# Freilagerflächen in der Lieferkette per Satellit überwachen Satellitenbilder zeigen, was auf Lagerflächen, in Häfen und auf Lieferantengeländen unter freiem Himmel liegt: Halden, Container, Tanks und Fahrzeuge. Aus wiederholten Aufnahmen entstehen Zeitreihen der Aktivität, und maschinelles Lernen kann Objekte automatisch erkennen und zählen. Zusammen mit Schiffsdaten und Ihren eigenen Zahlen hilft das, Lieferketten auch für Standorte zu planen, die Sie nicht besuchen können. ## Die Aufgabe Wer eine Lieferkette plant, muss wissen, was an weit entfernten Standorten geschieht: wie viel Material auf dem Gelände eines Lieferanten liegt, wie voll die Lagerflächen eines Hafens sind, ob ein Werk produziert. Meldungen von Lieferanten und Partnern kommen mitunter spät, und manche Standorte besucht kaum jemand. Ein großer Teil dieser Aktivität spielt sich unter freiem Himmel ab. Mit Satellitenbildern lassen sich Objekte auf Lagerflächen in Häfen oder an Silos zählen, und 3D-Modelle helfen, Bestände mengenmäßig zu erfassen [1]. Rohstoffhändler beobachten Produktion und Verschiffung von Waren an wichtigen Standorten, um Angebot und Nachfrage abzuschätzen, und Erdbeobachtung trägt dazu bei [1]. Ein Unternehmen kann denselben Ansatz auf die Standorte übertragen, von denen seine eigene Lieferkette abhängt. ## Welche Daten die Aktivität auf Lagerflächen zeigen | Daten | Was sie zeigen | Beispiel | | ------------------------------------ | ----------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------- | | Sehr hoch auflösende optische Bilder | Einzelne Objekte: Halden, Container, Tanks, Lkw | Pléiades Neo, 30 cm, Wiederholrate zweimal täglich | | Hoch auflösende optische Bilder | Größere Veränderungen der genutzten Lagerfläche | Copernicus Sentinel-2, 10 m, Wiederholrate fünf Tage, kostenlos | | Radarbilder | Aufnahmen durch Wolken und bei Nacht | Copernicus Sentinel-1 | | Schiffsdaten | Ankünfte und Abfahrten von Schiffen in Häfen | AIS-Positionsmeldungen | | Ihre eigenen Daten | Aufträge, Lieferungen und Bestandszahlen | ERP und Meldungen der Lieferanten | Spezifikationen der ESA für Pléiades Neo [6], Sentinel-2 [5] und Sentinel-1 [7]; Schiffsdaten wie im Projekt PSVE [3]. Copernicus-Daten sind kostenlos [8]. **Abbildung:** Illustrative Karte, keine echten Daten. Freilagerflächen von Lieferanten rund um ein Werk, so wie eine Analyse der Lagerflächen sie markieren würde. ## So funktioniert die Analyse 1. **Standorte auswählen**: die Lieferantengelände, Häfen und Depots, auf die es für die Planungsentscheidung ankommt. 2. **Bilder über die Zeit sammeln**: eine Serie von Aufnahmen je Standort, in der Auflösung, die die Objekte verlangen. 3. **Erkennen und messen**: Maschinelles Lernen erkennt Objekte in den Bildern und misst die belegte Fläche oder das Volumen. Forschungsdatensätze für diese Aufgabe enthalten Objekte wie Schiffe, Lagertanks, Häfen und große Fahrzeuge, die sich in Größe, Ausrichtung und Form stark unterscheiden [4]. 4. **Kombinieren**: Die Indikatoren werden mit anderen Daten verknüpft. Das Projekt PSVE etwa kombinierte die Klassifikation von Bildern mit Schiffsdaten, um Haldenvolumen in Häfen zu schätzen [3]. 