Fernerkundung und KI: Biodiversität von oben betrachtet
![Petra Miletich und Manuela Hirschmugl hocken in der Wiese](/_thumbnails_/65460_19_20240722-dig-biodiversitaet.jpg)
In einer Welt, die sich rasant verändert, ist es wichtiger denn je, die Wechselwirkungen zwischen menschlichem Handeln und der Natur zu verstehen. Manuela Hirschmugl und Petra Miletich von der Forschungsgruppe Fernerkundung und Geoinformation des Instituts DIGITAL der JOANNEUM RESEARCH leisten einen entscheidenden Beitrag dazu, indem sie an der Entwicklung innovativer Lösungen und Produkte für die Überwachung unserer Erde arbeiten. Das Ziel? Antworten auf wesentliche Fragen im Bereich des Biodiversitätsmonitoring – nicht nur in Schutzgebieten, sondern auch in der Land- und Forstwirtschaft – zu finden.
Der Schlüssel zu diesen Antworten liegt in der Fernerkundung – einer Technologie, mit der sich Informationen über die Erdoberfläche von oben sammeln lassen. „Dies geschieht vorrangig durch Satellitenbilder, die es uns erlauben, einen detaillierten Blick auf die verschiedensten Lebensräume unseres Planeten zu werfen. Die Auswertung dieser Bilder ermöglicht es, Veränderungen in Landnutzung, Vegetationsdichte und der Zusammensetzung von Pflanzenarten präzise zu erfassen und zu überwachen", erklärt Fernerkundungsexpertin Manuela Hirschmugl.
„Wir erleben einen extremen Rückgang der Biodiversität, allen voran ein Insektensterben. 10 Prozent der Fläche der Biodiversität zu widmen ist wichtig, genügt aber allein nicht mehr. Man versucht nun in der Landwirtschaft mehr auf diese Problematik einzugehen. Oft ist es nur eine kleine Veränderung, wie z.B. der ideale Mähzeitpunkt, die eine große Wirkung hat. Viele Landwirtinnen und Landwirte sind solchen Aspekten gegenüber durchaus aufgeschlossen, weil dadurch auch die Futterqualität verbessert werden kann."
Monitoring der Biodiversität
Ein besonders hervorzuhebendes Projekt in diesem Zusammenhang ist RestorEO. In Kooperation mit dem Umweltbundesamt, der Universität Graz und dem Institut E.C.O. wird hier ein Monitoringsystem entwickelt, das auf einer Kombination aus Erdbeobachtungsdaten und Felderhebungen basiert. Dieses System soll einen transparenten Überblick über den Zustand der Biodiversität und die Bemühungen zur Wiederherstellung von Ökosystemen bieten. Der Verlust der biologischen Vielfalt ist eine der größten Herausforderungen unserer Zeit.
Im Rahmen des europäischen Green Deal und der globalen Bestrebungen zum Schutz der biologischen Vielfalt setzt die EU mit ihrer Biodiversitätsstrategie für 2030 klare Ziele, um diesem Trend entgegenzuwirken. Ein wesentlicher Aspekt dieser Strategie ist die Entwicklung eines EU-weiten Plans zur Wiederherstellung der Natur, unterstützt durch rechtlich verbindliche Ziele. „Das Innovative an RestorEO ist die Verbindung von traditioneller Feldarbeit mit modernen Fernerkundungsdaten, insbesondere aus dem Copernicus-Programm.
Ziel ist es, ein flächendeckendes und quantitatives Monitoring zu ermöglichen, das den Zustand und die Integrität wichtiger Ökosysteme präzise erfasst. Dieses Monitoring wird nicht nur zuverlässige Informationen über den Zustand der biologischen Vielfalt liefern, sondern auch den öffentlichen Stellen helfen, ihre Aufgaben effektiver zu erfüllen", erläutert die Geografin Petra Miletich, die vorrangig am JR-Standort in Klagenfurt tätig ist.
Durch den Einsatz von Fernerkundungsdaten eröffnen sich neue Möglichkeiten, unsere natürlichen Ressourcen zu schützen und die Ökosysteme unseres Planeten für künftige Generationen zu bewahren.
Klassifizierung von Wiesentypen
Ein weiteres Beispiel für die Anwendung von Fernerkundungstechnologien ist das Projekt MeadowTypes, welches sich der Herausforderung gestellt hat, Wiesentypen präzise zu klassifizieren. Dies ist ein entscheidender Schritt, um die Vielfalt unserer Grünlandflächen zu verstehen und zu schützen.
