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Wir setzen auf kosmische Strahlen
Mehr Technologien zum Schutz vor Dürren auch in Südtirol im Einsatz
Sonden, die die kosmische Strahlung messen, werden immer häufiger eingesetzt, um die Bodenfeuchtigkeit zu überwachen und um die in den Bergen verfügbare Wassermenge in Form von Schnee zu ermitteln. In einem gemeinsamen Forschungsprojekt mit der Universität Innsbruck haben wir die Vorteile dieser Technologie mit Satellitenbildern kombiniert. Wie funktionieren Sonden für kosmische Strahlung? Was sind die Vorteile? Was sind die Besonderheiten in einer Bergregion?
Was sind kosmische Strahlen?
Ein kurzer Blick in die Physik: Kosmische Strahlen sind Energieteilchen, die aus dem Weltraum kommen, die Atmosphäre „durchdringen“ und auf die Erde treffen. Für ihre Entdeckung erhielt Victor Hess 1936 den Nobelpreis; in den Jahrzehnten zuvor ließen sie dem deutschen Physiker keine Ruhe, bis er nicht eine Erklärung für diese besonderen Strahlungen gefunden hatte, die er in der Umwelt registrierte.
Auf ihrer Reise interagieren die kosmischen Strahlen mit dem, was ihnen auf ihrem Weg begegnet, und erzeugen hochenergetische Neutronen, die den Boden berühren, bevor sie in die Atmosphäre zurückprallen. Neutronen, die auf dem Boden mit Wasserstoffatomen zusammenstoßen, kommen schwächer und mit deutlich weniger Energie zurück als sie auf dem Hinweg hatten.
Und da Wasserstoffatome im Boden hauptsächlich in Wasser vorkommen, hatte irgendwann jemand die zündende Idee: Was wäre, wenn wir die „zurückkehrenden“ Neutronen messen, um daraus Informationen über das Vorhandensein von Wasser im Boden abzuleiten? Je feuchter der Boden, desto weniger Energie kehrt in den Weltraum zurück...
Kosmische Strahlen, um die Bodenfeuchtigkeit zu messen und die Bewässerung zu steuern
Sonden, die Neutronen aus der kosmischen Strahlung nahe der Erdoberfläche messen (Cosmic Ray Neutron Sensors, CRNS), werden in der Forschung seit mehr als einem Jahrzehnt eingesetzt. Auch die Welternährungsorganisation FAO setzt sich für ihre Verwendung ein, um die Bewässerung zu optimieren und Wasser zu sparen, da sie einen guten Kompromiss darstellen: Im Vergleich zu punktuellen Messungen am Boden liefern sie Informationen über ein größeres Gebiet und sind präziser als Satellitenbilder. Link zum Erklärvideo der FAO: https://www.youtube.com/watch?v=odZd3aPG8f4
Die FAO befürwortet die Nutzung der kosmischen Strahlung zur Optimierung der Bewässerung und zum Einsparen von Wasser.
Kosmische Strahlen am Berg
In Gebirgsregionen haben Sonden, die die kosmische Neutronenstrahlung (Cosmic Ray Neutron Sensors, CRNS) messen, einen weiteren Vorteil: „Es gibt Orte, vor allem in großen Höhen, wo es schwierig oder sogar unmöglich ist, eine Messstation zu errichten, die auf andere Technologien zurückgreifen. Mit einer Reichweite von etwa 200-250 Metern sind die Sonden für kosmische Strahlen eine hervorragende Lösung“, erklärt Paul Schattan, Geograph an der Universität Innsbruck. Im Rahmen des Projekts ACR-Water haben Schattan und ein Team von Eurac Research die Technologie rund um die kosmische Strahlung mit Satellitenbildern kombiniert, um eine ebenso wichtige wie schwer erhältliche Information zu messen: das Wasseräquivalent im Schnee, das heißt wie viel Wasser in Form von Schnee vorhanden ist.
Wo Satellitenbilder nicht hinkommen, kann die kosmische Strahlung tatsächlich helfen. Schattan hat die Programmierzeilen geschrieben, die es braucht, um aus den Daten der von den Wasserstoffmolekülen „abgeprallten“ Neutronen die Daten über die Schneemenge auf dem Boden und folglich die Wassermenge abzuleiten, die im Frühjahr schmilzt und bergab rinnt. „Dank der Informationen aus den in Tirol installierten Sonden konnten wir bereits das Modell zur Vorhersage des Hochwassers am Inn verbessern. Im August 2023 haben wir auch direkt Schätzungen der Bodensättigung abgeleitet, um die Hochwasservorhersage zu unterstützen“, erklärt er. Für das Projekt ACR-Water wurden die Daten der vier Tiroler Sonden auch durch die Daten der Sonde von Eurac Research in Corvara im Gadertal ergänzt.
