Projektbeschreibung

Bio-O-Ton ist ein neuartiger Ansatz zur Erfassung der Biodiversität von Landschaftseinheiten. Verfahren des Maschinellen Lernens (ML) ermöglichen, biodiverse Biotope zu erkennen, um zukünftig Behörden bei einem fundierten, kosteneffizienten Monitoring von Schutzgebieten zu unterstützen. Zunächst soll am Beispiel von Wiesenbiotopen in Deutschland gezeigt werden, wie ML-Verfahren mit Tonaufnahmen und Satellitendaten die Biodiversität von Wiesen klassifizieren und Veränderungen detektieren können. Die Innovation des Ansatzes ergibt sich aus der bisher kaum genutzten Kombination von Citizen Science Daten, der Sound Scape Ecology Methodik, Satellitendaten und ML-Verfahren. Ziel ist, herkömmlichen Kartierungsansätze schützenswerter Habitaten zu ergänzen.
Die Nutzung von Citizen Science Apps und Satellitendaten als umfassende Datengrundlage ermöglicht die Verarbeitung vielfältiger Informationen. Die Ergebnisse werden in interaktiven Themenkarten frei veröffentlicht, sodass Stakeholder (Forst- und Landwirtschaft, Umweltverbände, Naturschutzbehörden und Bürger:innen) zu den Untersuchungen beitragen können. Zukünftig ist angedacht, den kombinierten Ansatz auf weitere Biotoptypen auszuweiten.