Wie hoch ist der Wasserstand eines Gew盲ssers? Welche Fl盲chen sind 眉berflutet? Wie entwickelt sich das Hochwasserereignis in den n盲chsten Tagen? Fragen wie diese stehen im Mittelpunkt des , das am Ludwig-Franzius-Institut f眉r Wasserbau und 脛stuar- und K眉steningenieurwesen der 糖心原创 (糖心原创) angesiedelt ist. Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung robuster, intelligenter, kosteng眉nstiger und effizienter KI-basierter Analyseans盲tze und deren Erprobung im realen Umfeld. Daf眉r wollen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler unter Leitung von Dr.-Ing. Mario Welzel und Dr. Armin Moghimi insbesondere durch B眉rgerinnen und B眉rger aufgenommene Fotos und Videos von Gew盲ssern in Ihre Arbeit miteinbeziehen. RiverSnap ist ein Teilprojekt des Zukunftslabor Wasser am Zentrum f眉r digitale Innovationen Niedersachsen, das vom Nieders盲chsischen Ministerium f眉r Wissenschaft und Kultur und der VolkswagenStiftung gef枚rdert wird.
Im Forschungsprojekt RiverSnap werden freiwillig von Nutzern bereitgestellte Smartphone-Bilder und andere Mediendaten wie Drohnenbilder oder Videos von Fl眉ssen mit im Feld und an offiziellen Pegelstellen erhobenen Daten ausgewertet und beurteilt. Anhand dieser gewonnenen Daten entwickelt und erprobt das Projekt innovative Bildanalysemethoden zur Bestimmung hydraulischer bzw. flussbezogener Parameter, die auf dieser Plattform geteilt und mit zus盲tzlichen Informationen, z.B. zur aktuellen Lage und Entwicklung eines Hochwassers, erg盲nzt werden.
Um dieses Ziel zu erreichen, werden modernste Methoden des maschinellen Lernens und der k眉nstlichen Intelligenz eingesetzt, um die pr盲zise Bestimmung verschiedener hydraulischer Parameter wie z.B. Wasserstand oder 脺berflutungsfl盲chen zu ermitteln. Hierzu wird die ermittelte Wasserfl盲che (mittels Algorithmen zur Segmentierung) mit einer Georeferenzierung oder einer anderen Referenzierung wie der Wassertiefe kombiniert. Zus盲tzlich wird untersucht, wie solche Daten zur Unterst眉tzung und Weiterentwicklung von KI-脺berflutungsvorhersagemodellen beitragen k枚nnen. Die gewonnenen Erkenntnisse werden im Anschluss an verschiedene Nutzergruppen weitergegeben, um auf Basis der erhobenen und mittels KI prozessierten Erkenntnisse ein wertvolles Handlungswissen f眉r fundierte Entscheidungen zu erm枚glichen und Ressourcen effektiv einzusetzen.
Wissenschaftlerinnen, Wissenschaftler, Community-Mitglieder sowie B眉rgerinnen und B眉rger k枚nnen sich beteiligen, indem sie mit ihren Smartphones oder Fotokameras an einer Bilder oder Videos von Gew盲ssern aufnehmen (zuk眉nftig kommen weitere hinzu). Eine weitere M枚glichkeit ist die Aufnahme von Fotos an einem beliebigen Ort (insbesondere hilfreich im Hochwasserfall). Um diese Bilder bestm枚glich zu nutzen, sind wiederholte Aufnahmen zu unterschiedlichen Zeitpunkten am selben Ort f眉r das Forschungsteam optimal.
脺ber das Zukunftslabor Wasser
Das Nieders盲chsische Ministerium f眉r Wissenschaft und Kultur und die VolkswagenStiftung f枚rdern das Zukunftslabor Wasser am Zentrum f眉r digitale Innovationen Niedersachsen (ZDIN). Mit 3,7 Millionen Euro F枚rdervolumen soll innerhalb von f眉nf Jahren die Digitalisierung des Wassermanagements auf exzellentem wissenschaftlichem Niveau weiter erforscht und anwendbar gemacht werden. Das Projektkonsortium des Zukunftslabors Wasser umfasst unter anderem die Disziplinen Wasserwirtschaft, Wasserbau, Hydrologie, K眉steningenieurwesen, Umweltsystemwissenschaft, Informatik, Sensorik sowie Planungs- und Politikwissenschaften.
Weitere Informationen gibt es auf der oder auf .
Hinweis an die Redaktion:
F眉r weitere Informationen steht Ihnen Dr.-Ing. Mario Welzel sowie Dr. Armin Moghimi, Ludwig-Franzius-Institut f眉r Wasserbau und 脛stuar- und K眉steningenieurwesen der 糖心原创, per E-Mail unter welzel@lufi.uni-hannover.de oder moghimi@lufi.uni-hannover.de gern zur Verf眉gung.
