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Archaster

Nature-Intelligence-Plattform für Sourcing-, Nachhaltigkeits- und Design-Teams.

Lieferketten hängen von lebenden Systemen ab. Die Landschaften, in denen Materialien angebaut, geerntet und verarbeitet werden, sind Entwaldungsdruck, Wasserstress, Biodiversitätsverlust und ökologischer Degradation ausgesetzt — Bedingungen, die bestimmen, was produktiv bleibt und was fragil wird. Die meisten Sourcing-Entscheidungen werden ohne Einblick in all das getroffen.

Archaster schließt diese Lücke. Es ist eine Umweltintelligenz-Plattform, die Satellitenbilder, Entwaldungsmonitoring, Biodiversitätsbewertung und Oberflächenwasseranalyse mit KI-gestützter Interpretation kombiniert und Sourcing- und Einkaufsteams, Nachhaltigkeitsverantwortlichen und Produktdesignern ökologische Intelligenz zu jedem Standort liefert. Kein GIS-Wissen nötig.

Die Plattform fasst Daten aus mehreren forschungsbasierten Quellen zu einer einzigen räumlichen Analyse zusammen und nutzt dann eine domänenspezifische KI, um belegte, rollenangepasste Einschätzungen mit Datenherkunft zu erstellen.

Für wen es gedacht ist und was wichtig zu wissen ist

Archaster ist für Menschen gemacht, die Entscheidungen über Landschaften treffen — Sourcing- und Einkaufsteams, Design- und Materialteams, Nachhaltigkeitsverantwortliche, Restaurationspraktiker und Naturschutz-Governance-Rollen —, ohne dass ein Hintergrund in Satelliten- oder Geodaten nötig ist. Es läuft im Browser und ist benutzerfreundlich und intuitiv gestaltet: Standort auf der Karte auswählen, vorhandene Dateien hochladen oder nach einer Region suchen. Keine GIS-Software zu installieren, kein Scripting, kein Geodaten-Team nötig. Die KI übersetzt die zugrunde liegenden spektralen und ökologischen Daten in einfache Sprache, und jede Aussage bleibt bis zur Quelle rückverfolgbar, sodass Fachleute sie überprüfen können.

Was Archaster macht

Nutzer legen einen Standort fest — durch Zeichnen eines Polygons auf der Karte, Hochladen von Lieferanten-Geometrien oder Auswahl einer Region — und Archaster ruft Umweltdaten für diese Fläche ab und analysiert sie. Die Plattform zeigt dann sowohl quantitative Kennzahlen (Vegetationsindizes, Entwaldungsalarm-Zahlen, Biodiversitätsdaten, Wasserpersistenzdaten) als auch eine qualitative, KI-generierte Analyse, die diese Kennzahlen für den konkreten beruflichen Kontext des Nutzers interpretiert.

Die KI-Analyse belegt jeden Datenpunkt, den sie referenziert, und unterscheidet zwischen räumlichen Daten von der Karte (als "Spatial"-Zitate gekennzeichnet) und Fachwissen aus der Forschungsliteratur (als "Reference"-Zitate gekennzeichnet). Dieses Herkunftssystem erlaubt es Nutzern, jede Aussage der KI zu überprüfen. Archasters KI verfügt über tiefes Fachwissen in Textil- und Baumaterialwissenschaft, einschließlich Faserzusammensetzung, chemischer Ausrüstungen, Recyclingfähigkeit und aufkommender regulatorischer Anforderungen wie ESPR und dem Digital Product Passport. In Kombination mit der räumlichen Analyse der Sourcing-Regionen verbindet die Plattform Materialentscheidungen mit ihren Auswirkungen auf Landschaftsebene — vom Baumwollfeld bis zur Sourcing-Entscheidung.

