Mikroakustik für das Zustandsmonitoring von Bäumen

Die Beurteilung des Vitalitätszustands von Bäumen ist für den Naturschutz, die Baumpflege, den Obstbau oder auch die Forstwirtschaft von großem Interesse. Im Allgemeinen ist dies nur mit hohem personellen und technischen Aufwand realisierbar und daher für ein kontinuierliches Monitoring ungeeignet. Aus verschiedenen Untersuchungen ist bekannt, dass in stehenden Bäumen mikroakustische Schallemissionen (SE) im hörbaren wie auch im Ultraschallbereich auftreten. Sie lassen Rückschlüsse auf die Verkehrssicherheit des Baums, auf Trockenstress- und Saftstromanomalien sowie auf möglichen Krankheits- oder Schädlingsbefall zu (Tab. 1).

Im aktuell laufenden BMBF-Projekt TreeMon FKZ: 02WDG1698B) soll dafür ein autonomes Messsystem für mikroakustische Schallemissionen entwickelt und in die Praxis umgesetzt werden. Dazu wird der Demonstrator eines kabellosen SE-Sensorknotens aufgebaut und am Stamm eines Baums befestigt. Dort nimmt er über einen längeren Zeitraum Schallemissionen auf und wertet diese auf Basis maschinellen Lernens aus.

Das digitale Messsystem soll

• Schäden und Krankheiten, welche die Verkehrssicherheit beeinträchtigen, frühzeitig erfassen und klassifizieren;
• rechtzeitig Maßnahmen vorschlagen, die das Absterben bzw. die Schädigung der Bäume verhindern sowie stabilere und bessere Erträge im Obstbau zulassen;
• die Wirksamkeit von langfristigen Maßnahmen in der Forstwirtschaft (z. B. Anbau von Mischwäldern oder nicht-endemischen Baumarten) überprüfen.

Im Rahmen erster Testmessungen im Feld wurden SE-Daten an verschiedenen Obstbäumen, an Birken, Tannen, Kiefern sowie an Buchen und Linden aufgenommen und ausgewertet. Dabei konnten mit piezobasierten Schallaufnehmern und hochempfindlichen Kontaktmikrofonen (Abb. 1) feinste Faserknacks im Vorfeld von makroskopischen Ast- und Stammbrüchen, Trockenstress- und Trocknungsereignisse wie auch ein aktiver Borkenkäferbefall (Abb. 2) akustisch nachgewiesen werden. Saft-strommessungen befinden sich aktuell in der Durchführung.  

Auf Grundlage der Frequenzcharakteristika der mikroakustischen Ereignisarten werden die zu entwickelnden Sensorknoten spezifiziert. In einer abschließenden einjährigen Feldtestkampagne werden diese validiert und optimiert. Ein anschließender Abgleich der Akustikdaten mit konventionell durch Baumsachverständige und drohnenbasierte Multispektralkameras erfasste Vitalitätseinschätzungen der Bäume bildet die Basis für die Auswertung mit maschinellem Lernen. Ähnliche akustische Überwachungslösungen werden am Fraunhofer IKTS auch für andere Anwendungen entwickelt.