Das Projektteam entwickelte zunächst ein maßgeschneidertes Klassifikationsschema, das auf Bodenbeschaffenheit und Bewirtschaftungsintensität basiert, um verschiedene Wiesentypen zu identifizieren.
„Kollegen und Kolleginnen der HBLFA Raumberg-Gumpenstein haben in Feldarbeit Wiesen klassifiziert und 216 extensiv und 183 intensiv bewirtschaftete Flächen untersucht", erklärt Petra Miletich. Diese Daten dienen als Trainingsdaten für das zu erstellende Modell.
„Mit dem Modell analysieren wir Zeitreihen von Satellitenbildern, um genauere Differenzierungen vorzunehmen. Wir sehen auf den Satellitenbildern nicht, welche Pflanzen genau in der Wiese wachsen, aber wir sehen spektrale Signaturen über eine Vegetationsperiode hinweg. Anhand dieser Methode können wir herausfinden, um welchen Wiesentyp es sich handelt."
Zusammengefasst: Die eigentliche Klassifizierung basiert auf einem Modell des maschinellen Lernens, das spektrale Informationen aus den Satellitendaten nutzt und durch verschiedene Regeln und Methoden Fehlerquellen minimiert. Das Ergebnis ist eine detaillierte und zuverlässige Klassifikation der Wiesentypen im Maßstab 1:50.000.
„Wir erreichen eine hohe Genauigkeit in der Klassifizierung durch die Integration weiterer Informationen und eine Plausibilitätsanalyse. Damit lässt sich die Genauigkeit auf beeindruckende 80 Prozent steigern", so die Geografin.
Wichtig sind diese Untersuchungen zum Beispiel zur Überprüfung von Maßnahmen und Vorgaben. So erkennt man, ob mehr Wiesen seltener gemäht werden und dadurch Biodiversität gesteigert wird.
Software-Toolbox
Um die Klassifizierung zu automatisieren und zu vereinfachen, haben die Experten und Expertinnen eine spezielle Software-Toolbox entwickelt. Diese optimiert die Verarbeitung von Sentinel-2-Satellitendaten, indem sie Prozesse wie die Bildausrichtung, Geländeanpassung, atmosphärische Korrekturen und die Entfernung von Störungen wie Wolken und Schatten verbessert. Um die Genauigkeit der Klassifizierung weiter zu erhöhen, integriert das Projekt zusätzliche Informationen wie Geländehöhen aus dem Digitalen Geländemodell (DGM), geologische und Bodenkarten sowie Daten zur Landnutzung und zum Klima.
Dieser Fortschritt in der Genauigkeit unterstreicht die Effektivität der angewandten Methoden und die Bedeutung zusätzlicher Daten für eine präzise Klassifikation. Das Projekt MeadowTypes liefert somit eine wichtige Grundlage für die Identifikation und Überwachung verschiedener Wiesentypen, was für die Umweltüberwachung und den Erhalt von Ökosystemen von großer Bedeutung ist.
Förderschienen
- RestorEO wird gefördert von der Forschungsförderungsgesellschaft FFG.
- Meadow Types wird vom Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Regionen und Wasserwirtschaft gefördert.
- Die JOANNEUM RESEARCH ist Innovations- und Technologieanbieter im Bereich der angewandten Forschung. Als Forschungsgesellschaft der Länder und Regionen prägen wir mit unseren Forschungskompetenzen die Entwicklung unserer modernen Gesellschaft und Wirtschaft nachhaltig und menschenzentriert. Als multidisziplinäres Team in flexiblen, innovationsfreundlichen Strukturen leben wir höchste gesellschaftliche und wissenschaftliche Ansprüche.
- DIGITAL, das Institut für digitale Technologien der JOANNEUM RESEARCH, entwickelt innovative Lösungen mit digitalen Technologien, die im praktischen Einsatz unter rauen Bedingungen einsatzfähig sind. Unsere Sensorsysteme tragen dazu bei, Prozesse zu optimieren und Ressourcen zu schonen, Sicherheit zu gewährleisten und gesellschaftliche Herausforderungen zu meistern.
Kontakt
Petra Miletich
Tel.: +43 (664) 602 876 5106
E-Mail: Petra.Miletich@joanneum.at
MSc Mag.a Dr.in Manuela Hirschmugl
Tel.: +43 (664) 602 876 1707
E-Mail: Manuela.Hirschmugl@joanneum.at