Mit Nachtsicht gegen Vogelschlag

Die Auflagen für den Bau von Onshore-Windkraftanlagen in Brutgebieten und Lebensräumen bestimmter Vogelarten sind hoch. Dabei hat es in den letzten Jahren bereits enorme Fortschritte gegeben, um die Auswirkungen von Windparks auf Vögel und Fledermäuse zu reduzieren. So müssen Anlagen in Zeiten von besonders starken Zugbewegungen oder zu Nistzeiten zeitweilig ausgeschaltet oder heruntergeregelt werden, um nicht unnötig viele Vögel zu gefährden.

Die Erfassung der Vögel wird dabei von Biologen vorgenommen, die in einem Feld stehen und sich Notizen darüber machen, was sie sehen. Für Offshore-Windparks fahren die Wissenschaftler bislang mit einem Boot hinaus, können aber nur bei Tageslicht Beobachtungen anstellen, wenn es das Wetter zulässt. Amerikanische Forscher wollen dem nun Abhilfe schaffen, indem sie thermische Bildgebung nutzen, um Vögel und Fledermäuse in der Umgebung von Offshore-Windparks zu identifizieren.

Dazu kommen zunächst Nachtsichtgeräte zum Einsatz. Diese verwenden Wärmebilder, die Infrarotlicht einfangen, das für das menschliche Auge unsichtbar ist. Forscher des Department of Energy am Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) haben nun eine Software namens ThermalTracker entwickelt, die Vögel und Fledermäuse automatisch anhand von thermischen Videos kategorisiert.

„ThermalTracker hilft sowohl Projektierern als auch den Behörden, fundierte Entscheidungen über die Standortwahl und den Betrieb von Offshore-Windprojekten zu treffen“, erklärt PNNL-Ingenieurin Shari Matzner, die die Entwicklung von ThermalTracker leitet. „Wir brauchen wissenschaftliche Werkzeuge wie diese, um besser zu verstehen, wie Offshore-Windenergieanlagen mit Vögeln und Fledermäusen koexistieren können.“

Die Software soll feststellen, ob es viele Vögel oder Fledermäuse in der Nähe eines geplanten Offshore-Parks gibt und ob sie von einem bereits gebauten Projekt direkt betroffen sind. Ist dies der Fall, können die Beamten eine Anpassung des Standorts oder eine Änderung der laufenden Betriebsführung vornehmen.

Wissenschaftler benutzen schon lange Wärmebildkameras, um beispielsweise Fledermäuse zu beobachten, die nachtaktiv und in traditionellen Videos nicht zu sehen sind. Aber während thermische Kameras zwar den Umriss des Tiers sehen können, bieten sie keine klaren Bilder oder gar die Farbe, was die genaue Identifizierung schwierig macht. Dort kommt nun die neue Software ins Spiel, die die Tiere anhand von spezifischen Flugbewegungen eindeutig identifizieren soll.

Das Video zeigt die Arbeit der Forscher (Quelle: PNNL)

So weit die Theorie. In der Praxis wird die Software in diesem Sommer von Biologen des Biodiversity Research Institutes getestet. Dazu vergleichen die Forscher die Ergebnisse der Software mit ihren eigenen Feldbeobachtungen vor der Küste von Maine in den USA.
„Dies ist eine ungewöhnliche Zusammenarbeit zwischen Computerspezialisten, Ingenieuren und Wildbiologen, die mit Hilfe von modernster Technologie zusammenarbeiten", sagt Wing Goodale, stellvertretender Direktor des Instituts. "Diese Kameras könnten eine zuverlässige Methode zur Erkennung von Vogel- und Fledermausreaktionen auf Offshore-Windprojekte bieten, wo es nicht möglich ist, eine traditionelle Überwachung der Natur durchzuführen.“

Die Algorithmen der Software erkennen dabei zwei Merkmale: den genauen Weg, den Vögel oder Fledermäuse von Punkt A nach B fliegen und wie häufig ihre Flügel auf und ab schlagen. Anschließend kann das Programm bestimmen, ob die beobachteten Tiere Fledermäuse sind oder Vogelfamilien wie Möwen, Seeschwalben oder Schwalben angehören.

So sehen die Bilder der thermischen Videos aus, die die Software von PNNL analysiert (Bild: PNNL)

Frühere Versionen der Software lagen in 82 Prozent der Fälle richtig – und dabei arbeitet der Computer bis zu fünf Mal schneller als der Mensch. Und während die Forscher des PNNL bereits an einem weiteren Update arbeiten, das es ermöglichen soll, 3D-Videos zu erstellen und die Genauigkeit der aufgezeichneten Flugbahnen zu verbessern, dokumentieren unterdessen die Biologen die Übereinstimmung der Beobachtungen und helfen, den Algorithmus weiter zu verbessern, damit künftig Vogelschlag als Argument der Windkraftgegner nur noch eine untergeordnete Rolle spielt.