ClearSKY Vision

Kurzfazit

ClearSKY Vision löst ein konkretes, schmerzhaftes Problem der Erdbeobachtung: Wolken. Statt zu warten, bis Sentinel-2 zufällig eine wolkenfreie Aufnahme liefert, fusioniert das dänische Unternehmen Radar-Daten (Sentinel-1 SAR), optische Quellen (Sentinel-2, Landsat 8/9) und ergänzende Sensoren per KI zu synthetischen, Sentinel-2-kompatiblen Bildern — mit garantierter Kadenz. Die Lösung ist produktionsreif, fair bepreist und EU-basiert. Wer Vegetations-, Infrastruktur- oder Schadens-Monitoring auf großen Flächen mit SLA-Verpflichtung betreibt, bekommt hier eine ernstzunehmende Alternative zu kommerziellen Hochauflösungs-Anbietern. Wichtiger Vorbehalt: Das Ergebnis ist KI-Synthese, kein echter Scan — für quantitative Analysen ist die Konfidenzmaske Pflicht.

Für wen ist ClearSKY Vision?

Infrastruktur-Monitoring-Dienstleister: Stromnetze, Pipelines, Bahntrassen, Forststraßen — überall, wo periodisch Vegetationsdurchwuchs, Bewuchs oder Schäden auf großen Flächen erfasst werden müssen. Sentinel-2 nativ liefert in regenreichen Monaten oft wochenlang keine verwertbaren Bilder. ClearSKY garantiert die Kadenz, was SLA-Reports gegenüber Netzbetreibern oder Behörden überhaupt erst durchgängig erfüllbar macht.

Präzisionslandwirtschaft und Agrar-Tech: NDVI-Zeitreihen für Düngeempfehlungen, Bewässerungsplanung oder Ertragsprognosen funktionieren nur, wenn die Datenreihe nicht über zwei Wochen abreißt. ClearSKY schließt die Lücken — gerade in Mitteleuropa zwischen Oktober und März, wenn native Sentinel-2-Aufnahmen rar werden.

Versicherer und Schadensregulierung: Nach Sturm, Hagel oder Hochwasser braucht es schnelle, flächendeckende Bilder zur Schadensabschätzung. Bewölkte Wetterlagen, die typischerweise auf solche Ereignisse folgen, blockieren klassische optische Anbieter. ClearSKY liefert dennoch — mit dokumentierter Konfidenz pro Pixel.

Katastrophen- und Behörden-Monitoring: Wenn Hochwasser, Waldbrände oder Erdrutsche aktuell sind, ist Wartezeit auf wolkenfreie Aufnahmen keine Option. Die SAR-Komponente sieht durch Wolken hindurch, die KI bringt das Ergebnis ins gewohnte optische Format — wertvoll für Lagebilder, die auch nicht-spezialisierte Nutzer schnell interpretieren können.

Umwelt- und Forschungsorganisationen: Monitoring von Entwaldung, Renaturierung, Mooren oder Küstenveränderungen profitiert von dichten Zeitreihen. Für rein wissenschaftliche Arbeit ist die KI-Synthese allerdings mit Vorsicht zu verwenden — Reviewer fragen zurecht nach Validierung gegen echte Scans.

Weniger geeignet für: Hochpräzise Einzelaufnahmen mit forensischem Anspruch (echte optische Anbieter wie Planet oder Airbus Pléiades sind hier die richtige Wahl), sehr kleine AOIs unter 100 km² mit nur gelegentlichem Bedarf, sowie Anwender ohne GIS-Know-how — Onboarding und Auswertung erfordern Vertrautheit mit GeoTIFFs, Rasterdaten und Konfidenzmasken.

Preise im Detail

Monatlicher Verbrauch	Stratus-2	Nimbus
0–1.000 €	0,20 €/km²	0,10 €/km²
1.000–3.000 €	0,07 €/km²	0,08 €/km²
3.000–12.000 €	0,04 €/km²	0,05 €/km²
12.000–50.000 €	0,03 €/km²	0,03 €/km²
50.000 €+	0,02 €/km²	0,02 €/km²

Zusätzliche Multiplikatoren je nach AOI-Geometrie:

AOI-Typ	Multiplikator
Polygon (verstreute Flächen)	1,0×
Mini-Tiles (10,24 km² Blöcke)	0,5×
Tiles (große Regionen)	0,2×