Kernfunktionen

Satellitenbasierte Vegetationsanalyse

Sechs spektrale Vegetationsindizes, berechnet aus Copernicus-Sentinel-2-Bildern in 10-Meter-Auflösung: NDVI (Pflanzengesundheit), EVI (Genauigkeit bei dichtem Kronendach), NDWI (Wassererkennung), NDMI (Vegetationsfeuchtigkeit), SAVI (spärliche Vegetation), NBR (Brandschwere) und NDRE (Stickstoffstress bei Nutzpflanzen). Jeder Index wird für einen vom Nutzer gewählten Zeitraum berechnet und als farbkodiertes Overlay auf der Karte mit pixelbasierten statistischen Zusammenfassungen (Mittelwert, Standardabweichung, Perzentile) für jede gezeichnete Fläche angezeigt.

Entwaldungsmonitoring

Near-Realtime-Entwaldungsalarme von Global Forest Watch, auf der Karte mit Konfidenzstufen (niedrig, normal, hoch) dargestellt. Die Plattform führt automatisierte Pufferzonenanalysen mit 500m- und 2km-Radius um jede gezeichnete Fläche durch und zählt Alarme innerhalb der Standortgrenze sowie in jedem umgebenden Ring. Das zeigt Verdrängungsmuster — wenn Pufferzonen-Alarme deutlich über den Standort-Alarmen liegen, wird die Fläche als intakt, aber unter nahender Bedrohung eingestuft. Weitere Kartenebenen umfassen Waldverlust (2001–2024), Waldzuwachs und Baumdichte, bezogen von Hansen/UMD/Google/USGS/NASA.

Biodiversitätseinblicke

Wir nutzen Artvorkommen-Daten der Global Biodiversity Information Facility (GBIF), die über 2,4 Milliarden Datensätze von Forschungseinrichtungen und Citizen-Science-Programmen weltweit aggregiert. Archaster filtert ausschließlich forschungstaugliche Beobachtungen und akzeptierte taxonomische Namen, schließt unverifizierte Sichtungen und Synonym-Duplikate aus, um Datenqualität sicherzustellen.

Die Plattform durchsucht die Fläche sowie umgebende Puffer (2km und 10km) und kategorisiert beobachtete Arten in neun funktionale ökologische Gruppen: Spitzenprädatoren und Aasfresser, große Pflanzenfresser und Samenverbreiter, primäre Bestäuber, sekundäre und spezialisierte Bestäuber, Bodeningenieure und Zersetzer, aquatische und semi-aquatische Arten, Ökosystemingenieure (Pflanzen und Korallen), Ökosystemingenieure (Tiere) sowie Schlüssel- und Indikatorarten. Funktionale Lücken — Gruppen ohne Datensätze — können auf fehlende ökologische Rollen hindeuten, obwohl das Fehlen von Datensätzen nicht zwangsläufig das Fehlen von Arten bedeutet.

Die GBIF-Abdeckung variiert stark je nach Region. Gut untersuchte Gebiete wie Westeuropa, Nordamerika und Teile Australiens haben dichte, verlässliche Datensätze. Viele tropische Regionen, insbesondere Zentralafrika, Südostasien und Teile Südamerikas, haben spärliche Abdeckung — das bedeutet, dass ökologisch reiche Landschaften möglicherweise datenarm erscheinen, nur weil dort weniger Untersuchungen durchgeführt wurden. Archaster markiert, wenn die Anzahl der Datensätze im Vergleich zur erwarteten Biodiversität der Bioregion niedrig ist, und hilft Nutzern, echte funktionale Lücken von Einschränkungen der Datenabdeckung zu unterscheiden. Trotz dieser Einschränkungen bleibt GBIF der umfassendste frei zugängliche Biodiversitätsdatensatz weltweit und bietet einen sinnvollen Ausgangspunkt für ökologische Bewertungen an jedem Standort.

