In der Landwirtschaft greifen Wissenschaftler zunehmend auf digitale Verfahren zurück, um die Vitalität von Pflanzenbeständen zu beurteilen. Mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) lassen sich Satellitenbilder so auswerten, dass wöchentlich neue Datensätze entstehen. Diese ermöglichen eine präzisere Planung im Ackerbau und erleichtern die Anpassung an klimatische Veränderungen. Die gewonnenen Informationen bilden die Grundlage für eine globale Beobachtung von Vegetationsprozessen.
Eine Arbeitsgruppe der Technischen Universität München (TUM) hat ein Verfahren entwickelt, das die Analyse von Vegetationsdaten international vergleichbarer macht. Entscheidend ist dabei die Vereinheitlichung der Datenbasis, damit Ergebnisse verlässlich nutzbar werden – sowohl für die Agrarforschung als auch für die Klimawissenschaft.
Im Mittelpunkt der Methode steht der Chlorophyllgehalt in den oberen Schichten von Pflanzenbeständen. Da Chlorophyll das zentrale Molekül der Fotosynthese ist, gilt es als verlässlicher Indikator für Wachstum und Gesundheit von Wild- wie Nutzpflanzen.
Der Ansatz kombiniert physikalische Modelle, die das Zusammenspiel von Licht und Pflanze beschreiben, mit KI-gestützten Verfahren. Die Reflexion von Baumkronen wird dabei genutzt, um Rückschlüsse auf den Chlorophyllgehalt zu ziehen. Auf Basis dieser Daten wird die KI trainiert, den Gehalt automatisiert zu bestimmen.
Im Unterschied zu klassischen Datensätzen aus der unteren Atmosphäre greift die Methode auf Satellitensignale aus höheren Atmosphärenschichten zurück. Dadurch wird es möglich, Einschränkungen herkömmlicher Messungen zu überwinden und präzisere Ergebnisse zu erzielen.
Die Bedeutung von Chlorophyll liegt in seiner direkten Verbindung zum Stoffwechsel einer Pflanze. Damit lässt sich nicht nur die Vitalität einzelner Bestände bewerten, sondern auch das Potenzial für Biomasseproduktion und Ertragserwartungen abschätzen. Für Agrarbetriebe kann dies eine wertvolle Grundlage sein, um rechtzeitig Maßnahmen gegen Krankheiten einzuleiten.
Von Vorteil ist zudem die zeitliche Auflösung. Die Satelliten liefern fast wöchentlich aktualisierte Daten, sodass Veränderungen im Chlorophyllgehalt unmittelbar sichtbar werden. So lassen sich Reaktionen auf Witterung, Bewirtschaftung oder klimatische Einflüsse kontinuierlich nachvollziehen.
Die Kombination von Satellitenbildern und KI eröffnet damit neue Perspektiven für eine datenbasierte Landwirtschaft. Sie unterstützt die Planung und erlaubt genauere Prognosen zu Wachstum, Gesundheit und Ertrag. Gleichzeitig besteht die Gefahr, dass große Marktakteure durch den exklusiven Zugang zu solchen Technologien ihren Einfluss ausweiten könnten.
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