Rückegassen kartieren – Waldböden retten

Der Einsatz schwerer Forstmaschinen führt häufig zu dauerhaften Bodenverdichtungen – insbesondere außerhalb fester Rückegassen (Fahrspuren). Diese Verdichtungen haben langfristige, negative Folgen für den Wasserhaushalt und die Ökosysteme.

HAWK-Forschende haben für das Problem dieser Bodenverdichtungen das Tool "TrailScan" entwickelt.

Mit KI-gestützter Analyse von Laserscandaten kartiert TrailScan die forstlichen (auch überwachsenen) Fahrspuren digital. Forstwirtschaft-Studierende sind von Beginn an eingebunden: in Übungen, Abschlussarbeiten und als studentische Hilfskräfte in der Forschung selbst.

Für Studierende der HAWK bedeutet das: reale Forschungsdaten, echte Praxisaufgaben und Abschlussarbeiten mit messbarer Wirkung für den Wald.

Weniger als ein halbes Jahr nach Projektstart lernten Forstwirtschaft-Studierende TrailScan bereits in der Vorlesung kennen. Kurz darauf folgte eine praktische Übung: Sie versetzten sich in die Rolle der Försterin/des Försters und erfassten mithilfe des entwickelten QGIS-Plugins anhand von öffentlich zugänglichen Geodaten die Rückegassen in einem Waldstück.

Der Transfer ist das mittelfristige Ziel des Forschungsprojekts: dass möglichst viele Förster*innen durch TrailScan auf bereits vorhandene Rückegassen zurückgreifen und somit den Waldboden schützen.

Auch jenseits der Lehrveranstaltungen bringen sich Studierende ein. Eine Bachelorstudentin der TrailScan-Forscherin Tanja Kempen erstellte eine Rückegassenkarte für ein hessisches Wildnisgebiet. 

Die Daten sollen langfristig zeigen, wie lange Befahrungsschäden im Boden nachweisbar bleiben. Weitere Abschlussarbeiten zur Rückegassenerfassung sind in Planung.

Der Waldboden speichert Wasser und Kohlenstoff – und ist dabei erschreckend verletzlich. Forstmaschinen mit einem Gewicht von oft mehr als zehn Tonnen verdichten ihn, wenn sie abseits bekannter Rückegassen fahren. Die Schäden bleiben oft unerkannt und können Bodenfunktionen auf Jahrzehnte stören.

TrailScan nutzt hochauflösende Laserscandaten aus Flugzeugbefliegungen, um digitale Geländemodelle zu erzeugen. 

Algorithmen des maschinellen Lernens erkennen darin automatisch vorhandene Rückegassen – auch dort, wo sie mit bloßem Auge unsichtbar wären. In Thüringen kamen diese Karten bereits erfolgreich in der Forstpraxis zum Einsatz.

TrailScan ist kein Pflichtmodul, ergänzt das Forstwirtschaftsstudium aber auf mehreren Ebenen: Die Projektergebnisse fließen in Vorlesungen und Übungen ein. Wer tiefer einsteigen möchte, findet über studentische Hilfskraftstellen oder Abschlussarbeiten direkten Zugang zur laufenden Forschung.