Der größte Teil der landwirtschaftlichen Nutzfläche ist Grünland. Auch das ist vom Klimawandel bedroht. Satellitendaten und KI können helfen, Veränderungen zu entdecken und ihnen entgegenzuwirken.
Lage der drei Studienorte im Untersuchungsgebiet im Süden Deutschlands. Dieser Echtfarben-Komposit aus Sentinel-2B-Bildern stammt vom 27. April 2018.
ESA
Die Dürren der vergangenen Jahre haben auch in Europa den Blick auf die landwirtschaftliche Produktion und ihre Abhängigkeit vom Wetter gelenkt. Die Beweidung von Grünland bietet für einen Großteil – vor allem für tierischen Landwirtschaftsprodukte – die Grundlage. "Zwar werden weltweit auf rund 3,9 Mio. km2 und damit auf einer Fläche, die beinahe so groß ist wie die der 27 Länder der Europäischen Union, Futtergetreide, Silomais und anderes Tierfutter angebaut. Das sind allerdings nur acht Prozent der landwirtschaftlichen Flächen auf dem Globus, während 68 % Dauergrünland sind", klärt Springer-Autor Roland Knauer in seinem Buchkapitel Welche Strategie die Welt ernähren kann auf Seite 243 über die Dimensionen auf.
Grünlandflächen sind aber nicht nur Viehweiden, sie sind auch ökologisch unentbehrlich. Sie sorgen für Artenvielfalt und speichern Kohlenstoff. Dennoch gibt es kaum Informationen über die Qualität der Flächen, die letztlich auch für Erträge und Futterqualität für die Viehwirtschaft ausschlaggebend ist.
Drohnen erkennen Bewuchsqualität
Wissenschaftler versuchen in mehreren Projekten, diese Informationen zu bekommen. Am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) wurde das Potenzial kostengünstiger Drohnensensoren untersucht. Diese können, so die Erkenntnis, zusammen mit Maschinellem Lernen hochaufgelöste Karten der Grünlandeigenschaften erzeugen.
"Mithilfe der Sensoren können wir beispielsweise Ertragsunterschiede innerhalb eines Feldes erkennen", sagt Bumsuk Seo vom Institut für Meteorologie und Klimaforschung – Atmosphärische Umweltforschung (IMK-IFU), dem Campus Alpin des KIT in Garmisch-Partenkirchen gegenüber der Zeitschrift Biogeosciences.
Sensoren, Algorithmen und Eingangsparameter wurden kombiniert und können nun Landwirten dabei helfen, ihr Grünland flächenspezifisch, bedarfsgerecht, effizient und nachhaltig zu bewirtschaften.
Satelliten von Copernikus
Mit Hilfe des Copernikus-Projektes setzten die Forscher sogar noch mehrere Etagen weiter oben an. Hier werden Daten des Satelliten genutzt, um das Grünland im voralpinen und alpinen Raum zu erforschen. Diese Daten wurden mit denen von Drohnenflügen kombiniert. Hier kamen multispektrale Sensoren zur Abschätzung der oberirdischen Biomasse und der pflanzlichen Stickstoff-Konzentration zum Einsatz.
Im April 2018 wurde an verschiedenen Grünlandstandorten in Süddeutschland eine kombinierte Beprobungs- und Flugkampagne durchgeführt, bei der die Spektraldaten erhoben wurden. Diese wurden mit maschinellen Lernansätzen optimiert. Bisherige lineare Modelle waren nach Angaben der Forscher durch eine sehr niedrige statistische Treffsicherheit gekennzeichnet und nicht geeignet, Bewuchsparameter hinreichend präzise abzuschätzen – ein Manko, was die nun eingesetzte Methode aufhob.
Solche Erhebungen sind ungemein wichtig. Denn durch den Klimawandel kommt es immer häufiger zu mangelhaftem Bewuchs, worunter nicht nur die Viehwirtschaft leidet. "Eine intakte Vegetationsdecke verhindert einen größeren Bodenverlust durch Erosion [...]. Frankenberg et al. [...] quantifizierten über einen Zeitraum von sechs Jahren die jährliche Erosionsrate auf einem degradierten Grasland über Flysch und Molasse in den Allgäuer Alpen mit 20 t pro Hektar, was einem jährlichen Bodenverlust von ca. 3 mm entspricht", benennt Springer-Spektrum-Autor Stefan Zerbe in seinem Buchkapitel Subalpines und alpines Grasland auf Seite 192 eine weitere, gefährliche Entwicklung.