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KI bestimmt die genaue Schneehöhe in den Schweizer Bergen in Rekordtempo

Tiefster Winter mit gewaltigen Schneemassen rund um die Schwaegalp und dem Saentis Massiv, aufgenommen am Mittwoch, 16. Januar 2019, nach den Aufraeumarbeiten im Hotel Saentis auf der Schwaegalp im Ka ...
Dank einer neuen Technologie können Skitouren-Fans in Zukunft die Schneehöhe in einem Gebiet genauer einschätzen als bisher. Und es gibt noch mehr Vorteile.Bild: KEYSTONE

Diese KI bestimmt die genaue Schneehöhe in den Schweizer Bergen in Rekordtempo

ETH-Forschende werten Satellitenaufnahmen mit Künstlicher Intelligenz aus. So genau und schnell sei die Schneemessung noch nie gewesen.
14.12.2023, 12:5514.12.2023, 13:13
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Schneedaten aus dem All: Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) können Forschende die Schneehöhen in der Schweiz aus Satellitenbildern ablesen. Diese Methode sei genauer und schneller, als bisherige Methoden, wie die ETH Zürich am Donnerstag mitteilte.

«Von den weissen Flächen in den Satellitenbildern können wir nicht direkt auf die Schneehöhe schliessen. Dafür braucht es noch weitere Daten.»
ETH-​Professor Konrad Schindler

Warum ist das wichtig?

Die Daten zur Schneehöhe sind laut der Eidgenössischen Technischen Hochschule in Zürich (ETH Zürich) eine wichtige Grundlage für den Wintertourismus, für die Wasserkraft und für die Abschätzung der Lawinengefahr durch Wintersportlerinnen und -sportler.

Bis heute stützte sich die Schneeüberwachung in der Schweiz hauptsächlich auf Daten von Messstationen, so die ETH Zürich in der Mitteilung. Da es für die ganze Schweiz nur rund 400 Stationen gebe, seien die Schneeangaben für viele Orte eher ungenau.

Wie funktioniert das Verfahren?

Die Technologie der ETH-Forschenden erzeuge für die ganze Schweiz höher aufgelöste Schneekarten als bisher möglich. (Bild: ETH Zürich)
Die Technologie der ETH-Forschenden erzeuge für die ganze Schweiz höher aufgelöste Schneekarten als bisher möglich.Bild: ETH Zürich

Für die Messung anhand von Satellitenbildern verwendeten die Forscherinnen und Forscher der ETH Zürich und der Schweizer Firma Exolabs Bilder von Sentinel-
2-Satelliten der Europäischen Weltraumorganisation (Esa). Alle fünf Tage nehmen diese für jeden Ort der Erde Bilder auf. Neben den Satellitenbildern fütterten die Forschenden der KI daher umfassende Geländedaten der Schweiz.

Mit diesen Satelliten- und Geländedaten trainierten sie die KI, die Schneehöhe für jeden beliebigen Punkt abzuleiten. Dafür verwendeten sie ein Verfahren, das sich supervised learning nennt. Dazu liessen sie das System die Schneehöhen schätzen und verglichen die Ergebnisse mit realen Schneemessungen.

«Wir haben an jedem Rasterpunkt festgestellt, wie weit die KI mit ihrer Schätzung daneben lag, und das System schrittweise so angepasst, dass die Fehler kleiner wurden», erklärt Konrad Schindler in der Mitteilung der ETH.

Wie genau ist das?

«Während die besten bestehenden Schneekarten der Schweiz eine effektive Auflösung von etwa 250 mal 250 Meter haben, kann man in unsere Karten bis auf 10 mal 10 Meter hineinzoomen, um die Schneehöhe abzulesen», so Schindler. «Wir gehen davon aus, dass wir damit einen neuen Standard für die Schneehöhenmessung in der Schweiz setzen.»

Neben den Satellitenbildern von Sentinel-
2-Satelliten verwenden die Forschenden auch Bilder anderer Satellitenmissionen, die zwar räumlich weniger genau sind, dafür aber tägliche Aufnahmen liefern.

Die Forschungsgruppe hat gemäss ETH-Mitteilung viel Erfahrung mit Satellitenbildern: Sie nutze solche Aufnahmen, um die Bevölkerungsdichte in Krisengebieten vorherzusagen, um Kriegsschäden an Gebäuden in der Ukraine zu ermitteln oder um weltweit die Höhe von Wäldern zu vermessen.

«Schneedaten aus dem All» – das Erklärvideo:

Quellen

(dsc/sda)

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