7.591 Rothirsche, 3.443 Rehe, 4.876 Wildschweine, 36 Wölfe, 16 Luchse und 227 Rotfüchse: So viele Tiere zählten Wissenschaftler der Universität Freiburg beim ersten standardisierten Monitoring der Wildtierpopulationen in zehn deutschen Großschutzgebieten. Dafür verwendeten sie 643 Fotofallen – automatische Wildtierkameras, die von 2019 bis 2020 in den neun Nationalparken Hainich, Bayerischer Wald, Berchtesgaden, Eifel, Harz, Hunsrück-Hochwald, Kellerwald-Edersee, Müritz und Schwarzwald sowie im Wildnisgebiet Königsbrücker Heide aufgebaut waren. Für ihre Berechnungen werteten die Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen über 1,2 Millionen Bilder aus und ermittelten anschließend die Populationsdichten der Schutzgebiete mit statistischen Modellen. Dafür nutzten sie auch Künstliche Intelligenz, um die große Menge an Daten auswerten zu können. Die Nationalparke führen das Monitoring seit dem 1. Juni 2023 fort, um die vorherigen Messergebnisse mit den aktuellen Beständen zu vergleichen.

Monitoring als Grundlage für Bestandsmanagement

Das Fotofallenmonitoring ist Teil eines kürzlich abgeschlossenen Forschungs- und Entwicklungsvorhabens, welches durch das Bundesamt für Naturschutz gefördert wurde und das Ziel verfolgte, ein Monitoring für die Huftierpopulationen und deren Einfluss auf die Umwelt zu entwickeln. Mit Hilfe des Monitorings soll es in Zukunft möglich sein, schutzgebietsübergreifend Zusammenhänge zwischen den Populationsgrößen und der Wirkung der Huftiere auf ihr Ökosystem zu erkennen. Nur so kann ein sinnvolles Management der Bestände von Rothirsch, Reh und Wildschwein erfolgen. „Das Monitoring der Huftierpopulationen ist ein entscheidender Teil des Managementprozesses in Schutzgebieten, da es wichtige Daten zur Entwicklung der Wildtierbestände liefert und als Grundlage, Rechtfertigung und Erfolgskontrolle für die Regulierung der Wildtierbestände dient“ sagt Projektleiter Prof. Dr. Marco Heurich, Professor für Wildtierökologie und Naturschutzbiologie an der Universität Freiburg.

Zweite Projektphase startet

Nachdem die ersten Daten ausgewertet wurden, planen die Nationalparke bereits eine Fortführung des Monitorings, um Entwicklungen der Wildtierbestände im Vergleich zum Stand der ersten Projektphase nachvollziehen zu können. Dabei sollen auch die Auswirkungen der sich ausbreitenden Wolfpopulationen auf die Huftierpopulationen untersucht werden. „Seit dem 1. Juni sind bundesweit wieder 782 Fotofallen in 11 Nationalparken im Einsatz, um die Bestände von Hirschen, Rehen und Wildschweinen zu erfassen“, erklärt Dr. Christian Fiderer, Projektkoordinator der Universität Freiburg. Begleitet wird das Projekt außerdem durch drei weitere Untersuchungsgebiete in Deutschland, der Schweiz und Rumänien, wobei insgesamt 1.159 Fotofallen zum Einsatz kommen. Im Nationalpark Hainich liefern seit dem 1. Juni 2023 insgesamt 71 Fotofallen wichtige Daten über die Entwicklung der Huftierpopulationen. In einem Jahr können die Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen dann sagen, ob die Bestände im Vergleich zu der ersten Aufnahme zu- oder abgenommen haben.

Einsatz künstlicher Intelligenz zur Bewältigung der Datenmenge

„In diesem Umfang ist das Projekt zumindest in Europa bislang einzigartig“, sagt Heurich. Der Umfang des Projektes stellt die Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen vor eine große Herausforderung. So werden im kommenden Jahr mehrere Millionen Bilder aus den Nationalparken erwartet, die alle einzeln ausgewertet werden müssen. Um den Überblick zu behalten, wurde eine Datenbank an der Universität Freiburg eingerichtet, auf der die Bilder hochgeladen werden können und auf der anschließend eine automatisierte Auswertung mittels Künstlicher Intelligenz (KI) stattfindet. „Ohne die KI wäre ein Projekt in diesem Umfang überhaupt nicht realisierbar – wir würden noch in zwei Jahren an der Klassifizierung der Bilddaten sitzen“, so Fiderer. Um den Schutz personenbezogener Daten der zufällig und abseits der Wege verteilten Kamerafallen müssen sich Nationalparkbesuchende währenddessen keine Sorgen machen, denn die aufgenommenen Fotofallenbilder werden bei der Klassifizierung auch gleichzeitig automatisiert anonymisiert. Ein speziell entwickelter Algorithmus sorgt bei der Klassifizierung der Bilder dafür, dass Bilder von Menschen verpixelt werden, bevor sie die Projektmitarbeitenden zu Gesicht bekommen.

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