Open-Source-Lösung verfügbar: KI-gestützte Seegras‑Detektion in RGB‑Daten
© Christian Howe, Kiel
Nach einem Jahr Entwicklungsarbeit im Pilotprojekt ist es soweit: Der Code der KI-Lösung für die Erfassung von Seegrasbeständen ist ab sofort öffentlich zugänglich.
Seegraswiesen bieten zahlreichen Lebewesen Schutz, Nahrung und Laichplätze. Zudem filtern Seegraswiesen das Wasser, schützen vor Erosion und sind wichtige Kohlenstoffsenken. Doch Seegraswiesen bzw. -bestände sind durch anthropogene Einflüsse wie Meeresverschmutzung und übermäßige Nährstoffeinträge stark gefährdet.
Die Erfassung von Seegrasbeständen ist bislang meist mit aufwendigen manuellen Verfahren verbunden. Das Projekt „Wo bist du Seegras?“ setzt genau hier an: Es erleichtert die Erfassung von Seegrasbeständen mit einfachen Mitteln und soll so den Schutz und das Monitoring dieser marinen Lebensräume unterstützen. Das entwickelte KI-Modul basiert auf Daten handelsüblicher RGB-Kameras und ermöglicht es Nutzer*innen, Seegrasbestände effizient zu dokumentieren. Dies kann auf Freizeit- oder Fischerbooten erfolgen, ganz ohne tiefere technische Kenntnisse. Die Bilderfassung kann sogar während anderer Tätigkeiten auf dem Wasser erfolgen.
Gemeinsam mit dem WWF Deutschland Büro Ostsee hat die KI-Ideenwerkstatt für Umweltschutz im letzten Jahr eine KI-Pipeline entwickelt, die die Erfassung von Seegrasbeständen erleichtert. Der Code der KI-Pipeline ist ab sofort öffentlich zugänglich.
Für wen ist das Modul gedacht?
Die Lösung richtet sich an Forschungsinstitutionen, Behörden, Umweltorganisationen, Citizen-Science-Initiativen sowie alle, die Seegrasbestände effizient und ohne spezielles Equipment (benötigt werden Unterwasser-RGB-Kameras) erfassen möchten.
Was umfasst das Modul?
- Datensatzaufbereitung: Extraktion relevanter Frames aus Videodaten und Zuordnung zu Annotationen im Datumaro-/CVAT-Format
- Modelltraining und -evaluation: Einsatz von Modellen wie ResNet18 sowie des ensemblebasierten Bag of Seagrass
- Automatische Evaluation: Integrierte grafische Ergebnisvisualisierung über FiftyOne
- Inference: Analyse von Einzelbildern oder kompletten Videos
- Flexible Nutzung: Statische und dynamische Auswertung über einfache Befehle wie baltic_seagrass train-quickstart, ... evaluation-example, ... inference-on-video-example
Wie können Interessierte den Code nutzen?
- Repository aufrufen:
Das Projekt ist öffentlich auf GitHub. - Code herunterladen:
Über den grünen „Code“-Button → „Download ZIP“ oder per Git-Kommando:
bash
git clone https://github.com/ki-iw/wo-bist-du-seegras.git
- Startanleitung befolgen:
Die Datei README.md (in englischer Sprache) beschreibt Schritt für Schritt, wie die Software installiert und genutzt wird – von der Einrichtung der Conda-Umgebung bis zum Start von Training, Evaluation oder Inferenz. - Eigene Daten verwenden:
Organisationen und Einzelpersonen können eigene Video- und Annotationsdaten (z. B. aus CVAT) integrieren, Modelle weitertrainieren oder zur Inferenz nutzen – ideal für Monitoring, Forschung oder Umweltbildung.
“Wo bist du Seegras?” ist eines von fünf KI-Pilotprojekten der KI-Ideenwerkstatt für Umweltschutz. Mit der Veröffentlichung des Codes endet unsere Projektbegleitung allerdings noch nicht: Wetterbedingt mussten die im Frühjahr 2025 geplanten Ausfahrten zum Sammeln weiterer Trainingsdaten verschoben werden. Diese soll nun im Laufe des Sommers 2025 erfolgen