Die Asiatische Hornisse breitet sich zunehmend in Europa aus. Umso wichtiger wird es, Sichtungen frühzeitig zu melden. Doch wie kann man eine Asiatische Hornisse melden und gleichzeitig zu einer besseren Datengrundlage beitragen?

In den letzten Jahren hat sich die Asiatische Hornisse (Vespa velutina) in vielen Teilen Europas stark ausgebreitet. Ursprünglich versehentlich eingeschleppt, hat sich die invasive Art inzwischen in mehreren Ländern etabliert und stellt eine Herausforderung für Imker, Naturschutz und Behörden dar.

Für ein effektives Monitoring ist vor allem eines entscheidend: Sichtungen frühzeitig erkennen und dokumentieren.

Viele Beobachtungen entstehen jedoch nicht im Rahmen offizieller Monitoringprogramme, sondern durch Menschen, die der Hornisse zufällig begegnen – Imker, Spaziergänger, Gartenbesitzer oder Naturbeobachter.

Hier setzt eine einfache Frage an:

Wie kann Technologie helfen, eine Asiatische Hornisse einfacher zu melden und besser auszuwerten?

Mit genau dieser Frage beschäftige ich mich seit einigen Monaten in einem kleinen Nebenprojekt.

Wie kann man eine Asiatische Hornisse melden?

Im Zentrum des Projekts steht eine mobile App, mit der Sichtungen der Asiatischen Hornisse direkt im Feld gemeldet werden können.

Anstatt komplizierte Formulare auszufüllen, können Nutzer einfach ein Foto des Insekts aufnehmen und die Beobachtung zusammen mit Standortinformationen übermitteln.

Die App soll dabei helfen, eine Asiatische Hornisse schnell und unkompliziert zu melden und gleichzeitig strukturierte Daten zu erfassen.

Um die Qualität der Meldungen zu verbessern, wird das Bild bereits auf dem Gerät mit einem kleinen KI-Modell analysiert. Dadurch kann eine erste Einschätzung erfolgen, ob es sich möglicherweise um Vespa velutina handelt.

Diese automatische Analyse ersetzt keine fachliche Bestätigung, kann jedoch dabei helfen, offensichtliche Fehlmeldungen zu reduzieren und die Qualität der Daten zu verbessern.

Nach der Aufnahme kann die Sichtung zusammen mit Zeit- und Standortinformationen an eine Cloud-Plattform übermittelt werden, wo die Daten gespeichert und weiter verarbeitet werden.

Citizen Science als Grundlage für bessere Daten

Ein zentraler Gedanke hinter dem Projekt ist der Citizen-Science-Ansatz.

Viele Menschen beobachten ihre Umgebung sehr genau – insbesondere Imker, Naturfreunde oder Gartenbesitzer. Gerade bei invasiven Arten können solche Beobachtungen wertvolle Hinweise liefern.

Je einfacher es wird, eine Asiatische Hornisse zu melden, desto besser wird die Datenbasis.

Wenn Sichtungen strukturiert erfasst werden, entsteht mit der Zeit eine Datengrundlage, die dabei helfen kann, die Ausbreitung der Asiatischen Hornisse besser zu verstehen.

Ein einfach zugängliches Meldesystem kann dabei helfen, mehr Beobachtungen zu sammeln und gleichzeitig eine bessere räumliche Abdeckung zu erreichen.

KI-gestützte Unterstützung bei der Bestimmung

Ein experimenteller Teil des Projekts ist die Nutzung von Computer-Vision-Modellen zur Unterstützung bei der Identifikation.

Im Laufe des Projekts wurden verschiedene Objekterkennungsmodelle trainiert und getestet, um zu prüfen, ob sich Vespa velutina zuverlässig von ähnlichen Arten unterscheiden lässt.

Dabei ging es weniger darum, eine endgültige Bestimmung durch eine KI zu erreichen, sondern eher darum, eine erste automatische Einschätzung zu ermöglichen.

Solche Modelle können helfen, den Meldeprozess zu unterstützen und die Qualität der eingehenden Daten zu verbessern.

Eine skalierbare Plattform für Sichtungsdaten

Neben der mobilen App gehört auch eine Backend-Plattform zum Projekt, die die gemeldeten Sichtungen verarbeitet und speichert.

Auch wenn das Projekt als kleines Experiment begonnen hat, wurde die Infrastruktur so konzipiert, dass sie grundsätzlich mit wachsenden Datenmengen umgehen kann.

Die Plattform übernimmt unter anderem:

• Speicherung von Sichtungsdaten und Metadaten
• Verarbeitung hochgeladener Bilder
• Bereitstellung von Schnittstellen für die App
• Visualisierung von Beobachtungen auf Karten

Gerade bei Citizen-Science-Projekten kann es zu starken Schwankungen bei der Nutzung kommen, beispielsweise während der Hauptaktivitätszeit der Hornissen im Sommer.

Eine flexible Infrastruktur hilft dabei, solche Lastspitzen abzufangen.

Karten und Geodaten zur Analyse der Ausbreitung

Ein wichtiger Bestandteil des Projekts ist die Visualisierung von Sichtungen auf Karten.

Geodaten ermöglichen es, räumliche Muster zu erkennen und die Ausbreitung der Art über größere Regionen hinweg zu beobachten.

Dafür wird eine Karteninfrastruktur verwendet, die Vektor-Kartenkacheln nutzt und darauf ausgelegt ist, Geodaten effizient auszuliefern.

Durch verschiedene Caching-Mechanismen lassen sich Kartenanfragen effizient bedienen und Serverlast reduzieren.

Muster erkennen: Cluster von Sichtungen

Mit wachsender Datenbasis können sich interessante räumliche Muster ergeben.

Wenn mehrere Sichtungen in einem bestimmten Gebiet auftreten, können sogenannte Cluster entstehen.

Solche Häufungen von Meldungen können Hinweise auf erhöhte Aktivität in einer Region geben und möglicherweise auf ein nahegelegenes Nest hindeuten.

Solche Analysen ersetzen nicht die Arbeit von Fachleuten, können aber zusätzliche Hinweise liefern.

Kombination mit Umwelt- und Kontextdaten

Neben den Sichtungsdaten selbst könnten künftig auch weitere Kontextinformationen einbezogen werden.

Dazu zählen beispielsweise:

• Wetterdaten
• Landschaftsstruktur
• topographische Informationen

Durch die Kombination solcher Daten mit Beobachtungen könnte sich langfristig ein besseres Verständnis dafür entwickeln, wie und warum sich die Asiatische Hornisse in bestimmten Regionen ausbreitet.

Ein laufendes Experiment

Das Projekt befindet sich noch in einer frühen Phase und ist vor allem als technisches Experiment entstanden.

Es verbindet mehrere spannende Themenbereiche:

• Citizen Science
• Biodiversitätsmonitoring
• Computer Vision und Machine Learning
• mobile Anwendungen
• Geodaten und Karteninfrastruktur

Aktuell wird eine erste Pilotphase vorbereitet, die zunächst auf lokaler Ebene starten soll.

Ziel ist es, die Meldung der Asiatischen Hornisse für alle zugänglich und einfach zu machen.

Es bleibt spannend zu sehen, ob sich durch die Kombination aus moderner Technologie, KI und Bürgerbeteiligung neue Einblicke in die Ausbreitung von Vespa velutina gewinnen lassen.

Mehr Informationen zum Projekt und zur geplanten App sind unter https://hornet-log.app verfügbar.