5. **In die Planung übernehmen**: Die Indikatoren fließen als Zeitreihen je Standort in die Lieferkettenplanung ein, neben den Zahlen, die Sie bereits haben. Wie KI aus Bildern verwertbare Informationen macht, behandelt unser Anwendungsfall [Satellitenbilder mit KI auswerten](https://leto.space/de/anwendungsfaelle/ki-bildauswertung/). ## Lieferantenstandorte überwachen Mit denselben Bildern behalten Sie die Standorte im Blick, von denen Ihre Lieferkette abhängt. Erdbeobachtung kann überwachen, ob Lieferantenbetriebe Umweltstandards einhalten [10], und die ESA zählt die Schätzung von Haldenbeständen zu den Anwendungen in der Finanz- und Versicherungswirtschaft [9]. Trifft ein Hochwasser oder ein Brand eine Region mit Lieferanten, kann der Copernicus Emergency Management Service das betroffene Gebiet und die Schäden an der Infrastruktur innerhalb von Stunden oder Tagen kartieren. Eine Aktivierung können allerdings nur berechtigte Stellen anfordern [11]. Den Dienst beschreibt der Anwendungsfall [Schadenskartierung nach Katastrophen](https://leto.space/de/anwendungsfaelle/katastrophen-schadenskartierung/). Wie sich die Exposition gegenüber solchen Gefahren vorab bewerten lässt, zeigt [Klimarisiken von Immobilien und Anlagen bewerten](https://leto.space/de/anwendungsfaelle/klimarisiko-immobilien/). ## Was Sie erhalten - eine Zeitreihe je Standort mit der belegten Lagerfläche oder der Zahl der gelagerten Objekte - Warnungen, wenn ein Indikator einen von Ihnen festgelegten Bereich verlässt, zum Beispiel wenn der Bestand eines Lieferanten unter das übliche Niveau fällt - eine Übersicht über alle überwachten Standorte, auch über jene, die niemand aus Ihrem Unternehmen besucht - eine Dokumentation von Ereignissen wie Hochwasser oder Bränden, die Lieferantenstandorte getroffen haben ## Grenzen **Grenzen** - **Nur was unter freiem Himmel liegt:** Satelliten sehen Bestände, die im Freien lagern. Waren in Hallen, in geschlossenen Containern oder unter Dächern bleiben unsichtbar. Der Indikator beschreibt deshalb nur die Freilagerung. - **Wolken verdecken optische Bilder:** Optische Bilder brauchen klaren Himmel. Radarsatelliten wie Sentinel-1 nehmen auch durch Wolken und bei Nacht auf \[7]. Ein Dienst, der allein auf optische Bilder setzt, hat Lücken. - **Schätzungen müssen kalibriert werden:** Zählungen und Volumen aus Bildern sind Schätzungen. Für die Planung verlässlich werden sie erst, wenn sie mit bekannten Bestandszahlen derselben Standorte abgeglichen wurden. ## Unser Kundenprojekt in dieser Branche Eines unserer vier anonymisierten Kundenprojekte behandelt dieses Thema. Es stammt aus dem Bereich Bau und Immobilien und nutzte Erdbeobachtung und KI. ### Kundenprojekt im Bereich Bau und Immobilien - **Thema:** Planung der Lieferkette durch Analyse weltweiter Freilagerflächen. ## So unterstützen wir Sie Indikatoren zu Lagerflächen nützen dann, wenn sie in eine Planungsentscheidung einfließen. Im Leistungsbereich [Strategie und Anwendungsfälle](https://leto.space/de/beratung/strategie/) prüfen wir, welche Standorte und Indikatoren Ihre Planungsfrage beantworten und ob Satellitendaten das besser leisten als die Meldungen, die Sie heute schon erhalten. In der [Umsetzung](https://leto.space/de/beratung/umsetzung/) erproben wir den Ansatz in einem Pilotprojekt an wenigen Standorten und überführen die Indikatoren in Ihre laufende Planung. Der Marktplatz von [Spacegraph](https://leto.space/de/spacegraph/), unserer Discovery-Plattform, enthält eine Anwendungsfall-Kategorie für Objekterkennung und -zählung. ## Verwandte Anwendungsfälle - [Globale Verkehrsknoten überwachen](https://leto.space/de/anwendungsfaelle/verkehrsknoten-monitoring/): Häfen und Knotenpunkte, von denen eine Lieferkette abhängt, aus Satelliten- und Schiffsdaten. - [Satellitenbilder mit KI auswerten](https://leto.space/de/anwendungsfaelle/ki-bildauswertung/): Wie maschinelles Lernen Objekte in Bildern erkennt und zählt. - [Bau und Immobilien](https://leto.space/de/branchen/bau-und-immobilien/): Alle Anwendungsfälle für Bau, Infrastruktur und Immobilien. - [Mobilität und Logistik](https://leto.space/de/branchen/mobilitaet-und-logistik/): Anwendungsfälle