13. Mai 2022
Künstliche Intelligenz verfeinert Satellitenbilder für eine nachhaltigere Landwirtschaft
Sie befähigen uns zur präzisen Erstellung von Landschafts- und Klimamodellen, aktuellen Lagebildern in Krisengebieten, sei es im Krieg oder im Einsatz beim Katastrophen- und Umweltschutz – Geoinformationen sind uns inzwischen auf sehr vielfältigen Wegen nützliche Helfer. Fernerkundung oder Remote Sensing heißen die Fachbegriffe, unter dem die Gewinnung von Informationen über den Zustand unserer Erde mit Hilfe von mobilen Sensoren firmieren.
Zunehmend ist diese Art der digitalen Erkundung auch eine Schlüsseltechnologie für die moderne Landwirtschaft. Über Satellitendaten aus dem Weltall lassen sich so lokale Begebenheiten wie Vegetation, Böden oder der Zustand der Biodiversität beobachten, um damit eine nachhaltigere Bewirtschaftung zu erreichen. In einem COMET-Projekt unter der Leitung des Forschungsinstituts VRVis soll eine KI dafür sorgen, frei verfügbare Satellitenaufnahmen von landwirtschaftlichen Flächen zu verfeinern. Nach Ansicht der Forschenden könnte dies im globalen Kontext gar zur Ernährungssicherheit beitragen.
Wichtigste Grundlage des FFG-geförderten Projekts Super-resolution-based Monitoring through AI for small Land parcels (SMAIL) ist das europäische Copernicus-Erdbeobachtungsprogramm. Die frei verfügbaren Sentinel-2-Satellitendaten sind zwar multispektral und haben eine hohe zeitliche Auflösung, jedoch reicht ihre räumliche Auflösung oft nicht aus, um kleinteilige landwirtschaftlich genutzte Flächen zuverlässig zu erkennen. In Österreich ist etwa ein Drittel aller landwirtschaftlichen Flächen zu klein oder zu komplex geformt, um sie mit den Sentinel-Satellitenbildern einer Detail-Analyse zu unterziehen.
Mit Hilfe der Agrarmarkt Austria (AMA), EOX IT Services GmbH sowie dem Fachbereich Geoinformatik – Z_GIS der Paris-Lodron Universität Salzburg soll künftig per Super-Resolution Reconstruction (SRR) die räumliche Auflösung der in Zeitreihen aufgenommenen Bilddaten durch eine Künstliche Intelligenz verbessert werden. Das SSR-Verfahren kann die Qualität und Auflösung von Bildern nachträglich erhöhen, während so viele Details wie möglich aus dem Quellbild wiederhergestellt werden.
Digitalisierung bietet somit auch in der Landwirtschaft viele Chancen
, so Gerd Hesina, Geschäftsführer des VRVis, und die österreichische Top-Level-Forschung schafft in diesem Bereich schon jetzt die besten Lösungen, die nicht zuletzt die nachhaltige Entwicklung des Agrarsektors im Fokus haben.
Durch die Integration von aktuellen Satellitendaten in ein Geoinformationssystem eröffnen sich darüber hinaus sehr viele Möglichkeiten, um weitere Informationen zu gewinnen – wie beispielsweise die Kartierung von Baumbeständen, Waldmonitoring oder Landnutzungsänderungen. In Zukunft wird es für KI-gestützte SRR noch viele weitere nützliche Anwendungsfelder geben, zeigt sich Hesina überzeugt.
Das SMAIL-Projekt wird im Rahmen von AI for Green der FFG via BMK gefördert, einem Förderprogramm, das die Entwicklung innovativer KI-Technologien zur Bewältigung ökologischer Herausforderungen in Österreich vorantreibt.