Einordnung: Das Modell ist erfrischend transparent — du siehst pro km² genau, was du zahlst, und kannst über den Pricing Calculator auf der Webseite den Monatsverbrauch vor Bestellung simulieren. Bei kleinen Pilotbestellungen ist Nimbus (0,10 €/km²) deutlich günstiger als Stratus-2 (0,20 €/km²); ab 1.000 € Monatsverbrauch dreht sich das Verhältnis (Stratus-2: 0,07 €/km² vs. Nimbus 0,08 €/km²). Für sehr große Flächen lohnt sich Stratus-2 mit zusammenhängenden Tiles besonders — die Kombination 0,02 €/km² × 0,2× Tile-Multiplikator bringt den effektiven Preis auf 0,004 €/km², was für Großkunden mit Bundesländer-Monitoring relevant ist. Negativ: Kein Free Tier oder Trial. Wer das System ausprobieren will, muss Credits aufladen — was für ein nutzungsbasiertes Modell ungewöhnlich ist und eine Einstiegshürde bleibt.

Stärken im Detail

SAR-optische Datenfusion als wissenschaftlich tragfähiger Ansatz. Sentinel-1 sendet aktiv Radar-Signale und durchdringt Wolken; Sentinel-2 liefert die spektralen Bänder, die Vegetations-, Wasser- und Bodenanalyse erst möglich machen. ClearSKY verbindet beide per diffusionsbasiertem Modell und erzeugt Pixel, die spektral und geometrisch zu Sentinel-2 kompatibel sind. Damit lassen sich bestehende Analysepipelines (NDVI, NDWI, SAVI, EVI) ohne Umstellung weiterverwenden — ein entscheidender Vorteil gegenüber Lösungen, die eigene Datenformate erfordern.

Garantierte Kadenz statt zufälliger Verfügbarkeit. Native Sentinel-2-Aufnahmen sind zwar alle 5 Tage geplant, aber Bewölkung kann die Verfügbarkeit auf wenige verwertbare Bilder pro Monat reduzieren. ClearSKY garantiert wahlweise tägliche, 3-tägige oder wöchentliche Lieferung — unabhängig von der Wetterlage. Für SLA-Berichte ist diese Planbarkeit der eigentliche Mehrwert, nicht die einzelne Aufnahme.

EU-Sitz und DPA für B2B-Kunden. Anbieter ist ClearSky Imagery ApS aus Dänemark. Die meisten kommerziellen Cloud-Removal- oder Hochauflösungs-Anbieter sind US-basiert (Planet, Maxar, Capella) — für deutsche Behörden, Versicherer und Infrastrukturbetreiber, die DSGVO-konforme Datenketten brauchen, ist die europäische Verortung ein Vorteil. Achtung: Sub-Provider können außerhalb der EU sitzen (mit Standard-Vertragsklauseln) — bei strenger Compliance gezielt nachfragen.

Konfidenzmaske pro Pixel. ClearSKY liefert zu jedem synthetisierten Bild eine Konfidenzmaske, die anzeigt, wie zuverlässig die Rekonstruktion an jeder Stelle ist. Bei kurzer Cloud-Lücke und frischer SAR-Aufnahme ist die Konfidenz hoch; bei wochenlanger Bewölkung ohne SAR-Hinweise niedrig. Das ist wissenschaftlich ehrlich und essenziell für quantitative Auswertungen — wer ohne Konfidenzmaske auswertet, riskiert systematische Fehler.

Aggressive Volumenrabatte. Die Staffelung bis 0,02 €/km² für Großverbraucher macht ClearSKY für Bundesland-, Konzern- oder Versicherungs-Monitoring wirtschaftlich attraktiv. In Kombination mit Tile-Multiplikatoren (0,2×) entstehen effektive Preise, die mit klassischen kommerziellen Anbietern nicht vergleichbar sind — wer große zusammenhängende Flächen monitort, gewinnt hier deutlich.

CASSINI-Challenge-Gewinner 2023 und ESA-/EUSPA-gefördert. Diese Förderung ist mehr als ein Marketing-Stempel: Sie signalisiert eine ernsthafte technische Validierung durch ESA und die EU-Raumfahrtagentur. Für skeptische Einkäufer in Behörden oder Großkonzernen ist das ein hilfreicher Vertrauensanker.