für Straße, Schiene, Luftfahrt und Schifffahrt. ## Häufige Fragen ### Welche Bildauflösung brauchen wir, um eine Lagerfläche zu analysieren? Das hängt davon ab, was Sie unterscheiden müssen. Die EUSPA weist darauf hin, dass die nötige Auflösung je nach Objekt stark schwankt, etwa zwischen einem großen landwirtschaftlichen Feld und den Halden eines städtischen Recyclingstandorts [2]. Kostenlose Sentinel-2-Bilder haben eine Auflösung von 10 m [5], kommerzielle Missionen wie Pléiades Neo erreichen 30 cm [6]. Die Anforderungen sollten das kleinste Objekt benennen, auf das es für Ihre Entscheidung ankommt. ### Können Satelliten das Volumen einer Halde messen? Schätzungen sind möglich. Das von der ESA unterstützte Projekt PSVE hatte zum Ziel, das Volumen von Trockenmassengütern wie Eisenerz und Kohle in großen internationalen Häfen zu quantifizieren. Es wendet maschinelles Lernen auf Bilder von Sentinel-2, PlanetScope und sehr hoch auflösenden Satelliten an und verknüpft die Ergebnisse mit Schiffsdaten. 2023 hat es die abschließende Prüfung bestanden [3]. Wie genau die Schätzung ist, hängt von Material, Standort und Daten ab. Ein Pilotprojekt sollte die Ergebnisse deshalb mit bekannten Bestandszahlen vergleichen. ### Wie fangen wir an? Wählen Sie wenige Standorte aus, auf die es bei einer bestimmten Planungsentscheidung ankommt, zum Beispiel die Lagerflächen zweier kritischer Lieferanten, und legen Sie den Indikator fest, etwa die mit Material belegte Fläche. Vergleichen Sie dann die Satellitenindikatoren einiger Monate mit den Zahlen, die Ihnen bereits vorliegen. Unsere [Beratungsübersicht](https://leto.space/de/beratung/) zeigt den Weg vom Problem bis zum Regelbetrieb. ## Quellen 1. [EU Space Market Report 2026, Issue 1, EU Agency for the Space Programme (EUSPA), 2026-05-26](https://www.euspa.europa.eu/sites/default/files/documents/EU_Space_Market_Report_2026.pdf) 2. [EUSPA EO and GNSS Market Report, Issue 2, 2024, EU Agency for the Space Programme (EUSPA), 2024](https://www.euspa.europa.eu/sites/default/files/external/publications/euspa_market_report_2024.pdf) 3. [PSVE: dry bulk commodity stockpile monitoring at ports (ESA BASS project), European Space Agency (ESA), ESA Space Solutions, 2023-06-22](https://business.esa.int/projects/psve) 4. [DOTA: A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images, Xia et al., IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018, 2018](https://arxiv.org/abs/1711.10398) 5. [Sentinel-2 (mission page), European Space Agency (ESA), abgerufen am 2026-10-06](https://www.esa.int/Applications/Observing_the_Earth/Copernicus/Sentinel-2) 6. [Pléiades Neo, European Space Agency (ESA), Earth Online, abgerufen am 2026-10-06](https://earth.esa.int/eogateway/missions/pleiades-neo) 7. [Sentinel-1 mission… did you know?, European Space Agency (ESA), 2025-11-03](https://www.esa.int/Applications/Observing_the_Earth/Copernicus/Sentinel-1/Sentinel-1_mission_did_you_know) 8. [Copernicus, European Commission, DG Defence Industry and Space (EU Space portal), abgerufen am 2026-10-07](https://eu-space.europa.eu/earth-observation/copernicus) 9. [ESA Space Solutions: Space for finance and insurance, European Space Agency (ESA), ESA Space Solutions, abgerufen am 2026-10-06](https://business.esa.int/finance-and-insurance) 10. [ESA Space Solutions: Space for land mobility, European Space Agency (ESA), ESA Space Solutions, abgerufen am 2026-10-06](https://business.esa.int/mobility-land) 11. [About the Copernicus EMS On-Demand Mapping service, Copernicus Emergency Management Service, abgerufen am 2026-10-07](https://mapping.emergency.copernicus.eu/about/) Seite: