Überwachung der Entwaldung mit Hilfe von Fernerkundungs- und Geodatentechnologien

Der Verlust von Wäldern geschieht selten im Verborgenen. Er vollzieht sich in weit entfernten Regionen, in fragmentierten Gebieten und oft zu schnell, als dass die herkömmliche Überwachung Schritt halten könnte. An dieser Stelle kommt die Fernerkundung ins Spiel. Mithilfe von Satelliten, Drohnen und KI-gestützter Analyse können Organisationen Landnutzungsänderungen in großem Maßstab erkennen, Hochrisikozonen markieren und Herkunftsregionen ausfindig machen - selbst in Gebieten, die ansonsten unzugänglich sind. Da der Druck wächst, neue Vorschriften zur Vermeidung von Abholzung zu erfüllen, sind zuverlässige Geodaten nicht nur hilfreich, sondern notwendig.

Wie die Fernerkundung bei der Waldüberwachung funktioniert

Mit Hilfe der Fernerkundung können wir verfolgen, was in den Wäldern geschieht, ohne selbst vor Ort zu sein - was für große oder schwer zugängliche Regionen die einzige realistische Option ist. Satelliten, Drohnen und Luftbildsensoren erfassen aktuelle Bilder, manchmal täglich, und diese Daten werden verarbeitet, um Veränderungen aufzudecken: Baumverlust, Landumwandlung, Straßenausbau, sogar Anzeichen von illegalem Holzeinschlag. Je nach Technologie wird dabei sichtbares Licht, Radar oder Infrarot verwendet, um die Wolkendecke und das dichte Blätterdach zu durchdringen. Werkzeuge wie Synthetic Aperture Radar (SAR) können subtile Veränderungen des Geländes und der Biomasse erkennen, während Lidar 3D-Profile der Baumhöhe und -struktur erstellt. In Kombination mit künstlicher Intelligenz werden diese Informationen sogar noch nützlicher - sie helfen dabei, gefährdete Zonen zu kennzeichnen oder zu bestätigen, ob eine Beschaffungsregion noch frei von Abholzung ist.

Was diesen Ansatz so praktisch macht, ist sein Umfang und seine Wiederholbarkeit. Mit Vor-Ort-Besuchen allein kann man nicht eine ganze Lieferkette überwachen. Aber mit konsistenten, georeferenzierten Bildern und strukturierten Daten können Unternehmen Prüfpfade erstellen, ihre Sorgfaltserklärungen untermauern und schnell reagieren, wenn sich die Landnutzung ändert. Für Vorschriften wie die EU-Abholzungsverordnung (EUDR) ist das nicht mehr nur hilfreich, sondern Teil der Erwartungen.

Die Rolle der EU-Entwaldungsverordnung (EUDR)

Wir sind ein Team, das Unternehmen dabei hilft, die EU-Verordnung zur Entwaldung zu befolgen. Dies ist nicht nur ein politischer Anstoß - es ändert grundlegend die Art und Weise, wie Unternehmen Produkte beschaffen, zurückverfolgen und überprüfen, die mit waldgefährdeten Rohstoffen verbunden sind. Unter EUDRmüssen die Unternehmen nachweisen können, dass ihre Lieferketten frei von Abholzung sind, und zwar mit Belegen, die einer Überprüfung standhalten. Das bedeutet keine Annahmen, keine vagen Verpflichtungen - nur klare Daten und eine nachvollziehbare Landnutzungsgeschichte.

Wenn Ihr Unternehmen mit Soja, Palmöl, Rindern, Kakao, Kaffee, Kautschuk oder Holz (oder daraus hergestellten Produkten) zu tun hat, müssen Sie einen neuen Standard der Sorgfaltspflicht erfüllen. Und das ist nicht freiwillig. So sieht das in der Praxis aus:

• Sie benötigen ortsbezogene Daten für jedes Grundstück in Ihrer Lieferkette
• Sie müssen Sorgfaltserklärungen vorlegen, bevor Sie Produkte auf den EU-Markt bringen
• Sie müssen jede Beschaffungsregion einer Risikoanalyse unterziehen und bewerten
• Und es wird erwartet, dass Sie Beweise - Satellitenbilder, Berichte und andere Aufzeichnungen - fünf Jahre lang aufbewahren.

