Wie die Fernerkundung eine skalierbare, datengestützte Überwachung der Entwaldung ermöglicht

Der Waldverlust ist nicht nur ein Umweltproblem, sondern auch ein Risiko für die Rückverfolgbarkeit und die Einhaltung von Vorschriften. Mit Hilfe der Fernerkundung erhalten Unternehmen nachprüfbare, zeitgestempelte Daten darüber, wo die Waldzerstörung stattfindet, wie schnell sie voranschreitet und wodurch sie verursacht wird. Unabhängig davon, ob Sie Berichte gemäß den EUDR-Anforderungen erstellen oder einen Rahmen für die Landnutzungspolitik entwickeln, bieten Satellitenbilder und Geodatenanalysen die Transparenz, die Sie benötigen, um sicher zu handeln.

Waldverlust sichtbar machen: Wie die Fernerkundung unser Wissen verändert

Bei der Fernerkundung werden Satelliten, Drohnen und Luftfahrtsysteme eingesetzt, um Landnutzungsänderungen zu verfolgen, ohne auf Teams vor Ort angewiesen zu sein. Anstelle von verstreuten Berichten oder veralteten Karten arbeiten Sie mit zeitgestempelten, hochauflösenden Daten, die zeigen, was sich wo und wann verändert hat. Optische Bilder heben den Verlust der Vegetation hervor. Radar durchdringt die Wolkendecke. LiDAR fügt Höhe und Struktur hinzu. Kombiniert bieten diese Werkzeuge eine konsistente Sichtbarkeit über große und abgelegene Gebiete - eine Sichtbarkeit, die Sie überprüfen können.

Diese Art der Überwachung ist nicht nur nützlich, sondern wird immer notwendiger. Im Rahmen von Vorschriften wie der EUDR müssen Unternehmen nachweisen, dass ihre Beschaffung seit einem bestimmten Stichtag nicht zur Entwaldung beigetragen hat. Das erfordert eindeutige, geografisch verortete Nachweise, die an Landparzellen und Lieferkettengrenzen gebunden sind. Die Fernerkundung verbindet diese Punkte. Und wenn sie proaktiv eingesetzt wird, bestätigt sie nicht nur vergangene Abholzungen, sondern hilft auch, Druckzonen zu erkennen, bevor es zu Waldverlusten kommt, was das Risikomanagement verbessert und die Reaktionszeit verkürzt.

Was die Daten antreibt: Technologien hinter der modernen Waldüberwachung

Die moderne Waldüberwachung beruht auf mehr als nur guten Absichten. Sie wird von einer wachsenden Anzahl von Hardware, Sensoren und Software angetrieben, die alle darauf ausgelegt sind, Landnutzungsänderungen messbar, sichtbar und überprüfbar zu machen. Von alten Satellitenprogrammen bis hin zu KI-gesteuerten Klassifizierungsmodellen - hier ein genauerer Blick darauf, was den Überwachungsprozess hinter den heutigen Entwaldungswarnungen tatsächlich antreibt.

1. Satellitenbilder

Satelliten sind die Grundlage - ohne sie gibt es keine skalierbare Sichtbarkeit. Sie erfassen konsistente, wiederholbare Momentaufnahmen von Waldgebieten und ermöglichen es Analysten, Veränderungen im Laufe der Zeit zu erkennen, ohne einen Fuß auf den Boden setzen zu müssen.

Öffentliche und kommerzielle Quellen

Öffentliche Systeme wie Landsat (NASA/USGS) und Sentinel (ESA) bieten jahrzehntelange, frei zugängliche Bilddaten, die für die Verfolgung langfristiger Trends nützlich sind. Kommerzielle Anbieter wie Maxar oder Planet Labs setzen auf eine höhere Auflösung und nahezu tägliche Aktualisierungen, was hilfreich ist, wenn die Zeitvorgaben eng sind oder Details wichtig sind.

