Offizielle Ernteschätzungen werden in Deutschland zukünftig auch mithilfe von Satellitendaten und maschinellem Lernen erstellt. Wie das Hessische Statistische Landesamt jetzt mitteilte, soll ein entsprechendes, weitgehend automatisiertes Verfahren, das in den Jahren 2022 und 2023 in sieben Bundesländern getestet wurde, ab 2024 bundesweit ausgerollt werden.
Bisher wurden mit dem System nach Angaben der Behörde Schätzungen für Wintergerste, Winterraps, Winterroggen und Winterweizen durchgeführt. Zukünftig sollen jedoch weitere Feldfrüchte wie beispielsweise Triticale und Sommergerste hinzukommen. Außerdem ist geplant, eine frühzeitige Ertragsprognose im Sommer des laufenden Berichtsjahres mit maschinellen Lernverfahren zu testen.
Eine Herausforderung bei dieser Art der Ernteschätzung stellen dem Landesamt zufolge Wolken dar. Das Modell nutzt die im Rahmen des Erdbeobachtungsprogramms Copernicus von der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) kostenfrei und regelmäßig zur Verfügung gestellten Satellitenbilder. Ist der Himmel auf einem Bild bedeckt, sei dieses wertlos und die Datengrundlage werde kleiner.
Weiterhin ausschließlich auf die Ernte- und Betriebsberichterstattung (EBE) und die Besonderen Ernte- und Qualitätsermittlung (BEE) zu setzen, scheint jedoch keine Option zu sein. Bereits 2023 hat die zunehmend schwierigere Gewinnung fachlich versierter Berichterstatter nach Angaben des Landesamtes dafür gesorgt, dass in Hessen durchschnittlich 38 % aller Landkreise mit entsprechenden Anbauflächen Lücken in der Erntestatistik aufwiesen. Aufgrund des fortgeschrittenen Alters vieler Berichterstatter sei zudem davon auszugehen, dass sich dieses Problem ohne die Nutzung von Satellitendaten und maschinellem Lernen weiter verschärfen würde. AgE
