Eine Studie im Fachmagazin »Nature Food« deutet darauf hin, dass die Kakaoproduktion in der Elfenbeinküste und in Ghana weitaus größer ist als bisher angenommen. Der Anbau von Kakao dürfte demnach auch hinter einem guten Teil der Abholzung in der Region stehen.

Die Elfenbeinküste und Ghana sind Spitzenreiter der globalen Kakaoindustrie. Gemeinsam tragen sie rund zwei Drittel zur gesamten Kakaoproduktion bei. Trotz der wirtschaftlichen, sozialen und ökologischen Bedeutung des Kakaoanbaus war bislang die genaue Ausdehnung und Lage der Plantagen in beiden Ländern weitgehend unbekannt. Dadurch ließ sich auch nicht oder nur schwer ermitteln, in welchem Ausmaß die Ausbreitung der Kakaoplantagen für Abholzung in geschützten Gebieten verantwortlich ist. Schätzungen zufolge hat die Elfenbeinküste seit 1950 mehr als 90 Prozent ihrer Waldfläche verloren. In Ghana sind es über 65 Prozent.

Um diese Wissenslücke zu schließen, entwickelten Nikolai Kalischek von der ETH Zürich und sein Team ein neuronales Netzwerk, das mit einem Datensatz von mehr als 100 000 Kakaofarmen in der Elfenbeinküste und in Ghana darauf trainiert wurde, auf frei verfügbaren Satellitenbildern die Lage von Plantagen zu erkennen. Das ermöglichte es dem Team, hochauflösende Karten der Anbaugebiete zu erstellen, deren Richtigkeit sie stichpunktartig vor Ort überprüften.

Die Karten legen nahe, dass der Kakaoanbau in der Elfenbeinküste für mehr als 37 Prozent und in Ghana für 13 Prozent des Waldverlustes in geschützten Gebieten verantwortlich sein dürfte. Gleichzeitig ergab ihre Studie, dass offizielle Angaben die tatsächliche Anbaufläche stark unterschätzen. Sie liege in Ghana um fast 40 Prozent größer, als aus den Statistiken des Landes hervorgeht.

Die Ergebnisse dieser Studie würden Fragen zur Nachhaltigkeit des Kakaoanbaus in den beiden westafrikanischen Ländern aufwerfen, schreibt das Forscherteam. Von ihrem Werkzeug der Satellitenbildanalyse könnten auch Nachhaltigkeitsinitiativen in anderen Regionen profitieren. Gerade dort, wo offizielle Daten nur begrenzt Einblick in die tatsächlichen Verhältnisse böten, habe eine automatische Erfassung von landwirtschaftlichen Anbauflächen großes Potenzial.