Satellitentechnologie kann dabei helfen, das Geheimnis von Walstrandungen zu lösen

Satellitenbilder und KI könnten künftig gestrandete Wale schneller entdecken und so Forschenden helfen, die Ursachen für das Phänomen besser zu verstehen.

Autor Mark Newton:

Übersetzung Mark Newton, 16.12.19

Im Jahr 2015 erlebte die patagonische Küste Chiles eine der größten Walstrandungen der jüngeren Geschichte. Als die Ermittler am abgelegenen Fjord angekommen waren – mindestens einen Monat nach dem eigentlichen Ereignis – fanden sie die Überreste von wahrscheinlich 343 Seiwalen, die über das Gebiet verstreut lagen.

Das Phänomen der Strandung betrifft Wale und Delfine, die ohne die Möglichkeit zu entkommen an Stränden und Küstenland festsitzen. Strandungen können einzelne Tiere betreffen, es kommt aber auch zu Vorfällen von dramatischen Ausmaßen, bei denen Hunderte von Walen und Delfinen gleichzeitig stranden. Seit Beginn der Aufzeichnungen werden Strandungen berichtet – und häufig können sie als wichtiger Teil des Ökosystems fungieren: Walkadaver stellen riesige Nahrungsquelle für eine Vielzahl von Tieren dar. Die genauen Ursachen für Strandungen sind jedoch nicht vollständig geklärt. Wahrscheinlich spielen natürliche Ursachen eine große Rolle, aber Forschende untersuchen auch, inwieweit auch anthropogene Umweltveränderungen, wie z.B. steigende Meerestemperaturen, Auswirkungen auf die Häufigkeit von Strandungen haben. Natürlich können auch bereits tote Wale einzeln an Land gespült werden, doch großflächige Strandungen sind wahrscheinlich das Ergebnis anderer, komplexer Stimuli.

Manchmal gelingt die Rettung von Walen, wenn sie einzeln oder in kleineren Gruppen in der Nähe öffentlicher Orte anstranden. Oft jedoch trocknen die Tiere aus, brechen unter ihrem eigenen Gewicht zusammen oder ertrinken bei Flut, bevor sie gerettet werden.

Bei dem Vorfall 2015 in Chile deuten neuere Untersuchungen mit Hilfe von Satellitentechnologie darauf hin, dass die tatsächliche Zahl der gestrandeten Wale doppelt so hoch sein könnte. Forschende hoffen, dass die Technologie eines Tages eingesetzt werden könnte, um eine schnelle Einsatztruppe für Walstrandungen bereitzustellen. Zwar ist es leider unwahrscheinlich, dass sie zur aktiven Rettung gestrandeter Wale eingesetzt werden kann, würde den Forschenden aber die Möglichkeit geben, das Phänomen besser zu untersuchen und zu erforschen.

Wie kann Satellitentechnologie helfen?

Strandungen können weltweit auftreten, allerdings werden viele der Vorfälle wahrscheinlich gar nicht aufgezeichnet, da sie sich in abgelegenen Gebieten ereignen. Schätzungen zufolge werden jedes Jahr etwa 2.000 Wale und Delfine an Land gespült. Und selbst wenn die Tiere in der Nähe menschlicher Siedlungen stranden, kann es oft Wochen dauern, bis Ermittelnde und Forschende eintreffen, um die Menschen zu befragen und Autopsien an den Walen durchzuführen. Zu diesem Zeitpunkt können einige Kadaver bereits wieder in das Meer zurückgespült worden oder zu verwest sein, um genaue Informationen zu liefern.

Bei dem Fall 2015 in Chile wurde die Strandung nur durch Zufall entdeckt und die ersten Forschenden waren wahrscheinlich einen Monat nach dem eigentlichen Ereignis vor Ort. Dort mussten sie auf langsame und mühsame manuelle Methoden zurückgreifen, um das schwierige Gelände mit Flugzeugen und Booten zu erkunden und die Überreste der Wale zu zählen – oft mit teuren Luftbildaufnahmen. Dr. Jennifer Jackson vom British Antarctic Survey (BAS) erklärte gegenüber BBC, worin die Probleme mit den herkömmlichen Untersuchungsmethoden bestehen:

„Die Luftbildvermessung wurde in großem Stil durchgeführt und war sehr beeindruckend, aber es ist möglich, dass einige der Kadaver bei Stürmen zurück ins Meer gespült und daher einfach nicht gezählt wurden. Die Zahl 343 war immer nur eine gute Schätzung.“

Die Strandung an der patagonischen Küste wurde jedoch genutzt, um sehr hochauflösende Satellitenbilder (VHR) zu testen und zu untersuchen, wie Satelliten verwendet werden können. Der von den BAS und chilenischen Organisationen durchgeführte Test verwendete Bilder vom WorldView-2-Satelliten, die zum Zeitpunkt der Strandung aufgenommen wurden. In der in der Zeitschrift Plos-1 veröffentlichten Untersuchung untersuchte das Team mit zwei Fotos von Mitte März nicht nur den Maßstab, sondern auch die Chronologie des Ereignisses. Das erste Foto zeigt etwas weniger Wale, als sie bei der Luftbildvermessung gesehen hatten, während das zweite Bild deutlich mehr zeigte – etwa doppelt so viele wie die 343 ursprünglich gezählten. Das bedeutet, dass das Ausmaß des Vorfalls ursprünglich stark unterschätzt wurde.

