RoboAlm - Automatisiertes Management von Almwiesen

Almwiesen sind eine wichtige natürliche Ressource für Viehwirtschaft, Forstwirtschaft, Erholung und den Tourismus in alpinen Regionen. Diese für den alpinen Raum prägenden offenen Landschaftsgebiete sind jedoch von der natürlichen Sukzession und vom Eindringen invasiver Arten bedroht. Insbesondere an Grenzen zum Wald bestehend aus Latschen und Grünerlen kommt es zu einem langsamen Eindringen von Büschen und jungen Bäumen. Diese Sukzession verschiebt die Grenze zwischen Almwiese und Wald und verkleinert somit die nutzbare Almfläche. Aufgrund von Topographie, rechtlichen Vorgaben und ökologischen Überlegungen ist das Monitoring und Entfernen von Büschen und jungen Bäumen sehr aufwendig. Bergbauern, Agrargemeinschaften oder Grundeigner finden immer weniger Personal für die anstrengende Aufgabe bzw. ist der Einsatz schwerer Maschinen nicht möglich. Das Projekt RoboAlm bündelt nun Expertise aus den Bereichen Erdbeobachtung, Navigation, Ökologie und Robotik, um einen ganzheitlichen Workflow und die nötigen Methoden zu entwickeln, der es erlaubt die unerwünschte Verbuschung automatisiert zu erkennen sowie zu entfernen. Der Workflow besteht aus drei zentralen Modulen. Das erste Modul verwendet satellitenbasierte Erdbeobachtungsdaten mehrerer Jahre, um automatisiert die zu bearbeitenden Sukzessionsflächen zwischen Almwiesen und Wald zu identifizieren. Ein weiteres Modul liefert satellitengestützt Befahrbarkeitsanalysen und Kostenkarten, die für eine sichere und schonende Navigation eines mobilen Roboters im schwierigen Gelände verwendet werden können. Auf Basis der identifizierten Sukzessionsflächen und den satellitenbasierten Navigationskarten generiert das Modul ebenfalls eine optimale, sichere und minimal invasive Route für die Entfernung der unerwünschten Pflanzen. Das letzte Modul stellt ein geländegängiger Roboter dar, der sowohl mit den entsprechenden Werkzeugen zum Entfernen der Pflanzen als auch mit der, für die Automatisierung des Entfernungsprozesses nötigen Sensorik und Software ausgestattet ist. Das Projekt RoboAlm wird den Stand der Technik in mehreren Bereichen erweitern. Im Bereich der satellitengestützten Erdbeobachtung werden Methoden entwickelt, die es erlauben, die Veränderung der Sukzessionsflächen unter Verwendung von Maschinellen Lernen und Satelliten- sowie LiDAR-Daten über die Zeit zu identifizieren. Im Bereich der satellitengestützten Navigation im Gelände wird die automatische Generierung von Kostenkarten verfeinert, sodass Veränderungen der Befahrbarkeit auf Grund von Jahreszeit und Witterung vorhergesagt werden können. Ferner werden neue Methoden entwickelt, die die notwendige effiziente Coverage Planung für Bodenroboter im Gelände erlauben. Im Bereich der Robotik wird zum einen die automatisierte Navigation im Gelände unabhängig von Jahreszeit und Witterung ermöglicht, zum anderen wird die Lokalisierung bei GNSS-Abschattung durch SLAM verbessert. Darüber hinaus werden neue echtzeitfähige Methoden basierend auf Kameradaten zur Erkennung von Pflanzen und Untergründen entwickelt, die es ermöglichen, die Resultate der Erdbeobachtung lokal zu ergänzen bzw. zu verfeinern. In enger Zusammenarbeit mit den Anwendungspartnern aus der Alm- und Waldwirtschaft werden die entsprechenden Anforderungen und Prozesse sowie Evaluierungskriterien und Testumgebungen identifiziert. Basierend auf diesen Informationen werden dann die entwickelten Module validiert und der angedachte Workflow als Proof-of-Concept demonstriert.