Detektion und Verfolgung großen Meeresmülls auf der Grundlage hochauflösender Fernerkundungsdatenzeitreihen, maschinellen Lernens und der Modellierung der Meeresströmungen - TRACE
In diesem Projekt verfolgen wir das Ziel, präzise und zuverlässige Daten über schwimmenden Meeresmüll hinsichtlich Menge, Position, Akkumulationszonen, Materialeigenschaften, Schwimmtiefe und Quellen zu erhalten, die als Grundlage für dessen Erfassung, Beseitigung der Quellen sowie der Verhinderung seiner weiteren Ausbreitung dienen können. Um dieses Ziel zu erreichen, werden wir ein auf Fernerkundung basierendes Erkennungs- und Verfolgungssystem für großen schwimmenden Meeresmüll entwickeln. Das System wird aus Komponenten für die Analyse von Fernerkundungsdaten zur Detektion (hochauflösend optisch und SAR) und Identifizierung (hyperspektral), zur ozeanographischen Modellierung der Ausbreitungspfade, GIS-Analyse (Überlagerung und Zusammenführung der Ergebnisse, Unsicherheitsanalyse und Nachverfolgung) und einem Web-GIS zur Visualisierung der Ergebnisse bestehen. In diesem frühen Technologieentwicklungsprojekt wollen wir unserer derzeit grundsätzlich formuliertes Konzept des Systems von TRL2 auf TRL6 voranbringen. Da einige Komponenten (ozeanographische Vorhersage, SAR-basierte Eddy-Detektion) bereits operativ im Einsatz sind, wird der Schwerpunkt auf der Anwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen wie zum Beispiel Deep Learning zur Erkennung von treibendem Plastikmüll auf der Grundlage täglicher, hochauflösender, optischer (PlanetScope oder SkySat) und SAR-Daten sowie auf der Entwicklung von Algorithmen zur Nachverfolgung des Mülls in täglichen Fernerkundungsbildern liegen. Diese Methodik wird in enger Zusammenarbeit mit den Partnern CNR-ISMAR und isardSAT entwickelt, erweitert und in Untersuchungsgebieten in der Adria getestet werden.
Wenn die Strömungsmodelle und das Objektverfolgungssystem vorhersagen, dass sich eine größere Anzahl von detektierten und erfolgreich nachverfolgten großen, treibenden Objekten innerhalb einer kleinen abgrenzbaren Region ansammeln wird und dort für eine gewisse Zeit verbleiben wird, werden hyperspektrale Satellitendaten von dieser Region aufgezeichnet. Spektrale Klassifizierungsmethoden werden dann die Identifizierung von Kunststoffmaterial auf der Grundlage spektraler Absorptionsmerkmale ermöglichen. Im Erfolgsfall wird dies die erste Identifizierung von küstenfern treibendem Plastikmüll aus dem Weltraum sein.
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