Abstract
The German Federal Agency for Nature Conservation (BfN) funds the nature conservation research project “NatForWINSENT” at the wind energy test site of the Wind Energy Research Cluster South (WindForS) at Stötten. The Centre for Solar Energy and Hydrogen Research Baden-Württemberg (ZSW) is head of the project and contracted the Swiss Ornithological Institute with the working package AP2 Birds. This working package contains the task to elaborate a concept for testing the function of different automatic bird detection systems in the context of bird collision mitigation at wind turbines. Based on this concept a second test of an automatic bird detection system was conducted in spring 2020. The current report contains the results of this test. The results of the test will be a contribution for elaborating a profile of realistic requirements for automatic bird detection systems in order to set standards in the context of bird protection and nature conservation regarding bird collisions at wind turbines.
We tested the detection characteristics for the target species Red- or Black Kite of the IdentiFlight® Aerial Detection System developed by the American company IdentiFlight International, LLC. The system was originally developed for the detection of Eagles to control operation of wind turbines. One unit consists of 8 wide-field cameras mounted around a pylon permanently surveying 360° of the airspace. Additionally, a high-resolution stereo camera locates the objects detected by wide-field cameras, measures distance and size of the object and stores fotos for the classification of objects. If the object is classified as bird, the stereo camera continues tracking and collecting point position data (x-, y- and z-coordinates). For the current test, the system was provided by the company erneuerbare energien europa e3 GmbH.
Test data collection was conducted at the test site between 20.04.2020 – 18.05.2020. During this time frame the IDF was continuously registering diurnal bird movements. In order to get an idependent data set for the comparison, point positions of bird movements of Red- and Black Kites were collected using a laser-range finder (LRF) within a radius of 700 m around the location of the IDF at nine days within the same time frame (N=146). A further independent data set was assembled from a GPStagged Red Kite which was breeding close to the test site (N=162). We used GPS-point positions with a resolution of less than 2 min representing a flight movement (speed > 5 km/h) within a radius of 700 m around the location of the IDF.
Point positions of the three data sets were imported to QGIS, composed to tracks and visually assessed. The assessment whether a LRF- or GPS-track was detected by IDF was conducted based on timestamp, course and shape of a track, distance and flight height as well as foto proofs of the IDF. A part of LRF- and GPS-tracks were excluded from the analysis because they were considered to be not assessable or not detectable (43 LRF- und 41 GPS-tracks).
91 (88.3%) out of 103 potentially detectable LRF-tracks were detected by IDF and 97.8% of the detected tracks were correctly classified as target species. Out of 121 GPS-tracks, 100 (82.6%) were detected by IDF where 99% were correctly classified as target species. About half of the potentially detectable LRF- and GPS-tracks not detected by IDF were low over ground and/or partly covered by masked areas determined to exclude the detection of human beings at buildings or on streets. The terrain around the location of the IDF is ascending. This means that the background of low flying target species relative to the camera position is not sky but elements of landscape (medows, crop fields, trees, wind turbines etc.). Thus, the contrast between bird and background is limited and the detection of birds more difficult. In other not detected cases several birds were around simultaneously and the system was busy with tracking another bird. Furthermore, reflections of the sun might have disturbed the detections.
Detection efficiency was additionally considered depending on distance. LRF- and GPS-tracks were pooled and allocated to distance categories (0-100 m, 100-200 m etc.). For each distance category the of detected and not detected tracks was determined. Detection efficiency fluctuated between distance classes between 82.0% - 92.3%. There is no evidence that the detection efficiency decreases with increasing distance within the radius of 700 m. An analysis of all the tracks generated by IDF of full days showed that the detection of target species is possible up to 1'050 m during optimal weather conditions (= far visibility). During good weather conditions with clear visibility 90% of detections are within a distance of 750 m and during bad weather conditions with partly limited visibility 91% of detections are within a distance of 600 m.