Unsere Aufgabe ist es, Ihnen dabei zu helfen, all das zu strukturieren. Wir unterstützen Unternehmen beim Aufbau von Rückverfolgbarkeits-Workflows, bei der Überprüfung von Satelliten- und Fernerkundungsdaten und bei der Erstellung von vertretbaren Unterlagen für Audits oder Inspektionen. Wenn Sie sich nicht sicher sind, wo Sie anfangen sollen oder wie Sie diese Regeln auf Ihre spezifischen Abläufe anwenden sollen, sprechen Sie uns einfach an - wir besprechen gerne die nächsten Schritte. Sie können uns jederzeit direkt kontaktieren unter info@eudr.com.

Technologien und Instrumente der Fernerkundung: Was tatsächlich genutzt wird

Es wird viel über "Fernerkundung" geredet - aber was bedeutet das eigentlich, wenn man versucht, die Abholzung auf eine Weise zu überwachen, die die Einhaltung von Vorschriften unterstützt? Es kommt auf die richtige Mischung aus Bildquellen, Sensoren, Datenverarbeitungstools und manchmal maschinellem Lernen an. Im Folgenden finden Sie eine Aufschlüsselung dessen, was in realen Überwachungsabläufen verwendet wird, nicht nur in der Theorie.

Anbieter von Satellitenbildern

Diese Plattformen liefern die visuellen Rohdaten, die zur Erkennung von Landnutzungsänderungen verwendet werden. Einige bieten eine tägliche Erfassung, andere sind auf die Erkennung langfristiger Veränderungen spezialisiert.

• Planet Labs: Bekannt für Hochfrequenz-Bildgebung, nützlich für die nahezu Echtzeit-Überwachung von Wäldern und die Verfolgung von Kohlenstoff
• Maxar: Bietet Bilder mit sehr hoher Auflösung und eine Funktion zur Erkennung von Veränderungen namens Persistent Change Monitoring (PCM)
• NICFI (über Planet): Bietet kostenlosen Zugang zu Entwaldungsmosaiken für wichtige tropische Regionen
• Sentinel und Landsat: Langjährige öffentliche Datensätze, die für Basisvergleiche und Trendanalysen verwendet werden

Sensortypen und -fähigkeiten

Jeder Sensor sieht die Landschaft anders. Durch die Kombination der Sensoren entsteht ein genaueres Bild.

• Optische Sensoren: Erfassung von sichtbarem und nahinfrarotem Licht; gut geeignet für die Beurteilung des Zustands der Vegetation und der Bedeckung der Baumkronen
• Radar mit synthetischer Apertur (SAR): Durchdringt Wolken und Vegetation; zuverlässig in bewölkten oder regnerischen Regionen
• Lidar: Einsatz von Lasern zur Erstellung von 3D-Karten der Waldhöhe und -struktur
• Thermische Sensoren: Erkennen von Temperaturschwankungen; weniger häufig, aber unter bestimmten Umweltbedingungen nützlich

Verarbeitungs- und Analysetools

Nachdem die Bilder eingegangen sind, müssen sie gekachelt, analysiert und interpretiert werden. Dies ist der Punkt, an dem die Schwerstarbeit geleistet wird.

• Google Earth Engine: Cloud-basierte Verarbeitung großer Geodatensätze
• QGIS: Open-Source-GIS-Plattform, die häufig zur Überprüfung der Ergebnisse und zum Export von Grafiken verwendet wird
• Tellurisch: Ein Python-basiertes Tool, das Kacheln, Geojson-Verarbeitung und die Integration mit Klassifikatoren vereinfacht
• Benutzerdefinierte ML-Modelle: Wie ResNet50-Klassifikatoren, die für die Kennzeichnung der Landnutzung (z. B. Wald, Landwirtschaft, Straßen) trainiert wurden

KI und Modelle für maschinelles Lernen

Wenn eine menschliche Überprüfung nicht skalierbar ist, können trainierte Klassifikatoren Muster erkennen und verdächtige Änderungen automatisch markieren. Ein Beispiel dafür ist der Ansatz von Digital Sense, das offene Daten und einen ResNet-basierten Klassifikator verwendet, um Land als Wald, Landwirtschaft oder Siedlung zu kennzeichnen und Veränderungen im Laufe der Zeit zu verfolgen - und sogar falsch-positive Ergebnisse, die durch Wolkenschatten oder Übersättigung des Bildes verursacht werden, zu markieren.

Plattformen helfen heute bei der Überwachung der Entwaldung

Wenn es darum geht, eine entwaldungsfreie Beschaffung zu verifizieren oder einen auditierbaren Compliance-Pfad zu erstellen, kommt es darauf an, welche Tools Sie verwenden. Im Folgenden werden einige der Plattformen vorgestellt, die derzeit eine Rolle dabei spielen, wie Unternehmen Waldverluste erkennen, Landnutzungsänderungen verfolgen und die EUDR-konforme Sorgfaltspflicht unterstützen. Jede dieser Plattformen bietet etwas anderes - von täglichen Satelliten-Updates bis hin zu KI-gestützter Landklassifizierung.

