Die weltweiten Ernteerträge lassen sich dank eines neuen Verfahrens von Forschern des Massachusetts Institute of Technology (MIT) künftig einfacher und genauer ermitteln als bisher. Das ist wichtig für die Planung etwa von Nahrungsmittelhilfen für Länder, die von Dürren oder anderen Naturkatastrophen heimgesucht werden. Nun lassen sich Pflanzenarten, die auf den Feldern wachsen, bestimmen, ohne dass Flugzeuge oder Drohnen mit Kameras losgeschickt werden respektive Menschen vor Ort nachschauen müssen, was auf den Äckern wächst. Selbst kleine Felder werden bei dieser Methode berücksichtigt, heisst es.
Das MIT-Team nutzt eine Kombination aus Google-Street-View-Bildern (GSW), maschinellem Lernen und Satellitendaten, um automatisch die in einer Region angebauten Pflanzen zu bestimmen. Premiere hatte das Verfahren in Thailand. Dort herrschen kleine Bauernhöfe und kleine Felder vor, die sich mit herkömmlichen Methoden kaum kartieren lassen. Sherrie Wang und ihr Team gingen von über 200.000 GSV-Bildern aus ganz Thailand aus.
Die Forscher sortierten die Bilder aus, die Gebäude, Bäume und allgemeine Vegetation zeigten. Auf etwa 81.000 Bilder waren Äcker zu sehen. 2.000 davon schickten sie einem Agrarwissenschaftler, der jede Kulturart durch Augenschein bestimmte und die Bilder entsprechend beschriftete. Anschliessend trainierten sie ein neuronales Netzwerk, damit es die Pflanzen auf den anderen 79.000 Bildern automatisch erkennen konnte. Zum Schluss hatte die Software alle Bilder einer der vier in Thailand angebauten Nutzpflanzen Reis, Mais, Zuckerrohr und Maniok zugeordnet.
Anschliessend ordneten die Forscher jedes beschriftete Bild dem entsprechenden Satellitenbild zu, das vom gleichen Standort mit verschiedenen Wellenlängen aufgenommen worden war, sodass jedes Feld mit der darauf wachsenden Feldfrucht in eine Landkarte eingetragen werden konnte. Die Auflösung lag bei zehn Metern, sodass auch kleinste Äcker mit den darauf wachsenden Nutzpflanzen berücksichtigt wurden.
Anhand der 2.000 Bilder, die beschriftet worden waren, überprüften die Forscher die Qualität der automatisch generierten Zuordnung von Ackerfrüchten zu den entsprechenden Feldern. Die Trefferquote lag bei 93 Prozent. Als nächstes wird eine Nutzpflanzen-Karte von Indien erstellt. Im bevölkerungsreichsten Land der Erde bewirtschaften 150 Millionen Kleinbauern meist kleine Felder. "Das Ziel besteht darin, landwirtschaftliche Erträge vorherzusagen und herauszufinden, wie man eine nachhaltigere Landwirtschaft betreiben kann", so Wang.
