Derzeit existieren noch keine Forstmaschinen, die das Auszeichnen zu entnehmender Bäume vollständig automatisiert durchführen. Zwar verfügen moderne Harvester über zunehmend fortschrittliche digitale Systeme, doch diese dienen vorrangig der Unterstützung des Maschinenführers und ersetzen die fachliche Entscheidung über die Baumwahl des Försters bislang nicht.
Aktuell basieren die meisten Systeme auf der Integration digitaler Forstkarten und GPS-gestützter Navigation. Zuvor im Bestand markierte Bäume – sei es durch physische Farbsignale oder digitale Einträge in GIS-Anwendungen – können in das Bordcomputersystem des Harvesters übertragen und dort visuell dargestellt werden. Dies ermöglicht eine präzise Orientierung und reduziert Fehlentnahmen, ändert jedoch nichts daran, dass die eigentliche Auswahlentscheidung vom Fahrer getroffen wird.
In der Forschung werden derzeit verschiedene Ansätze erprobt, um diesen Prozess zu automatisieren oder zumindest algorithmisch zu unterstützen. Unter dem Schlagwort des „virtuellen Auszeichnens“ werden Verfahren entwickelt, die auf der Erfassung und Analyse von Bestandesdaten durch LiDAR-Sensorik, optische Kameras und künstliche Intelligenz beruhen. Ziel ist es, einzelne Bäume hinsichtlich Art, Dimension, Vitalität und Position zu identifizieren und daraus Empfehlungen für eine bestandesgerechte Entnahme abzuleiten. Beispiele hierfür finden sich in Projekten wie SmartHarvest in Skandinavien oder Forschungsarbeiten an deutschen Hochschulen und Instituten.
Trotz technischer Fortschritte befinden sich diese Systeme jedoch noch im experimentellen Stadium. Die größte Herausforderung liegt nicht in der Datenaufnahme, sondern in der modellhaften Abbildung waldbaulicher Entscheidungsprozesse. Die Wahl eines Entnahmebaums hängt in der Praxis von einer Vielzahl qualitativer und kontextabhängiger Faktoren ab – etwa den langfristigen Zielbeständen, der Mischungsregulierung, der Stabilität des Restbestands, Habitatstrukturen oder betrieblichen Vorgaben. Diese Komplexität lässt sich bislang nur eingeschränkt algorithmisch abbilden.
Darüber hinaus bestehen rechtliche, sicherheitstechnische und ethische Grenzen für eine vollautonome Fällentscheidung. Eine Maschine, die ohne menschliche Kontrolle eigenständig Bäume auswählt und fällt, wäre aus gegenwärtiger Sicht weder genehmigungsfähig noch waldbaulich vertretbar. Auch ökonomisch ist der potenzielle Effizienzgewinn begrenzt, da die Entscheidungsfindung im Vergleich zur physischen Holzernte nur einen geringen Anteil der Gesamtarbeitszeit ausmacht.
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die vollständige Automatisierung des Auszeichnens durch Harvester derzeit nicht marktreif ist. Verfügbar sind hingegen Systeme zur digitalen Unterstützung und Visualisierung der Baumwahl, die eine wertvolle Ergänzung, jedoch keinen Ersatz für forstliche Fachkompetenz darstellen.