Alarme für geschützte und invasive Arten (Deutschland)

Für Standorte in Deutschland stellt Archaster zwei zusätzliche Biodiversitätsebenen bereit, bezogen vom Bundesamt für Naturschutz (BfN):

Alarme für geschützte Arten — Arten, die unter der EU-Habitat-Richtlinie (FFH-Richtlinie, Anhänge II, IV und V) gelistet sind, mit bestätigtem Vorkommen in Verbreitungsrasterzellen, die sich mit der Fläche und den Pufferzonen überschneiden. Arten des Anhangs II können Verpflichtungen für Besondere Schutzgebiete auslösen. Arten des Anhangs IV unterliegen strengem Schutz im gesamten natürlichen Verbreitungsgebiet, unabhängig davon, ob der Standort innerhalb eines ausgewiesenen Schutzgebiets liegt. Arten des Anhangs V unterliegen Managementmaßnahmen.

Alarme für invasive Arten — Arten, die unter der EU-Verordnung über invasive gebietsfremde Arten (EU 1143/2014) gelistet sind, mit bestätigtem Vorkommen in überschneidenden Rasterzellen. Invasive Arten vor Ort deuten auf aktive Managementpflichten und mögliche Ökosystemdegradation hin. Invasive Arten in der Nähe deuten auf Kolonisierungsrisiko hin.

Beide Ebenen arbeiten mit einer Rasterauflösung von etwa 10×10km. Bestätigtes Vorkommen in einer Rasterzelle garantiert kein Vorkommen innerhalb der konkreten Fläche. Für eine standortgenaue Bestätigung werden Feldbegehungen empfohlen.

Die Abdeckung ist derzeit auf Deutschland beschränkt. Weitere Länder werden hinzugefügt, sobald nationale Datensätze verfügbar sind.

Oberflächenwasseranalyse

Drei Oberflächenwasser-Ebenen aus dem EC JRC Global Surface Water Dataset, das den Zeitraum 1984 bis 2021 in 30-Meter-Auflösung abdeckt. Occurrence zeigt den prozentualen Zeitanteil mit Wasservorkommen. Seasonality zeigt Monate pro Jahr mit Wasser. Transitions kategorisieren Veränderungszustände: dauerhaft, neu dauerhaft, verloren dauerhaft, saisonal, neu saisonal, verloren saisonal. Verlorene Kategorien signalisieren hydrologische Degradation; neu dauerhaft kann auf Dammbau oder Bodensenkung hindeuten.

Für die aktuelle Wassererkennung berechnet Archaster außerdem NDWI (Normalized Difference Water Index) aus Sentinel-2-Bildern — Erkennung von Oberflächengewässern und Bodenfeuchte in 10m Auflösung mit 5-Tage-Wiederholrate. NDMI (Normalized Difference Moisture Index) liefert ergänzende Daten zum Vegetationsfeuchtestress und spiegelt die Verfügbarkeit von Untergrund- und Bodenwasser wider. Zusammen bieten der historische JRC-Datensatz und die Sentinel-2-Wasserindizes sowohl eine 40-jährige Basislinie als auch Near-Realtime-Wassermonitoring für jeden Standort.

KI-gestützte Analyse

Eine fachspezialisierte KI, die den vollständigen geospatialen Kontext erhält und belegte Analysen erstellt, die an sieben Berufsprofile angepasst sind: Produktdesigner, Innenarchitekt, Architekt, Forscher, Nachhaltigkeitsverantwortlicher, Einkaufsleiter und allgemeiner Business-Analyst. Verankert in Kreislaufwirtschaft, regenerativem Design und Nature-Positive-Rahmenwerken. Jede Aussage ist mit einer Quelle belegt.

Zeitlicher Vergleich

Vergleiche beliebige zwei Zeiträume nebeneinander. Die Plattform berechnet statistische Unterschiede bei Vegetationsgesundheit, Entwaldungsdruck und Wasservorkommen und ermöglicht es, Umweltveränderungen über jeden von Sentinel-2 abgedeckten Zeitraum (2015 bis heute) zu verfolgen.