Schwächen ehrlich betrachtet

Kein Free Tier oder Trial. Wer ClearSKY ausprobieren will, muss Credits aufladen — auch wenn es nur 50 € für einen Pilotlauf sind. Bei vielen SaaS-Anbietern ist ein begrenzter Free Tier oder zumindest ein einmaliger Testkredit Standard. Das Fehlen erschwert die Evaluation, gerade in größeren Organisationen mit langem Beschaffungs- und Pilot-Prozess.

Synthetisierte Pixel sind keine echten Scans. Das ist die fundamentale konzeptionelle Grenze: ClearSKY rekonstruiert plausible optische Daten, hat aber an den synthetisierten Stellen keinen echten Beobachtungsvorgang. Für Beweissicherung, Forensik oder rechtskritische Auswertungen ist das ein Showstopper — hier muss es ein echter Scan sein, notfalls verspätet. Für Trendanalyse, Monitoring und Lageeinschätzung dagegen passt das Modell.

Red-Edge-Bänder weniger zuverlässig. In der Praxis berichten Anwender, dass NIR (B8) und SWIR-Bänder gut rekonstruiert werden, während Red-Edge-Bänder (B5, B6, B7) — wichtig für detaillierte Vegetationsanalyse — anfälliger für Rekonstruktionsfehler sind. Wer Red-Edge-Indizes (CIRE, NDRE) als Hauptmetrik nutzt, sollte die Konfidenz besonders kritisch prüfen.

Performance bei Extremlagen begrenzt. Bei über 30 Tagen ohne wolkenfreie Aufnahme und ohne nutzbare SAR-Akquise (z. B. tropische Dauerbewölkung mit Schnee) sinkt die Vorhersagequalität spürbar. Die Konfidenzmaske zeigt das ehrlich, aber das Ergebnis wird dann eher Indikation als Messung. Für tropische oder polare Anwendungen ist das relevant.

Sub-Provider außerhalb der EU/EEA. Die Datenschutzerklärung erwähnt, dass Sub-Provider außerhalb der EU/EEA personenbezogene Daten verarbeiten können — abgesichert durch Standard-Vertragsklauseln. Für Anwender mit besonders strengen Anforderungen (z. B. Behörden mit Verschlusssachen, kritische Infrastruktur nach BSI-Vorgaben) sollte das im Vertrag konkretisiert werden.

Kein deutscher Support, kein deutsches Onboarding. Das Unternehmen ist klein und EU-skaliert, aber Support und Dokumentation laufen ausschließlich auf Englisch. Für Anwender ohne englischsprachige GIS-Erfahrung kann das eine Hürde sein — auch wenn die technische Qualität dadurch nicht leidet.

Marktreife des Anbieters. ClearSKY ist ein Scaleup, kein Konzern — Lieferantenstabilität bei mehrjährigen SLA-Verträgen ist eine berechtigte Frage. Die ESA-/EUSPA-Förderung und das transparente Geschäftsmodell sprechen für Seriosität, aber große Versicherer oder Netzbetreiber sollten Backup-Pläne (z. B. eigene Inferenz mit Open-Source-Modellen wie U-Net-Fusion) mitdenken.

Alternativen im Vergleich

Wenn du…	…nimm stattdessen
Echte hochauflösende optische Scans (< 1 m) brauchst	Planet SkySat, Airbus Pléiades Neo
Reines SAR ohne optische Synthese willst	Capella Space oder Sentinel-1 (kostenlos)
Native Sentinel-2 ohne Cloud Removal selbst verarbeiten willst	Sentinel Hub (Sinergise)
Eine vollständige GIS-Analyseplattform brauchst	Google Earth Engine, ArcGIS Online
Selbst ein Cloud-Removal-Modell trainieren willst	Open-Source-Stacks (U-Net-Fusion, sen12ms)

Erwähnenswert ohne eigene Tool-Seite: Planet Labs (kommerziell, hochauflösend, US-Hosting), Maxar (sehr hochauflösend, militärisch geprägt), Capella Space (reines SAR), Sentinel Hub (slowenischer EU-Anbieter für Sentinel-Verarbeitung, kein Cloud Removal), EarthDaily Analytics (kanadischer Anbieter mit eigener Konstellation in Planung) und Up42 (Airbus-Tochter mit Marktplatz-Modell). ClearSKY besetzt eine spezifische Nische: wolkenfreie Sentinel-Daten zu Preisen, die regelmäßiges Monitoring wirtschaftlich machen — und tut das aus der EU heraus. Wer hochauflösende Einzelszenen will, ist hier falsch; wer dichte Zeitreihen will, ist hier oft richtig.

