Wie können uns Satellitenbilder helfen, den Planeten zu retten?

Der Klimawandel ist heute die größte Bedrohung für die Erde! Unser Planet, Heimat einer wachsenden Bevölkerung von über 7,8 Milliarden Menschen und unzähliger Arten von Flora und Fauna, hat sich in den letzten Jahrzehnten erheblich verändert. Diese weitreichenden Umweltveränderungen haben Regierungen und öffentliche Einrichtungen dazu veranlasst, die Investitionen in den Naturschutz zu erhöhen, um die Auswirkungen des grassierenden Klimawandels aufzuhalten und möglicherweise umzukehren. Untersuchungen zeigen, dass rund 50 Milliarden $ ^[1] fließt jedes Jahr in Naturschutzprojekte. Es wird angenommen, dass die Vierte Industrielle Revolution ^[2] zu einem großen Teil der mit dem Klimawandel verbundenen Instabilität beigetragen. Daher werden Unternehmen zunehmend aufgefordert, ein Gleichgewicht zwischen Gewinn und gesellschaftlicher Wirkung herzustellen.

Bei der Fernerkundung geht es darum, Veränderungen in breiten Landmassen durch die Erkennung und Überwachung der physikalischen oder chemischen Eigenschaften eines Gebiets zu verstehen, indem die von dem untersuchten Gebiet reflektierte oder emittierte Strahlung aus der Ferne gemessen wird. Es wird heute von Regierungen und Umweltschützern auf der ganzen Welt verwendet, um ein genaues Verständnis der Erde zu erhalten, während sie politische Entscheidungen treffen, insbesondere aus der Perspektive der laufenden Diskussionen über den Klimawandel. Während ihre Anwendungen für mehrere Branchen relevant sind, haben sie nirgendwo eine solche Wirkung erzielt wie im Bereich der nachhaltigen Land- und Forstwirtschaft. Wie wir unsere Lebensmittel produzieren, hat einen großen Einfluss auf die Ressourcen der Erde! Durch die Anreicherung dieser Daten mit Bodensensoren können unsere Landwirte ihre Aussaat, Bewirtschaftung, Ernte und den Verkauf ihrer Produkte besser planen.

In den letzten zehn Jahren ist eine Fülle von Satellitenbildern mit unterschiedlicher räumlicher und zeitlicher Auflösung verfügbar. Im Jahr 2017 setzte das private Earth Imaging-Unternehmen Planet Labs jedoch einen Schwarm Satelliten auf einer Rakete der Indian Space Research Organization (ISRO) ab. Sie helfen dabei, die Erde täglich mit einer hohen räumlichen Auflösung von 3-5 m mit breiterer geografischer Abdeckung zu scannen. Wir haben vor kurzem auch unsere Partnerschaft mit Planet Labs begonnen, um ihre Daten für einige dieser wirkungsvollen Anwendungen zu testen.

Fernerkundung und Naturschutz

Die größten Auswirkungen liegen derzeit im Bereich Naturschutz. Satellitendaten haben sich beim Management von Wassereinzugsgebieten als vorteilhaft erwiesen und werden in Indien für die Einzugsgebiete der Flüsse Krishna, Yamuna und Tapi verwendet. Ein Projekt auf nationaler Ebene, Integrated Mission for Sustainable Development (IMSD), das vom Weltraumministerium durchgeführt wurde, umfasste eine Fläche von etwa 84 Millionen Hektar, die sich über 175 Distrikte in Indien ^[3] erstreckte . In ausgewählten Wassereinzugsgebieten im Rahmen des Projekts zeigte die Umsetzung der Regenwassernutzung eine Reihe von Vorteilen, darunter die Steigerung der landwirtschaftlichen Entwicklung einst karger Regionen in der Region.

Empfehlung für einen multidisziplinären Ansatz zur Konservierung

CropIn hat Satellitenbilder mit Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) kombiniert, um ein groß angelegtes Flussschutzprojekt in Zentralindien zu planen und umzusetzen. Projekte zum Schutz von Flüssen sind in landwirtschaftlich geprägten Volkswirtschaften wie Indien von größter Bedeutung, wo sich die Landwirte von ihrer Abhängigkeit von unsicheren Wetterbedingungen und seltenen Regenfällen lösen. Flüsse sind die Lebensadern dieser Bauern und eine Hauptwasserquelle für die Bewässerung! Flussschutzprojekte müssen jedoch gut geplant und terminiert werden. Diese können auch immer teurer werden. Es wurde die Notwendigkeit empfunden, ein System zu entwickeln, das die Aktivitäten entlang des Flussbeckens überwachen, die Landwirte ermutigen kann, weiterhin nachhaltige Praktiken anzuwenden, und den politischen Entscheidungsträgern das Vertrauen gibt, ihre Bemühungen fortzusetzen.