During the test, curtailment was virtually implemented. Therefore, system data additionally allowed analysing how often, how long and at which distance wind turbines wold have been theoretically curtailed and whether the cause of curtailment was a target species or not. During 12 selected days, 396 tracks would have caused at least one curtailment. It was possible to check classification of 390 of those 396 tracks based on foto proofs. In 93.6% of the cases, curtailment would have been caused by a target species. In 5.4% curtailment would have been triggered by a bird, but not by a target species or by a not-flying bird. Only 1% of curtailments was caused by a non-bird. In about 57% of cases, curtailment would have been triggered at a distance of more than 200 m away from a wind turbine. Here we have to say that this kind of analysis was not a primary goal of the test. It is not adequate to justify curtailment distance from a species protection point of view because the location of the IDF was not optimal for such a kind of investigation (power availability). Furthermore, it is reasonable that the course of tracks would have been different if wind turbines were present.
For locations with a similar bird species composition, the detection characteristics of the system (large detection range, excellent classification of target species) offer very good conditions for the implementation of a curtailment regime. At the current location low flying target species were relatively often not detected. The GPS-tagged Red Kite was frequently moving crossing the zone in front of a masked building. But the detection efficiency was high in spite of this circumstance. At the moment, the “Kompetenzzentrum Naturschutz und Energiewende (KNE)“ recommends a detection efficiency range of at least 75% - 80% which a detection system should reach. These experiences show the importance of local conditions of the terrain which should be included when choosing a location for the actual version of IDF raltive to a wind farm. Furthermore, the masking of areas has to be done within this context. However, it is important to say that availability of power did not allow choosing an optimal place for the IDF.
Erprobung des automatischen Vogeldetektionssystems IdentiFlight® auf dem Testfeld des Wind-ForS im Rahmen der Naturschutzbegleitforschung (NatForWINSENT)
Das Bundesamt für Naturschutz (BfN) fördert das Forschungsvorhaben „NatForWINSENT“ zur Naturschutzbegleitforschung am WindForS Windenergietestfeld Stöttener Berg. Das Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung (ZSW) ist Auftragnehmerin des BfN und für die Organisation und Koordination des Projekts zuständig. Als Unterauftragnehmerin des ZSW bearbeitet die Schweizerische Vogelwarte Sempach das Arbeitspaket AP2 Vögel. Im Rahmen dieses Arbeitspakets erstellte die Schweizerische Vogelwarte ein Konzept zur Erprobung technischer Systeme zur Vermeidung von Vogelkollisionen an Windturbinen. Basierend auf diesem Konzept wurde im Frühling 2020 der zweite Test eines automatischen Detektionssystems durchgeführt. Der vorliegende Bericht enthält die Ergebnisse dieses Tests. Die Ergebnisse der Tests bilden schlussendlich eine Grundlage zur Erarbeitung eines generellen Anforderungsprofils, das solche Systeme mit sich bringen müssen, um als geeignet betrachtet werden zu können. Dadurch soll ein Beitrag dazu geleistet werden, im Bereich Vogelschutz zur Minimierung von Vogelkollisionen an Windturbinen für automatische Detektionssysteme Standards zu setzen.
Getestet wurden die Detektionseigenschaften des IdentiFlight® Aerial Detection System der amerikanischen Firma IdentiFlight International, LLC bezüglich der Erkennung von Rot- oder Schwarzmilanen. Das System wurde ursprünglich für die Erkennung von Adlern zur bedarfsgerechten Steuerung von Windenergieanlagen (WEA) entwickelt. Eine Einheit besteht aus 8 Weitwinkelkameras, die ringförmig um einen Mast angeordnet sind und permanent den Luftraum im Umkreis von 360° überwachen. Dazu kommt eine hochauflösende Stereokamera, die zentral oberhalb der Weitwinkelkameras angebracht ist. Die Stereokamera peilt jeweils die Flugobjekte an, die von den Weitwinkelkameras detektiert worden sind, bestimmt die Distanz zum Objekt, die Grösse des Objekts und nimmt zur Klassierung der Objekte Fotos auf. Handelt es sich bei einem Objekt um einen Vogel, so wird der Vogel von der Stereokamera weiter verfolgt und kontinuierliche Punktpositionsdaten (x-, y- und z-Koordinaten) gesammelt. Für den vorliegenden Test wurde das System von der Firma erneuerbare energien europa e3 GmbH zur Verfügung gestellt.
