Das Team SAR-Ozeanografie an der "Forschungsstelle für Maritime Sicherheit" in Bremen beschäftigt sich mit der Entwicklung von Algorithmen, die aus Radaraufnahmen unterschiedlicher Satelliten Informationen zum Zustand der Meere extrahieren und nahezu in Echtzeit Nutzern bereitstellen.
Die entwickelten Verfahren nutzen u.a. Methoden der Bildverarbeitung und des maschinellen Lernens, um automatisiert hochaufgelöste maritime Informationen aus Satellitendaten abzuleiten. Für den operationellen Betrieb an den Satellitenempfangsstationen wird die Software stetig hinsichtlich Schnelligkeit und Genauigkeit optimiert.
Die gewonnenen Informationen ergeben ein umfassendes maritimes Lagebild, das der Sicherheit auf den Meeren zugutekommt. Zu den extrahierten Informationen zählen:
Meteorologische und ozeanographische Kenngrößen
Hochaufgelöste Wind- und Seegangsparameter tragen zu einem besseren Verständnis von Extremwetterereignissen bei. Sie helfen bei Planung, Bau und Instandhaltung von Offshore-Strukturen, zum Beispiel Windparks in der Nordsee. Darüber hinaus dienen sie der Verbesserung von Wettermodellen und Vorhersagen sowie der Untersuchung der Auswirkungen des Klimawandels auf die Meere.
Beschaffenheit und Bewegung von Meereis und Eisbergen
Meereis ist ständigen Veränderungen unterworfen. Stürme können innerhalb weniger Stunden große Eismassen zusammenschieben und offene Wasserbereiche schließen. Steht das Eis entsprechend unter Druck, schieben sich Schollen über- und untereinander. So entstandenes Packeis ist selbst für Eisbrecher schwer zu durchqueren. Radarsatelliten liefern unabhängig von der Bewölkung großflächige Aufnahmen des Meereises. Unsere Algorithmen extrahieren daraus detaillierte Informationen zur Beschaffenheit des Eises und messen sowohl kurzfristige als auch langfristige Veränderungen in polaren Gewässern. Unser Team unterstützt zudem Forschungsexpeditionen bei der Navigation durchs Polareis und liefert Daten zu den Auswirkungen des Klimawandels in den Polgebieten.
Position und Ausmaß von Ölteppichen
Ölverschmutzungen sind in Radaraufnahmen als dunkle Flecken auf dem Meer zu erkennen. Es besteht jedoch eine große Verwechselungsgefahr mit natürlichen Oberflächenfilmen wie Algen oder bestimmten meteorologische Bedingungen wie z.B. Starkregen. Wir entwickeln KI-basierte Systeme zur automatisierten Erkennung und Vermessung von Ölteppichen. Sie werden z.B. in Frühwarnsystemen mit Driftvorhersagen kombiniert, um Eindämmungsmaßnahmen besser zu koordinieren und gezielt betroffene Küstenabschnitte zu schützen.
Eigenschaften und Kurs von Schiffen
Die Radarsignaturen der meisten Schiffe heben sich deutlich von der umliegenden Ozeanoberfläche ab. Zusätzlich erzeugen Schiffsbewegungen charakteristische Anomalien auf der Ozeanoberfläche. Schiffe können somit direkt als auch indirekt erkannt werden. Die vom Team entwickelten Verfahren zur Erkennung von Schiffen leiten neben Kursinformationen, wie Position, Fahrtrichtung und Geschwindigkeit, auch statische Schiffseigenschaften, wie Größe und Klasse, ab. Diese zur gängigen Seeraumüberwachung komplementären Informationen sind für Nachverfolgung verschleierter Schiffsaktivitäten hilfreich, z.B. bei illegaler Fischerei.
Hardwarebeschleunigte Erzeugung von Produkten an Bord von Satelliten sowie in Bodenstationen
Für die Erzeugung von Informationsprodukten aus Radaraufnahmen in nahe Echtzeit erproben wir neuartige Ansätze mit effizienter Hardware wie FPGAs. Ziel ist einerseits, die Prozessierung in Bodenstationen nachhaltiger zu machen. Andererseits kann die Datenverarbeitung bereits an Bord von Satelliten erfolgen, sodass die erzeugten Produkte unmittelbar nach der Aufnahme von Nutzern direkt empfangen werden können.