KI prognostiziert und simuliert Luftverschmutzung mit Satellitendaten des EOC
28. März 2022
KI prognostiziert und simuliert Luftverschmutzung mit Satellitendaten des EOC
Luftverschmutzung gehört zu den weltweit größten Gefahren für die Gesundheit. Luftreinhaltemaßnahmen schützen nicht nur Mensch und Umwelt, sondern rechnen sich auch wirtschaftlich. Ein vom EOC mitentwickeltes System liefert jetzt Entscheidungsträgern in der Verkehrs-, Stadt- und Umweltplanung der Pilotregionen Stuttgart und Nordrhein-Westfalen (NRW) die Informationsbasis für die gezielte Planung von Maßnahmen.
Das Projekt SAUBER (Satellitenbasiertes System zur Anzeige, Prognose und Simulation von Luftschadstoffen für eine nachhaltige Stadt und Regionalentwicklung) nutzt Satellitendaten, lokale Messwerte und Umweltdaten und kombiniert diese mit KI-Analyseverfahren, um dem Anwender punktuell und flächenhaft Luftschadstoffbelastungen vorherzusagen.
Satellitendaten des Raumfahrtprogramms Copernicus liefern Informationen über die Landbedeckung (Sentinel-2) sowie flächendeckende Luftschadstoff-Konzentrationen für Stickstoffdioxid, Feinstaub, Ozon und Kohlenmonoxid (Sentinel-5P). Sie erlauben u.a. die genaueren und kontinuierlichen aber nur punktuell vorliegenden Messungen von Luftmessstationen in die Fläche zu extrapolieren. Daten über die Umwelt, wie die Landbedeckung, Bebauung und Topographie, sowie über Emissionsquellen (Verkehrsdaten) und Wetterdaten erlauben schließlich vorherzusagen, wie Luftschadstoffe verfrachtet, verdünnt, um- oder abgebaut werden. Am EOC wurden für SAUBER verschiedene Luftschadstoffe auf Basis von Sentinel-5/TROPOMI deutschlandweit aufbereitet. Darüber hinaus trägt das EOC eine deutschlandweite Landbedeckungsklassifikation auf Basis von Sentinel-2-Aufnahmen aus drei Jahren sowie weitere flächendeckende Umwelt- und Wetterdaten bei.
Alle Daten werden auf einer Open-Source Geodateninfrastruktur (GDI) automatisch importiert, gespeichert und über offene und standardisierte Schnittstellen für Geodaten (OGC) veröffentlicht. Auf diese Datengrundlage greifen schließlich die in SAUBER entwickelten Dienste zu, die zeitlich hochaufgelöst die Entwicklung der Schadstoffkonzentrationen zeigen und prognostizieren können. So sind Vorhersagen der Luft- und Klimadaten für die nächsten zwei Tage möglich. Hierfür werden nicht nur aktuelle Messdaten, sondern auch Wetter-, Verkehrs-, Struktur- und vielen anderen Daten, sowie historische Daten genutzt. Mit diesem Daten-Mix wurden in SAUBER entwickelte neuronale Netze trainiert. So kann das System nicht nur berechnen, wie sich die Luftbeschaffenheit weiterentwickelt, sondern auch gezeigt werden, wie sich Veränderungen in der Landschaft und in der Bebauung auf die Schadstoffbelastung in der Luft auswirken. Kommunen können damit geeignete Maßnahmen zur Verbesserung der Luftqualität ergreifen und deren Wirksamkeit nachweisen.
SAUBER startete im Herbst 2018 und wurde Ende 2021 erfolgreich abgeschlossen. Konsortialführer war die Software AG. Weitere Forschungspartner waren die geomer GmbH und das Start-up meggsimum als ihr Unterauftragnehmer aus der Metropolregion Rhein-Neckar, das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt, das Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut, das Institut für Informationssysteme der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hof sowie das Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung (Ökologische Stadtplanung). Das Projekt wurde im Rahmen der Förderrichtlinie mFUND vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr mit insgesamt 2.827.317 Euro gefördert. Im Rahmen des Förderprogramms unterstützt das BMDV seit 2016 Forschungs- und Entwicklungsprojekte rund um datenbasierte digitale Innovationen für die Mobilität 4.0. Die Projektförderung wird ergänzt durch eine aktive fachliche Vernetzung zwischen Akteuren aus Politik, Wirtschaft, Verwaltung und Forschung und die Bereitstellung von offenen Daten auf dem Portal mCLOUD.