Optische und Radar-Optionen

Optische Sensoren liefern das sichtbare Spektrum - das, woran die meisten Menschen denken, wenn sie an Satellitenbilder denken. Doch in wolkenreichen Regionen bieten SAR-Systeme (Synthetic Aperture Radar) einen entscheidenden Vorteil: Sie arbeiten wetter- und lichtunabhängig und bieten Ihnen eine ununterbrochene Überwachungskapazität.

2. LiDAR (Light Detection and Ranging)

LiDAR ersetzt nicht die Satellitenbilder, sondern vertieft sie. Während die Bilder die Oberflächenbedeckung zeigen, gibt LiDAR Aufschluss über die Struktur: Höhe der Baumkronen, Bodenhöhe und Vegetationsdichte, alles in präziser 3D-Darstellung.

Hochauflösende Waldstruktur

Auf Flugzeugen oder Drohnen montiert, schießen LiDAR-Systeme Laserimpulse auf den Boden und messen, wie lange es dauert, bis sie zurückprallen. Auf diese Weise können Analysten die Biomasse kartieren, die Durchforstung überwachen und beurteilen, ob ein Wald geschädigt oder intakt ist - wichtige Unterscheidungen für Regulierung und Berichterstattung.

Anwendungsfälle über die Erkennung hinaus

LiDAR ist besonders nützlich bei der Überprüfung von Behauptungen. Wenn ein Lieferant behauptet, ein Grundstück sei "Sekundärwald" oder "wiedergewonnenes Waldland", können LiDAR-Daten helfen, dies zu bestätigen oder zu widerlegen - mit Messdaten, nicht mit Vermutungen.

3. Multispektrale und hyperspektrale Sensoren

Diese Sensoren lesen Licht in verschiedenen Wellenlängen, darunter auch solche, die das menschliche Auge nicht erkennen kann. Sie werden hauptsächlich eingesetzt, um den Zustand und die Zusammensetzung der Vegetation zu verstehen.

Erkennen von subtilen Veränderungen

Werkzeuge wie der Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) wandeln Rohdaten in visuelle Einsichten um und zeigen Gebiete an, in denen Pflanzenstress oder Degradation im Gange sein könnten - noch bevor die Abholzung von oben sichtbar wird.

Anwendung bei der Überwachung der Verschlechterung

An Orten, an denen nicht die Abholzung, sondern die Degradierung das Problem ist (z. B. selektiver Holzeinschlag oder Krankheiten), können Spektraldaten effektiver sein als herkömmliche Bilddaten allein.

4. Maschinelles Lernen und Klassifizierungsalgorithmen

Die Rohdatenmenge ist riesig. Manuelles Durchsehen? Unrealistisch. Deshalb stützen sich moderne Überwachungspipelines stark auf Automatisierung und Klassifizierung.

Mustererkennung in großem Maßstab

Modelle des maschinellen Lernens - einschließlich Random Forests und SVMs - sind darauf trainiert, zwischen Wald, Ackerland, städtischer Ausdehnung und mehr zu unterscheiden. Sie können Anomalien erkennen und sogar die Wahrscheinlichkeit illegaler Landnutzungsänderungen auf der Grundlage bekannter Muster abschätzen.

Mit der Landschaft mitwachsen

Was besonders nützlich ist: Diese Modelle können sich im Laufe der Zeit anpassen. Wenn sich die Landnutzung ändert oder die Satellitensensoren besser werden, verbessern sich auch die Algorithmen - und werden so zu einem zentralen Bestandteil langfristiger Waldüberwachungsstrategien.

5. GIS-Plattformen

Fernerkundungsdaten sind wertvoll, aber für sich genommen sind sie unbearbeitet. GIS-Plattformen verwandeln diese Daten in etwas Brauchbares - etwas, mit dem Sie arbeiten können.

