EOekoLand - Erdbeobachtung und künstliche Intelligenz für das Monitoring im ökologischen Landbau

Hintergrund und Zielsetzung

Die Ausweitung des Ökolandbaus sowie die Digitalisierung der Landwirtschaft sind wirksame Mittel auf dem Weg zu einer nachhaltigen Landwirtschaft. Gleichzeitig gewinnt in Anbetracht der aktuellen weltpolitischen Lage die Sicherung der Ernährung in der Welt und Europa an Bedeutung. Daher müssen Ernährungssouveränität, Ernährungssicherung und Ökologisierung gleichermaßen erreicht werden.

Die Verfügbarkeit digitaler Daten zur Flächennutzung in ökologisch bewirtschafteten Betrieben im Vergleich zu konventionellen Betrieben ist eine wichtige Voraussetzung für die Evaluierung von Politikmaßnahmen und die Bewertung der Zielerreichung bei der Ausweitung des Ökolandbaus. Satellitendaten liefern zusammen mit anderen räumlichen Daten zu Umwelt und Klima die Grundlage für die bundesweit flächendeckende Kartierung der agrarischen Landnutzung. Die Erkennung von Unterschieden zwischen ökologischer und konventioneller Nutzung ist aber auf Basis der bisher verfügbaren Daten und herkömmlichen Verfahren der Bildauswertung begrenzt. Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) und hochauflösende Satellitendaten können helfen, räumliche und zeitliche Muster der Landnutzung und Unterschiede zwischen ökologischem und konventionellem Landbau in den komplexen und vielfältigen Daten besser zu erkennen.

Übergreifendes (allgemeines) Ziel:

Entwicklung einer flächendeckenden Datengrundlage zur Bewertung von Umfang, Maßnahmen und Effekten einer Ausweitung der ökologischen Landwirtschaft in Deutschland mit Copernicus- und zusätzlichen Satelliten-Daten und Methoden der künstlichen Intelligenz (KI).

Vorgehensweise

Im Rahmen des übergreifenden Ziels soll ein technisch-methodisches Konzept entwickelt und testweise in ausgewählten Regionen Deutschlands implementiert werden.

Die Wissenschaftliche-technischen (operativen) Arbeitsziele zur Erreichung des allgemeinen Ziels umfassen im Einzelnen:

− Aufbau einer (Referenz-) Datenbasis über Flächennutzung und Produktivität im Ökolandbau und im Vergleich zum konventionellen Landbau

− Sichtbarmachung von flächendeckenden Anbaumustern in der Agrarlandschaft mit Bezug zum Ökolandbau.

− Entwicklung und Test technologisch innovativer Lösungen auf Basis von Satelliten-Fernerkundung und KI, die den Umfang, die Produktivität (Nutzungsintensität) und die Auswirkungen von ökologischer Landwirtschaft aufzeigen.

− Evaluierung des Potentials von (kommerziellen) hochauflösenden Satellitendaten und deren Mehrwert im Vergleich zu (freien) Copernicus-Satellitendaten für ein Monitoring im ökologischen Landbau

− Beschreibung von (naturräumlichen und Umwelt-) Faktoren, die eine Transformation von konventionellem  zu ökologischem Landbau begünstigen oder erschweren.

Daten und Methoden

Die Daten der Sentinel-Satelliten des europäischen Erdbeobachtungsprogramms Copernicus (Sentinel-1 / -2) bilden mit ihrer hohen räumlichen und zeitlichen Auflösung die Datengrundlage für dieses Projekt. Zusätzlich stehen für das Projekt räumlich hochauflösende Satellitendaten der Fa. Planet Labs zur Verfügung. Die hohe Wiederholrate der einzelnen Sentinel-Satelliten und deren Fusion mit den Planet-Daten zu einer dichten Zeitreihe ermöglichen die flächendeckende Beobachtung der Agrarlandschaft im Abstand von wenigen Tagen. Zeitliche und räumliche Muster in der Agrarlandschaft mit Bezug zum Ökolandbau (z. B. Fruchtfolgen, Anbauvielfalt, Phänologie) werden mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens analysiert.

Unsere Forschungsfragen

Im Kontext der Zielsetzung ergeben sich folgende Fragestellungen für das Projektvorhaben:

• Wie haben sich die Anbaustrukturen in der Agrarlandschaft in den letzten Jahren bereits verändert und welchen Anteil hieran hat die Ausweitung des Ökolandbaus?
• Wie unterscheiden sich Anbauflächen / -strukturen und Produktivität zwischen konventionellem und ökologischem Anbau (und innerhalb des Ökolandbau?

Im Hinblick auf die Nutzung von Fernerkundungsdaten ergeben sich hieraus die folgenden Fragen:

• Können die Muster und Entwicklungen der Flächennutzung und die Unterschiede zwischen ökologischem und konventionellem Landbau mit Daten und Methoden der Satelliten-Fernerkundung erfasst werden?
• Kann durch die Integration von hochauflösenden Satellitendaten mit Copernicus-Daten (Sentinel-1/-2) und Diensten ein Mehrwert generiert werden?
• Welches Potential bietet der Einsatz und die Weiterentwicklung von Methoden der künstlichen Intelligenz im Hinblick auf die räumliche und zeitliche Übertragbarkeit von Methoden und Modellen?