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BAM Team Ladenburg
Über BAM Team Ladenburg
Citizen Science Projekt: Betrieb einer Soundscape Station zur Erfassung von Vogelstimmen.
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Citizen Science Projekt: Betrieb einer Soundscape Station zur Erfassung von Vogelstimmen
Von der ersten Balkonstation bis zur autonomen Station am Bienenstand.

Ausgangspunkt war ein Radiobeitrag der Sendung „Netzbasteln" auf Deutschlandfunk Nova, in dem eine KI-gestützte Vogelerkennung für den heimischen Balkon vorgestellt wurde – Software, die lokal, ohne Internetanbindung, anhand von Rufen Vogelarten erkennt. Carsten, hauptberuflich IT-Administrator und im Hobby seit Jahren Vogelbeobachter und Amateur-Naturfotograf, baute daraufhin seine erste eigene Station auf dem privaten Balkon.

Ausschlaggebend war dabei weniger die Erkennungsgenauigkeit selbst als die durchgehende Erfassung: Die Station hört 24 Stunden am Tag zu, auch nachts – etwa Kranichzug, der sonst unbemerkt bliebe.

Der heutige Hauptstandort für die BirdNET-Station kam durch eine Begegnung am Bienenstand Ladenburg (Apiary) zustande, wo die Bienenvölker stehen und der Honig zeitweise auch verkauft wird. Dort kam Carsten mit Dirk ins Gespräch, einem Evolutionsbiologen mit langjähriger Forschungserfahrung (mehr dazu auf der Seite „Info" von Dirks Flickr-Profil). Da sich seine Forschung grundsätzlich mit Fragen zur Biodiversität und Artendynamik beschäftigt, passte eine kontinuierliche akustische Vogelerfassung als weiterer Baustein gut in sein Themenfeld. Der eingezäunte Bienenstand mit seinen Bienenvölkern bot zudem ein vor Fressfeinden geschütztes Habitat mitten in der Feldflur.

Ende November 2023 wurde dort die vollautonome Station ca. 2 km entfernt vom Neckar aufgebaut – mit Solarpanel, Computer und Akku, unabhängig von jedem Stromanschluss. Seither läuft sie durchgehend, mit einer Verfügbarkeit von über 99 Prozent. In sonnenarmen Zeiten reicht die Solarleistung allerdings nicht aus; dann wird der Akku etwa alle drei Tage manuell gewechselt.

Aus der einen Balkonstation ist inzwischen ein Netzwerk aus drei Stationen geworden: die autonome Station am Bienenstand als Hauptstation, ergänzt durch zwei Balkonstationen im Stahlbühlring und am Merianweg. Wie sich diese drei Standorte – Feldflur, Siedlung und Flussaue – akustisch unterscheiden, zeigt der Vogeltransekt.

Carsten ist als Citizen Scientist für Planung, Bau und Betrieb der Technik verantwortlich und hat auch diese Website mit ihren Analysen und Visualisierungen erstellt, die auf den Rohdaten der Station(en) beruhen. Dirk ist als Privatdozent immer gern hilfsbereit, und beteiligt sich fachlich mit Rat und Tat. Insgesamt sind so über eine Million Vogelnachweise von mehr als 130 Vogelarten über einen Zeitraum von drei Jahren zusammengekommen.

Höhepunkt der biologisch wichtigsten Erfassungen war die Detektion von Nebelkrähen mit anschließenden Fotobeweisen. Raben- & Nebelkrähen sind als sogenannte Grauzonen-Arten ein Schlüsseltaxon bei der Erforschung der Artenvielfalt und im Übergang zur High-End Molekularbiologie der Artendynamik.

Carsten & Dirk
Citizen Scientist & Betreiber · Wissenschaftlicher Mentor
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Wie funktioniert das eigentlich?
Keine Kamera, keine Cloud, kein Datenschutzproblem – nur ein Mikrofon und ein kleiner Computer vor Ort.
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1. Zuhören, rund um die Uhr
Ein Außenmikrofon nimmt kontinuierlich Umgebungsgeräusche auf – 24 Stunden am Tag, auch nachts, auch bei Regen.
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2. In Häppchen zerlegen
Die Aufnahme wird laufend in kurze, wenige Sekunden lange Ausschnitte zerteilt – genug, um einen einzelnen Ruf oder Gesang zu erfassen.
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3. KI erkennt das Klangmuster
Ein neuronales Netz namens BirdNET (entwickelt von Cornell Lab of Ornithology und der TU Chemnitz) verwandelt jeden Ausschnitt zunächst in ein Spektrogramm – eine Art visuellen "Fingerabdruck" des Klangs – und vergleicht dieses Bildmuster mit den charakteristischen Sonogrammen tausender Vogelarten weltweit.
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4. Plausibilität für Ort und Jahreszeit prüfen
Zusätzlich zur reinen Klangerkennung gleicht das Modell ab, ob eine Art für unseren Standort und die aktuelle Kalenderwoche überhaupt zu erwarten ist – auf Basis historischer eBird-Meldedaten. Nur wer diese Plausibilitätsprüfung und die Konfidenz-Schwelle von mindestens 70% besteht, kommt weiter.
5. Nachweis speichern
Der Nachweis wird mit Art, Uhrzeit und Sicherheitswert gespeichert – alles Weitere auf dieser Website baut auf diesen Rohdaten auf.
Wichtig: Die eigentliche Erkennung läuft direkt auf dem Mini-Computer vor Ort (einem Raspberry Pi) – nicht in einer Cloud. Es werden keine Bilder aufgenommen und keine Personen erfasst. Für das Citizen-Science-Netzwerk BirdWeather überträgt die Station per 4G-Modem die Erkennungsdaten (Art, Datum, Uhrzeit, Konfidenz) zusammen mit einer kurzen FLAC-Audiodatei des jeweiligen Rufs – erfasst wird dabei ausschließlich Vogelgesang aus der Umgebung.
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Wo fange ich an?
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Die wichtigsten Begriffe kurz erklärt
Damit die Fachseiten nicht jedes Mal bei null anfangen müssen.
Nachweis
Eine einzelne akustische Erkennung – keine Individuenzählung. Ein besonders singfreudiger Vogel kann an einem Tag hunderte Nachweise erzeugen, ohne dass hunderte Vögel anwesend sind.
Konfidenz
Die Sicherheit, mit der die KI eine Erkennung einer Art zuordnet (0–100%). Nur Nachweise ab 70% Konfidenz fließen in die Auswertungen ein.
Shannon-Index (H')
Ein Maß für die akustische Artenvielfalt: Je höher der Wert, desto gleichmäßiger verteilen sich die Nachweise auf viele verschiedene Arten, statt von wenigen dominiert zu werden.
Ökologische Gilde
Eine Gruppe von Arten mit ähnlicher Lebensweise (z. B. Höhlenbrüter, Bodensucher) – unabhängig von der Verwandtschaft, aber mit ähnlichen Ansprüchen an den Lebensraum.
Rote-Liste-Art
Eine Art, die laut der Roten Liste Deutschland als gefährdet oder im Rückgang begriffen eingestuft ist.