Schichtung und Visualisierung

Mit Tools wie QGIS, ArcGIS oder Google Earth Engine können Benutzer mehrere Datentypen (z. B. Bildmaterial, LiDAR, Warnmeldungen) überlagern und daraus verwertbare Erkenntnisse gewinnen. Sie betrachten nicht nur einen einzigen Satellitendurchgang, sondern verfolgen monatelange oder jahrelange Veränderungen über eine einzige Schnittstelle.

Entscheidungshilfe und Berichterstattung

GIS-Karten sind nicht nur ein optisches Hilfsmittel. Sie bilden das Rückgrat der Berichterstattung über die Einhaltung von Vorschriften, der Umweltprüfung und der Naturschutzplanung. Für Einrichtungen, die Vorschriften wie der EUDR unterliegen, sind sie eine Quelle von Beweisen - nicht nur Illustrationen.

Überwachung in Aktion: Instrumente, Politiken und praktische Anwendung

Daten allein reichen nicht aus, um die Vorschriften einzuhalten - es kommt darauf an, was man mit ihnen macht. Die Waldüberwachung befindet sich heute an der Schnittstelle zwischen Technologie, Regulierung und betrieblichen Abläufen. Von Open-Source-Dashboards über private Risiko-Engines bis hin zu Regelwerken wie der EU-Abholzungsverordnung wird eine Reihe von Systemen eingesetzt, um Satellitenbilder mit der Beschaffung, der Landklassifizierung und der Sorgfaltspflicht in Einklang zu bringen. Entscheidend ist, wie diese Komponenten miteinander verknüpft werden - und ob sie tatsächlich in großem Maßstab nutzbar sind.

EUDR 

EUDR fungiert als spezielle Ressource für den Umgang mit der EU-Abholzungsverordnung (EUDR). Unsere Arbeit konzentriert sich darauf, Unternehmen dabei zu helfen, den Geltungsbereich des Gesetzes zu verstehen, ihre Verpflichtungen zu klären und sich auf Durchsetzungsfristen vorzubereiten. Ein Großteil unserer Arbeit dreht sich um die Dokumentation, die Überprüfung der Lieferkette und die Rückverfolgbarkeit der Landnutzung - vor allem bei risikoreichen Rohstoffen.

Wir generieren die Satellitendaten nicht selbst. Stattdessen arbeiten wir mit bestehenden Datensätzen und Überwachungsplattformen zusammen, um umsetzbare Compliance-Workflows zu unterstützen. Dazu gehört die Validierung von Geolokalisierungspunkten anhand des EUDR-Stichtags, die Kennzeichnung von kürzlich erfolgter Abholzung und die Unterstützung von Unternehmen bei der Reaktion auf begründete Bedenken. Wenn Sie sich nicht sicher sind, wo Ihre Exposition liegt oder welche Art von Landnutzungsdaten Sie benötigen, um Ihre Beschaffung zu validieren, können Sie sich jederzeit mit uns in Verbindung setzen info@eudr.com - wir zeigen Ihnen die richtige Richtung.

Verwendet für:

• Arbeitet mit vorhandenen Satelliten- und Geolokalisierungsdaten
• Unterstützt die Dokumentation der Sorgfaltspflicht und die Rückverfolgbarkeit
• Hilft bei der Interpretation gesetzlicher Schwellenwerte und der Einhaltung von Grenzwerten
• Bietet Anleitung für den Umgang mit begründeten Bedenken

Starling (Airbus)

Starling ist eine von Airbus in Zusammenarbeit mit der Earthworm Foundation entwickelte Plattform zur Überwachung von Wäldern. Sie wurde entwickelt, um Unternehmen bei der Verfolgung des Abholzungsrisikos in ihren Lieferketten zu unterstützen, insbesondere im Zusammenhang mit der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften wie EUDR und Scope-3-Emissionsberichten.

