Neue KI-basierte Methoden zur Entwicklung von hochauflösenden Bodenfeuchtekarten

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    Über HABKIS

    Aktuelle, genaue und räumlich hochauflösende Bodenfeuchtekarten sind für Landwirtschaft, Wasserwirtschaft, Hochwasserschutz, Wettervorhersagen und Umweltmonitoring wichtig.
    Der DWD errechnet die Bodenfeuchte aus Wetterstationsdaten, da Fernerkundungsdaten wenig geeignet und Sensormessungen aufwendig und fehlerbehaftet sind. Auf Grund der begrenzten Zahl von Wetterstationen (ca. 550 in Deutschland) ist die räumliche Auflösung der Karten jedoch gering.

    Projektvolumen

    139.826

    BMDV-Förderung

    70 %

    Projektzeitraum

    -

    Förderkennzeichen

    19F1091A

    Bundesland

    Baden-Württemberg

    Förderlinie

    Förderlinie 1

    Erste Untersuchungen von heliopas.ai haben ergeben, dass mittels KI unter Einbeziehung zusätzlicher Daten die Auflösung von Bodenfeuchtekarten deutlich gesteigert werden kann, ohne dass die Genauigkeit abnimmt.
    Ziel dieser Machbarkeitsstudie ist, geeignete KI-basierte Methoden und geeignete Daten, vor allem Satellitendaten, zu identifizieren und zu erproben, durch die die räumliche Auflösung von Bodenfeuchtekarten deutlich gesteigert werden kann, ohne dabei an Genauigkeit zu verlieren.

    In der Machbarkeitsstudie wird, aufbauend auf den Vorarbeiten von heliopas.ai, eine umfassende Recherche nach weiteren KI-Methoden und zusätzlichen Datensätzen zur Datenanreicherung durchgeführt. Die identifizierten KI-Methoden und Datensätze werden dann mit Testdatensätzen erprobt und bezüglich ihrer Eignung bewertet. Darauf aufbauend werden die am besten geeigneten Methoden mit umfassenderen Daten getestet, verbessert und mit Felddaten exemplarisch validiert.

    Verbundkoordinator

    heliopas.ai GmbH, Karlsruhe

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