Wie kann die Bestandspflege verbessert und erleichtert werden insbesondere durch den Einsatz digitaler Technologien?

Die direkte Studienlage zur Erleichterung der Bestandspflege durch digitale Technologien ist dünn, die vorhandene Evidenz jedoch konsistent: Fernerkundung und maschinelles Lernen (ML) ermöglichen ein objektives, wiederholbares Vitalitäts-Monitoring des Baumbestands. Die Verschneidung von Airborne Laser Scanning (ALS, flugzeuggetragenes Laserscanning der Baumstruktur) mit abbildender Spektroskopie klassifiziert den Baumgesundheitszustand artenübergreifend zuverlässiger als ein einzelner Datentyp [1]. Das liefert die Grundlage für priorisierte, datengestützte Pflegeeinsätze statt rein manueller Einzelbaumkontrolle [1]. Für Wiesen- und Grünflächen zeigt ein offener, österreichweiter Sentinel-2-Datensatz, dass sich Mahd-Ereignisse satellitengestützt mit 10-Meter-Auflösung erkennen lassen (validiert an n=211 Ereignissen) — direkt nachnutzbar für ein flächiges Pflege- und Wirksamkeits-Monitoring [2]. Digitale Simulation ergänzt die Planungsseite: Mit ENVI-met V5 lässt sich die Kühlwirkung von Vegetations- und Entsiegelungsmaßnahmen feldvalidiert quantifizieren [3].

Die zentrale Lücke ist direkte, Wien-spezifische Evidenz: Keine peer-reviewte Studie verknüpft die Wiener Bestandspflege-Praxis (Baumkataster, Pflegezyklen der MA 42/49) systematisch mit operativem digitalem Monitoring. Die einschlägige Methodenstudie zur Baumvitalität stammt aus einer einzelnen, nicht-Wiener Fallstudie und benötigt aufwändige, kostenintensive Hyperspektral-/ALS-Befliegung [1]; ob sie sich auf das Wiener Artenspektrum und den Routinebetrieb übertragen lässt, ist unvalidiert. Der Mahd-Datensatz beruht bislang auf einem einzelnen Jahr (2023) und ist witterungssensitiv [2]. Simulationswerkzeuge sind für das Mikroklima validiert, nicht aber als Entscheidungshilfe für konkrete Pflegeeinsätze [3]. Es fehlt eine Kataster-integrierte Monitoring-Pipeline samt Kosten-Nutzen-Abwägung der Sensor-Erfassung.

Im Horizont 2026–2030 verschiebt sich die Bestandspflege von manueller Kontrolle zu Fernerkundungs- und ML-gestützten Pipelines. Frei verfügbare Copernicus-/Sentinel-2-Daten senken die Einstiegshürde — der österreichweite offene Mahd-Datensatz belegt bereits operative Reife für Grünflächen [2]. Die Sensor-Fusion aus Laserscanning und Spektroskopie reift für die artenübergreifende Vitalitätserfassung weiter [1]. Parallel wandern Mikroklima-Simulation und digitale Zwillinge stärker in die Grünraumplanung, wodurch Monitoring und Planung zusammenwachsen [3]. Zugleich verschiebt sich die Bewertung von reinen Laborwerten hin zu realitätsnahen, alterungs- und saisonsensitiven Feldkennwerten der Bestandspflege.