24. Juni 2020
Mit Satelliten und Künstlicher Intelligenz sicher durch polare Gewässer

Pro­jekt Eis­Klass2 ver­bes­sert Mee­reis-Diens­te mit Hil­fe von Sa­tel­li­ten­da­ten

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Sicherere Schiffsrouten
Si­che­re­re Schiffs­rou­ten
Credit: DLR (CC-BY 3.0)

Sicherere Schiffsrouten

Schiffs­rou­ten durch po­la­re, eis­be­deck­te Ge­wäs­ser sol­len zu­künf­tig durch Sa­tel­li­ten­da­ten si­che­rer wer­den.
  • Schwerpunkte: Raumfahrt, Erdbeoachtung, Sicherheit

Mit fortschreitender Klimaerwärmung werden Gewässer in arktischen Regionen vermehrt für den Schiffsverkehr interessant. Dort kann Meereis zum Risiko werden. Unter Leitung des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) wird im Projekt EisKlass2 eine prototypische Anwendung entwickelt, um Schiffen eine sichere Durchfahrt durch Eisfelder zu ermöglichen. Die verbesserten Meereis-Informationen basieren auf Daten der europäischen Copernicus-Satelliten Sentinel-1 und Sentinel-3.

Förderung durch das BMVI
Förderung durch das BMVI
Das Projekt EisKlass2 wird gefördert durch das Ministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur.
Credit: BMVI

Das Projekt EisKlass2 differenziert verschiedene Eis-Typen und deren Eigenschaften, indem thermale/optische Sensoren (Sentinel-3) und Radarsensoren (Sentinel-1) erstmals mit Hilfe Künstlicher Intelligenz kombiniert ausgewertet werden. Das Projekt EisKlass2 wird im Rahmen der Förderrichtlinie Modernitätsfonds („mFUND“) mit insgesamt rund 1,3 Millionen Euro durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur gefördert. Für drei Jahre läuft das Projekt gemeinsam mit Drift+Noise Polar Services GmbH, Ocean Atmosphere Systems GmbH, Dr. Thomas König & Partner Fernerkundung GbR sowie The Inversion Lab Thomas Kaminski Consulting.

Radar- und optisch-multispektrale Aufnahmen haben spezifische Vor- und Nachteile: Radar durchdringt Wolken und gewährt jederzeit den Blick auf das polare Meereis, optische Sensoren sind auf Wolkenfreiheit angewiesen, erlauben jedoch genauere Rückschlüsse auf den Entwicklungszustand des Eis. Das Projekt kombiniert erstmals die Vorteile beider Systeme mittels Künstlicher Intelligenz. Um die Zuverlässigkeit der gewonnen Daten zu gewährleisten, werden diese mehrfach, unter anderem durch Modellrechnungen und Vor-Ort-Beobachtungen validiert. Am Ende des Projekts sollen Nutzer, beispielsweise Kapitäne bei ihrer Navigation durch das Polarmeer unterstützt werden und über eine leicht bedienbare Anwendung datensparend auf die Meereis-Informationen zugreifen können. Dazu werden die Nutzer bereits während der Projektlaufzeit in die Entwicklung einbezogen. EisKlass2 trägt damit zur Verbesserung der Sicherheit der polaren Schifffahrt bei. Darüber hinaus stellen die gewonnenen Daten langfristig eine wertvolle Informationsquelle für weiterführende Studien zur Klima- und Umweltforschung dar.

Über den mFUND des BMVI

Im Rahmen der Forschungsinitiative mFUND fördert das BMVI seit 2016 Forschungs- und Entwicklungsprojekte rund um datenbasierte digitale Anwendungen für die Mobilität 4.0. Neben der finanziellen Förderung unterstützt der mFUND mit verschiedenen Veranstaltungsformaten die Vernetzung zwischen Akteuren aus Politik, Wirtschaft und Forschung sowie den Zugang zum Datenportal mCLOUD. Weitere Informationen finden Sie unter www.mfund.de.

Logo mFUND
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Mit der Forschungsinitiative mFUND (Modernitätsfonds) fördert das BMVI seit 2016 Forschungs- und Entwicklungsprojekte rund um digitale datenbasierte Anwendungen für die Mobilität 4.0.
Credit: BMVI

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