Kurz und Knapp

  • Für die zuverlässige Versorgung mit Trinkwasser und die Bewässerung in der Landwirtschaft sind Informationen über Bodeneigenschaften wie Feuchtigkeit oder Vegetation notwendig.
  • Dafür müssen bisher im Einzugsgebiet von Flüssen Bodenproben genommen werden, was sich vor allem in unwegsamen Gebieten schwierig gestalten kann.
  • Ein Karlsruher Forschungsteam arbeitet deshalb an einer KI-basierten Methode, mit der diese Daten mithilfe von Satellitenbildern berechnet werden können.

KI-basierte Methode könnte Entnahme von Proben überflüssig machen

In trockenen Regionen ist Wasserknappheit ein Problem, das sich angesichts der Klimaveränderungen an Bedeutung noch verschärfen dürfte. Gutes Wassermanagement ist notwendig, um die Versorgung mit Trinkwasser und die Bewässerung in der Landwirtschaft in diesen Gebieten sicherzustellen. Voraussetzung dafür ist präzises Wissen über die Bodeneigenschaften. Ein Karlsruher Forschungsteam entwickelt derzeit ein auf KI basierendes Verfahren, das allein anhand von Satellitenbildern und Luftaufnahmen Angaben über die Böden machen kann.

Gerade in unwegsamem Gelände kann es schwierig sein, die notwendigen Informationen zusammenzutragen. „Einige Bodeneigenschaften können wir zwar jetzt schon mit herkömmlichen Bildanalyse-Methoden erhalten. Parameter wie etwa die Bodenfeuchte und Bodenart können wir jedoch nur durch aufwendige Proben erfassen“, sagt Felix Riese vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Hier setzt das Forschungsprojekt an: „Wir arbeiten an einer Künstlichen Intelligenz, die nur aus Satelliten- und Luftbildern Angaben über zum Beispiel die Bodenfeuchte, die Art der Vegetation oder die Bodenzusammensetzung ermittelt“, erklärt der Physiker.

Um die erforderlichen Daten zu beschaffen, reisten Forscherinnen und Forscher der Institute für Photogrammmetrie und Fernerkundung (IPF) sowie für Wasser- und Gewässerentwicklung nach Peru und entnahmen in einer Region bei Lima Bodenproben. Außerdem scannten sie das Gebiet mit einer speziellen Kamera; diese macht Aufnahmen im Hyperspektralbereich und bildet das Hundertfache an sichtbaren Informationen im Vergleich zu normalen Kameras ab. „Mit diesen Daten trainieren wir die KI so lange, bis sie die Luftaufnahmen so auswertet, dass sie mit den von uns gemessenen Werten übereinstimmen“, erläutert Riese.

Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler wollen ihre Methode auch in anderen Regionen anwenden. Deshalb „füttern“ sie den Algorithmus mit Daten aus Gebieten, die trockener sind oder eine andere Vegetation haben. „Wenn wir die KI richtig trainieren, sind mühsame und teure Messkampagnen vor Ort nicht mehr nötig, um genaue Informationen über den Zustand des Grundwassers zu ermitteln“, sagt Riese. Ziel ist es zu erreichen, dass ein Satellitenbild ausreicht.

Rieses Forschung ist Teil des vom Bundesforschungsministerium geförderten Projektes TRUST, in dem Fachleute verschiedener Disziplinen zusammenarbeiten, um unter anderem neuartige, nachhaltige Wasserver- und Abwasserentsorgungskonzepte zu entwickeln, vor allem für die Trinkwasserversorgung.

03.09.2019

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