Vor allem WorldView-2 ist in der Lage, immer kleiner werdende Merkmale sehr detailliert zu erkennen und einzelne Objekte, die größer als 50 cm sind, in einer Höhe von 700 km zu identifizieren. Wale sind daher sicherlich groß genug, um auf diesen Bildern sichtbar zu sein. In späteren Versionen des WorldView-Satellitensystems soll die erkannte Objektgröße sogar auf 30 cm erhöht werden, was vielleicht die Identifizierung bestimmter Arten erleichtert.

Vorerst wird die Technologie vor allem eingesetzt, um bekannte Fälle von Strandungen zu untersuchen, wahrscheinlich Wochen nach ihrem Auftreten, aber in Zukunft könnte die Kombination von Satellitenbildern mit einer Bilderkennungssoftware für Künstliche Intelligenz die Reaktionszeit erheblich verbessern.

Derzeit braucht es noch Menschen, um nach bestimmten Bildern aus bereits bekannten Strandungen zu suchen. Wenn eine Maschine diese Arbeit übernehmen könnte, könnte sie im Bruchteil der Zeit Tausende von Bildern scannen und Walstrandungen aufdecken, die sonst unbemerkt geblieben wären – oder die sich sogar aktuell ereignen. Wale bieten aufgrund ihrer Größe und oft markanter Formen und Farben eine Gesamterscheinung, die die Software der Künstlichen Intelligenz gut identifizieren könnte.

Bisher hat das Forschungsteam einem Computer beigebracht, das Lichtmuster der toten Wale im chilenischen Vorfall zu erkennen, die rosa und orange wurden, als sie verwesten. Zwar ist der Algorithmus derzeit weniger genau als ein Mensch, es wird aber erwartet, dass er sich mit der Zeit verbessert. In Zukunft könnte das System verwendet werden, um anfällige Gebiete, wie Neuseeland, die Falklandinseln und Patagonien, zu überwachen und abgelegene, weniger bekannte Orte zu erkunden. Dies mit menschlichen Teams zu tun, wäre aus praktischen, logistischen und finanziellen Gründen unmöglich.

Was nützt das den Walen?

Satellitenbilder könnten ein nützliches Werkzeug sein, um die lokale Population der Wale zu schätzen und mehr Informationen über den Lebenszyklus, die sozialen Strukturen und die Ernährungsgewohnheiten der Tiere zu erhalten.

Zwar sind Walstrandungen für Forschende immer noch ein Rätsel und werden wahrscheinlich durch eine Vielzahl von Problemen verursacht. So war der Fall in Chile wahrscheinlich darauf zurückzuführen, dass die Wale giftige Algen aufgenommen haben. Aber es gibt auch Spekulationen, dass Störungen durch den Menschen, einschließlich der Nutzung von Unterwassersonaren und des Klimawandels, eine Rolle spielen könnten.

Wenn die Forscher*innen schnell am Ort einer Strandung ankommen, können sie genauere und zeitnahe Autopsien durchführen und einen besseren Zugang zu den lokalen Umwelt- und Meeresbedingungen erhalten. Dies erhöht die Chance, Umweltfaktoren und andere möglichen Schäden aufzudecken, die sich negativ auf die Walpopulationen auswirken.

Wie kann KI im Umwelt- und Klimaschutz wirkungsvoll eingesetzt werden? Welche spannenden Projekte gibt es? Was sind die sozial-ökologischen Risiken der Technologie und wie sehen Löungen aus? Antworten und konkrete Handlungsempfehlungen geben wir in unserem Greenbook(1) „KI und Nachhaltigkeit – Können wir mit Rechenleistung den Planeten retten?“.

Dieser Artikel ist Teil des Dosssiers „Künstliche Intelligenz – Können wir mit Rechenleistung unseren Planeten retten?“. Alle Artikel des Dossiers findest du hier: Dossier KI

Das Dossier ist Teil der Projekt-Förderung der Deutschen Bundesstiftung Umwelt (DBU), in deren Rahmen wir vier Dossiers über zwei Jahre zum Thema „Chancen und Potenziale der Digitalisierung für eine nachhaltige Entwicklung“ erstellen.


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