Die Datenerhebung erfolgte auf dem Testfeld zwischen dem 20.04.2020 – 18.05.2020. In diesem Zeitraum zeichnete das IDF bei Tageslicht kontinuierlich die Flugbewegungen der Vögel auf. Für die Erhebung von unabhängigen Vergleichsdaten wurden im Gebiet innerhalb eines Umkreises von 700 m um den Standort des IDF im gleichen Zeitraum an neun Tagen mit einem Laser-Range-Finder (LRF) Flugbewegungen von Rot- und Schwarzmilanen erfasst (N=146). Ein zusätzlicher unabhängiger Vergleichsdatensatz ergab sich aus den Flugbewegungen eines besenderten Rotmilans (GPS), der nahe am Standort des IDF brütete (N=162). Dabei wurden die GPS-Positionen, die zeitlich weniger als 2 min auseinanderlagen, eine Flugbewegung repräsentierten (Geschwindigkeit >5 km/h) und im Umkreis von 700 m um den Standort des IDF lagen, verwendet.
Die Punktpositionen der drei Datengrundlagen wurden in QGIS eingelesen, zu Flugwegen zusammengesetzt und visuell beurteilt. Zur Beurteilung, ob ein LRF- oder GPS-Flugweg vom IDF erfasst worden ist, dienten der Zeitstempel, Verlauf und Form des Flugwegs, Distanz und Flughöhe sowie Fotobelege des IDF. Ein Teil der LRF- und GPS-Flugwege wurde als „nicht beurteilbar“ oder als vom System „nicht detektierbar“ von der Analyse ausgeschlossen (43 LRF- und 41 GPS-Flugwege).
Von den 103 potenziell durch IDF detektierbaren LRF-Flugwegen sind 91 tatsächlich detektiert worden (88.3%) und 97.8% der detektierten Flugwege sind korrekt als Zielart klassiert worden. Von den 121 detektierbaren GPS-Flugwegen sind vom IDF 100 detektiert worden (82.6%). Von den 100 detektierten GPS-Flugwegen sind 99% korrekt als Zielart klassiert worden.
Bei etwa der Hälfte der LRF- und GPS-Flugwege, die potenziell detektierbar gewesen wären aber vom IDF nicht detektiert worden sind, flogen die Zielarten tief über Boden und/oder teilweise durch von der Detektion ausgeschlossene (maskierte) Zonen. Maskierte Zonen werden standortspezifisch festgelegt, um die Detektion von Menschen bei Gebäuden oder auf Strassen zu verhindern. Da das Gelände um den Standort des IDF ansteigt, haben tief fliegende Vögel bezüglich des Blickwinkels der Kameras nicht den Himmel, sondern landschaftliche Elemente (Wiesen, Felder, Bäume, WEA etc.) als Hintergrund. Dadurch hebt sich ein Vogel weniger stark vom Hintergrund ab und ist schwieriger zu detekieren. In anderen Fällen, die nicht detektiert worden sind, waren gleichzeitig mehrere Vögel unterwegs und das System war mit der Verfolgung anderer Vögel beschäftigt. Auch Reflektionen der Sonne könnten teilweise die Detektion erschwert haben.
