Kommentar von Daniel Seidel, LiveEO Satellitendaten und KI – die Zukunft der Prozessoptimierung

Von Daniel Seidel Lesedauer: 4 min |

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Alltäglich nutzen wir Dienste, die auf Satelliten angewiesen sind: GPS, Internet, Wetter-Daten. Die Erdumlaufbahn ist voller Satelliten, besonders der sogenannte Lower Earth Orbit, kurz LEO. Hier befinden sich, auf einer Höhe von bis zu 2.000 Kilometern, 64 Prozent aller Satelliten. Manche kann man bei klarer Nacht mit bloßem Auge sehen.

Der Autor: Daniel Seidel ist Mitgründer und Geschaftsführer des Erdbeobachtungs-Start-ups LiveEO
Der Autor: Daniel Seidel ist Mitgründer und Geschaftsführer des Erdbeobachtungs-Start-ups LiveEO
(Bild: mail: valentin.oswald@web.de phone: +49(0)1638749796)

Satelliten helfen aber nicht nur bei der Navigation, sondern sind dank modernster Kameratechnik auch in der Lage, Bilder zu machen. Wir kennen alle die Google-Earth-Bilder. Heutzutage sieht man allerdings keine zehn Jahre alten Aufnahmen von Häusern mehr, sondern quasi Echtzeitbilder von allen Flecken der Erde. Damit kann alles, was aus der Luft einsehbar ist, überwacht werden. Das mag jetzt umständlich klingen, man könnte ja auch einfach aus dem Hubschrauber oder mithilfe einer Drohne gucken, aber gerade bei riesigen Flächen Land kommt auch die Standard-Luftüberwachung schnell an ihre Grenzen.

Einsatzgebiete für verbesserte Prozesse auf der Erde

Gerade im Bereich der kritischen Infrastruktur, dazu zählen Stromtrassen und Bahngleise, ist eine Überwachung in Echtzeit essenziell. Es hilft also nicht, erst in drei Tagen zufällig mit dem Hubschrauber über ein Gebiet zu fliegen und Risiken zu sichten, wenn es eigentlich schon zu spät ist. Denn schon ein einzelner Baum, der in Gefahr steht, auf eine Stromtrasse zu fallen, kann ein ganzes Netz lahmlegen. Und wer schon einmal Bahn gefahren ist, weiß, dass ein Baum auf der Schiene zu langen Wartezeiten führen kann.

Ein weiterer Anwendungsfall wird vor allem im Jahr 2023 einen Anstieg in der Nutzung von Satellitendaten befördern. Denn die Europäische Kommission hat im vergangenen Jahr neue Richtlinien zur Bekämpfung von Entwaldung verabschiedet. Diese Verordnungen sehen verbindliche Sorgfaltspflichten für Unternehmen vor, die Rohstoffe wie Soja, Rindfleisch, Palmöl, Holz, Kakao und Kaffee vermarkten. Diese Rohstoffe stehen oft in Verbindung mit (illegaler) Abholzung. Deshalb müssen die Unternehmen geografische Informationen über die Anbauflächen ihrer Produkte sammeln, um zu gewährleisten, dass nur abholzungsfreie Waren auf den EU-Markt gelangen. Diese Entwicklung wird wahrscheinlich eine große Nachfrage nach Satellitendaten für die Verfolgung der Lieferkette schaffen.

Hinzu kommt außerdem eine Gefahr, die durch den Klimawandel weiter verschlimmert wird: Waldbrände. Ihre Bekämpfung ist dank Satelliten, die mit Infrarotkameras ausgestattet sind, auch aus dem All möglich. Mithilfe der Thermaldaten können Hitzeanomalien frühzeitig entdeckt und idealerweise auch gelöscht werden. Gerade in waldbrandreichen Gebieten, die schwer manuell überschaubar sind, wie Chile oder Australien – findet dieser Use Case Anwendung.

Auch in der Landwirtschaft werden Satellitendaten eingesetzt, um Vegetation und große Waldflächen zu inspizieren. Mit historischen Daten können außerdem Analysen über Dürreperioden erstellt und Schädlingsbefall frühzeitig erkannt werden.

KI treibt die Nutzung von Satellitendaten voran

Die genannten Anwendungsbereiche stellen eine riesige Menge an Daten bereit. Um diese effizient und in Echtzeit zu analysieren, müssen Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) integriert werden. So können zum Beispiel die Daten von modernen Fernerkundungstechnologien wie Drohnen, LiDAR und Satelliten erfasst und ausgewertet werden. Diese Analyse hilft unter anderem Vegetationsmanagern bei der Identifizierung potenzieller Vegetationsrisiken sowie der Priorisierung von Bereichen, die sofortiger Aufmerksamkeit bedürfen. Dadurch können Versorgungsunternehmen das Risiko von Ausfällen und Bränden proaktiv mindern.

Als konkretes Beispiel dient das Thema Baumgesundheit. In einer idealen Welt kennt ein Vegetationsverwalter die Art sowie den Zustand jeden Baumes, den er verwaltet. Die Realität sieht jedoch ganz anders aus: Aufgrund der Größe der bepflanzten Flächen ist dies mit herkömmlichen Mitteln praktisch unmöglich.

In den vergangenen Jahren haben sich die räumliche und spektrale Auflösung und die Verfügbarkeit von Satellitenbildern stark verbessert: Ein einziges Satellitenbild kann 10.000 Hektar Wald abdecken. Es ist nicht mehr erforderlich, die Bilder zu kalibrieren, auszurichten und zusammenzufügen, wie es bei Bildern aus niedrigeren Höhen erforderlich ist. Und die Auflösungen reichen jetzt für die Identifizierung von Baumarten aus, sogar bis auf die Ebene der einzelnen Bäume.

In Kombination mit ML ergibt sich eine leistungsstarke, genaue Vegetationsidentifizierung und -inventarisierung in großem Maßstab. Bei den oben erwähnten 10.000 Hektar könnte es sich um mehr als 10.000.000 Bäume handeln – eine Größenordnung, die nur die KI vernünftig bewältigen kann.

Noch besser ist, dass die von den Algorithmen zur Artenerkennung gewonnenen Erkenntnisse in andere KI-Systeme einfließen können, die für umfassendere Zwecke – wie die oben beschriebenen – entwickelt wurden: Wachstumsvorhersage, Risikoerkennung oder Biotopüberwachung.

Mustererkennung dank KI

Außerdem kann die KI Veränderungen im Laufe der Zeit beobachten und erkennt die Muster in diesen Veränderungen, indem sie über Monate, Jahreszeiten und Jahre zurückblickt. Die auf diese Weise identifizierten Muster sind weitaus ausgeprägter und können sowohl auf Bildern mit geringerer Auflösung als auch bei einer einfachen Punkt-zu-Punkt-Identifizierung funktionieren. Das Ergebnis ist eine höhere Genauigkeit und geringere Kosten für die benötigten Satellitendaten.

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Die Beispiele für die Nutzung von Satellitenbildern sind natürlich auf alles beschränkt, was man aus dem All sehen kann. Aber das ist schon einiges und in Kombination mit einer KI können Organisationen aller Größenordnungen in die Lage versetzt werden, Satellitendaten zu nutzen, da diese komplexen Daten verständlich aufbereitet werden. Das dürfte in den nächsten Jahren zu einer Verbreitung neuer, innovativer Lösungen im Bereich der Erdbeobachtung führen. Wir stehen gerade erst am Anfang dieser Entwicklung.

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