Die Plattform stützt sich auf Bildmaterial von Airbus-eigenen Satelliten sowie auf Daten von Sentinel-2 und Landsat. Starling erkennt Veränderungen in der Waldbedeckung, verknüpft Landnutzungsänderungen mit bestimmten Akteuren der Lieferkette und erstellt Diagnosen, die die Rückverfolgbarkeit unterstützen. Ein benutzerdefiniertes Dashboard bietet den Nutzern einen konsolidierten Überblick über verifizierte Nichtabholzungszonen mit eingebauten Warnfunktionen. Starling wird bereits von großen Marken in den Bereichen Kakao, Palmöl sowie Zellstoff und Papier eingesetzt.

Verwendet für:

• Satellitenbilder von Airbus, Sentinel-2 und Landsat
• Automatisierte Warnmeldungen über die jüngste Veränderung der Waldbedeckung
• Dashboard-Ansicht des Status der Überprüfung der Nicht-Waldrodung
• Unterstützt EUDR-Anpassung und Scope-3-Berichterstattung

Werkzeuge zur Überwachung der Wiederherstellung (WRI)

Der vom World Resources Institute (WRI) entwickelte Restoration Monitoring Tools Guide ist eher ein Verzeichnis als eine einzelne Plattform. Er hilft den Nutzern bei der Bewertung und Auswahl von Instrumenten, die für die Überwachung der Wiederherstellung von Wäldern und Land geeignet sind - nicht nur für die Entwaldung, sondern auch für die Regenerierung.

Die Plattform enthält Fallstudien, technische Bewertungen und einen durchsuchbaren ToolFinder, der Naturschützern, Nichtregierungsorganisationen und Landverwaltern hilft, ihre Überwachungsziele mit der geeigneten Technologie abzustimmen. Die Plattform ist barrierefrei aufgebaut und soll die Kluft zwischen Restaurierungsprojekten vor Ort und der oft komplexen Welt der raumbezogenen Überwachungssysteme überbrücken.

Verwendet für:

• ToolFinder zur Bewertung und zum Vergleich von Überwachungsplattformen
• Schwerpunkt auf der Regeneration der Wälder und der Wiederherstellung nach der Abholzung
• Anwendungsfälle bei NGOs, Landverwaltern und Regierungen
• Praktisches Hilfsmittel für die Einrichtung von Rückverfolgungssystemen

Swift Geospatial

Swift Geospatial bietet Lösungen zur Überwachung der Entwaldung an, wobei der Schwerpunkt auf Echtzeitdaten und hochauflösenden Satellitenbildern liegt. Ihr Dienst basiert auf der GIS-Integration und unterstützt Anwendungsfälle, die von der Erkennung illegalen Holzeinschlags bis zur Schätzung der Biomasse reichen.

Was Swift von anderen unterscheidet, ist der operative Fokus - die Tools sind so konzipiert, dass sie direkte Interventionen unterstützen und klare Ergebnisse liefern, die von Vollzugsbehörden, lokalen Regierungen oder Nachhaltigkeitsverantwortlichen in Unternehmen genutzt werden können. Die Plattform verfolgt Übergriffe, Landnutzungsänderungen und Waldzerstörung, insbesondere in Sektoren wie Kakao, Palmöl und Holz. Der Schwerpunkt liegt auf verwertbaren Daten, die sowohl die Einhaltung der Vorschriften als auch die Planung des Naturschutzes unterstützen.

Verwendet für:

• Echtzeit-Satellitenüberwachung von Entwaldungs-Hotspots
• GIS-Dashboards für die Waldkartierung und -inventur
• Unterstützt die Erkennung von illegalem Holzeinschlag und Warnungen vor Landübergriffen
• Ermöglicht eine evidenzbasierte Planung der Wiederaufforstung

Global Forest Watch (GFW)

Global Forest Watch ist eine weit verbreitete, frei zugängliche Plattform, die vom World Resources Institute betrieben wird. Sie bietet globale Waldüberwachungsinstrumente mit mehrschichtigen Satellitendaten nahezu in Echtzeit, die über eine interaktive Karte, Dashboards und APIs zugänglich sind.

