SMARTSKY (Waldfond)

Allgemeine Projektinformationen

Titel (deutsch)

Waldfonds-Projekt: Optimierung seilgestützter Holzernte durch Laser-basiertes Waldmonitoring

Titel (englisch)

Optimization of cable yarding through laser-based forest monitoring

Abstrakt (englisch)

In this project, a new digital tool for planning and realizing of timber harvesting in steep terrain with tower yarders is being developed. Personal laser scanners (PLS) are used to create accurate 3D models for terrain and standing timber (digital twin of the forest). By means of newly developed software routines, the individual trees coordinates, diameters, heights and taper curves are automatically calculated. Simulations in the digital twin of the forest are used to optimize the subsequent routing of the cable corridor and to forecast the accruing harvest volumes and timber assortments. Restrictions in the form of habitats and biotopes are taken into account. Scenario analyses evaluate the cost efficiency, energy efficiency, and potential environmental impacts of timber harvesting through a comprehensive sustainability analysis. One focus of the project is on transfer of the new methods and tools to forest practice. For this purpose, the methods/tools are developed and practically applied under real conditions within an extensive case study.

Schlagwörter (deutsch)

Holzernte, Gebirgswald, Optimierung, Digitalisierung, Waldinventur, Laserscanning, smarte Sensoren, Arbeitssicherheit

Projektleitung

Karl Stampfer

Forschungseinrichtung

Universität für Bodenkultur - Department für Wald- und Bodenwissenschaften Institut für Forsttechnik

Finanzierungspartner

Bundesministerium für Landwirtschaft, Regionen und Tourismus

Projektnummer

101680

Projektlaufzeit

-

Projektziele

In diesem Projekt wird ein neues digitales Verfahren zur Planung und Realisierung von Holzerntemaßnahmen mit Mastseilgeräten im Gebirge entwickelt mit dem Ziel die Kosten- und Energieeffizienz zu steigern. Mit Hilfe von personengetragenen Laserscannern werden präzise 3D Modelle für das Gelände und den aufstockenden Waldbestand erzeugt. Durch neu entwickelte Softwareprogramme werden die Geokoordinaten der einzelnen Bäume automatisch registriert und deren Baumschäfte automatisch vermessen. Über Simulationen im digitalen Abbild der Wirklichkeit werden die späteren Verläufe der Seiltrassen optimiert und die anfallenden Erntemengen sortimentsspezifisch prognostiziert. Dabei werden Restriktionen in Form von schutzwürdigenden Habitaten und Biotopen berücksichtigt. In Szenarioanalysen werden die Kosten- und Energieeffizienz sowie die möglichen Umweltauswirkungen der Holzernte durch eine umfassende Nachhaltigkeitsanalyse bewertet.

Für eine bestimmte waldbauliche Eingriffsfläche werden über das Laserscanning und automatisierte Algorithmen Gelände- und Bestandesinformationen hergeleitet, die es erlauben einen Digitalen Zwilling der jeweiligen Waldfläche zu erzeugen. Somit kann erstmalig mit realen Gelände- und Bauminformationen das Seillinienlayout (Holzanfall und Abfolge der Seillinien) und die Kalkulation der Seillinie selbst (Durchhangsberechnung, notwendige Stützen und Anker) optimiert werden. Für die Seillinienkalkulation wird nach Möglichkeit auf das Tool SEILAPLAN V3.2 zurückgegriffen, während für das optimierte Seillinienlayout klassische Methoden des Operations-Research Anwendung finden sollen (Bont et al. 2021; Bont et al. 2019; Bont et al. 2018).

Ein Schwerpunkt des Projekts liegt auf dem Transfer in die Forstpraxis. Dazu wird das Verfahren unter Echtbedingungen im Rahmen einer umfangreichen Fallstudie entwickelt und praktisch angewendet.

Praxisrelevanz


Die aktive Bewirtschaftung der Gebirgswälder (Waldpflege, Durchforstung, Waldumbau, Waldverjüngung) garantiert eine hohe Resistenz und Resilienz gegenüber klimawandelbedingten Kalamitäten und erzielt klimafitte Wälder. Häufig ist es aber gerade in Gebirgswäldern schwierig kostendeckend aktive Waldwirtschaft zu betreiben. Das gegenständliche Projektvorhaben unterstützt die aufwändige Planung in der Gebirgsholzernte und sichert somit die Wettbewerbsfähigkeit der Waldbesitzer und eine klimawandelangepasste Waldwirtschaft (SDG 15: “Ökosysteme schützen, wiederherstellen und ihre nachhaltige Nutzung fördern”).

Wälder in Gebirgsregionen werden häufig aufgrund fehlender Holzernteplanungsgrundlagen und daraus resultierenden hohen Holzerntekosten nur eingeschränkt oder nicht bewirtschaftet. Aus aktuellen Forschungsergebnissen zur Kohlenstoffspeicherung von Wäldern und Holz geht hervor, dass nur aktiv bewirtschaftete Wälder mit langfristig in verbautem Holz gebundenem Kohlenstoff eine Senke darstellen. Bessere Planungen in der seilgestützten Holzernte können gezielt die aktive Waldwirtschaft in schwierigen Bringungslagen fördern und somit einen Teil zur Eindämmung des Klimawandels beitragen (SDG 13: “Maßnahmen zur Bekämpfung des Klimawandels und seiner Auswirkungen ergreifen”).

Rund 20% der österreichischen Waldfläche sind Schutzwälder - insbesondere in steileren Gebirgsregionen. Eine rechtzeitige Schutzwaldverjüngung, eingeleitet über gezielte Eingriffe, garantiert eine nachhaltige Schutzwirkung sowohl im Standort- als auch Objektschutzwald. Das neue digitale Planungstool ermöglich schonende Holzernteeingriffe unter Wahrung der Schutzwirkung (SDG 13; SDG 3: “Gesundes Leben sicherstellen und das Wohlergehen für alle Menschen in jedem Alter fördern”).

An der bisherigen Entwicklung von lasergestützten Waldinventur-/Waldmonitoringmethoden sowie von seilgestützten Holzerntemaßnahmen haben in den vergangenen Jahren bereits zahlreiche BOKU Studierende mit Erfolg mitgearbeitet. Am vorliegenden Projektvorhaben soll auch ein wissenschaftlicher Mitarbeiter mit dem Zielabschluss Doktorat beteiligt sein. Weiters sind sowohl Bachelor- als auch Masterarbeiten zum Thema “Optimierung seilgestützter Holzernte durch Laser-basiertes Waldmonitoring” geplant. Nach dem BOKU-Prinzip der “forschungsgeleiteten Lehre” wird den Studierenden so eine hochwertige Bildung und enge Praxisvernetzung vermittelt (SDG 4: “Inklusive, gerechte und hochwertige Bildung sichern und die Möglichkeit für lebenslanges Lernen für alle fördern”)

Gerade in gebirgigen Regionen ist die Waldwirtschaft häufig nicht rentabel, unter anderem aufgrund hoher Holzerntekosten. Zusätzlich gibt es hohe Risiken bei der meist manuellen Waldarbeit im steilen Gelände. Die Optimierung der Holzernte in diesem Gelände mithilfe moderner lasergestützter Methoden stärkt die Wettbewerbsfähigkeit von Gebirgswaldbesitzern und Holzernteunternehmen bei gesteigerter Arbeitssicherheit aufgrund von besserer Planung (SDG 8: “Dauerhaftes, inklusives und nachhaltiges Wirtschaftswachstum, volle und ertragreiche Erwerbstätigkeit und menschenwürdige Arbeit für alle erreichen”).