Obwohl seit Jahrzehnten verfügbar, halten Satellitenaufnahmen nur zögerlich Einzug ins Risikomanagement von Versicherern. Um das Potenzial dieser Daten- und Informationsquelle zu heben, müssen Anbieter und Nutzer stärker zusammenarbeiten.

Bilder aus dem Orbit für zivile Anwendungen liefern das amerikanische Landsat-Programm oder die französische Spot-Reihe bereits seit den 1980er-Jahren. Durch die wachsende Zahl nationaler und kommerzieller Anbieter auf dem Fernerkundungsmarkt können Interessenten heute auf eine Vielzahl an Satellitensystemen zurückgreifen, zum Beispiel auf das Copernicus-Projekt der Europäischen Union. Herzstück der Weltraumkomponente sind sieben eigens entwickelte Satellitenmissionen, die Copernicus Sentinels. Sie erstellen Radar- und Spektralaufnahmen zur Erdbeobachtung und für das Monitoring von Ozeanen und Atmosphäre. Neben Satelliten liefern auch Flugzeuge und Drohnen aus geringerer Höhe Bilder von der Erdoberfläche. Während Satelliten für die Betrachtung großer Gebiete wie Überschwemmungsflächen geeignet sind, spielen Drohnen ihre Vorteile auf kleineren Räumen oder bei Industriekomplexen aus.

Die Vielfalt bei den Datenanbietern hat den großen Vorteil, dass sich die zeitliche (temporale) Auflösung in den vergangenen Jahren deutlich verbessert hat. Heute werden viele Gebiete auf der Erde praktisch täglich von wenigstens einem System überflogen, das entsprechende Bilder liefert. In der Vergangenheit war ein wöchentlicher Turnus eher die Regel. Die Herausforderung besteht darin, geeignete Daten in dem stark fragmentierten „Anbieterdschungel“ aufzuspüren. Ein wesentliches Kriterium bei digitalen Satellitenbildern ist die räumliche Auflösung, also die Fähigkeit, Details aufzuzeichnen. Je mehr Rasterzellen (Pixel) für die Aufnahme einer vorgegebenen Fläche zur Verfügung stehen, desto detailschärfer ist die Wiedergabe. Waren früher Auflösungen im Bereich von mehreren zehn Metern üblich, lassen sich heute Objekte im Dezimeterbereich erkennen. Die Experten nennen das VHR, „Very High Resolution“. Durch diese „Detailtiefe“ sind Gebäude oder Infrastruktur und sogar einzelne Fahrzeuge gut auszumachen. Dafür muss man eine deutlich höhere Datenmenge in Kauf nehmen, was zumindest bei kleineren Analysegebieten kein Problem darstellen sollte. Neben der zeitlichen und räumlichen spielt die spektrale Auflösung bei Fernerkundungssensoren eine wichtige Rolle. Sie hängt davon ab, welche Wellenlängen der elektromagnetischen Strahlung (zum Beispiel sichtbares Licht, nahes oder fernes Infrarot) die Sensoren erfassen. Üblicherweise machen Satelliten Aufnahmen auf verschiedenen Spektralkanälen. Erfassen sie das sichtbare Licht, gleicht das dem Blick aus einem Flugzeug. Infrarotkanäle dagegen können Aufschluss etwa über den Zustand der Vegetation bzw. der Pflanzenvitalität geben. Dies kommt bei der Agrarversicherung und bei Ernteschätzungen zum Tragen. Thermische Bilder zeigen Temperaturunterschiede an und werden bei klimatischen Fragen oder beim Monitoring von Kraftwerken eingesetzt, etwa um Wärmelecks zu erkennen. Zu den verschiedenen Spektralkanälen gehören auch Radaraufnahmen, die nach dem SAR-Prinzip (Synthetic Aperture Radar) arbeiten. Sie haben den großen Vorteil der Wetterunabhängigkeit, weil sie den Blick unter die Wolkendecke ermöglichen.

Satellitendaten zählen zu den sogenannten Geodaten, da sie über eine Georeferenzierung verfügen. Deshalb werden diese Informationen schwerpunktmäßig bei der Naturgefahrenanalyse sowie für das kurzfristige Wetter- und langfristige Klima-Monitoring der Geo-Experten eingesetzt. Auch in den Client- und Service-Tools von Munich Re kommen Satellitendaten zum Einsatz, insbesondere als Visualisierungs- und Orientierungshintergrund, wie man es auch aus Google Earth kennt. Dieses Programm existiert erst seit 2005 und ist heute aus vielen Kartenanwendungen nicht mehr wegzudenken. So setzt auch NATHAN (Natural Hazards Assessment Network), das Naturgefahren-Service-Tool von Munich Re, auf diese Visualisierungstechniken auf. Weniger „sichtbar“ sind die Satelliteninformationen in komplexen Datenanalysen, etwa in den globalen Naturgefahrenkarten von NATHAN. Das gilt gleichermaßen für unsere Hagelzonierung wie für die Waldbrandkarte oder die detailgenauen Überschwemmungszonen. Letztere nutzen exakte digitale Höhenmodelle, die aus Satellitenbildern abgeleitet wurden. Ihren Weg in das Underwriting oder das Risikomanagement fanden Satellitendaten in erster Linie über Post-Event- oder Post-Disaster-Anwendungen. Hier nutzt man die aktuellen Bilder, um das Schadengebiet und im Idealfall auch die Schadenintensität zu ermitteln. Mittels geoanalytischer Verfahren können diese „Footprints“ dann mit den eigenen Haftungen abgeglichen werden. Zeitnahe und realistische Schadenschätzungen in der Sach- und Agrarversicherung sind so möglich. Die bessere zeitliche Auflösung erlaubt es zudem, Monitoring-Aufgaben bildtechnisch zu unterstützen. Denkbar sind Anwendungen im Engineering-Bereich, wo sich der Fortschritt von Bauprojekten oder die Entwicklung und der Zustand von Infrastruktureinrichtungen beobachten lässt.

In der Vergangenheit hat sich immer wieder gezeigt, dass der Dialog zwischen Risikomanagern und den Daten- bzw. Serviceprovidern nicht optimal verlief. Das lag zunächst daran, dass beide Seiten zu wenig Verständnis füreinander hatten und die Erfordernisse von Risikomanagern bzw. die technischen Grenzen der Anbieter nicht ausreichend beachtet wurden. Mit dem Vordringen von Big Data und Data Analytics in immer mehr Geschäftsbereiche sind viele neue Anbieter und Start-ups unterwegs, die Lösungen für die Versicherungswirtschaft im Gepäck haben. Für eine erfolgreiche Zusammenarbeit ist es zunächst nötig, auf Anbieterseite die technischen Möglichkeiten im Hinblick auf die Bedürfnisse von Risikomanagern auszuloten. Auch die Risikoexperten selbst sind gefragt. Sie müssen den Datenlieferanten klarere Vorgaben machen, um das technische Innovationspotenzial auszuschöpfen. Wünsche wie „wir brauchen bessere Schadendaten“ sind hier eindeutig zu unpräzise und führen zwangsläufig zu Enttäuschungen auf beiden Seiten. Nicht zu unterschätzen ist der Weg von den Bilddaten zu verwertbaren Underwriting-Informationen, der teilweise aufwendige Bildverarbeitungs- und Interpretationsverfahren verlangt. Unsere Geodaten- und Satellitenexperten stehen gerne für einen fachlichen Dialog mit Kunden und Interessierten zur Verfügung.