovativen KI-Projektes. Es leistet einen wichtigen Beitrag, dass mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz jetzt die Wanderwege unseres Rotwildes in Schleswig-Holstein besser lokalisiert und mögliche Schutzmaßnahmen dadurch zielgerichteter eingeleitet werden werden können. KI trifft Artenschutz – ein einzigartiges Projekt des Landesjagdverbandes, das wir als Land gerne mit rund 70.000 Euro gefördert haben“, sagte Digitalisierungsminister Dirk Schrödter. „Das Projekt zeigt vorbildhaft, wie vielfältig die Einsatzmöglichkeiten und der Nutzen von Künstlicher Intelligenz sind – eine Inspiration für weitere Unternehmen und Institutionen im Land, sich mit KI-Technologien zu beschäftigen.
Für das Projekt wurden über mehrere Jahre hinweg 12.700 Bilddaten gesammelt und gesichtet. Rund 1.000 Bilder wurden für die weitere Auswertung aufbereitet und mit modernen KI-Modellen analysiert. Das entwickelte System erreicht bei der Wiedererkennung bekannter Individuen in geschlossenen Populationen eine Trefferquote von rund 77 Prozent. Besonders belastbar ist der Nachweis bei der Gegenüberstellung von Bildpaaren: In 98,4 Prozent der Fälle erkennt das Modell korrekt, ob zwei Aufnahmen dasselbe Tier oder verschiedene Tiere zeigen.
Wanderbewegungen, Raumnutzung und Populationsentwicklungen lassen sich künftig mittels KI genauer untersuchen, ohne Tiere markieren oder besendern zu müssen. (Bild Sebastian Grell)
Damit ist erstmals belegt, dass eine automatisierte Individualerkennung von Rotwild in der Praxis möglich ist. Für Forschung und Hege eröffnet das neue Perspektiven. Wanderbewegungen, Raumnutzung und Populationsentwicklungen lassen sich künftig genauer untersuchen, ohne Tiere markieren oder besendern zu müssen. Das reduziert den Aufwand und vermeidet zusätzliche Eingriffe.
Die Ergebnisse zeigen zugleich, worauf es im nächsten Schritt ankommt: Für eine höhere Genauigkeit und die Anwendung in offenen Populationen werden weitere qualitätsgesicherte Bilddaten benötigt. Mehrere Hochschulen haben bereits Interesse angekündigt, die entwickelten Modelle mit eigenen Datensätzen weiter zu verfeinern. Code und Datensatz wurden zudem als Open Source veröffentlicht, damit Wissenschaft und Praxis darauf aufbauen können.
Mit „Rotwild-ID“ hat der LJV wichtige Grundlagenforschung geleistet und einen konkreten Beitrag zur Modernisierung der Wildtierforschung erbracht. Das Projekt zeigt, dass digitale Verfahren, die mit begrenzten Mitteln ausgestattete Wildtierforschung auch in finanzieller Hinsicht sinnvoll entlasten können. Entscheidend ist nun, die Modelle in der Forschung zu verfeinern und so mittelfristig auch für Endanwender in Hege und Management nutzbar zu machen.
Gefördert durch:
Weitere Infomrtaionen zum Projekt finden Sie über den Link: KI-Projekt „Rotwild ID“
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