Das Projekt "Frühzeitige Erkennung forstschädlicher Insekten anhand ihrer arteigenen Volatile mittels Ionenmobilitätsspektroskopie im präventiven Waldschutz" wird/wurde ausgeführt durch: Technische Universität Dresden, Fachrichtung Forstwissenschaften, Institut für Waldbau und Waldschutz, Professur für Waldschutz.Ziel des hier beantragten Vorhabens ist die Entwicklung und Anwendungserprobung eines modernen und effektiven Sensorikverfahrens unter Verwendung der Ionenmobilitätsspektrometrie zur frühzeitigen Erkennung forstschädlicher Insekten der Arten Nonne (Lymantria monacha L.), Eichenprozessionsspinner (Thaumetopoea processionea L.) und Buchdrucker (Ips typographus L.) auf Basis der in den verschiedenen Entwicklungsstadien emittierten Substanzen. Um eine valide Messtechnik hierfür bereitzustellen, werden zunächst anhand umfangreicher Labor- und Feldmessungen die von den Insekten und befallenen Bäumen abgegebenen Volatile untersucht und identifiziert. Die Ionenmobilitätsspektrometrie als Sensortechnik wird auf Basis dieser Ergebnisse weiterentwickelt und entsprechend konfiguriert. Ziel ist die Entwicklung eines anwenderfreundlichen Handgerätes, das einfach zu bedienen ist und im forstlichen Monitoring angewendet wird.
Das Projekt "Frühzeitige Erkennung forstschädlicher Insekten anhand ihrer arteigenen Volatile mittels Ionenmobilitätsspektroskopie im präventiven Waldschutz, Teilvorhaben 1: Verbundkoordination/Labor- und Freilanduntersuchungen mit den Zielinsekten" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Technische Universität Dresden, Fachrichtung Forstwissenschaften, Institut für Waldbau und Waldschutz, Professur für Waldschutz.Ziel des hier beantragten Vorhabens ist die Entwicklung und Anwendungserprobung eines modernen und effektiven Sensorikverfahrens unter Verwendung der Ionenmobilitätsspektrometrie zur frühzeitigen Erkennung forstschädlicher Insekten der Arten Nonne (Lymantria monacha L.), Eichenprozessionsspinner (Thaumetopoea processionea L.) und Buchdrucker (Ips typographus L.) auf Basis der in den verschiedenen Entwicklungsstadien emittierten Substanzen. Um eine valide Messtechnik hierfür bereitzustellen, werden zunächst anhand umfangreicher Labor- und Feldmessungen die von den Insekten und befallenen Bäumen abgegebenen Volatile untersucht und identifiziert. Die Ionenmobilitätsspektrometrie als Sensortechnik wird auf Basis dieser Ergebnisse weiterentwickelt und entsprechend konfiguriert. Ziel ist die Entwicklung eines anwenderfreundlichen Handgerätes, das einfach zu bedienen ist und im forstlichen Monitoring angewendet wird.
Das Projekt "Frühzeitige Erkennung forstschädlicher Insekten anhand ihrer arteigenen Volatile mittels Ionenmobilitätsspektroskopie im präventiven Waldschutz, Teilvorhaben 2: Einzelkomponentenanalytik und Standortuntersuchungen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung GmbH - UFZ, Department Monitoring- und Erkundungstechnologien.Ziel des hier beantragten Vorhabens ist die Entwicklung und Anwendungserprobung eines modernen und effektiven Sensorikverfahrens unter Verwendung der Ionenmobilitätsspektrometrie zur frühzeitigen Erkennung forstschädlicher Insekten der Arten Nonne (Lymantria monacha L.), Eichenprozessionsspinner (Thaumetopoea processionea L.) und Buchdrucker (Ips typographus L.) auf Basis der in den verschiedenen Entwicklungsstadien emittierten Substanzen. Um eine valide Messtechnik hierfür bereitzustellen, werden zunächst anhand umfangreicher Labor- und Feldmessungen die von den Insekten und befallenen Bäumen abgegebenen Volatile untersucht und identifiziert. Die Ionenmobilitätsspektrometrie als Sensortechnik wird auf Basis dieser Ergebnisse weiterentwickelt und entsprechend konfiguriert. Ziel ist die Entwicklung eines anwenderfreundlichen Handgerätes, das einfach zu bedienen ist und im forstlichen Monitoring angewendet wird.
Das Projekt "Frühzeitige Erkennung forstschädlicher Insekten anhand ihrer arteigenen Volatile mittels Ionenmobilitätsspektroskopie im präventiven Waldschutz, Teilvorhaben 3: Auswertungsalgorithmen und Prototypenbau" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: IfU GmbH Privates Institut für Analytik.Ziel des hier beantragten Vorhabens ist die Entwicklung und Anwendungserprobung eines modernen und effektiven Sensorikverfahrens unter Verwendung der Ionenmobilitätsspektrometrie zur frühzeitigen Erkennung forstschädlicher Insekten der Arten Nonne (Lymantria monacha L.), Eichenprozessionsspinner (Thaumetopoea processionea L.) und Buchdrucker (Ips typographus L.) auf Basis der in den verschiedenen Entwicklungsstadien emittierten Substanzen. Um eine valide Messtechnik hierfür bereitzustellen, werden zunächst anhand umfangreicher Labor- und Feldmessungen die von den Insekten und befallenen Bäumen abgegebenen Volatile untersucht und identifiziert. Die Ionenmobilitätsspektrometrie als Sensortechnik wird auf Basis dieser Ergebnisse weiterentwickelt und entsprechend konfiguriert. Ziel ist die Entwicklung eines anwenderfreundlichen Handgerätes, das einfach zu bedienen ist und im forstlichen Monitoring angewendet wird.
Das Projekt "Optimierung der Überwachung von potenziellen Waldschädlingen mittels Künstlicher Intelligenz am Beispiel der Nonne (Lymantria monacha L.)" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Technische Universität Dresden, Fachrichtung Forstwissenschaften, Institut für Waldbau und Waldschutz, Professur für Waldschutz.Das Hauptziel des Projektes liegt in der Erforschung, in welcher Qualität Modelle, die Künstliche Intelligenz nutzen, den Gradationsverlauf von potenziellen Schadinsekten mit temporärem Fluktuationstyp an der Baumart Gemeine Kiefer (Pinus sylvestris) prognostizieren können. Im Rahmen dieses Projektes soll beispielhaft die Nonne (Lymantria monacha) untersucht werden, es kann aber davon ausgegangen werden, dass das trainierte künstliche Neuronale Netze mit Anpassungen auch für andere potenzielle Schadinsekten und potenzielle natürliche Regulatoren eingesetzt werden können. Das Projekt visiert damit an, den Ressourceneinsatz zur Vorhersage der Gradation der Populationsentwicklung der Nonne durch Zuhilfenahme von Methoden und Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz erheblich zu reduzieren und im Zuge der dynamischen Waldveränderungen, u.a. durch Waldumbau und Klimawandel weiterhin belastbare Prognosen zu liefern. Für den Aufbau der Künstlichen Intelligenz werden umfassende Wetterdaten und die Fangzahlen des Standardmonitoringverfahrens für die Nonne in Brandenburg und Sachsen in die geo.ai Plattform der con terra GmbH integriert. Basierend darauf werden verschiedene Modelle erstellt und in den Fangperioden innerhalb des Projektes weiter trainiert und optimiert. Die Ergebnisse werden anhand der Standardüberwachung und zusätzlicher Standorte verifiziert.
