SmartReForest

Smarte Lösungen für die resiliente Wiederbewaldung zur Sicherung essentieller Ökosystemleistungen im Klimawandel

Die Wälder Bayerns stehen unter Druck. Hitze, Dürre, Stürme und Schädlinge hinterlassen sichtbare Spuren – ganze Landschaften verändern sich. Was auf den ersten Blick wie einzelne Schadflächen wirkt, ist in Wahrheit ein systemisches Problem: Intakte Waldökosysteme sind unverzichtbar für Biodiversität, Wasserversorgung und Klimaschutz. Doch ihre Stabilität gerät zunehmend ins Wanken.

Hier setzt SmartReForest an. Das Projekt entwickelt ein wissenschaftlich fundiertes und zugleich praxistaugliches Konzept für die klimaresiliente Wiederbestockung geschädigter Wälder in Bayern. Ziel ist es nicht nur, Bäume zu pflanzen – sondern Wälder neu zu denken: als multifunktionale, widerstandsfähige Ökosysteme unter veränderten Klimabedingungen.

In drei eng verzahnten Teilprojekten verbindet SmartReForest modernste Technologien mit forstlicher und ökophysiologischer Expertise:

Teilprojekt 1 identifiziert und priorisiert aktuelle sowie künftig zu erwartende Schadflächen. Mithilfe multispektraler Satellitendaten, KI-gestützter Bildverarbeitung und Zeitreihenmodellen entstehen präzise Risikokarten als Grundlage für strategische Entscheidungen.

Teilprojekt 2 entwickelt klimaresiliente Aufforstungs- und Bewirtschaftungsstrategien. Mit dem Vegetationsmodell LPJ-GUESS werden Szenarien unter unterschiedlichen Klimabedingungen simuliert – mit Fokus auf Biodiversität, Wasserhaushalt und nachhaltige Holzproduktion. Auch die Rolle von Notfall-Bewässerung als Schlüsselfaktor für den Anwuchserfolg wird systematisch berücksichtigt.

Teilprojekt 3 sichert den langfristigen Erfolg der Maßnahmen. KI-gestützte Monitoring- und Bewässerungssysteme, basierend auf Fernerkundung und ökophysiologischen Messungen, ermöglichen die Früherkennung von Trockenstress und eine gezielte Wasserversorgung bis auf Einzelbaumebene.

Das Ergebnis ist ein integriertes, datenbasiertes Entscheidungsunterstützungssystem, das Flächenpriorisierung, optimierte Aufforstungsstrategien und adaptive Bewirtschaftung in einem Werkzeug vereint.

Ein besonderer Mehrwert entsteht durch die enge Zusammenarbeit von Forschenden aus Forstwissenschaft, Ökophysiologie, Vegetationsmodellierung und KI-gestützter Fernerkundung am Standort Weihenstephan. Die Vernetzung mit der Bayerischen Landesanstalt für Wald und Forstwirtschaft sowie bestehende Kooperationen in der Modellregion Frankenwald sichern die Praxisnähe. Zugleich ist SmartReForest eng in den bayklif2-Gesamtverbund eingebunden und nutzt gezielt Synergien mit KI- und fernerkundungsorientierten Projekten.

Hintergrund

Wälder sind stille Leistungsträger. Sie speichern Kohlenstoff, regulieren Wasserhaushalte, schützen Böden und bieten Lebensraum für eine enorme Artenvielfalt. Doch die Belastungsgrenze ist vielerorts erreicht.

Allein im Frankenwald sind nahezu 20 Prozent der Waldflächen geschädigt. Deutschlandweit gelten über 500.000 Hektar als wiederzubestockend. Auf vielen Kahlflächen herrschen bereits heute extreme mikroklimatische Bedingungen: hohe Temperaturen, geringe Luftfeuchtigkeit, starke Sonneneinstrahlung. Der Anwuchserfolg junger Bäume sinkt drastisch – eine Entwicklung, die sich mit fortschreitendem Klimawandel weiter verschärfen dürfte. Trotz dieser Dynamik bestehen zentrale Forschungslücken:

• Welche Flächen sind aktuell und künftig besonders gefährdet?
• Welche Aufforstungsstrategien sichern langfristig Biodiversität, Wasserhaushalt und Holzproduktion?
• Wie lässt sich der Anwuchserfolg unter zunehmend trockenen Bedingungen stabilisieren?

