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HABKIS2

Neue Methoden zur Verbesserung der Genauigkeiten von KI-basierten hochauflösenden Bodenfeuchteinformationen

Zuletzt aktualisiert am 07.04.2025

Projektbeschreibung

Problem

Aktuelle, genaue und räumlich hochauflösende Bodenfeuchteinformationen können in vielen Bereichen, z.B. Landwirtschaft, Wasserwirtschaft, Hochwasser- und Katastrophenschutz, Wettervorhersagen und Umweltmonitoring sehr nützlich sein. Der DWD errechnet die Bodenfeuchte aus Wetterstationsdaten, da Fernerkundungsdaten bisher ungeeignet und Sensormessungen aufwendig und fehlerbehaftet sind. Aufgrund der begrenzten Zahl von Wetterstationen ist die räumliche Auflösung der Karten aber gering.

Ziele

Im Projekt soll das in der Machbarkeitsstudie HABKIS validierte Konzept der KI-Analyse und Datenanreicherung zur Erzeugung von hochauflösenden Bodenfeuchtekarten zu einem umfassenden Bodenfeuchteinformationssystem weiterentwickelt werden. Dazu sollen die Genauigkeit und die Update-Rate der Informationen massiv gesteigert sowie eine Berechnung der Bodenfeuchte über die Tiefe entwickelt werden. Außerdem soll exemplarisch der Nutzen in verschiedenen Bereichen der Landwirtschaft gezeigt werden.

HABKIS2 - Luftaufnahme
HABKIS2 - Luftaufnahme | Quelle: heliopas.ai GmbH

Durchführung

Im Rahmen des Projekts werden neue Datensätze identifiziert, analysiert und integriert, um die Genauigkeit der Daten zu erhöhen und die Update-Rate zu steigern. Zudem werden das KI-System sowie der Umgang mit Störgrößen systematisch weiterentwickelt und ein Konzept zur Berechnung der Bodenfeuchte über die Tiefe entwickelt und erprobt. Außerdem wird der Nutzen der verbesserten Informationen in verschiedenen Anwendungsbereichen der Landwirtschaft geprüft.

Projekt Partner

RLP AgroScience GmbH
Neustadt Weinstraße
FKZ: 19F2264D
constellr GmbH
Freiburg im Breisgau
FKZ: 19F2264C
Institut für Bio- und Geowissen-schaften: Agrosphäre, FZ Jülich GmbH
Jülich
FKZ: 19F2264B
heliopas.ai GmbH
Karlsruhe
FKZ: 19F2264A

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