22. April 2025 – Der Weltwasserbericht der Vereinten Nationen wird jährlich rund um den Weltwassertag (22. März) vom World Water Assesment Programme (WWAP) unter der Federführung der UNESCO herausgeben. Er bietet eine umfassende Übersicht über den Zustand, die Nutzung und das Management von Süßwasserressourcen der Erde und liefert Entscheidungsträger*innen eine Grundlage zur Formulierung und Umsetzung nachhaltiger Wasserpolitik.Der Zugang zu sicherem Wasser und Sanitärversorgung ist ein Menschenrecht, das noch vielen Menschen nicht gewährt ist. Ziel 6 der 17 Ziele der Vereinen Nationen für nachhaltige Entwicklung (SDGs) will genau das bis 2030 ändern.

Anlässlich des Internationalen Jahres des Gletscherschutzes 2025 befasst sich der diesjährige UN-Weltwasserbericht mit dem Thema „Gebirge und Gletscher in Gefahr“.

Milliarden von Menschen sind auf das Süßwasser angewiesen, das aus immer empfindlicheren Bergregionen fließt.

Die Wasserressourcen, die wir aus den Bergen erhalten, schmelzen buchstäblich vor unseren Augen weg. Berge und Alpengletscher, die oft als die „Wassertürme“ der Welt bezeichnet werden, leiden zunehmend unter dem Klimawandel und nicht nachhaltigen menschlichen Aktivitäten. Dadurch schwinden Wasserressourcen, von denen Milliarden von Menschen und unzählige Ökosysteme abhängig sind. Darüber hinaus kommt es aufgrund der steigenden Temperaturen auch zu mehr Dürren, Überschwemmungen und Erdrutschen.

Parallel dazu steigt der jährliche Verbrauch an Süßwasser um rund 0,7 Prozent. Diese Kombination – schmelzende Süßwasserreserven, klimabedingte Dürren und steigender Verbrauch – bedroht auch das Vorhaben der Weltgemeinschaft, ihre Nachhaltigkeitsziele für die Wasser- und Sanitärversorgung bis 2030 zu erreichen.

Zusammenfassung auf Deutsch (PDF)

14. April 2025 (Presseinformation der AIT Austrian Institute of Technology GmbH) – Mit TimberVision präsentiert das AIT den weltweit größten öffentlich verfügbaren Bilddatensatz zur KI-gestützten Baumstammerkennung. Das System erkennt und vermisst Baumstämme präzise – selbst unter herausfordernden Umfeldbedingungen – und schafft so die Grundlage für den Einsatz autonomer Forstmaschinen. Durch den weltweit freien Zugang zu Datensatz und Algorithmen für Forschung und Entwicklung fördert das AIT die digitale Transformation in der Forstwirtschaft.

In der Forstwirtschaft sind viele manuelle Tätigkeiten wie Inventurarbeiten, Holzernte und Rundholzvermessung nicht nur zeitaufwändig, sondern erfordern auch Einsätze in schwer zugänglichen oder gefährlichen Umgebungen. Automatisierte Arbeitsmaschinen und -prozesse können hier Abhilfe schaffen und die Arbeitskräfte unterstützten, aber auch vor Risiken schützen. Dazu ist eine robuste Technologie erforderlich, die Baumstämme zuverlässig erkennt, vermisst und die erfassten Daten für weitere Arbeitsprozesse bereitstellt. Bislang fehlte es an ausreichenden Trainings- und Referenzdaten, die für die Entwicklung und Validierung KI-basierter Modelle unerlässlich sind. Hier setzen die Expert:innen Julia Simon, Daniel Steininger, Andreas Trondl und Markus Murschitz vom Center for Vision, Automation & Control des AIT Austrian Institute of Technolgy (AIT) an. „Mit TimberVision schafft das AIT durch ein leicht zugängliches System und einen einzigartigen Bilddatensatz die Basis für die nächste Generation autonomer Maschinen in der Forstwirtschaft,“ erläutert Markus Murschitz, Projektleiter am AIT.

TimberVision – der weltweit größte öffentlich verfügbare Bilddatensatz für die Digitalisierung in der Forstwirtschaft

„Unsere Arbeit stellt einen neuartigen Algorithmus vor, um in Echtzeit Baumstämme inklusive ihrer geometrischen Eigenschaften wie Umrisse und Mittellinien zu erkennen. Unser Ansatz bestimmt die Baumstämme und ihre Bestandteile mit hoher Genauigkeit. Alle Daten werden zu einer einheitlichen Darstellung fusioniert,“ erläutert Julia Simon. „Das Besondere ist, dass unser System selbst unter herausfordernden Bedingungen wie beispielsweise schwierigen Witterungsverhältnissen oder teilweisen Verdeckungen verlässlich funktioniert und die Baumstämme präzise über Bildsequenzen hinweg verfolgt, das heißt sie auch immer wieder erkennt,“ ergänzt ihr Kollege Daniel Steininger.

Mehr als 51.000 erfasste Baumstamm-Komponenten

Mit TimberVision haben sie einen neuartigen, öffentlich zugänglichen Bilddatensatz und ein KI-Modell entwickelt, das Baumstämme zuverlässig erkennt und deren Konturen präzise erfasst. Über 2.000 annotierte Farbbilder und mehr als 51.000 erfasste Baumstamm-Komponenten, inklusive Schnitt- und Mantelflächen, machen ihn zur größten Sammlung ihrer Art.

Dafür hat das Team die Daten mit handelsüblichen RGB-Kameras aufgenommen und mit einer eigens entwickelten semi-automatischen Verarbeitungspipeline annotiert. Es wurden mehrere KI-Modelle trainiert und auf vielfältige Umfeldbedingungen, unterschiedliche Standorte, Distanzen, Licht- und Wetterverhältnisse sowie Baumstammvariationen systematisch evaluiert, um eine hohe Modellrobustheit sicherzustellen. Die Genauigkeit des Modells wurde in mehreren Tests erfolgreich bestätigt. Durch Kombination mit weiteren Sensoren kann das System beispielsweise für eine automatisierte Inventur sowie eine optimierte Holzernte und Verladung eingesetzt werden.

Um die Forschung weiter voranzutreiben, stellt das AIT-Team den gesamten TimberVision-Datensatz sowie die entwickelten Algorithmen für akademische Zwecke öffentlich zur Verfügung. Wissenschafter:innen weltweit sind eingeladen, das System zu nutzen und weiterzuentwickeln.

TimberVision auf einem Blick

• Größter verfügbarer Bilddatensatz zur Baumstammerkennung

• KI-gestützte Algorithmen zur exakten Positions- und Konturbestimmung

• Vereinzelung und Verfolgung individueller Baumstämme über Bildsequenzen hinweg

• Geometrische Analyse zur Berechnung von Mittelachsen und Baumstammdimensionen für eine präzisere Handhabung

• Know-How-Transfer via GitHub für wissenschaftliche Kooperationen

Weiterführende Informationen

Open-Source Bilddatensatz auf GitHub 

AIT Large-Scale Robotics Lab

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