Batch-Portfolioanalyse

Lade hunderte Lieferanten-Polygone hoch. Analysiere sie alle. Exportiere die Ergebnisse. Entwickelt für Lieferketten-Monitoring im großen Maßstab mit Portfolio-Dashboards und standortspezifischen Alarmen.

Datenquellen

Archaster nutzt ausschließlich peer-reviewte, offen lizenzierte und institutionell gepflegte Datensätze:

Copernicus Sentinel-2 — Satellitenbilder in 10m Auflösung mit 5-Tage-Wiederholzyklus. Quelle: European Space Agency via Copernicus Open Access Hub.
Lizenz: Copernicus Sentinel Data Terms and Conditions.
Global Forest Watch (GFW) — Integrierte Entwaldungsalarme, die GLAD (UMD), RADD (Wageningen) und GLAD-S2-Erkennungssysteme kombinieren. Near-Realtime-Abdeckung in tropischen Regionen.
Lizenz: CC BY 4.0.
Hansen/UMD Tree Cover — Waldverlust (2001–2024), Zuwachs und Dichte in 30m Auflösung. Quelle: Hansen, Potapov, Moore, Hancher et al., University of Maryland, Google, USGS und NASA.
Lizenz: CC BY 4.0.
GBIF (Global Biodiversity Information Facility) — Über 2,4 Milliarden Artvorkommen-Datensätze, aggregiert von Forschungseinrichtungen weltweit.
Lizenz: CC BY 4.0 (mit datensatzspezifischen Bedingungen).
EC JRC / Google Global Surface Water — 40 Jahre Oberflächenwasserkartierung (1984–2021) in 30m Auflösung. Quelle: Pekel et al., Nature 540, 418–422 (2016). European Commission Joint Research Centre und Google.
Lizenz: Copernicus Programme, frei ohne Einschränkung.
WWF RESOLVE Ecoregions — Globale Bioregionen- und Biomklassifikation zur automatischen Erkennung des ökologischen Kontexts.
Lizenz: CC BY 4.0.
LandMark — Die globale Plattform für indigene und gemeinschaftliche Landrechte, die Gebiete kartiert, in denen indigene Völker und lokale Gemeinschaften anerkannte oder dokumentierte Landansprüche haben. Die maßgebliche offene Quelle für indigene Territorialdaten in der Sourcing-Due-Diligence.
Lizenz: CC BY 4.0.
ESA WorldCover — Globale Landbedeckungskarte in 10m Auflösung. Quelle: European Space Agency.
Lizenz: CC BY 4.0.
Global Peatlands — Kartiert die globale Ausdehnung von Torfmooren — kohlenstoffreichen Feuchtgebiet-Ökosystemen, die etwa doppelt so viel Kohlenstoff speichern wie alle Wälder der Welt zusammen. Quelle: Global Forest Watch / World Resources Institute.
Attribution: Global Forest Watch. "Global Peatlands." World Resources Institute. Verfügbar unter https://www.globalforestwatch.org.
Natura 2000 (Europäische Union) — EU-weites Netzwerk geschützter Gebiete unter der Habitat- und Vogelschutzrichtlinie, das Special Protection Areas (SPA) und Sites of Community Importance / Special Areas of Conservation (SCI/SAC) über EU-Mitgliedstaaten und EWR-Berichtsländer hinweg kombiniert. Quelle: European Environment Agency.
Lizenz: CC BY 4.0 — https://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/natura.
Schutzgebiete (Norwegen · Verneområder) — Norwegische Schutzgebiete einschließlich Nationalparks, Landschaftsschutzgebiete, Naturreservate (auch Meeresreservate) und vorgeschlagene Schutzgebiete, mit kategoriespezifischen Sichtbarkeitseinstellungen. Abdeckung: norwegisches Festland und Svalbard. Quelle: Miljødirektoratet via Geonorge.
Lizenz: NLOD 2.0 / CC BY 4.0 — https://kartkatalog.geonorge.no/metadata/naturvernomraader-wms/fa6a495d-05a1-4c0d-ba67-45a1d47fca92.
Dürre (Combined Drought Indicator) — CDI v4.1 vom European Drought Observatory, der Niederschlags-, Bodenfeuchte- und Vegetationsanomalien zu einem 5-stufigen Dürrestatus zusammenführt. Abdeckung: Europa. Quelle: JRC · Copernicus Emergency Management Service.
Lizenz: CC BY 4.0 — https://drought.emergency.copernicus.eu.
Aktive Brände (VIIRS) — Near-Realtime-Erkennung aktiver Brände durch den VIIRS-Sensor an Bord des Suomi-NPP-Satelliten in 375m Auflösung, einschließlich Konfidenzklassifikation und Feuerstrahlungsleistung. Quelle: NASA FIRMS / NOAA.
Attribution: NASA Fire Information for Resource Management System (FIRMS). VIIRS 375m Active Fire product. Verfügbar unter https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov.
Baumkronenhöhe (10 m) — Globale Vegetationskronenhöhe in 10m Auflösung, abgeleitet aus Sentinel-2 mittels eines tiefen convolutional neural network, trainiert mit GEDI-Weltraum-LiDAR. Vertikale Genauigkeit etwa ±5 m. Quelle: ETH Zurich (EcoVision Lab) · Esri Living Atlas.
Attribution: Lang, N., Jetz, W., Schindler, K. & Wegner, J. D. A high-resolution canopy height model of the Earth. Nature Ecology & Evolution 7, 1778–1789 (2023).