So steigst du ein

Schritt 1: Konto anlegen und Pricing simulieren. Registriere ein Konto unter clearsky.vision und lade dein AOI (Area of Interest) als GeoJSON- oder Shapefile-Polygon hoch. Der Pricing Calculator zeigt dir sofort den monatlichen Verbrauch je nach Fläche, Kadenz und Multiplikator. Tipp: Wenn deine AOI aus mehreren Trassen, Feldern oder Polygonen besteht, prüfe, ob sich Mini-Tile- oder Tile-Geometrien lohnen — der 0,2×- oder 0,5×-Multiplikator senkt die Kosten erheblich.

Schritt 2: Modell und Lieferkadenz wählen. Stratus-2 ist die etablierte SAR-optische Fusion mit der größten Validierungs-Basis; Nimbus ist die neuere Architektur mit anderem Pricing-Profil. Wähle die Kadenz (täglich, 3-tägig, wöchentlich) passend zum Use Case: Wöchentlich reicht für Vegetationsmonitoring, täglich ist für Katastrophenlagen oder Bauüberwachung sinnvoll. Bestelle für die erste Pilotphase drei Monate auf einer abgegrenzten Fläche — das liefert genug Daten für Validierung gegen Boden-Wahrheit.

Schritt 3: GeoTIFFs in die bestehende Pipeline integrieren und Konfidenz beachten. Die Ausgabe sind Sentinel-2-kompatible GeoTIFFs, die in QGIS, GDAL, rasterio, ArcGIS oder Google Earth Engine direkt verwendet werden können. Wichtig: Lies bei jeder Ausgabe die Konfidenzmaske mit ein. Setze Pixel mit niedriger Konfidenz auf NoData oder kennzeichne sie separat — sie in unkritische NDVI-Berechnungen einfließen zu lassen, ist eine vermeidbare Fehlerquelle. Für quantitative Auswertungen empfiehlt sich eine Validierungsstichprobe gegen echte Sentinel-2-Aufnahmen aus wolkenfreien Tagen.

Ein konkretes Beispiel

Ein Infrastrukturmonitoring-Dienstleister überwacht 4.000 km² Stromleitungs-Trassen in Norddeutschland auf Vegetationsdurchwuchs. Bisher lieferte Sentinel-2 in Herbst- und Winterperioden über sechs Wochen kein verwertbares Bild — die SLA-Reports an den Netzbetreiber konnten in diesen Phasen nicht durchgängig erfüllt werden. Mit ClearSKY Vision (Stratus-2, wöchentliche Kadenz, AOI als Tile-Geometrie) kommt alle sieben Tage ein wolkenfreies, Sentinel-2-kompatibles Bild. Kosten: 4.000 km² × 0,04 €/km² (Staffelpreisstufe ab 3.000 €/Monat Verbrauch) × 0,2× Tile-Multiplikator = 32 € pro Lieferung, also rund 128 €/Monat bei wöchentlichem Turnus. Die SLA-Zusage gegenüber dem Netzbetreiber lässt sich erstmals durchgängig einhalten; die Vegetationsdurchwuchs-Karten gehen automatisiert als monatlicher Report in das Wartungsplanungs-System. Zeitersparnis und Reklamationsvermeidung: schwer zu beziffern, aber das Vertragsverhältnis steht erstmals nicht mehr unter Wetter-Risiko.

DSGVO & Datenschutz

• Anbieter: ClearSky Imagery ApS, Dänemark (CVR DK41217855), Datenschutzaufsicht: Datatilsynet (Dänische Datenschutzbehörde).
• Datenhosting: Primär EU/EEA. Die Datenschutzerklärung weist explizit aus, dass einzelne Sub-Provider personenbezogene Daten auch außerhalb der EU/EEA verarbeiten können — abgesichert durch Standard-Vertragsklauseln (SCC) der EU-Kommission.
• Datennutzung: Erdbeobachtungsdaten (Satellitenaufnahmen von AOIs) gelten in der Regel nicht als personenbezogen — Pixel mit 10 m Auflösung zeigen keine identifizierbaren Personen. Anders kann es bei sehr kleinen Privatgrundstücken oder bei Verknüpfung mit Eigentümerdaten sein; in solchen Fällen ist eine eigene DSGVO-Bewertung sinnvoll.
• Auftragsverarbeitung (AVV/DPA): Für B2B-Kunden auf Anfrage verfügbar (Kontakt: legal@clearsky.vision). Wer ClearSKY in einer regulierten Branche einsetzt, sollte den DPA und die Liste der Sub-Provider explizit anfordern.
• Empfehlung für Unternehmen: Für deutsche Behörden, kritische Infrastruktur (BSI-relevante Bereiche) und Versicherer empfiehlt sich, im Vertrag den Verbleib aller Daten in der EU/EEA zu fixieren oder die genannten Sub-Provider zu prüfen. Für Standard-Monitoring-Use-Cases (Landwirtschaft, Vegetation, Forst) ist das Hosting in der Regel unkritisch.

