Marburger Klimaforschung und Start-Ups wollen mit intelligenter Datenauswertung zur Ern\u00e4hrungssicherheit beitragen. Satellitendaten unterst\u00fctzen den kleinb\u00e4uerlichen Anbau in Afrika.
\nKleinb\u00e4uerinnen und Kleinbauern stellen im Afrika s\u00fcdlich der Sahara eine zentrale S\u00e4ule der lokalen Ern\u00e4hrungssicherheit dar. Klima- und Umweltwandel bedrohen dabei zunehmend die Ertr\u00e4ge und damit die Existenzgrundlage b\u00e4uerlicher Arbeit. Um die Anbauplanung und Ertragsabsch\u00e4tzung zu verbessern, wollen Marburger Klimaforschende um Prof. Dr. J\u00f6rg Bendix und Partner aus Start-Up-Unternehmen mit modernen Satellitendaten eine bessere Datengrundlage schaffen.
\n„Das w\u00e4re ein wichtiges Element, um die lokalen Wertsch\u00f6pfungsketten klimaresilienter zu gestalten und damit das Armutsrisiko zu vermindern“, erkl\u00e4rte der Klimaforscher vom Fachbereich Geographie der Philipps-Universit\u00e4t mit Spezialgebiet Fernerkundung. Bislang fehlen valide Daten \u00fcber Anbaufr\u00fcchte und Ertr\u00e4ge sowie deren Ver\u00e4nderung \u00fcber die vergangenen Anbauperioden.
\n„Ein Monitoring mit Satellitendaten k\u00f6nnte helfen, fl\u00e4chendeckende Daten \u00fcber gro\u00dfe Gebiete bereitzustellen, was mit regelm\u00e4\u00dfigen Kartierungen am Boden aus Zeit- und Kostengr\u00fcnden bisher nicht m\u00f6glich ist“, betonte Bendix. Bislang sind die spektrale und r\u00e4umliche Aufl\u00f6sung von Umweltsatelliten nur wenig auf die kleinb\u00e4uerlichen Strukturen abgestimmt.
\nDas Projekt „CropHype – Verbesserung der Feldfruchterkennung auf Basis von hyperspektralen EnMAP-Daten unter Verwendung der Geo Engine“ verfolgt das Ziel, die Daten zweier Erdbeobachtungssatelliten mit Hilfe sogenannter „K\u00fcnstlicher Intelligenz“ (KI) zu verkn\u00fcpfen. Damit soll es m\u00f6glich sein, bereits in fr\u00fchen Anbauphasen Felder auf Basis der dort angebauten Kultursorten zu klassifizieren. Zu den Fr\u00fcchten z\u00e4hlen insbesondere Mais, Bohnen, Kartoffeln, Zuckerrohr und Hirse.
\nDas Deutsche Zentrum f\u00fcr Luft und Raumfahrt (DLR) f\u00f6rdert das Projekt mit rund 353.000 Euro. Die Marburger Geographie erh\u00e4lt 196.000 Euro, das Marburger Start-Up Geo Engine GmbH erh\u00e4lt 147.000 Euro.
\nIm Projekt werden die Daten des deutschen Erdbeobachtungssatelliten „EnMAP“ und der europ\u00e4ischen Raumfahrtmission „Sentinel-2“ kombiniert. EnMAP tastet die Erde alle 27 Tage mit 230-Farbkan\u00e4len ab. Fachleute sprechen dabei von „hyperspektralen Daten“.
\nDie r\u00e4umliche Aufl\u00f6sung liegt bei rund 30 Metern. Sentinel-2 verf\u00fcgt hingegen nur \u00fcber 13 Spektralkan\u00e4le, weist jedoch mit 10 Metern Pixelgr\u00f6\u00dfe und einer Wiederkehrrate von 5 Tagen eine deutlich bessere r\u00e4umliche und zeitliche Aufl\u00f6sung auf.
\nDurch Fusion der Messdaten mittels k\u00fcnstlicher Intelligenz werden die Vorteile beider Satelliten miteinander kombiniert. Damit soll es erstmals m\u00f6glich sein, Felder in kleinb\u00e4uerlich gepr\u00e4gten Regionen, wie sie in Ostafrika dominant sind, auf Basis der dort angebauten Kultursorten mit hoher Genauigkeit zu klassifizieren.
\nDie technische Umsetzung der Datenaufbereitung und -analyse implementiert das Marburger Start-Up Geo Engine GmbH. Das Unternehmen ist eine Ausgr\u00fcndung aus dem Fachbereich Mathematik und Informatik der Philipps-Universit\u00e4t. „Wir freuen uns \u00fcber die Zusammenarbeit mit der Philipps-Universit\u00e4t bei diesem wichtigen Projekt“, erkl\u00e4rte Dr. Christian Beilschmidt von Geo Engine. „Der Einsatz der Hyperspektraldaten des neuen EnMAP -Satelliten wird es uns erm\u00f6glichen, die \u00dcberwachung und Analyse von Nutzpflanzen in einem Umfang zu verbessern, der bisher unm\u00f6glich war.“
\nAls weiteres Start-Up stellt der assoziierte Partner agriBORA GmbH aus Darmstadt die Verbindung zu den Kleinbauern vor Ort in Kenia sicher. Die Feldaufnahmen des kleinb\u00e4uerlichen Anbaus durch das Start-Up liefert einzigartige Daten, um die Klassifikationsalgorithmen optimal trainieren und validieren zu k\u00f6nnen. Die Ergebnisse der Klassifikation helfen agriBORA wiederum, ihre Ernteprognosen zu verbessern und damit die Kleinb\u00e4uer*innen besser beraten zu k\u00f6nnen.<\/p>\n
* pm: Philipps-Universit\u00e4t Marburg<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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