GFW ist für ein breites Publikum konzipiert, von politischen Entscheidungsträgern bis hin zu lokalen Gemeinschaften. Es unterstützt Entwaldungswarnungen (z. B. GLAD- und RADD-Systeme), Risikokartierung und benutzerdefinierte Gebietsüberwachung. Viele Nutzer verlassen sich auf GFW als neutrale, öffentliche Ressource, um Waldveränderungen zu bewerten, Fortschritte zu melden oder Verstöße zu melden. Sein offener Charakter macht es zu einem allgemeinen Referenzpunkt in der Nachhaltigkeitsberichterstattung und in Due-Diligence-Prozessen, die mit Waldrisiken verbunden sind.

Verwendet für:

• Entwaldungswarnungen nahezu in Echtzeit (GLAD, RADD)
• Kostenlose und frei zugängliche Waldüberwachungsinstrumente
• Benutzerdefinierte Bereichsüberwachung und API-Integrationen
• Weit verbreitet in der Nachhaltigkeitsberichterstattung und -durchsetzung

Wie die Entwaldung erkannt wird: Die wichtigsten Methoden, die tatsächlich angewendet werden

Die meisten Überwachungsinstrumente stützen sich auf eine Mischung aus Datenquellen und Techniken, um herauszufinden, was vor Ort passiert. Im Folgenden werden die Verfahren vorgestellt, die immer wieder zum Einsatz kommen - keine theoretischen Modelle, sondern tatsächliche Methoden, die den Teams helfen, den Waldverlust zu erkennen, zu überprüfen und zu melden.

Gebräuchliche Techniken:

• Erkennung von Änderungen: Vergleich von zwei Satellitenbildern, die zu unterschiedlichen Zeiten aufgenommen wurden. Wenn sich etwas Grünes in Braunes verwandelt oder dichter Bewuchs in spärlichen Bewuchs, wird dies markiert. Dies funktioniert am besten mit mehrzeitigen Daten und einer klaren Basislinie.
• NDVI und andere Vegetationsindizes: Der NDVI gibt Aufschluss über den "Grünanteil" eines Gebiets. Ein Rückgang bedeutet in der Regel Vegetationsverlust - gerodeter, verbrannter oder geschädigter Wald. Er erklärt nicht, warum, aber er zeigt, wo.
• Überwachte und nicht überwachte Klassifizierung: Klassifizierungsalgorithmen kennzeichnen Bodenbedeckungstypen auf der Grundlage von Pixelwerten. Bei der überwachten Klassifizierung trainieren Sie das System anhand bekannter Beispiele (Wald, kahles Land, Feldfrüchte). Bei der unbeaufsichtigten Klassifizierung clustert das System Daten ohne vorherige Kennzeichnung.
• SAR (Radar mit synthetischer Apertur): Radarsensoren kümmern sich nicht um Wolken. Aus diesem Grund wird SAR in tropischen Gebieten häufig eingesetzt. Es erkennt Veränderungen in der Oberflächentextur und -feuchtigkeit - gut für die Erkennung von Holzfälleraktivitäten oder Rodungen in bewölkten Regionen.
• Objektgestützte Bildanalyse (OBIA): Anstatt einzelne Pixel zu betrachten, gruppiert OBIA sie zu Formen. Durch Hinzufügen eines räumlichen Kontextes (z. B. natürliche Lücken im Vergleich zu vom Menschen gereinigten Bereichen) werden falsch positive Ergebnisse vermieden.
• Modelle für maschinelles Lernen: Anhand von markierten Bildern lernen diese Modelle, wie die Abholzung aussieht, und können diese Logik in großem Maßstab anwenden. Random Forest und Support Vector Machines sind weit verbreitet. Deep Learning taucht immer häufiger auf, erfordert aber umfangreiche Trainingsdaten.
• Überwachung von Zeitreihen: Die Betrachtung eines längeren Zeitraums hilft, saisonale Veränderungen von der tatsächlichen Entwaldung zu unterscheiden. Nützlich, wenn man versucht, Fehlalarme zu vermeiden oder einen Trend zu bestätigen.
• LiDAR: Verwendet Laserimpulse zur Kartierung von Höhe und Struktur des Kronendachs. Es ist nicht für die tägliche Überwachung geeignet, liefert aber solide Daten für Biomasseschätzungen und die Überprüfung der Degradierung in "noch grünen" Wäldern.

