Bisher haben wir die Bestände durch Begehung kennengelernt: einzelne Stämme, Lichtungen, Wegränder. Aus der Luft betrachtet sind dieselben Flächen plötzlich Kacheln eines viel größeren Musters — und sichtbar wird, was im Bestand selbst nur schwer auffällt: die Verteilung von Kronen­dichte, die Lage der Lichtungen zueinander, die ersten Anzeichen von Stress, lange bevor das menschliche Auge auf einer Begehung Verfärbungen erkennt.

Im Sommer 2026 haben wir dafür mit einer DJI Air 3S zunächst die rund 10 Hektar Fläche um das Forsthaus systematisch beflogen und mit der freien Software OpenDroneMap zu Orthofotos und Höhenmodellen verrechnet. Die Ergebnisse liegen jetzt als digitale Karte vor — und sollen mit jeder kommenden Befliegung wachsen.

Was eine „Drohnenkartierung” konkret leistet

Die amtlichen Orthofotos vom LVermGeo Sachsen-Anhalt mit 20 cm pro Pixel sind eine hervorragende Basis. Eigene Drohnenflüge ergänzen sie um zwei Dinge, die das amtliche Material nicht leisten kann: deutlich höhere Auflösung und Aktualität auf Tagesbasis statt auf Drei-Jahres-Zyklus.

Vitalitätsindex aus dem sichtbaren Spektrum

Drohnenkameras dieser Klasse messen nur das sichtbare RGB-Spektrum. Für eine vollständige Vitalitätsanalyse — wie sie zum Beispiel im Forstmonitoring über das NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) genutzt wird — braucht es zusätzlich den Nahinfrarot-Kanal. Den liefern Multispektral-Drohnen, deren Anschaffungspreis deutlich höher liegt.

Was sich aber auch aus reinem RGB ableiten lässt, ist der GLI (Green Leaf Index):

$GLI = \frac{2G - R - B}{2G + R + B}$

Rote Werte (~0) deuten auf nicht-vegetative Bereiche, Wege oder Schäden; grüne Werte (~0.3) auf vitale Vegetation. GLI ist kein NDVI-Ersatz, aber ein robuster Proxy, der für relative Vergleiche über Zeit und Fläche gut funktioniert.

Was wir damit sichtbar machen wollen

• Aktuelle Bestandskarte in hoher Auflösung als Grundlage für Begehungen und Planung
• Vitalitäts-Muster zwischen Beständen sowie über die Vegetations­periode
• Veränderungen durch forstliche Eingriffe oder Stresseinwirkungen (Trockenheit, Sturm) als Differenzkarte zweier Befliegungen
• Pädagogische Visualisierung für die spätere Schularbeit — Bestände von oben sind ein starker Aha-Moment, wenn man vorher die Bäume nur von unten gesehen hat

Was die Methode nicht kann

Ehrlich gehört dazu: Drohnenkartierung ersetzt keine Begehung und keine forstliche Begutachtung. Sie liefert eine andere Sicht auf dasselbe Gelände — eine, die manche Muster zeigt und andere nicht.

• Stammdurchmesser lassen sich aus reinen Nadir-Bildern nicht ableiten; dafür braucht es seitliche Aufnahmen oder LiDAR.
• Frühste Käfer-Stadien (Bohrmehl am Stammfuß) sind aus 90 m Höhe nicht erkennbar. Die Methode ergänzt klassische Befund-Routinen, ersetzt sie nicht.
• Schatten unter Baumkronen können wie Stress aussehen, sind aber nur ein Lichtphänomen. Aussagekräftig wird der Index erst im Vergleich zwischen mehreren Befliegungen unter ähnlichen Lichtbedingungen.

Wie es weitergeht

Die erste Befliegung ist der Auftakt. Geplant sind über die nächsten Saisonen:

• eine Herbst-Befliegung 2026, um die Vitalitäts­änderung über den Sommer aufzuzeigen
• 3D-Modelle der Wirtschaftsgebäude — die Photogrammetrie liefert nebenbei eine begehbare digitale Rekonstruktion der baulichen Anlagen
• regelmäßige Wiederholungs­messungen zur langfristigen Bestands­dokumentation
• Auswertung pro Einzelbaum auf Basis der Höhen­modelle — Krondurchmesser, Stress-Marker, Veränderung über Zeit

Die Bild-Daten und Auswertungs-Pipeline gehören ohnehin zum Lehrplan der geplanten Waldbauernschule: angewandte Forst-Fernerkundung mit Open-Source-Werkzeugen, die jede waldbesitzende Familie selbst betreiben kann.

Werkzeuge

• DJI Air 3S — Consumer-Drohne mit 1″-Sensor, 50 MP
• Dronelink Web Mission Planner für die Flug­planung
• OpenDroneMap zur Photogrammetrie
• GDAL und Python für die Vitalitätsindex-Berechnung
• MapLibre GL JS und ein eigener Tile-Server für die Karten­darstellung

Alle Skripte und Auswertungen sind als Open Source dokumentiert — wer seine eigenen Flächen ähnlich erfassen möchte, kann den Stack übernehmen und auf eigene Hardware anpassen.