Wissenschaftler der Universität Tübingen und des Max-Planck-Instituts für biologische Kybernetik sind der Lösung des Rätsels einen Schritt näher gekommen, wie Fledermäuse mit Ultraschall die sie umgebende Pflanzenwelt erkennen und klassifizieren. Diese Fähigkeit ist ein elementarer Bestandteil des Fledermausverhaltens und spielt eine wichtige Rolle sowohl bei der räumlichen Orientierung als auch bei der Nahrungssuche.

Bei den Echosignalen von Pflanzen handelt es sich um hochkomplexe stochastische Signale, da sich die Echos von Zweigen und Blättern aus allen möglichen Richtungen überlagern. Die Auswertung dieser Signale ist daher weitaus komplexer als die schlichte Distanzmessung eines Objektes über die Laufzeit des Ultraschallimpulses und seines Echos. Die Wissenschaftler erstellten daher eine Datenbank aus Tausenden solcher Echosignale mit Hilfe eines Sonars, das wesentliche Elemente des Ultraschallapparats der Fledermäuse imitiert. Diese Daten analysierten sie mit so genannten Lernmaschinen.

Dadurch gelang es ihnen, Zeit- und Frequenzinformationen aus den Spektrogrammen herauszufiltern, die biologisch plausibel sind, die also auch im Fledermausgehirn extrahiert und zur verlässlichen Bestimmung von Pflanzen eingesetzt werden könnten. Bestimmte Fledermausarten können beispielsweise Laub- von Nadelbäumen anhand ihrer Echos unterscheiden, während andere auf diese Weise geeignete Blumen als Nektarquellen finden.

Lernmaschinen erlauben es, geeignete Unterscheidungsmerkmale automatisch aus den statistischen Eigenschaften der Vegetationsechos zu bestimmen, erklärt Mitautor Matthias Franz von der Universität Konstanz. Die Analyse erbrachte zwei überraschende Ergebnisse: Zum einen konnten die Echos trotz ihrer Komplexität mit sehr hoher Genauigkeit ihrer jeweiligen Pflanzenart zugeordnet werden, zum anderen waren die gefundenen Unterscheidungsmerkmale erstaunlich einfach.

Im Wesentlichen reichten einige wenige Kombinationen von Frequenzen und Zeitpunkten aus, um die Herkunftspflanze des Echos verlässlich zu bestimmen, berichtet Erstautor Yossi Yovel von der Universität Tübingen. Solche Merkmalskombinationen stellen auch für den "Hörapparat" der Fledermaus kein Problem dar. Die Forscher schließen daraus, dass die Klassifikation von Pflanzen aus ihren Ultraschallechos für Fledermäuse doch um einiges einfacher ist, als man bisher angenommen hat.