1. Planet Labs

Planet betreibt eine der größten kommerziellen Satellitenkonstellationen und nimmt täglich Bilder mit einer Auflösung auf, die es ermöglicht, die Waldbedeckung nahezu in Echtzeit zu überwachen. Die Lösung zur Überwachung des Kohlenstoffgehalts von Wäldern liefert zusätzliche Informationen wie die Höhe der Baumkronen und den oberirdischen Kohlenstoffgehalt, was für die Validierung von Ansprüchen im Rahmen von Kohlenstoffkreditprojekten nützlich sein kann. Für Unternehmen, die regelmäßig Aktualisierungen zu bestimmten Beschaffungsgebieten benötigen, sind die Tools von Planet eine gute Wahl - sie funktionieren jedoch am besten, wenn sie mit internen GIS-Workflows oder externer Analyseunterstützung kombiniert werden.

2. Digital Sense (Benutzerdefinierte ML für die Waldüberwachung)

Digital Sense verfolgt einen etwas anderen Ansatz, indem es benutzerdefinierte Klassifikatoren entwickelt, die auf offenen Satellitendaten trainiert werden. Mithilfe von Plattformen wie den NICFI-Mosaiken von Planet haben sie Pipelines für maschinelles Lernen entwickelt, die die Landbedeckung (Wald, Landwirtschaft, Siedlungen usw.) kennzeichnen und Veränderungen über Zeiträume hinweg erkennen. Ihr Prozess zeigt sowohl die Stärken als auch die Grenzen des Einsatzes von KI auf - einschließlich der Erkennung von Fehlalarmen und der Verfeinerung der Modelle zur Reduzierung von Fehlern. Es ist eher technisch, aber ideal für Teams, die an einer hochpräzisen Überwachung der Einhaltung von Vorschriften arbeiten.

3. Swift Geospatial

Swift Geospatial bietet einen maßgeschneiderten Service für Kunden, die eine GIS-integrierte Waldüberwachung benötigen. Sie kombinieren Satellitenbilder mit Umweltanalysen, um illegalen Holzeinschlag zu erkennen, Vegetationsverluste zu verfolgen und Wiederaufforstungsprojekte zu bewerten. Die Tools von Swift werden häufig von Regierungsbehörden und Naturschutzverbänden eingesetzt, werden aber zunehmend auch für die Einhaltung von Vorschriften in der Lieferkette genutzt. Swift ist eine gute Option, wenn Sie maßgeschneiderte Berichte benötigen und nicht über die internen Ressourcen verfügen, um die Datenpipeline selbst zu verwalten.

4. Maxar Technologien

Maxar konzentriert sich auf ultrahochauflösende Satellitenbilder und hat ein spezielles Angebot namens Persistent Change Monitoring (PCM), das hilft, allmähliche oder dauerhafte Landnutzungsänderungen zu verfolgen. PCM kann Entwaldungsaktivitäten isolieren, indem es saisonale oder wetterbedingte Störungen entfernt. Es ist ein wertvolles Instrument für langfristige Beschaffungsbewertungen, insbesondere wenn es darum geht, eine visuelle Basislinie zu erstellen oder nachzuweisen, dass sich die Waldfläche im Laufe der Zeit nicht verändert hat.

5. Global Forest Watch (GFW)

GFW ist eine der am häufigsten genutzten offenen Plattformen für die Waldüberwachung. Sie fasst mehrere Datensätze zusammen - darunter GLAD-Warnungen, RADD-Radar-Updates und Daten zum Verlust der Baumbedeckung - und stellt sie auf intuitiven Karten und Dashboards dar. GFW wurde nicht speziell für EUDR entwickelt, aber viele Teams nutzen es als Risikoscreening-Tool oder zur Überprüfung historischer Waldveränderungen in bestimmten Regionen. Es ist auch ein hilfreicher Ort, um frühe Anzeichen von illegalem Holzeinschlag oder Landumwandlung zu erkennen.

Warum offene Daten und Zusammenarbeit so wichtig sind

Kein einzelnes Unternehmen, keine Plattform und keine Regierung kann die globale Entwaldung allein überwachen - das Ausmaß ist einfach zu groß. Was echte Fortschritte möglich macht, ist der offene Zugang zu Satellitendaten und eine gemeinsame Infrastruktur, die es allen - von Compliance-Teams bis hin zu NGOs - ermöglicht, auf der Grundlage derselben Quelle der Wahrheit zu arbeiten. Programme wie NICFI, die kostenloses Bildmaterial für tropische Waldregionen zur Verfügung stellen, sind ein wichtiger Teil davon. Das Gleiche gilt für Plattformen wie Global Forest Watch, die Rohdaten ohne Bezahlschranken oder geschlossene Ökosysteme in verwertbare Erkenntnisse umwandeln.

