MAPLE GROVE, Minnesota / LONDON (IT BOLTWISE) – EarthDaily bekommt einen NASA-Auftrag im Wert von 3 Mio. USD, um kommerzielle Erdbeobachtungsdaten für die Integration mit Landsat zu evaluieren. Das Projekt liefert Daten der EarthDaily Constellation und technische Unterstützung, damit NASA und USGS neue Ansätze zur Nutzung kommerzieller Kapazitäten prüfen können. Im Fokus stehen die Messqualität nach Landsat-Standards, die Stabilität der Kalibrierung sowie die Frage, wie sich die Daten für KI-fähige Auswertungen aufbereiten lassen. Offen bleibt dabei, ob und in welchem Umfang hybride Missionsarchitekturen am Ende tatsächlich in die operative Datenlandschaft übergehen.
EarthDaily nutzt den nächsten Meilenstein seiner Konstellation, um sich im Kerngebiet „wiederverwendbare Erdbeobachtung“ zu positionieren: Mit einem NASA-Auftrag über 3 Mio. USD sollen kommerzielle Daten so bewertet werden, dass sie sich mit der Landsat-Datenreihe in Beziehung setzen lassen. Das ist weniger ein klassisches „Neues Sensorik-Produkt“-Versprechen, sondern ein Qualitätstest entlang der Kriterien, die in der Praxis über die Nutzbarkeit über Jahre hinweg entscheiden. Denn für Anwendungen wie Landnutzungsänderungen, Küstenmonitoring oder Zeitreihenanalysen zählt nicht nur eine gute Aufnahme, sondern die nachweisbare Vergleichbarkeit von Messwerten zwischen Satellitengenerationen.
Die NASA und das USGS wollen im Rahmen der „Sustainable Land Imaging (SLI)“-Commercial-Transition-Initiative untersuchen, wie sich kommerzielle Erdbeobachtungen staatliche Systeme ergänzen können, ohne die wissenschaftlichen Qualitätsanforderungen und die Kontinuität der Landsat-Datenreihe zu beschädigen. Dazu werden Daten der EarthDaily Constellation anhand von Standards und Anforderungen von Landsat geprüft. Konkret geht es um Datenqualität, Kalibrierung und Stabilität, also um die Frage, ob die radiometrischen und geometrischen Leistungsmerkmale über die Zeit hinweg konsistent bleiben und ob die harmonisierte Einbindung in bestehende Datenreihen funktioniert. Ebenso Teil der Evaluierung ist die Eignung für den jeweiligen Use Case, weil „passend“ in der Erdbeobachtung immer eine Kombination aus Messprinzip, Verarbeitungsstufen und Zielmetriken bedeutet.
Technisch liefert EarthDaily dafür ein belastbares Gegenargument: Die Konstellation ist auf konsistente Messungen über längere Zeiträume ausgelegt. Laut Anbieter befinden sich acht von zehn Satelliten bereits im Orbit. Zusammen sollen sie alle zwei Tage 100 % der Erdlandfläche erfassen; im Vollbetrieb sind rund 92 % täglich vorgesehen, die Antarktis bleibt dabei ausgenommen. Die sonnensynchrone Umlaufbahn erlaubt Aufnahmen am Morgen mit Überflugzeiten am Äquator um etwa 10:30 Uhr Ortszeit, wodurch die Beleuchtungssituation vergleichbarer wird und sich zeitliche Effekte in der Auswertung besser kontrollieren lassen. Dazu kommt eine Schwadbreite von 240 km, die eine systematische Abdeckung großer Gebiete unterstützen soll.