Zukünftige Trends in der Fernerkundung für die Waldüberwachung

Der Trend bei der Waldüberwachung geht in Richtung Geschwindigkeit, Automatisierung und Integration. Satelliten mit kürzeren Wiederholungszeiten machen eine Verfolgung nahezu in Echtzeit möglich, insbesondere in Verbindung mit cloudbasierter Verarbeitung. Drohnen füllen die Lücken, wo die Satellitenauflösung nicht ausreicht oder wo eine Überprüfung vor Ort erforderlich ist. Gleichzeitig werden Radar- und Wärmebildsysteme eingesetzt, um anhaltende Bewölkung zu bewältigen oder nicht sichtbare Veränderungen wie Oberflächenfeuchtigkeit und -wärme zu erkennen. Diese gemischten Sensorsysteme werden immer besser in der Lage sein, frühe Anzeichen von Degradierung zu erkennen - und nicht nur den totalen Waldverlust.

Auf der Analyseseite entwickeln sich die Modelle des maschinellen Lernens über die bloße Kennzeichnung von Wald und Nicht-Wald hinaus weiter. Sie werden darauf trainiert, Verhalten zu erkennen - Abholzungsmuster, schleichende Ausdünnung, allmähliche Ausdünnung - und dies mit einer Risikobewertung zu verknüpfen. Dies beginnt sich darauf auszuwirken, wie Unternehmen Schwellenwerte für die Beschaffung festlegen oder interne Überprüfungen auslösen. Außerdem werden immer mehr Plattformen direkt mit Rückverfolgbarkeitssystemen, Compliance-Dashboards und Beschaffungstools verknüpft. Die Überwachung ist nicht mehr ein separater technischer Schritt, sondern wird zu einem Teil der Funktionsweise von Lieferketten und des praktischen Umgangs mit rechtlichen Risiken.

Schlussfolgerung

Die Überwachung der Entwaldung mittels Fernerkundung ist nicht neu - was sich jedoch geändert hat, ist die Tatsache, dass sie nun direkt in die Durchsetzung, die Rechenschaftspflicht in der Lieferkette und die Einhaltung von Vorschriften einfließt. Was früher ein Forschungsinstrument war, ist heute ein zentraler Bestandteil der Art und Weise, wie Unternehmen die Landnutzung verfolgen, Risiken dokumentieren und auf den Druck von Gesetzen wie der EUDR reagieren. Die Technik ist vorhanden, die Daten sind konstant, und die Erwartungen sind klar. Jetzt kommt es darauf an, wie gut die Systeme die Punkte miteinander verbinden können - zwischen Bildmaterial, Beschaffung und den tatsächlichen Folgen vor Ort.

Da die Anforderungen immer strenger werden und die Zeitfenster für die Berichterstattung immer kürzer werden, wird die Fernerkundung immer stärker in die täglichen Abläufe integriert werden. Die Herausforderung besteht nicht im Zugang zu den Daten, sondern darin, zu wissen, was damit wann zu tun ist und wie man sie mit bestimmten Verpflichtungen in Verbindung bringt. Darin liegt der Wert: nicht in den Pixeln selbst, sondern in dem, was sie sichtbar, überprüfbar und durchsetzbar machen.

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