Hochauflösende Satellitenbilder haben sich als unverzichtbare Hilfe erwiesen, um das ganze Bild zu vervollständigen und das Modell zum Wasserhaushalt der Region weiter zu verbessern.
Das Team von Eurac Research hat die im Fachjargon genannte „Bildklassifizierung“ beigesteuert, d. h. es hat Satellitenbilder verarbeitet, um immer genauere Karten zu erstellen.
„Ausgehend von den Daten des Sentinel-2-Satelliten haben wir einen Algorithmus entwickelt, der das Bild klassifiziert, indem er eine Karte der Schneedecke (snow cover fraction) erstellt, d.h. eine Karte, in der jedes Pixel des Bildes dem Prozentsatz der mit Schnee bedeckten Fläche entspricht“, erklären Ludovica De Gregorio und Giovanni Cuozzo von Eurac Research. „Der verwendete Algorithmus basiert auf Techniken der künstlichen Intelligenz, und durch ein 'Training' des Modells haben wir das Schätzen der snow cover fraction im Vergleich zum Copernicus-Referenzprodukt verbessert, das heißt der Karte, die vom Erdbeobachtungsprogramm der Europäischen Union erstellt wurde und als Vergleich dient.“
Credit: Copernicus Sentinel data 2020, processed by Eurac Research apart from the image on the right processed and provided by Copernicus Land Monitoring ServiceLinks: ein optisches Bild, wenn auch mit verzerrten Farben, von Tirol und Südtirol, das vom Satelliten Sentinel 2 gesendet wurde (optisches Bild bedeutet, dass es von optischen Sensoren aufgenommen wurde, d.h. mit einer Technologie, die der von Fotokameras ähnelt, aber ausgefeilter ist. Die andere große Gruppe sind die Radarsensoren). Dies ist das Ausgangsbild. In der Mitte: das von Eurac Research klassifizierte Bild. Gelb sind die Werte für die snow cover fraction, d. h. die mit Schnee bedeckten Flächen. Rechts: die vom Erdbeobachtungsprogramm Copernicus der Europäischen Union erstellte Karte, die als Referenz dient. Der Vergleich zeigt, wie das Copernicus-Bild die schattigen Bereiche (dunklere Teile des ersten Bildes) unterschätzt, indem es sie als schneefrei ausweist. Dem von Eurac Research entwickelten Algorithmus gelingt es gut, das Vorhandensein von Schnee auch in den schattigen Bereichen zu erfassen.
Um die Validität und Qualität der erstellten Karte zu überprüfen, wurden dann Bilder mit sehr hoher räumlicher Auflösung (etwa zwei Meter) verwendet, die ebenfalls klassifiziert und als Vergleich herangezogen wurden. Die Bilder mit sehr hoher Auflösung stammen vom WorldView-Satelliten.
Credit: DigitalGlobe, Inc. (2020), provided by European Space Imaging | All rights reservedHochauflösendes Satellitenbild, mit klassifizierter Version rechts. Das Bild wurde am 27. November 2020 im Testgebiet rund um die Dresdner Hütte am Stubaier Gletscher in Tirol aufgenommen.
Das Forschungsteam nutzte auch Satellitenbilder als Hilfsmittel, um zu ermitteln, wie viel Feuchtigkeit am Boden ist, insbesondere Sentinel-1-Mikrowellenbilder und optische Landsat-8-Bilder, die ebenfalls mit auf künstlicher Intelligenz basierenden Algorithmen klassifiziert wurden.
Credit: Image obtained processing data available on Google Earth Engine | All rights reservedKarte zur Bodenfeuchte vom 18. September 2021. Das Blau in verschiedenen Intensitäten zeigt die Bodenfeuchte an. Die roten Konturen grenzen Nordtirol, Südtirol und Osttirol ab. Es ist zu erkennen, dass in den westlichen Tälern und dem Unterland, mit Ausnahme der Eisacklinie, helle Farben vorherrschen, was trockeneren Gebieten entspricht.
„Die Forschung und auch die öffentlichen Verwaltungen investieren zunehmend in diese hybriden Formen der Überwachung und in Sonden für kosmische Strahlung, um die natürlichen Ressourcen in einem Gebiet besser zu überwachen“, erklären De Gregorio und Cuozzo. „Außerdem sind unsere Karten dank ihrer Fähigkeit, die topografischen Merkmale des Geländes in hoher Auflösung darzustellen, auch nützlich bei der Wahl des idealen Standorts für die Sensoren.“