Gut kombiniert mit

• QGIS und GDAL — der Open-Source-Standard für die Vor- und Nachverarbeitung der GeoTIFFs. NDVI, NDWI, Differenzanalysen, Zeitreihen-Visualisierung — alles lokal und kostenlos möglich. Wer ClearSKY professionell nutzt, hat fast immer auch QGIS und GDAL im Stack.
• Google Earth Engine — für die Skalierung auf große Flächen und längere Zeitreihen. ClearSKY-GeoTIFFs lassen sich als Assets hochladen und mit den nativen Sentinel-Daten in Earth Engine kombinieren. Ideal, wenn du parallel Vergleichsanalysen gegen echte wolkenfreie Sentinel-Aufnahmen brauchst.
• Claude oder ChatGPT — als Coding-Assistent für Python-rasterio-Skripte, Earth-Engine-JavaScript und QGIS-Plugins. Die ClearSKY-Pipeline ist Skripte-getrieben; ein LLM beschleunigt die Skript-Entwicklung erheblich, gerade beim Onboarding neuer Mitarbeiter ohne tiefe GIS-Programmiererfahrung.

Unser Testurteil

ClearSKY Vision verdient 4 von 5 Sternen. In seiner Nische — wolkenfreie, Sentinel-2-kompatible Bilder zu Preisen, die regelmäßiges Monitoring ermöglichen — gibt es derzeit kaum etwas Vergleichbares. Die EU-Verortung, das transparente Pricing-Modell, die Konfidenzmasken und die ESA-/EUSPA-Förderung machen ClearSKY zu einem seriösen Anbieter für SLA-getriebene Anwendungsfälle. Den fünften Stern kostet das fehlende Free Tier (eine deutliche Einstiegshürde), die konzeptionelle Grenze der KI-Synthese gegenüber echten Scans, die rauere Performance bei Red-Edge-Indizes und die Tatsache, dass einzelne Sub-Provider außerhalb der EU sitzen können. Für die meisten Monitoring-Use-Cases — Landwirtschaft, Infrastruktur, Schadensregulierung — ist ClearSKY die richtige Wahl, wenn die Alternative wäre, auf Sentinel-2 mit unvorhersehbarer Wolken-Lücke zu warten.

Was wir bemerkt haben

• 2023 — ClearSKY hat die CASSINI Hackathon Challenge gewonnen. Die Auszeichnung war ein Türöffner für ESA- und EUSPA-Förderung und hat den kommerziellen Start beschleunigt.
• 2024 — Das Pricing-Modell wurde auf staffelbasierte EUR-Credits mit Tile-Multiplikatoren umgestellt. Damit wurde ClearSKY für Großkunden mit Bundesland-Monitoring erstmals wirtschaftlich attraktiv — effektive Preise von 0,004 €/km² für zusammenhängende Tiles bei Großverbrauch.
• 2025 — Die Modell-Palette wurde um Nimbus erweitert, ergänzend zu Stratus-2. Nimbus bietet bei kleineren Verbräuchen ein günstigeres Einstiegspreis-Profil (0,10 €/km² vs. 0,20 €/km²); ab 1.000 € Monatsverbrauch dreht sich das Verhältnis zugunsten von Stratus-2.
• 2025 — Erweiterung der Sensor-Basis um CBERS-4/4A und Amazônia-1. Das verbessert die Verfügbarkeit insbesondere in Süd- und Mittelamerika und macht ClearSKY für tropische Anwendungsfälle interessanter.
• Mai 2026 — Weiterhin kein Free Tier oder Trial verfügbar. Wer das System evaluieren will, muss Credits aufladen — eine seit Jahren bestehende Einstiegshürde, die ClearSKY gegenüber freemium-fähigen Wettbewerbern wie Sentinel Hub benachteiligt.