A modular, User-centered Digital Platform for Monitoring Peatland Ecosystem Services

Peatlands are important ecosystems providing a critical range of ecosystem services such as carbon storage, habitat for biodiversity and water regulation. Most peatlands in Germany are drained, causing carbon emissions, land subsidence and ecosystem service loss. Rewetting and sustainable peatland management practices, such as paludiculture, are gaining interest as they allow the productive use of wet or rewetted peatlands while providing ecosystem services and supporting biomass production. Comprehensive monitoring of peatlands is essential for the implementation of rewetting and peatland management but also forms the basis for creating financial incentives, such as for emission certificates or improved sales opportunities for the biomass. However, current monitoring techniques are unable to ensure scalable and efficient ecosystem monitoring in terms of cost, reliability, resolution and integrity. Here, we report on a project that addresses the development of a modular, user-centered digital platform for monitoring peatland ecosystem services. We present the research, establishment and deployment of an integrated, multi-purpose sensor network as a large-scale monitoring approach. The platform utilizes sensor networks and remote sensing (RS) through unmanned aerial vehicles (UAV), artificial intelligence (AI) and visual computing (VC). Key components include the automated recording and processing of water level maps via real-time sensor networks and the classification of vegetation using UAV imagery and AI. These data streams are integrated into transferable models for assessing ecosystem services to verify carbon and/or biodiversity credits and support paludiculture at regional and international scales.

Moore sind essenzielle Ökosysteme, die eine Vielzahl von Leistungen wie Kohlenstoffspeicherung, Lebensraum für Biodiversität und Wasserregulierung
erbringen. Die meisten Moore in Deutschland sind entwässert, was zu Kohlenstoffemissionen, Bodensenkungen und dem Verlust von Ökosystemleistungen
führt. Wiedervernässung und nachhaltige Bewirtschaftungspraktiken wie Paludikultur gewinnen zunehmend an Bedeutung, da sie eine produktive Nutzung nasser oder
wiedervernässter Moore ermöglichen und gleichzeitig Ökosystemleistungen erhalten sowie die Biomasseproduktion unterstützen. Eine umfassende Überwachung von Mooren ist nicht nur für die Umsetzung von Wiedervernässung und Moormanagement unerlässlich, sondern bildet auch die Grundlage für die Schaffung finanzieller Anreize, etwa für Emissionszertifikate oder verbesserte Absatzmöglichkeiten der Biomasse. Allerdings sind die derzeitigen Monitoring-Methoden nicht in der Lage, eine skalierbare und effiziente Erfassung von Ökosystemleistungen im Hinblick auf Kosten, Zuverlässigkeit, Auflösung und Integrität sicherzustellen. Hier berichten wir über ein Projekt, das sich der Entwicklung einer modularen, nutzerzentrierten digitalen Plattform zur Überwachung von Ökosystemleistungen von Mooren widmet. Wir stellen die Forschung sowie den Aufbau und die Implementierung eines integrierten, multifunktionalen Sensornetzes als großflächigen Monitoring-Ansatz vor. Die Plattform nutzt Sensornetzwerke und Fernerkundung (RS) mittels unbemannter Luftfahrzeuge (UAV) sowie künstlicher Intelligenz (AI) und visual Computing (VC). Zentrale Komponenten umfassen die automatisierte Erfassung und Verarbeitung von Wasserstandskarten über Echtzeit-Sensornetzwerke sowie die Klassifizierung von Vegetation mithilfe von UAV-Bildern und KI. Diese Datenströme werden in übertragbare Modelle integriert, um Ökosystemleistungen zu bewerten, Kohlenstoffund/ oder Biodiversitätszertifikate zu verifizieren und Paludikultur auf regionaler und internationaler Ebene zu unterstützen.