Käfer-riechende Drohne auf Höhenflug

Detektion von Forstschädlingen aus der Luft sorgt in Fachkreisen und Medien für Aufmerksamkeit

Den Borkenkäferbefall an Fichten bereits im Frühstadium zu erkennen, das steckt hinter dem vom Bundeslandwirtschaftsministerium geförderten Verbundprojekt „PROTECTFOREST". Darin arbeiteten Forscher der Uni Göttingen, der Hochschule Rottenburg, der Uni Freiburg und den Drohnenentwicklern von CADmium zwei Jahre lang an einem flugfähigen Detektor für den Baumkronenbereich. Nun steht die Electronic Nose, die Käfer-riechende Drohne, kurz vor dem Abheben in den Arbeitsalltag.
Heatmap der Feldtest-Befliegung. Die Harzquellen (rot) konnte die Drohne mit ihrer elektronik Nose lokalisieren. Ziel sind Karten, mit Darstellung der Käferausbreitung. © Datta, Pawan
 
„Wir sind begeistert", heißt es in der Science Corner der Internetseite von PROTECTFOREST. Euphorie bei Wissenschaftlern? Das allein ist schon bemerkenswert. Aber die Käfer-riechende Drohne des Forschungsverbunds „PROTECTFOREST" (Georg-August-Universität Göttingen, Hochschule für Forstwirtschaft Rottenburg, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, CADmium GmbH), gefördert vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) über die Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe e. V. (FNR), sorgte auch in den Medien für Aufmerksamkeit.
 
Der ProectForest-Kopter. Eine Drohne zur Detektion von Schädlingen und Vermessung von Flächen. © Ziereis, JohannDabei hatte das Drohnenprojekt, für das eigens ein Halbleiter-Gas-Sensor-Setup – eine so genannte Electronic Nose – entwickelt wurde, mit einigen Turbulenzen zu kämpfen: mit der Datenübertragung im digitalwidrigen Umfeld Wald; mit Messschwierigkeiten durch Rotorblattturbulenzen; mit Böen und Baumwipfeln, die der fliegenden Spürnase arg zusetzten. Ein Baumkletterer musste das ferngesteuerte Flugobjekt nach einer Bruchlandung gar aus einer Baumspitze evakuieren. Bis zum ersten Aufklärungsflug gegen Borkenkäfer war es ein weiter Weg.
 
Kleiner Käfer – große Wirkung
Alles begann mit einem kleinen Krabbler, der die Forstwirtschaft vor Probleme stellt. In den vergangenen Jahren fielen große Waldflächen in Deutschland dem Borkenkäfer zum Opfer; Folgen einer extremen Trockenheit. Das schwächte die Bäume und begünstigte die massenhafte Vermehrung der Fichtenschädlinge. Eine Situation, mit der im Zuge des Klimawandels künftig wohl häufiger gerechnet werden muss.
 
Förster haben das Nachsehen
Doch die Auswirkungen waren auch deshalb so verheerend, weil der Borkenkäferbefall oftmals zu spät erkannt und bekämpft wird. Bohren sich Kupferstecher, Buchdrucker und Co. durch die Borke, stellen Förster dies nur mit einer zeitaufwendigen, peinlich genauen Baum-für-Baum-Kontrolle fest: an feinstem Bohrmehl am Stamm oder mit dem Fernglas am Harzfluss in der Baumkrone – ein Zeichen von Abwehrreaktionen der Fichten.
 
Duftspur dank Harzfluss
Dünnt sich die Fichtenkrone aus und verfärben sich ihre Nadeln rot, wird die Nagetätigkeit der Borkenkäfer weithin sichtbar. Dann sind die Käfer aber meist schon so zahlreich, dass eine weitere Ausbreitung fast nicht mehr aufzuhalten ist. Genau hier setzte die Idee des Teams um Dr. Sebastian Paczkowski von der Georg-August-Universität Göttingen an: Schon beim ersten Borkenkäferbefall sondern Fichten mit dem Harzfluss auch flüchtige Stoffe (volatile organic compononents, oder kurz: VOCs) ab. Misst man diese im unmittelbaren Umfeld des Baumes, dann sollte dies doch die Anwesenheit von Borkenkäfern verraten, so der Gedanke.
 
Detektor für luftige Höhen
Das Problem: Der Borkenkäferbefall bei Fichten setzt meist in der Baumkrone ein. Um aber in den luftigen Höhen des Kronendachs messen zu können, benötigten die Forscher ein fliegendes System: Dazu wählten sie eine ferngesteuerte Drohne und rüsteten diese mit eigens konzipierter Technik aus.
  • mit einer Sammelvorrichtung für die VOC-Analyse im Labor
  • mit einem Halbleiter-Gas-Sensor zur online-Detektion für VOCs über dem Kronendach
  • und mit einem System zur Datenerfassung und -übertragung.
Nachdem alle Komponenten aufeinander abgestimmt waren, ging es im Feldversuch bei drei mit dem Projekt kooperierenden Forstunternehmen auf Probeflug.
 
VOC-Detektion signifikant verbessert
Was sehr vielversprechend ausging. Nach zwei Jahren Entwicklungszeit zieht Dr. Sebastian Paczkowski ein positives Fazit: „Mit der Kombination aus Drohneneinsatz und Gas-Sensorik können wir potentiell Insektenkalamitäten bereits im ersten Jahr des Befalls lokalisieren. Die Reaktionszeiten für den effizienten Forstschutz können sich so im Vergleich zu konventionellen oder drohnengestützten optischen Verfahren um bis zu ein Jahr verkürzen lassen."
 
Karten mit Käferbefall
Auch der Zeit- und Kostenaufwand der Käferdetektion werde durch PROTECTFOREST verringert, so der Wissenschaftler. Und schwer zugängliche Flächen könnten leichter kontrolliert werden, weist Paczkowski auf einen weiteren Vorteil von PROTECTFOREST hin. Die Sensordaten lassen sich direkt ins Internet übertragen und mit sogenannten HeatMaps können Karten mit Käferbefall erstellt werden.
 
Aufgrund der positiven Ergebnisse und Resonanz arbeitet das Team nun an einer Weiterentwicklung: Angedacht wird eine Ausweitung des Einsatzes der „riechenden" Drohne auf andere Bereiche, wie etwa in der Landwirtschaft. Auch ein aufbauendes Forschungsprojekt wurde bereits eingereicht, um die Aufklärungsrate von Borkenkäferbefall zu untersuchen und damit die Effizienz der fliegenden Electronic Nose unter Beweis zu stellen. Und eine Unternehmens-Ausgründung mit dem patentierten Detektorsystem steht ebenfalls im Raum, damit die Käfer-riechende Drohne schnell in den Alltag abheben kann, um zur Eindämmung der Borkenkäferkalamitäten beizutragen.
 
Abschlussbericht (Download als PDF)
 
Hintergrund:
Die FNR ist seit 1993 als Projektträger des BMEL für das Förderprogramm Nachwachsende Rohstoffe aktiv. Sie unterstützt außerdem Forschungsthemen in den Bereichen nachhaltige Forstwirtschaft und innovative Holzverwendung.
 
 
Kontakt: Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe e. V. | m.plothe@fnr.dewww.fnr.de

Umwelt | Naturschutz, 01.03.2021

     
        
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