Offene Daten funktionieren jedoch nur, wenn sie mit der Zusammenarbeit zwischen Lieferanten, Käufern, Regulierungsbehörden und Dienstleistern einhergehen. Ganz gleich, ob Sie ein Überwachungssystem von Grund auf neu aufbauen oder versuchen, neue Compliance-Anforderungen in Ihr bestehendes System zu integrieren - die Fähigkeit, Tools anzugleichen, Formate gemeinsam zu nutzen und auf gemeinsamen Standards aufzubauen, macht die Überwachung der Entwaldung nicht nur möglich, sondern skalierbar.

Wo die Fernerkundung noch zu kurz greift

Die Fernerkundung hat die Art und Weise, wie wir Waldveränderungen überwachen, verändert - aber sie ist nicht fehlerfrei. Wenn Sie die Fernerkundung nutzen, um die Einhaltung von Vorschriften zu unterstützen, insbesondere im Rahmen der EUDR, müssen Sie wissen, wo die Lücken sind und wie Sie sie umgehen können. Hier sind einige der wichtigsten Einschränkungen, auf die Teams stoßen:

• Bewölkung und atmosphärisches Rauschen: Optische Satellitenbilder können durch Wolken, Dunst oder Rauch verdeckt oder verzerrt werden. Dies erschwert eine konsequente Überwachung in tropischen Regionen, es sei denn, man verwendet radargestützte Sensoren wie SAR.
• Falsche Positivmeldungen aufgrund von Schatten oder Problemen mit der Bildqualität: Schlechte Beleuchtung, Übersättigung oder Veränderungen in der saisonalen Vegetation können die Klassifizierer verwirren. Einige als abgeholzt gekennzeichnete Gebiete sind vielleicht nur beschattet, überschwemmt oder neu aufgeforstet.
• Fehlende Validierung der Bodenrichtwerte: Die meisten Modelle beruhen auf visuellen Mustern, nicht auf Felddaten. Ohne Vor-Ort-Kontrollen ist es schwierig zu bestätigen, was an einem bestimmten Ort tatsächlich passiert.
• Dateninkonsistenz zwischen verschiedenen Quellen: Auflösung, Farbbalance und Bandverfügbarkeit variieren von Anbieter zu Anbieter. Das macht es schwieriger, einen klaren historischen Zeitstrahl zu erstellen oder Modelle für maschinelles Lernen konsistent zu trainieren.
• Begrenzter Erfassungsbereich in nicht-tropischen Gebieten: Viele der offenen Walddaten konzentrieren sich auf tropische Regionen. Wenn sich Ihre Beschaffung auf boreale oder gemäßigte Wälder erstreckt, sind Ihre Überwachungsmöglichkeiten möglicherweise eingeschränkter - oder ganz privat.

Das Wissen um diese Schwächen macht die Technologie nicht weniger nützlich, sondern macht ihre Nutzung realistischer. Entscheidend ist, dass Sie wissen, wo Ihre Daten zuverlässig sind und wo Sie sie möglicherweise durch andere Instrumente oder Validierungsmethoden ergänzen müssen.

Schlussfolgerung

Die Fernerkundung ist nicht nur eine weitere Datenschicht - sie hat sich zu einem grundlegenden Instrument für die Überwachung von Landnutzungsänderungen in Echtzeit und in großem Maßstab entwickelt. Ganz gleich, ob Sie auf EUDR-Anforderungen reagieren oder Ihr eigenes Rückverfolgbarkeitssystem aufbauen, zeitnahe, georeferenzierte Bilddaten verändern die Möglichkeiten. 

Sie müssen sich nicht mehr auf lückenhafte Berichte oder veraltete Annahmen verlassen. Stattdessen können Sie die Auswirkungen - oder das Risiko - erkennen, wenn sie eintreten. Aber Technologie allein ist nicht die Lösung. Es bedarf immer noch einer Struktur, eines Urteilsvermögens und einer teamübergreifenden Koordination, um diese Daten nutzbar zu machen. Das ist der Punkt, an dem die Einhaltung von Vorschriften auf eine reale Strategie trifft. Und wenn Sie Unterstützung bei der Zusammenstellung dieser Teile benötigen, sind wir für Sie da.

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