Monitoring von Bestäubern durch automatisierte Kameras in Agrarlandschaften

Abstract ID: 3.18
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Riesch, S. (1)
Brachmann, S. (1); Urbatzka, P. (1); Irlbeck, L. (2); Rudner, M. (2); Nebauer, C. (3); and Leonhardt, S. (3)
(1) Sandra Riesch, Landesanstalt für Landwirtschaft, Institut für Agrarökologie und Ökologischen Landbau, Lange Point 12, 85354 Freising
(2) Sabine Brachmann, Landesanstalt für Landwirtschaft, Institut für Agrarökologie und Ökologischen Landbau, Lange Point 12, 85354 Freising
(3) Peer Urbatzka, Landesanstalt für Landwirtschaft, Institut für Agrarökologie und Ökologischen Landbau, Lange Point 12, 85354 Freising
(4) Larsia Irlbeck, Hochschule Weihenstephan-Triesdorf, Biomasse-Institut, Steingruberstr.2, 91746 Weidenbach
(5) Michael Rudner, Hochschule Weihenstephan-Triesdorf, Biomasse-Institut, Steingruberstr.2, 91746 Weidenbach
(6) Carmen Nebauer, Technische Universität München, School of Life Sciences, Hans-Carl-von-Carlowitz-Platz 2, 85354 Freising
(7) Sara Leonhardt, Technische Universität München, School of Life Sciences, Hans-Carl-von-Carlowitz-Platz 2, 85354 Freising
How to cite: Riesch, S.; Brachmann, S.; Urbatzka, P.; Irlbeck, L.; Rudner, M.; Nebauer, C.; and Leonhardt, S.: Monitoring von Bestäubern durch automatisierte Kameras in Agrarlandschaften, #TDB27-3.18
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Keywords: automatische Kamerafallen, Bestäubermonitoring
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Monitoring von Bestäubern durch automatisierte Kameras in Agrarlandschaften

Zusammenfassung

In der Studie wurde eine kontinuierliche Erfassung von Bestäubern in unterschiedlichen Habitatstrukturen mittels automatisierter Kameraüberwachung und künstlicher Intelligenz durchgeführt, um deren Einfluss auf die Abundanz und die taxonomische Artenvielfalt zu bewerten. Die Ergebnisse zeigen die Bedeutung vielfältiger Lebensräume sowie Chancen und methodische Grenzen der kamerabasierten Überwachung.

Fragestellung

Wie genau sind KI-basierte lebend-Kamerafallen zur Erkennung von verschiedenen Bestäuberinsektengruppen?

Welche Abundanz (Aktivität) zeigen unterschiedliche Bestäubergruppen der Insekten in verschiedenen Lebensraumstrukturen?

Methode

Im Rahmen des APART-Projekts (Agrarpflanzen für Bestäuber) wurden im Jahr 2025 DIY-Kamerafallen nach Sittinger et al. 2024 für eine automatisierte Insektenüberwachung (Version 2023) eingesetzt. Diese KI-basierte lebend-Kamerafallen, wurden in verschiedenen Lebensraumstrukturen (Randstrukturen/Blühstreifen, Weizenfeld) an zwei bayerischen Standorten (Viehhausen, Triesdorf) aufgestellt, um die Bestäuberabundanz zu erfassen. Die Aufnahmen erfolgten von Mai bis Juli in vier täglichen Intervallen zu je 40 Minuten. Anschließend wurden die Bestimmungen evaluiert.

Ergebnisse

Sehr gute KI‑Erkennungsgenauigkeit von über 95% wurden bei Schwebfliegen und Wespen erreicht. Eine mittlere Genauigkeit erzielte die KI bei Wildbienen mit etwa 86% (hier erschwert die hohe Artenvielfalt eine eindeutige Klassifizierung) und bei Honigbienen mit 64 %. Die Erkennungsgenauigkeit bei Tagfaltern und Hummeln, die Trefferquote lag unter 50 %, war niedrig. Häufig wurden Schattenbilder oder Blätter/Gräser mit Tagfaltern verwechselt.

Wildbienen und Schwebfliegen sind in beiden Habitatstrukturen die häufigsten Taxa. Aufgrund des vielfältigeren Blütenangebots und dem strukturreichen Mikrohabitats ist die Abundanz der Wildbienen in der Randstruktur höher als im Weizen.

Fazit

Das Kamerafallen-System zeigt ein hohes Potenzial für ein standardisiertes Bestäubermonitoring in landwirtschaftlichen Umgebungen. Die Selektivität des aktuellen Designs der Blumenplattform könnte jedoch die Zusammensetzung der Gemeinschaft verzerren. Anpassungen beim floralen Lockmittel könnten die taxonomische Repräsentativität verbessern.

Wir bedanken uns bei allen Mitarbeitenden der Landesanstalt für Landwirtschaft, den Bayerischen Staatsgütern, der Landwirtschaftlichen Lehranstalten Triesdorf und der Versuchsstation Viehhausen (TUM), die zu diesem Forschungsvorhaben beigetragen haben. Das Projekt APART wurde von Weihenstephan AgroMissionHub finanziert.

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