Die Vereinten Nationen haben gut ausgebaute und sichere Straßen als wichtigen Teil der Infrastruktur in ihren „Zielen für nachhaltige Entwicklung“ festgehalten. Bislang gab es jedoch keine Referenz für die Beschaffenheit und den Zustand der weltweiten Straßennetze. Wissenschaftler am Geographischen Institut der Universität Heidelberg und am HeiGIT (Heidelberg Institute of Geoinformation Technology) haben nun mithilfe von Künstlicher Intelligenz und Satellitenbildern einen öffentlich zugänglichen Datensatz erstellt, der mehr als neun Millionen Straßenkilometer weltweit erfasst und klassifiziert. Dieser Datensatz bildet auch Veränderungen des Straßenzustands ab. Er liefert damit wertvolle Informationen für humanitäre Anwendungen und dient als wichtiger Indikator für sozioökonomischen Fortschritt, insbesondere in Regionen, aus denen nur spärlich Informationen vorliegen.
Dem Datensatz zugrunde liegen hochauflösende Bilder der Erdoberfläche, die zwischen 2020 und 2024 mit den PlanetScope-Satelliten entstanden sind. Mithilfe von Deep Learning konnten die Heidelberger Wissenschaftler unter der Leitung von Prof. Dr. Alexander Zipf rund 9,2 Millionen Kilometer an Hauptverkehrsadern identifizieren und im Hinblick auf Ausbauzustand und Breite klassifizieren. „Unser Modell ist um etwa 20 Prozentpunkte genauer als bislang verwendete Datensätze und ermöglicht es, Veränderungen der Straßeninfrastruktur über Zeiträume von mehreren Jahren nachzuvollziehen“, erläutert Dr. Sukanya Randhawa, die am HeiGIT die Projekte im Bereich „GeoAI for Good“ leitet. Damit lassen sich insbesondere auch Rückschlüsse darauf ziehen, wie passierbar eine Straße unter sich verändernden Bedingungen ist – etwa im Fall von Extremwetterereignissen. Dazu haben die Forscher die Daten in eine Humanitarian Passability Matrix überführt, die für die Planung von humanitären Einsätzen genutzt werden kann.
Mit Deep Learning Hauptverkehrsadern identifiziert
Der Ausbauzustand von Straßen kann darüber hinaus auch Aufschluss über den Entwicklungszustand einzelner Länder oder Regionen geben. Wie die Analysen für die Jahre 2020 bis 2024 zeigen, steht der Befestigungsgrad in direktem Zusammenhang mit dem Stand der Entwicklung und dem Entwicklungspotential. So erzielen Staaten mit einem vergleichsweise hohen Anteil an befestigten Straßen eine höhere Platzierung im sogenannten Human Development Index der Vereinten Nationen als Länder, in denen wichtige Verkehrsadern nicht befestigt sind und Ausbaumaßnahmen langsamer voranschreiten. „Die Straßeninfrastruktur kann somit sowohl auf globaler als auch auf lokaler Ebene als Indikator für sozioökonomischen Fortschritt dienen, insbesondere in Regionen, in denen klassische Entwicklungsindikatoren wie Nachtlichtdaten an ihre Grenzen stoßen“, betont Randhawa. Das zeigt unter anderem eine Fallstudie aus Ghana. So offenbaren die Daten für die Hauptstadt Accra Infrastrukturlücken in einzelnen Stadtvierteln und können damit zu einer gerechteren Stadtplanung und Ressourcenverteilung beitragen.
Öffentlich zugänglicher Datensatz
Der Datensatz ist öffentlich zugänglich über eine Plattform, die vom Amt der Vereinten Nationen für die Koordinierung humanitärer Angelegenheiten betrieben wird. Die Daten werden nach Angaben von Prof. Zipf fortlaufend aktualisiert. „Sie zeigen, dass das globale Straßennetz als dynamisches Maß für Veränderung und damit als Grundlage für unterschiedliche Handlungsfelder dienen kann – von der wissenschaftlichen Nutzung über die Planung humanitärer Einsätze bis hin zu konkreten Investitionsentscheidungen für wirtschaUniversitätftliche Entwicklung“, so der Wissenschaftler, der Leiter der Abteilung Geoinformatik am Geographischen Institut der Universität Heidelberg und des von der Klaus Tschira Stiftung getragenen HeiGIT ist.
Die Ergebnisse der Forschungsarbeiten sind in der Fachzeitschrift „Nature Communications“ erschienen.
Weitere Informationen unter www.uni-heidelberg.de/