Flächenmonitoring
In der neuen EU-Förderperiode ab 2023 werden innovative Kontrollmethoden angewendet, die die bekannten Kontrollmethoden der Verwaltungs- und Vor-Ort-Kontrollen ergänzen. Sie werden unter dem Namen Flächenmonitoring zusammengefasst. Dazu gehören alle Verfahren, mit denen eine regelmäßige und systematische Beobachtung, Verfolgung und Bewertung der Aktivitäten auf landwirtschaftlichen Flächen möglich ist. Das Flächenmonitoring wird zukünftig eine wachsende Bedeutung für das Monitoring der landwirtschaftlichen Flächen in Sachsen haben.
Für die Ausgestaltung des Flächenmonitorings stehen verschiedene technische Möglichkeiten zur Verfügung. Aktuell handelt es sich meist um sogenannte fernerkundliche Methoden. Dabei werden Bilddaten ausgewertet, die von Satelliten stammen oder durch Flugzeuge aufgenommen werden können. Derzeit fällt Satellitenbildern eine besondere Bedeutung zu. Aus technischer Sicht können zwei Typen unterschieden werden. Passive Systeme nutzen das reflektierte Licht der Sonne. Aktive Systeme sind selbst eine Quelle elektromagnetischer Strahlung, die sie zur Erde senden und wieder empfangen.
Die wichtigste Quelle für Satellitendaten ist das europäische Copernicus-Programm, das seit 2014 unabhängige Erdbeobachtungen der Staaten der Europäischen Union erlaubt. Ziel des Programms ist die Bereitstellung von Erdbeobachtungsdaten zur Klima- und Umweltüberwachung, für das Katastrophen- und Krisenmanagement, zur Landüberwachung sowie für verschiedene Sicherheitsaufgaben. Kernstück des Programms sind die Sentinel-Satellitenmissionen. Im Rahmen des Flächenmonitorings für die GAP in Sachsen kommen hier ab 2023 vor allem Daten der beiden Missionen Sentinel-1 und Sentinel-2 zum Einsatz.
Die obligatorisch einzusetzenden Sentinel-Satellitenbilder stehen grundsätzlich jedermann frei zur Verfügung (zum Beispiel auf der Seite CODE-DE Browser). Weitere Informationen zum Copernicus-Programm und den Sentinel-Satellitenbildern finden Sie im Daten- und Faktenblatt »Copernicus – Europas Blick auf die Erde«.
Bei den Satelliten der Sentinel-1-Reihe handelt es sich um sogenannte Radarsatelliten, die aktiv eine elektromagnetische Welle (6-cm-Mikrowelle) erzeugen und in Richtung Erdoberfläche schicken. Diese Welle (Signal) erreicht die Erdoberfläche und wird dort gestreut. Ein Teil des Signals erreicht nach einer Laufzeit von ca. 0,005 Sekunden wiederum den Satelliten. Je nach Struktur der Erdoberfläche weist das eingehende Signal Veränderungen auf. Diese Veränderung werden am Satelliten detektiert und lassen Rückschlüsse auf die Struktur der Erdoberfläche zu (Oberflächennutzungen, Gebäude, Rauigkeit der Oberfläche etc.).
Der erste Sentinel-1-Satellit (Sentinel-1A) wurde im Jahr 2014 gestartet. Ein zweiter Satellit (Sentinel-1B) folgte ein Jahr später. Diese Satellitenkonstellation ermöglicht einen wiederholten Überflug desselben Ortes auf der Erdoberfläche von einem der beiden Satelliten alle 6 Tage (am Äquator). Je nördlicher oder südlicher Daten benötigt werden, umso häufiger können diese wegen der Überlappung der Flugbahnen zur Verfügung gestellt werden. Der große Vorteil des Systems besteht in der Art der verwendeten elektromagnetischen Strahlung. Auf Grund der Wellenlänge von 6 cm können diese Mikrowellen Wolken ohne weiteres durchdringen und ermöglichen so auch Erdbeobachtungen bei ungünstigen Wetterbedingungen.
Seit Dezember 2021 stehen auf Grund technischer Probleme keine Daten des Sentinel-1B mehr zur Verfügung, weshalb die Wiederholrate derzeit bei ca. 12 Tagen liegt. Um die ursprüngliche Satellitenkonstellation wieder herzustellen ist für das Jahr 2023 der Start eines weiteren Sentinel-1-Satelliten geplant (1C).