Der Evaluierungsansatz passt dabei besonders gut zu dem, was moderne KI-Workflows benötigen: stabile Eingabedaten, definierte Unsicherheiten und wiederholbare Vorverarbeitung. EarthDaily beschreibt Bildgebung in 22 Spektralbändern, die vom sichtbaren bis in den thermischen Infrarotbereich reichen, inklusive Spektralbändern für Wasserdampf und Zirruswolken zur Unterstützung atmosphärischer Korrektur und Wolken-Erkennung. Als native räumliche Auflösung nennt das Unternehmen 5 m im sichtbaren und nahinfraroten Bereich, 95 m im kurzwelligen Infrarot sowie 120 m im thermischen Infrarot; eine nachträgliche Schärfung, die zusätzliche Details nur „simuliert“, soll nicht erfolgen. Für die spätere Datenharmonisierung ist gerade diese Transparenz über echte Auflösung und physikalische Sensorantwort relevant, weil Lernmodelle sonst auf Artefakte trainieren statt auf echte Messsignale.
Inhaltlich zielt das Projekt darauf, die Landsat-Datenreihe nicht zu ersetzen, sondern zu erweitern – insbesondere durch häufigere Beobachtungen zwischen zwei Aufnahmezeitpunkten. Davon profitieren Nutzer, die Veränderungen in Zeitintervallen zuverlässig detektieren müssen, etwa wenn Ereignisse nur kurz sichtbar sind oder wenn häufigere Messungen die Trennung von saisonalen Effekten und echten Landnutzungsänderungen verbessern können. EarthDaily betont dabei die Rolle der konsistent kalibrierten, standardisierten Daten als stabile Grundlage für KI-fähige Erdbeobachtungsprodukte. Damit rückt auch die historische Dimension in den Mittelpunkt: Landsat existiert als wissenschaftliche Datenreihe seit mehr als 50 Jahren kontinuierlich und ist weltweit frei verfügbar. Diese Kontinuität ist nicht nur politisch oder organisatorisch relevant, sondern wirkt als „Anker“ für langfristige Modelle, die sonst bei Sensorwechseln oder Datenlücken neu kalibriert werden müssten.
Für den weiteren Verlauf sind mehrere Prüfpfade vorgesehen, die über „Daten sind da“ hinausgehen. Im Projekt sollen Versuche inklusive Bewertung von Daten, Demonstration von Arbeitsabläufen, Evaluierung und Validierung von Produkten sowie die Arbeit an standardisierten Datenstrukturen und der Charakterisierung von Unsicherheiten durchgeführt werden. Außerdem sollen Daten von EarthDaily gemeinsam mit Landsat und weiteren Referenzmissionen innerhalb von USGS-Processing-Pipelines für Analysis-Ready Data sowie in Harmonized-Landsat-und-Sentinel-2-Abläufen getestet werden. Die Evaluierung soll klären, ob die Daten die Anforderungen an Oberflächenreflexion und Oberflächentemperatur erfüllen, und sie wird auf Kompatibilität mit langfristigen Landbeobachtungsreihen sowie auf das Potenzial kommerzieller Systeme für höhere Wiederholungsraten und bessere räumliche Auflösung einzahlen. Für Unternehmen in der Wertschöpfungskette bedeutet das: Sobald hybride Missionsarchitekturen als belastbar gelten, entstehen neue Chancen für KI-gestützte Analyseanbieter, die ihre Modelle mit Daten füttern können, die eher als „kontinuierliche Zeitreihenbasis“ funktionieren.
Unterm Strich ist der Auftrag vor allem ein Qualitäts- und Integrationsprojekt: Er prüft, wie gut sich kommerzielle Messdaten entlang mess- und verarbeitungsnaher Kriterien in bestehende Referenzketten einfügen lassen. Wenn die Schwellenwerte, die Landsat für bestimmte Leistungsanforderungen definiert, tatsächlich erreicht werden und ein ausreichender Mehrwert nachweisbar ist, könnte das den Weg für stärker verknüpfte Missionen ebnen, in denen staatliche Datenreihen und kommerzielle Kapazitäten enger zusammenspielen. Für die nächsten Schritte bleibt entscheidend, wie sauber die Kreuzkalibrierung, die Harmonisierung in den Workflows und die Unsicherheitscharakterisierung am Ende zusammenpassen – denn genau dort entscheidet sich, ob aus „Evaluationsdaten“ langfristig produktionsreife, KI-taugliche Beobachtungsgrundlagen werden.
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