SmartReForest baut auf bestehenden Vorarbeiten auf, insbesondere in der Weiterentwicklung und Anwendung des Vegetationsmodells LPJ-GUESS. Das Konsortium vereint komplementäre Expertise in Forstwissenschaft, Ökophysiologie und KI-gestützter Datenanalyse – eine Kombination, die es erlaubt, wissenschaftliche Tiefe mit operativer Umsetzbarkeit zu verbinden.

Methoden und Ziele

SmartReForest verfolgt einen integrativen Forschungsansatz, der Fernerkundung, Vegetationsmodellierung, KI-basierte Datenanalyse und ökophysiologische Experimente systematisch miteinander verknüpft.

In TP1 werden multispektrale Satellitendaten mithilfe von Deep-Learning-Verfahren ausgewertet. Zeitreihenmodelle, gekoppelt mit Klimaszenarien und biogeographischen Informationen zur Habitatvernetzung, ermöglichen die Identifikation und räumliche Priorisierung von Hochrisikogebieten.

TP2 nutzt das Vegetationsmodell LPJ-GUESS, um unterschiedliche Aufforstungs- und Bewirtschaftungsstrategien unter variierenden Klimaszenarien zu simulieren. Mittels robuster multikriterieller Optimierung werden Strategien entwickelt, die Biodiversität, Wasserhaushalt und Holzproduktion auch unter Unsicherheit bestmöglich sichern.

TP3 verbindet Gewächshaus- und Freilandexperimente mit moderner Sensorik und KI-gestützter Fernerkundung. Ziel ist es, artspezifische Bewässerungskorridore abzuleiten und den Wasserbedarf auf Einzelbaumebene vorherzusagen.

Das übergeordnete Ziel: ein operationelles Entscheidungsunterstützungssystem, das datenbasiert, adaptiv und praxistauglich ist – und das Waldbewirtschaftung im Klimawandel strategisch neu ausrichtet.

Der Mehrwert für den Freistaat Bayern ist unmittelbar

Die Wiederbestockung geschädigter Wälder ist nicht nur eine ökologische, sondern auch eine gesetzliche Verpflichtung. SmartReForest liefert hierfür evidenzbasierte Entscheidungsgrundlagen.

Der Nutzen ist unmittelbar: Rund zwei Drittel der bayerischen Wasserschutzgebiete liegen im Wald. Die Stabilisierung von Waldökosystemen bedeutet daher zugleich Schutz der Trinkwasserversorgung. Das entwickelte Entscheidungsunterstützungssystem ermöglicht eine effiziente Allokation begrenzter Ressourcen und lässt sich in bestehende Instrumente wie das Waldbauförderprogramm integrieren.

Durch die Kombination aus KI, Fernerkundung und Vegetationsmodellierung entsteht ein Innovationsschub mit hoher Translationsfähigkeit in die forstliche Praxis. Die Einbindung der Waldbesitzervereinigung Kronach-Rothenkirchen als Praxispartner sichert die direkte Anwendung in der besonders betroffenen Modellregion Frankenwald.

Gleichzeitig sind Methoden und Werkzeuge übertragbar – auf andere Regionen Bayerns, Deutschlands und darüber hinaus. Nicht zuletzt stärkt das Projekt die Forschungslandschaft am Standort Weihenstephan durch interdisziplinäre Kompetenzbildung und gezielte Nachwuchsförderung.

Mögliche Synergien innerhalb von bayklif2

Innerhalb von bayklif2 adressiert SmartReForest zentral die Themen „Biodiversität“ und „Wasser“. Die Teilprojekte greifen wie Zahnräder ineinander:

• TP1 liefert räumliche Entscheidungsgrundlagen für TP2.
• TP3 speist empirische Daten zur Überlebenssicherung in die Strategieoptimierung zurück.
• Alle Ergebnisse fließen in ein gemeinsames Entscheidungsunterstützungssystem ein.

Die räumliche Nähe und die gewachsene Zusammenarbeit am Standort Weihenstephan fördern schnellen Wissenstransfer und echte Interdisziplinarität. Über den Förderzeitraum hinaus eröffnen sich weitere Perspektiven:

-> Die entwickelten KI-Modelle und Dateninfrastrukturen können als operationelle Werkzeuge verstetigt und von Forstbehörden genutzt werden. Auch die Übertragung in urbane Kontexte – etwa zur klimaadaptiven Stadtbegrünung – erscheint vielversprechend.

Langfristig leistet SmartReForest damit mehr als Wiederbestockung. Es schafft eine datenbasierte Grundlage für resiliente Waldökosysteme – und trägt dazu bei, ihre Leistungen für kommende Generationen zu sichern.