Die Daten selbst stehen bereits wenige Stunden nach deren Aufnahme für Analysen zur Verfügung. Je nach Aufnahmemodus bilden sie die Erdoberfläche mit einer Pixelgröße von bis zu 5x5 Metern ab. In Kombination mit der hohen Wiederholrate lassen sich so zuverlässig Veränderungen auf der Erdoberfläche nachweisen. Dazu gehört im Bereich der Landwirtschaft beispielsweise die Detektion der Grünland-Mahd.
Seit 2015 steht mit Sentinel-2 ein weiteres System zur Verfügung (Sentinel-2A). Im Jahr 2017 wurde das System um den Satelliten Sentinel-2B erweitert. Im Gegensatz zu Sentinel-1-Satelliten nutzen diese Instrumente natürlich vorkommende elektromagnetische Strahlung der Sonne, die an der Erdoberfläche reflektiert und von verschiedenen Kamerasystemen auf den Sentinel-2-Satelliten aufgenommen wird. Sentinel-2 ist in der Lage, elektromagnetische Strahlung in insgesamt 13 Spektralbereichen aufzunehmen, von denen nur drei für den Menschen mit bloßem Auge sichtbar sind. Insbesondere der Spektralbereich des (nahen) Infrarots ermöglicht umfangreiche Vegetationsanalysen. In ihrer Funktionalität sind diese Systeme vergleichbar mit den in der Landwirtschaft zunehmend an Bedeutung gewinnenden NIR-Sensoren, nur ermöglichen sie einen kontinuierlichen und flächenhaften Einsatz. Die flächenhafte Aufnahme der Erdoberfläche erfolgt in einer geometrischen Auflösung (Pixelgröße) zwischen 10x10 Metern bis 60x60 Metern.
Der Nachteil dieses Teils der elektromagnetischen Strahlung, deren Wellenlänge maximal wenige Mikrometer beträgt, liegt in der eingeschränkten Nutzbarkeit bei ungünstigen Wetterbedingungen, wie beispielweise Wolken. Hier kommt jedoch die Stärke des gesamten Sentinelsystems zum Tragen, denn gerade durch die Kombination von Sentinel-1 und Sentinel-2 ist dennoch eine permanente Erdbeobachtung gewährleistet.
Beide Systeme, Sentinel-1 und -2 weisen jeweils geometrische Auflösungen (Größe eines Pixels) auf, die nicht gut genug sind, um beispielsweise einzelne Personen oder auch Fahrzeuge darzustellen. Für die großräumige Beobachtung unterschiedlichster Phänomene auf der Erdoberfläche, wie zum Beispiel landwirtschaftliche Flächen sind sie jedoch hervorragend geeignet.
Die Einsatzgebiete für Sentinel-Daten sind vielfältig. Beispielhaft können sie unter anderem auch für die Bestimmung von Kulturarten auf landwirtschaftlichen Flächen eingesetzt werden. Die kontinuierliche und zeitlich hochauflösende Beobachtung von Schlägen über einen langen Zeitraum liefert große Mengen an Daten und Informationen über jeden einzelnen Schlag von der Aussaat bis zur Ernte. Die Gesamtheit aller Daten jedes Schlags im Freistaat Sachsen zu allen Aufnahmezeitpunkten und bereitgestellt durch verschiedene Satelliten resultiert in mehreren hundert Millionen Informationen über den Anbau von Kulturarten (Big Data). Diese Big-Data-Datengrundlage bildet den Ausgangspunkt für eine umfangreiche Datenanalyse und ermöglicht mit Hilfe von Verfahren des maschinellen Lernens (Machine Learning) oder der Künstlichen Intelligenz (KI) die schlagspezifische Bestimmung der angebauten Kulturart. Unabhängig vom jeweiligen Verfahren (zum Beispiel Random Forests, Neuronale Netze) dient diese Datengrundlage dem Training von hochkomplexen Algorithmen. Nach dem Training und erfolgreicher Validierung der Algorithmen können die so entstanden Modelle genutzt werden, um eine Kulturartenerkennung auf jedem Schlag durchzuführen.
Verfahren dieser Art können auf eine Vielzahl von weiteren Fragestellungen angewendet werden. Darüber hinaus soll zukünftig die Nutzung weiterer Techniken zur Datenerhebung geprüft werden. So sollen zum Beispiel auch UAV-Systeme (Drohnen) dort zum Einsatz kommen, wo die Informationen aus den Satellitenbildern nicht ausreichen.
