DFKI Earth & Space Applications
KI für Erdbeobachtung und Raumfahrt
Erdbeobachtung (Earth Observation – EO) findet ein immer breiteres Anwendungsfeld, von der Vorhersage von Ernteerträgen und der Erkennung der Bodenbedeckung bis hin zu Stadtplanung und Katastrophenmanagement.
Angesichts der schieren Menge der erzeugten Daten ist eine einfache manuelle Analyse kaum noch praktikabel, sodass automatische Werkzeuge wie KI oder, genauer gesagt, maschinelles Lernen (ML) erforderlich sind.
Darauf spezialisieren wir uns in der AI4EO Solution Factory. Denn trotz der großen Bandbreite an Anwendungsgebieten unterscheiden sich die verwendeten technischen Methoden oft nur geringfügig. Daher können wir beim Entwickeln von neuen Anwendungen nicht nur auf unsere Expertise bauen, sondern auch bestehende Module der Solution Factory wiederverwenden.
Die AI4EO Solution Factory wird durch das ESA InCubed Programme gefördert.
Unser CVPR-2026-Paper präsentiert YieldSAT — den ersten multimodalen Datensatz zur hochauflösenden Ertragsvorhersage auf Feld- und Teilfeldebene, der Mähdrescherdaten, Sentinel-2-Zeitreihen, Wetter-, Boden- und Topografiedaten aus 4 Ländern und 9 Jahren kombiniert.
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Das Yield Consortium erforscht Ansätze der Künstlichen Intelligenz, die Erträge in der Landwirtschaft auf Basis von Satellitendaten zuverlässig vorhersagen können.
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Ein Interview aus dem Jahr 2022 mit dem damaligen DFKI-Forscher Marlon Nuske über die AI4EO Solution Factory und andere DFKI-Projekte.
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KI-basiertes Prognosemodell für den optimalen Schnittzeitpunkt im Grünland
SmartCut kombiniert Erdbeobachtung, Wetter- und Betriebsdaten mit KI, um den optimalen Schnitt- und Düngezeitpunkt im Grünland vorherzusagen – für höhere Produktivität, bessere Futterqualität und nachhaltige Milchproduktion.
KI-beschleunigte Stadtklimasimulation für urbane digitale Zwillinge
KIB-UDZ entwickelt ADAPT, ein KI-basiertes Tool, mit dem Kommunen Hitze- und Starkregen-Anpassungsmaßnahmen in urbanen digitalen Zwillingen innerhalb von Sekunden simulieren können – durch die Kombination des Stadtklimamodells PALM-4U mit effizienten KI-Verfahren.
Fernerkundung für die Landwirtschaft
Mit Satellitendaten zuverlässig und frühzeitig Erträge vorhersagen, um Ressourcen schonender einzusetzen und frühzeitig Korrekturmaßnahmen ergreifen zu können.
„Die AI4EO Solution Factory bietet eine einmalige Gelegenheit für unsere Industriepartner, ihre Kompetenz an der Schnittstelle von Erdbeobachtungsdaten und Künstlicher Intelligenz auszubauen und gemeinsam mit dem DFKI neue Lösungen und Geschäftsmodelle zu entwickeln. Innerhalb des bestehenden Projektes im landwirtschaftlichen Sektor haben wir eine enge Kooperation mit unseren Industriepartnern etabliert, die ein fruchtvolles Umfeld für Innovationen bietet.“
Prof. Dr. Prof. h.c. Andreas Dengel
YieldSAT: A Multimodal Benchmark Dataset for High-Resolution Crop Yield Prediction
M. Miranda, D. Pathak, P. Helber, B. Bischke, H. Najjar, F. Mena, C. Sanchez, A. Pai, D. Arenas, M. Valdenegro, M. Charfuelan, M. Nuske, A. Dengel
Deep learning emulators for large-scale, high-resolution urban pluvial flood prediction
D. K. Natarajan, R. Mukherjee, M. Charfuelan, M. Nuske and A. Dengel
Estimating Evapotranspiration using Physics-Informed Learning Enables Accurate Yield Prediction at Subfield Resolution
M. Miranda, M. Charfuelan, M. Valdenegro-Toro, and A. Dengel
Ein interdisziplinäres Team aus KI- und Erdbeobachtungsexpertise.
Sie möchten Erdbeobachtungsdaten für Ihren Business Case anwenden oder haben ein anderes Anliegen? Wir freuen uns auf Ihre Nachricht.
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