Mit dem Klimawandel steigen die Temperaturen und Dürren nehmen zu – eine Entwicklung, die Wälder in Mitteleuropa zunehmend anfällig für Schädlinge wie den Borkenkäfer macht. Dieser winzige Käfer verursacht enorme ökologische und wirtschaftliche Schäden. Herkömmliche satellitengestützte Überwachungssysteme erkennen Befall jedoch erst, wenn Bäume bereits stark geschädigt sind – zu spät für wirksame Gegenmaßnahmen.
Ein interdisziplinäres Studierendenteam der TUM School of Engineering and Design hat nun eine wegweisende Lösung entwickelt: Im Rahmen des Master-Studiengangs Earth-Oriented Space Science and Technology (ESPACE) konzipierten fünf Studierende ein Machine-Learning-Modell, das Borkenkäferausbrüche eine Woche im Voraus mit 86 % Genauigkeit vorhersagen kann.
Unter der Projektleitung von Dr. Thomas Gruber, Lehrstuhl für Astronomische und Physikalische Geodäsie, kombinierten die Team-Mitglieder Adesh Phalphale (Raumfahrttechnik), Ankur Giri (Informatik), Heba Gaballa (Raumsystemtechnik), Janina Fraas (Meteorologie) und Miaoxi Chen (Datenwissenschaft und Ökologie) hyperspektrale und multispektrale Satellitendaten (DESIS und Sentinel-2), meteorologische Informationen (ERA5-Land) sowie Pheromonfallen-Daten von über 280 Standorten in Bayern.
Die Ergebnisse zeigen: Die Kombination von Satellitenbildern und Wetterdaten verbessert die Vorhersagequalität deutlich. Dieser innovative Datenfusionsansatz ist der erste seiner Art zur Prognose von Borkenkäferbefall.
Die Bayerische Landesanstalt für Wald und Forstwirtschaft (LWF) stellte die Daten bereit und unterstützte das Projekt mit fachlichem Know-how. Die Waldschützer zeigten sich beeindruckt von der hohen Genauigkeit des Modells. Besonders gelobt wurde der Fokus auf präventiver Vorhersage statt nachträglicher Erkennung – ein entscheidender Fortschritt gegenüber bisherigen Ansätzen.
Das Projekt entstand im Rahmen eines interdisziplinären ESPACE-Seminars und wurde bei der internationalen ACHIEVED Competition 2025 des Space Generation Advisory Council eingereicht. Das Finale fand während des 23. Space Generation Congress in Sydney, Australien, online statt und das Team „Crop Cosmos“ gewann den 1. Platz. Herzlichen Glückwunsch!
Kontakt zum Projekt-Team: cropcosmos(at)gmail.com
Raumfahrt trifft Umweltforschung
Der Masterstudiengang Earth Oriented Space Science and Technology M. Sc. bildet die nächste Generation von Expertinnen und Experten an der Schnittstelle von Raumfahrttechnik, Satellitendatenanalyse und Umweltanwendungen aus. Der zweijährige, englischsprachige Studiengang vereint technische und wissenschaftliche Disziplinen und bringt Studierende mit vielfältigen Hintergründen zusammen – etwa aus Climate Studies, Aerospace Engineering, Data Science oder Computer Science.
ESPACE steht für einen interdisziplinären und internationalen Ansatz: Die Studierenden lernen, wie moderne Satelliten- und Beobachtungssysteme mit ingenieurwissenschaftlichem Know-how und naturwissenschaftlicher Analyse kombiniert werden, um globale Herausforderungen wie Klimawandel, Ressourcenmanagement und Umweltmonitoring zu adressieren.