Die Erfassungsrate wurde zusätzlich in Abhängigkeit der horizontalen Distanz betrachtet. Dazu sind die LRF- und GPS-Flugwege vereint und einer Distanzkategorie (0-100 m, 100-200 m etc.) zugeteilt worden. Für jede Distanzkategorie wurde die Anzahl der detektierten und nicht detektierten Flugwege summiert und der Anteil der detektierten Flugwege berechnet. Die Erfassungsrate schwankt von Distanzklasse zu Distanzklasse zwischen 82.0% – 92.3%. Innerhalb des betrachteten Umkreises von 700 m gibt es keine Hinweise dafür, dass die Erfassungsrate mit zunehmender Distanz abnimmt. Eine Analyse der vom IDF ganztägig erfassten Flugwege zeigte, dass die Erkennung von Zielarten bei optimalen Wetterbedingungen (= grosse Sichtweite) bis auf eine Distanz von 1‘050 m erfolgen kann. Bei guten Wetterverhältnissen mit klarer Sicht liegen 90% der Detektionen innerhalb einer Distanz bis zu 750 m und bei schlechten Wetterverhältnissen mit teilweise eingeschränkter Sicht liegen rund 91% der Detektionen innerhalb einer Distanz bis zu 600 m.
Während des Tests war die WEA-Abschaltung virtuell implementiert. Deshalb konnte anhand der Systemdaten zusätzlich ausgewertet werden, wie häufig, wie lange und bei welcher Distanz die WEA theoretisch abgeschaltet worden wären und ob die Abschaltung tatsächlich von einer Zielart verursacht worden wäre. Insgesamt hätten während 12 ausgewählten Tagen, 396 Flugwege mindestens eine Abschaltung verursacht. 390 dieser Flugwege konnten hinsichtlich ihrer Klassierung anhand der Belegfotos überprüft werden. In rund 93.6% der Fälle wäre eine Abschaltung durch eine Zielart verursacht worden. Bei 5.4% der Fälle wäre die Abschaltung zwar aufgrund eines Vogels erfolgt, aber aufgrund einer Nicht-Zielart oder eines Vogels, der sich nicht im Flug befunden hat. Nur bei 1% der Fälle handelte es sich um einen Nicht-Vogel. In ca. 57% der Fälle wären Abschaltungen bei einer Distanz zur Windturbine von mehr als 200 m ausgelöst worden. Hier gilt es jedoch anzumerken, dass diese Analyse nicht primäres Ziel dieses Tests war. Eine Wertung der Abschaltdistanz aus Sicht des Artenschutzes ist nicht haltbar, weil der Standort des IDF für die Untersuchung dieses Zwecks nicht optimal war (Verfügbarkeit Stromversorgung). Zudem ist davon auszugehen, dass die Flugwege der Zielarten anders verlaufen wären, wenn die WEA bereits vor Ort gewesen wären.
Die Detektionseigenschaften des Systems (grosse Reichweite, ausgezeichnete Zielartenerkennung) bieten an Standorten mit einem ähnlichen Artvorkommen für die Zielarten insgesamt eine sehr gute Ausgangslage, um eine bedarfsgerechte Abschaltung zu implementieren. Am vorliegenden Standort sind öfter tieffliegende Zielarten übersehen worden sind. Der besenderte Rotmilan durchflog im Verlauf seiner Flugbewegungen häufig diejenige Zone, die vor einem maskierten Gebäude lag. Trotz dieses Umstands war die Erfassungsrate hoch und lag oberhalb des momentan vom Kompetenzzentrum Naturschutz und Energiewende (KNE) empfohlenen Mindestwertebereichs von 75% - 80%, den ein Detektionssystem erreichen sollte. Die Erfahrungen zeigen die Wichtigkeit der lokalen Geländegegebenheiten, die bei der Wahl des Standorts für die aktuelle Version des IDF bezüglich eines Windparks berücksichtigt werden müssen. Auch die Auswahl von maskierten Bildbereichen muss vor diesem Hintergrund erfolgen. Es gilt jedoch anzumerken, dass aufgrund der Verfügbarkeit der Stromversorgung für das IDF ein Standort gewählt werden musste, der nicht optimal war.