Für wen es gedacht ist

Archaster ist für Organisationen gemacht, die Materialien aus der lebenden Welt beziehen und den Umweltzustand und das Risikoprofil ihrer Sourcing-Regionen verstehen müssen:

Einkaufsteams, die Lieferantenstandorte auf Umweltrisiken bewerten, Entwaldung, Biodiversitätsverlust oder Wasserstress einschätzen und Nachweise für Lieferantenqualifizierungsentscheidungen erstellen.

Nachhaltigkeitsverantwortliche, die standort- und portfolioweite Naturdaten mit nachvollziehbarer Herkunft benötigen — für Umweltberichte, internes Reporting und strategische Entscheidungen.

Produktdesigner und Material-Spezifikateure, die verstehen müssen, wie die Herkunft von Materialien den tatsächlichen ökologischen Fußabdruck jenseits dessen beeinflusst, was Lieferanten-Datenblätter zeigen.

Forscher und Berater, die landschaftsweite ökologische Bewertungen durchführen und eine schnelle Möglichkeit brauchen, Satellitendaten, Biodiversitätsdaten, Entwaldungsmonitoring und Wasseranalyse zu kombinieren.

Was Archaster nicht ist

Archaster zertifiziert keine Compliance. Es liefert die ökologische Beweisgrundlage, die Sourcing-, Material- und Restaurationsentscheidungen informiert — auch dort, wo diese Entscheidungen regulatorische Standards erfüllen müssen.

Archaster ist keine GIS-Anwendung. Es ersetzt nicht QGIS, ArcGIS oder Google Earth Engine für Nutzer, die benutzerdefinierte geospatiale Berechnungen benötigen. Es ist für Fachleute gedacht, die Umwelteinblicke ohne geospatiale Expertise brauchen.

Archaster ist kein Vorhersagesystem. Es berichtet über aktuelle und historische Umweltbedingungen anhand von Live-Satellitendaten und forschungstauglichen Datensätzen.

Unternehmen

Archaster wird von Archaster Labs entwickelt, einem gründergeführten, unabhängigen Technologieunternehmen. Die Mission der Plattform ist es, Umweltintelligenz für die Teams zugänglich zu machen, deren Entscheidungen prägen, wie Materialien bezogen, Produkte gestaltet und Lieferketten gemanagt werden.

Zuletzt aktualisiert: August 2026. FAQ ansehen für häufige Fragen.