Die Schweiz hat einige der besten offenen Walddaten der Welt — das Landesforstinventar, swisstopo-Bilder, 1-Meter-LiDAR-Kronenmodelle, Sentinel-2. Und ausserhalb einer GIS-Abteilung kann sie fast niemand nutzen. Stellt man eine einfache Frage — wie hat sich die Kronenhöhe oder die Gesundheit unseres Waldes verändert? — lautete die ehrliche Antwort lange: Wochen auf eine Fachperson warten und dann auf ein Ergebnis blicken, das kaum ein Laie lesen kann.
Für ein Schweizer Waldkohlenstoff-Projekt auf einem rund 147 Hektar grossen Gemeindewald zählt genau diese Lücke. Glaubwürdige Resultate brauchen Messung, nicht Modellierung — und eine Messung, die niemand interpretieren kann, ist wenig wert.
Frage stellen, Karte erhalten
Also haben wir Ask Your Forest gebaut: einen KI-Agenten, der eine natürlichsprachige Frage zu jedem Ort beantwortet, indem er die Satelliten- und LiDAR-Daten on demand holt und analysiert — und statt eines Berichts eine echte, gerenderte Karte zurückgibt.
Unter der Klartext-Ebene berechnet die Engine spektrale Analysen in Echtzeit — NDVI für Vegetationsvitalität, NDWI für Wasser, NBR für Brand und Störung — und liest die Kronenhöhen-Veränderung aus dem 1-m-LiDAR-Vegetationshöhenmodell von swisstopo als Biomasse-Proxy. Das sind echte Messungen über den tatsächlichen Perimeter, keine generische Schätzung.
Warum der 3D-Flug zählt
Veränderung in einer Tabelle überzeugt niemanden. Veränderung über dem Berg, den man kennt — vorher und nachher, mit Legende und einer Quelle auf jeder Ebene — überzeugt eine Gemeindeversammlung. Der Flug läuft im Browser ohne Login, damit Behörden und Öffentlichkeit dieselben Belege sehen wie die Analystinnen und Analysten.
Jede Ebene legt Quelle, Zeitraum und Methode offen: keine Blackbox, nichts, das sich nicht auf offene Behördendaten zurückführen liesse. Es ist dasselbe Prinzip — Jurisdictional Integrity — das wir in regulierte KI bringen: eine Antwort, hinter der man stehen kann, weil man sieht, woher sie kommt.
Vom Wald zum Weinberg
Die Engine ist nicht waldspezifisch. Dieselbe Open-Data-Pipeline treibt heute Vinea an und erzeugt aus denselben NDVI-, Terroir- und Klima-Ebenen Satelliten-Weinberg-Microsites für Weinproduzenten — der Beweis, dass natürlichsprachige GeoAI überall dort funktioniert, wo es offene Erdbeobachtungsdaten und eine Laiin gibt, die eine Antwort braucht.
Offene Daten sind reichlich vorhanden. Knapp ist die Möglichkeit, ihnen eine Frage zu stellen. Genau das haben wir gebaut.