Mithilfe von Satelliten ist es mittlerweile möglich, bis zu sechs Mal pro Tag Daten von jedem Fleck der Erde zu gewinnen. Darüber hinaus können einige Sensoren sogar durch Wolken hindurch Informationen über die Erdoberfläche sammeln. Die Bilddaten nutzen Behörden und Unternehmen aus unterschiedlichsten Branchen wie Landwirtschaft, Versicherungen, Energiewirtschaft oder Transportwesen. Satellitengestützte Lösungen können vor allem für die effiziente und nachhaltige Nutzung von Land- und Bodenressourcen verwendet werden. Sie liefern Informationen für die Stadt-, Verkehrswege- und Grünflächenplanung, für die Landwirtschaft oder für das Wald- und Wassermanagement.
Nicht zuletzt helfen satellitengestützte Daten auch bei Naturkatastrophen, um Hilfsmaßnahmen zu optimieren – etwa bei Waldbränden, Überschwemmungen, Dürren oder Erdbeben. Energieversorgungsunternehmen und Bahnnetzbetreiber setzen die Bilddaten ein, um Bäume und Vegetationen zu erkennen, die eine Gefahr für ihre Infrastruktur darstellen. Auch bei Straßen- und Schienennetzen können Satellitendaten verwendet werden, um die Anzeichen möglicher Erdrutsche oder Schäden an der Brücken- und Schieneninfrastruktur zu erkennen, indem Zeitseriendaten analysiert und Veränderungen millimetergenau festgehalten werden.
Wenn sie in vorbereiteten und automatisierten Arbeitsabläufen Satellitendatenanalysen nutzen, können Unternehmen wie die Deutsche Bahn den Bedarf an teuren Feldbegehungen erheblich reduzieren. Außerdem lassen sich mögliche Gefahren und Probleme beim Betrieb erkennen, bevor sie vom menschlichen Auge wahrgenommen werden. Dies ermöglicht es den Unternehmen, rechtzeitig zu reagieren und eine problematische Vegetation zu entfernen oder fehlerhafte Teile der Infrastruktur zu reparieren, bevor es zu Verzögerungen oder zusätzlichen Schäden kommt.
Künstliche Intelligenz in der Erdbeobachtung. Voraussetzung für den universellen Einsatz von satellitengestützten Erdbeobachtungsdaten ist die Verfügbarkeit präziser Informationen, die zum Beispiel im Fall von Naturkatastrophen nahezu in Echtzeit vorliegen müssen.
Im Hinblick auf diese Anforderungen sind die herkömmlichen Lösungen derzeit noch nicht optimal. Aber die Entwicklung schreitet fort; der entscheidende Aspekt dabei ist die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML). Mit KI- und ML-Algorithmen können Zusammenhänge in Datenbeständen identifiziert werden. Dabei wird ein Algorithmus zunächst durch Trainingsdaten angelernt, um dann ein Modell für die Nutzung solcher Daten zu generieren. Mit dem KI-Einsatz können in der Erdbeobachtung deutlich präzisere und detaillierte Auswertungen und Vorhersagen als in der Vergangenheit berechnet werden.
Die Nutzung von KI und ML unterstützt zum Beispiel die Umwandlung von Satellitenbildern in detailgenaue und aktuelle Straßenkarten, die etwa Ersthelfer bei größeren Katastrophen wie Erdbeben benötigen. Eine solche Lösung bieten wir mit SAT2MAP an. Sie basiert auf ML-Algorithmen, die mit Trainingsdaten angelernt und mit denen Bild-zu-Bild-Transformationen berechnet werden; die Trainingsdaten sollten dabei eine möglichst große Anzahl an Satellitenbildern umfassen. Durch den Einsatz der KI-Technologie bei der Auswertung und Bearbeitung der Satellitendaten können so aktuelle Änderungen der Straßentopologie kurzfristig in Karten abgebildet werden.
Eine Voraussetzung für den KI-Einsatz in der Erdbeobachtung ist die Nutzung von Lösungen mit hoher Rechenleistung, hohem Automatisierungsgrad und effizienten Datenverarbeitungsfunktionen, mit denen aktuelle und valide Informationen schnell zur Verfügung gestellt werden. Diese Anforderungen erfüllen wir mit GeoData360, einer Plattform für die Bereitstellung von Erdbeobachtungs- und Geo-Services. GeoData360 ist als Platform-as-a-Service konzipiert und bietet eine Big-Data-Verarbeitungsmöglichkeit für Dienstleistungen, die auf Bildern und Geo-Daten wie Klimadaten oder meteorologischen Daten basieren.
Es besteht kein Zweifel, dass Erdbeobachtungsdaten einen entscheidenden Beitrag leisten können, um aktuelle Herausforderungen der Weltbevölkerung zu bewältigen. Dazu zählen die nachhaltige Nutzung der natürlichen Ressourcen der Erde, die Minderung von Umweltauswirkungen auf Infrastrukturen und nicht zuletzt eines der größten Probleme unserer Zeit – der Klimawandel. Mittels KI- und ML-Verfahren lassen sich umfangreiche Datenmengen aus der Erdbeobachtung analysieren und interpretieren, damit Menschen schnellere und präzisere Entscheidungen treffen können.
