Forschende der University of Southern California (USC) haben ein kostengünstiges KI-Tool zur präzisen Erfassung von Stadtbaumkronen entwickelt. Veröffentlicht im Fachjournal Remote Sensing, nutzt die Technologie öffentliche Luftaufnahmen des US-Landwirtschaftsministeriums und ersetzt damit teure Laserscans oder lizenzierte Satellitendaten. Das Verfahren soll Kommunen helfen, urbane Grünflächen gezielt zu planen und Extremhitzeszenarien zu bekämpfen. Unter der Leitung von John Wilson, Direktor des Spatial Sciences Institute an der USC Dornsife, wurde das System zunächst in den dicht bebauten, historisch grünärmeren Vierteln Boyle Heights und City Terrace in Los Angeles validiert. Die KI identifiziert nicht nur die Gesamtbaudecke, sondern detektiert auch einzelne Baumkronen mit einer Genauigkeit, die mit deutlich teureren LiDAR-basierten Ansätzen konkurriert. Um die Universalität der Methode zu belegen, testeten die Forschenden das trainierte Modell ohne zusätzliche Anpassungen in San Francisco und Phoenix. Trotz unterschiedlicher Klimazonen und Stadtstrukturen erzielte das Tool konsistent hohe Trefferquoten, was eine direkte Übertragbarkeit auf weitere Kommunen nahelegt. Die praktische Relevanz zeigt sich bereits in der Nutzerakzeptanz: Innerhalb von sechs Monaten wurden die ArcGIS-Deep-Learning-Pakete des Projekts über 12.900 Mal heruntergeladen. Sämtliche Algorithmen und das vorbereitete Modell stehen kostenfrei zur Verfügung, sodass auch Kommunen ohne eigene Machine-Learning-Abteilungen von der Technologie profitieren können. Dies unterstützt unmittelbar Initiativen wie den USC Urban Trees Initiative, der seit 2020 gemeinsam mit der Stadt Los Angeles und lokalen NGOs Flächen priorisiert, die dringend zusätzlichen Schatten und Luftkühlung benötigen. Der nächste Forschungsschritt zielt auf die Kombination des KI-Crown-Mapping mit kostenlos verfügbaren LiDAR-Daten zur Ermittlung der Höhenstruktur. Durch diese dreidimensionale Erweiterung lässt sich der aktuelle Beschattungseffekt quantifizieren und simulieren, wie viel zusätzliche Kühlung künftige Pflanzungen bewirken werden. Die Skalierung des Verfahrens von einzelnen Straßenzügen und Schulhöfen hin zu ganzen Stadtbezirken soll Städten und Regionen fundierte, datengetriebene Investitionen in resilientere und gesündere urbane Umgebungen ermöglichen.