Die Untersuchung und der Vergleich der historischen Daten der Vergangenheit mit den aktuellen Daten aus den Satellitenbildern dieser Orte ermöglichten es uns, die Auswirkungen der Baumpflanzung entlang des Flusseinzugsgebiets zu untersuchen. Der Plan berücksichtigte die Grenze des Flussbeckens zusammen mit dem Plantagenplan, um Änderungen der Wasserkapazität, Baumdichte, Dürre und Niederschläge über einen Zeitraum von vier Jahren zu überwachen. Die alleinige Messung der Wasserkapazität ist eine ungenaue Auswirkungsanalyse, da dies auf kurze Änderungen der Wetterbedingungen oder auf die intrinsischen Eigenschaften dieser bestimmten geografischen Zone zurückzuführen sein kann. Der Algorithmus überwachte die Änderungen in jedem dieser Elemente über einen bestimmten Zeitraum, um die Auswirkungen des Baumanbaus auf landwirtschaftliche Nutzpflanzen im untersuchten Gebiet zu bestimmen.

Echte Auswirkungen messen und Veränderungen steuern

Es gibt mehrere Indizes und Ableitungen, die von anderen optischen Bildern als dem beliebten NDVI erhalten werden können
(normalisierter Differenz-Vegetationsindex) für die Vegetationsgesundheit. CropIn verwendete abgeleitete Merkmale aus den Satellitendaten, Bodensensordaten, Wetterdaten und erstellte darüber hinaus ein kundenspezifisches ML-Modell, um die Veränderung der Baumdichte über die vier Jahre entlang des Flusseinzugsgebiets in den 15 Distrikten im Laufe der Zeit kontinuierlich zu überwachen und zu analysieren .

Die Änderung der Baumdichte wird unter Verwendung eines auf Satellitenbildern basierenden Aggregationsmodells geschätzt, dessen Ergebnisse dann mit den Plantagenstatistiken korreliert werden, die während der Plantagenfahrt gesammelt wurden, um Regionen abzuschätzen, in denen die Plantagen überlebt haben und über die Jahre gewachsen sind. In diesen identifizierten Regionen werden weitere Analysen durchgeführt, um die Faktoren herauszufinden, die hauptsächlich zur Veränderung des Oberflächenwassers beigetragen haben. Die Veränderung des Oberflächenwassers an sich wird anhand der aus der Region verfügbaren historischen Satellitendaten quantifiziert. Es umfasste die Erfassung der Flussausdehnung, gefolgt von der Messung der Oberflächenänderung unter Verwendung von satellitengestützten Indizes. Ein ML-Modell wird erstellt, um die Veränderung der Oberflächenwasserfläche und der Wasserrückhaltung aufgrund der folgenden beitragenden Faktoren zu bewerten:a) Veränderung der Baumbedeckung, b) Niederschlagsänderung und c) Dürrebedingungen. Hochauflösende Bilder des untersuchten Gebiets bestätigten diese Ergebnisse weiter. Wir können auch die Zunahme oder Abnahme der Anbaufläche im Laufe der Zeit bestimmen, was einen Hinweis auf die Korrelation zwischen der Zunahme der Baumdichte, dem Wasserstand und dem Ansporn der landwirtschaftlichen Aktivität in der Region gibt. Es gibt einige offene Herausforderungen bei der Änderungserkennung der Wasserstände, der landwirtschaftlichen Aktivität und der Baumdichte. Ein wichtiges Thema ist die Auswirkung von Störvariablen im Zusammenhang mit saisonalen, jährlichen und langfristigen Niederschlagsänderungen in der Region. Die Auswirkungen dieser Störvariablen müssen während der Analyse entfernt werden, um die tatsächlichen Auswirkungen zu messen.

Traditionell würde es wahrscheinlich mehrere Jahrzehnte dauern, um den ROI und die Auswirkungen dieser Projekte zu ermitteln, aber jetzt können wir dies schneller und genauer tun.

Wir glauben, dass die Erkenntnisse und Metriken auch Regierungen und politischen Gremien bei der Priorisierung und Umsetzung von Projekten mit größerer Effizienz und neuer Hoffnung helfen können!

Wenden Sie sich an uns, um mehr darüber zu erfahren, wie CropIn Technologie einsetzt, um Regierungen und Entwicklungsagenturen dabei zu helfen, den Klimawandel durch eine intelligentere und nachhaltigere Landwirtschaft zu bekämpfen.

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Referenzen

[1] CPIC veröffentlicht neue Blaupausen, um Investitionen in den Naturschutz anzukurbeln. Globale Umweltfazilität, 2020.
[2] Die vierte industrielle Revolution. Deloitte, 2020
[3] Katastrophenmanagement. Geospatial World, 2010