Region NRW

Hesja: 633 000 euro na wykrywanie szkód w lasach

Publikacja: 18.10.2026, 06:05 · Aktualizacja: 18.10.2026, 06:05

633 000 euro wsparcia otrzymuje projekt SENSURE Wald, który ma rozpoznawać szkody w lasach Hesji przy użyciu zdjęć satelitarnych i AI. Opisana 17 października 2026 inicjatywa badawcza potrwa do 2028 roku.

Co ma zmienić SENSURE Wald

W Hesji testowane jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do rozpoznawania szkód w lasach na zdjęciach satelitarnych. Projekt SENSURE Wald potrwa od 2026 do 2028 roku. Federalne ministerstwo rolnictwa wspiera go kwotą 633 000 euro. Informacje o inicjatywie opublikowały 17 października hessenschau i tagesschau, powołując się na partnerów przedsięwzięcia.

Celem jest szybsze i dokładniejsze ustalenie, gdzie las został uszkodzony. Chodzi między innymi o skutki burz i żerowania korników. Takie rozpoznanie ma pomagać leśnikom w przygotowaniu dalszych działań, na przykład ponownych nasadzeń. Hesja jest terenem testów, a późniejsze wykorzystanie metody w całych Niemczech pozostaje zamierzeniem twórców.

Kto prowadzi projekt

Współpracują Landesbetrieb HessenForst, czyli landowe przedsiębiorstwo leśne z Kassel, Hochschule RheinMain, czyli uczelnia w Wiesbaden, oraz Nordwestdeutsche Forstliche Versuchsanstalt, czyli północno-zachodni leśny ośrodek badawczy z Göttingen. Łączą zarządzanie lasami, badania leśne i prace informatyczne nad przetwarzaniem obrazu.

Badacze chcą wykorzystać technikę Super-Resolution, czyli zwiększania szczegółowości obrazu. Na podstawie danych satelitarnych mają powstawać obrazy pozwalające zauważyć także niewielkie uszkodzone fragmenty lasu. Do tego mają zostać dopasowane modele AI, które automatycznie rozpoznają obszary wymagające uwagi. Projekt ma ograniczyć pracochłonną ręczną analizę zdjęć.

W relacjach nie podano jeszcze końcowego wyniku testów ani potwierdzonej dokładności gotowego narzędzia. Opis dotyczy celu badawczego i planowanej metody. Nie należy z niego wyciągać wniosku, że system już odnajduje każde uszkodzone drzewo albo że zastąpi wszystkie inne sposoby oceny stanu lasu.

Po co leśnikom dokładniejsze zdjęcia

Informacja o rozmiarze zniszczonej powierzchni pomaga określić potrzebną liczbę sadzonek, zaplanować ich produkcję i oszacować ilość uszkodzonego drewna. Partnerzy projektu wskazują, że gwałtowne zdarzenie, na przykład burza, może szybko zmienić sytuację w lesie i podważyć wcześniejsze plany wykorzystania drewna. Szybszy obraz szkód ma ułatwiać reakcję na taką zmianę.

Dla mieszkańców Hesji temat dotyczy otoczenia miejscowości i terenów rekreacyjnych, ale sam projekt nie ogłasza zamknięcia żadnego lasu. Nie zawiera też wykazu tras spacerowych ani terminów prac w konkretnym miejscu. O pogodzie i warunkach w regionie pisaliśmy osobno w tekście o niedoborze opadów w Hesji.

Oprogramowanie ma być dostępne

Twórcy zapowiadają udostępnienie opracowanego oprogramowania zainteresowanym użytkownikom bez opłat. Wskazują przede wszystkim gospodarstwa leśne i właściwe urzędy. Nie ogłoszono jednak daty publicznego wydania programu ani sposobu, w jaki mieszkaniec mógłby dziś sprawdzić stan pobliskiego lasu. Zakończenie projektu i uruchomienie powszechnej usługi nie są tym samym.

Nasza rada: traktuj zapowiedź AI jako informację o rozwoju narzędzi dla leśników; przy planowaniu spaceru kieruj się aktualnymi komunikatami zarządcy konkretnego lasu.

To rozróżnienie ma praktyczne znaczenie. System służący analizie zdjęć i planowaniu nasadzeń nie jest automatycznie usługą ostrzegającą przechodniów przed zagrożeniem w danym momencie. W przedstawionych założeniach nie zapowiedziano takiej funkcji. Nie ma więc podstaw, by zastępować nim lokalne oznaczenia i informacje o dostępności terenów.

Co to znaczy dla Ciebie

1. Przed wyjściem do lasu sprawdzaj lokalne komunikaty i oznaczenia na miejscu. Sam opis projektu nie mówi, czy wybrana ścieżka jest dostępna.
2. Jeśli zarządzasz lasem, śledź informacje partnerów o wynikach testów oraz udostępnieniu oprogramowania. Nie podano jeszcze daty jego publicznego wydania.
3. Oceniaj kolejne wiadomości według konkretnych wyników badań. Kwota finansowania i plan prac nie są jeszcze dowodem skuteczności gotowego systemu.

Tekst przygotowany z pomocą narzędzi AI i sprawdzony przez redakcję.