Wir waren beim Living Planet Symposium in Wien!

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Wir waren beim Living Planet Symposium 2025 in Wien! Die von der ESA organisierte Veranstaltung ist eine der größten internationalen Konferenzen rund um das Thema Earth Observation und Umweltmonitoring. Über 6000 Teilnehmende sind im Austria Center Wien zusammengekommen und haben sich über die neuesten wissenschaftlichen Entwicklungen im Bereich Fernerkundung, Satellitenmissionen und Erdsystem-Modelle ausgetauscht.

Kurzüberblick: Das haben wir vorgetragen

Christoph Jörges hat einen innovativen Ansatz zur saisonalen Erntevorhersage durch die Zusammenführung von Sentinel-3-Satellitenbeobachtungen mit dem LPJmL-Vegetationsmodell vorgestellt. Seine Methode bezieht den echtzeitnahen Vegetationsindikator FAPAR in den Prozess ein und nutzt maschinelles Lernen und Datenassimilation, um die Modellleistung zu verbessern. Dies schafft ein präziseres, dynamisches Bildes des Pflanzenwachstums und bietet so eine vielversprechende Grundlage für skalierbare Frühwarnsysteme - und leistet damit einen Beitrag für die Ernährungssicherheit in ganz Europa.

Stefanie Steinhauser stellte vor, wie Hyperspektraldaten und hybride Ansätze, die simulierte Daten mit Machine Learning Algorithmen kombinieren, genutzt werden können, um Stickstoff und trockene Biomasse von Nutzpflanzen zu kartieren - und damit eine nachhaltigere Landwirtschaft zu unterstützen. Anhand einer EnMAP-Zeitreihe über dem Central Valley in Kalifornien zeigen die ersten Ergebnisse, dass die saisonale Dynamik während der gesamten Vegetationsperiode effektiv erfasst werden kann. Diese vielversprechenden Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von EnMAP und hybriden Ansätzen zur Förderung einer datengestützten, nachhaltigen Landwirtschaft in intensiv bewirtschafteten Regionen.

Waldbiomasse möglichst genau zu schätzen ist wichtig um zu verstehen, wie viel CO2 Wälder speichern, und damit ihre Rolle bei globalen Umweltveränderungen. Allerdings sind diese Schätzungen sind immer noch mit großen Unsicherheiten behaftet. Dank der vielen verfügbaren Satellitenmissionen und Datenprodukte ist es heute möglich, die Biomasseschätzungen zu verbessern. Benedikt Hartweg stellte einen neuartigen Ansatz vor, der Satellitendaten (ESA Sentinel-1 & -2, NASA GEDI, ESA BIOMASS), prozessbasierte Waldmodellierung und maschinelles Lernen integriert, um Biomasseschätzungen zu verbessern, indem traditionelle allometrische Modelle flexibler und standortspezifischer gestaltet werden. Er und seine Kolleg*innen haben diese Methode erfolgreich auf simulierte tropische Testgebiete in Brasilien, Costa Rica und Panama angewendet. Im nächsten Schritt soll die Arbeit mit Hilfe des ESA BIOMASS forest height products skaliert werden.