„Alles richtet sich nach den Holzusancen. Vielleicht sollten diese aber bald einmal an den Fortschritt angepasst werden“, schlug eine Teilnehmende vor, nachdem Heinrich Priller, Qualitätsbeauftragter bei den Österreichischen Bundesforsten (ÖBf), über MERU, der KI-gestützten Merkmalserkennung bei Rundholz, referiert hatte. Der ewige Zankapfel „Qualitätssortierung des Rundholzes“ wird durch die ÖHU nämlich strikt optisch nach dem äußeren Erscheinungsbild abgehandelt – nicht wie in anderen Ländern zunehmend nach „inneren Werten“. „Die Scanner-Technologie dazu wäre wohl vorhanden, allein es ist derzeit nicht Teil unserer Konvention“.
Zunehmend im Widerstreit steht etwa auch das in Österreich bei Waldkäufen so übliche Vergleichswertverfahren, bei dem ortsübliche Verkaufspreise, wiewohl oft schwer objektivierbar, so doch eine erhebliche Einflussgröße sind. Und dadurch oft konfligieren mit KI-unterstützten Bewertungsmethoden, in die „harte Fakten“ einfließen.
Einen spannenden Einblick in automatisierte Baumartenerkennung aus terrestrischen und airborne LIDAR- und Bildaufnahmen gewährte Günther Bronner, Geschäftsführer der Umweltdata GmbH. Sein Fazit: Während man in Mitteleuropa vor allem Farbspektren und Baumtexturen bei der automatisierten Baumartenerkennung auf Luftaufnahmen einbezieht, verwenden die Nordländer zusätzlich Parameter wie Kronenanteile und Astausprägung – und sind damit bei der zugegeben überschaubaren Anzahl an vorkommenden Baumarten im Norden bereits relativ treffsicher.
