Vom Satellitenbild zum Trinkwasserkonzept

Die KI soll aus einfachen Luft- und Satellitenaufnahmen detaillierte Informationen über die Bodenbeschaffenheit, wie Vegetation, in Wassermangelregionen ableiten können (Quelle: Video zur Messkampagnge, www.youtube.com/watch?v=RfaP5d6_1QQ)

„Einige Bodeneigenschaften können wir zwar jetzt schon mit herkömmlichen Bildanalysemethoden erhalten. Parameter wie etwa die Bodenfeuchte und Bodenart können wir jedoch nur durch aufwendige Proben erfassen“, sagt Felix Riese vom Institut für Photogrammmetrie und Fernerkundung (IPF) des KIT. Dies ist bei unwegsamem Gelände nur schwer oder gar nicht möglich.

Hier setzt der Physiker in seinem Forschungsprojekt an: „Wir arbeiten an einer Künstlichen Intelligenz, die nur aus Satelliten- und Luftbildern Angaben über zum Beispiel die Bodenfeuchte, die Art der Vegetation oder die Bodenzusammensetzung ermittelt. Diese Zusammenhänge sind oft so komplex, dass ein Mensch sie nicht mit einem herkömmlichen Algorithmus beschreiben kann. Unsere KI soll sie selbstständig erkennen und miteinander verknüpfen.“

Bei einer gemeinsamen Kampagne mit dem Institut für Wasser und Gewässerentwicklung des KIT, die Riese koordinierte, haben die Forscherinnen und Forscher des KIT in Peru Bodenproben genommen. Außerdem haben sie ihr gesamtes Untersuchungsgebiet mit einer speziellen Kamera gescannt, die auf einem Hexakopter montiert ist.

Sie macht Aufnahmen im Hyperspektralbereich und bildet das Hundertfache an sichtbaren Informationen im Vergleich zu normalen Kameras ab. „Mit diesen Daten trainieren wir die KI so lange, bis sie die Luftaufnahmen so auswertet, dass sie mit den von uns gemessenen Werten übereinstimmen.“

Um die Methode auch außerhalb der Testregion in Peru anwenden zu können, speisen Riese und seine Kolleginnen und Kollegen Daten aus Gebieten in die KI ein, die etwa trockener sind, oder eine andere Vegetation haben.

„Wenn wir die KI richtig trainieren, sind mühsame und teure Messkampagnen vor Ort nicht mehr nötig, um genaue Informationen über den Zustand des Grundwassers zu ermitteln“, sagt Riese. Ziel ist, dass dafür ein Satellitenbild ausreicht. Diese Auswertungen könnten künftig beispielsweise die schnellere und günstigere Umsetzung von Trinkwasserkonzepten für Städte unterstützen.

TRUST: Trinkwasserversorgung nachhaltig, gerecht und ökologisch

Felix Rieses Forschung ist Teil des Projekts TRUST unter der Koordination von Sina Keller. Hier arbeiten Expertinnen und Experten verschiedener Einrichtungen und Disziplinen zusammen, um am Beispiel des Wassereinzugsgebiets der Region Lima/Peru ganzheitliche Planungswerkzeuge und neuartige, nachhaltige Wasserver- und Abwasserentsorgungskonzepte zu entwickeln, vor allem für die Trinkwasserversorgung. In TRUST arbeiten die Universität Stuttgart (Koordination), das KIT, das Technologiezentrum Wasser, Disy Informationssysteme GmbH, decon International GmbH, Ingenieurbüro Pabsch & Partner sowie die Ingenieurgesellschaft mbH zusammen. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) fördert das Projekt.

Details zum KIT-Zentrum Klima und Umwelt: http://www.klima-umwelt.kit.edu

Als „Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft“ schafft und vermittelt das KIT Wissen für Gesellschaft und Umwelt. Ziel ist es, zu den globalen Herausforderungen maßgebliche Beiträge in den Feldern Energie, Mobilität und Information zu leisten. Dazu arbeiten rund 9 300 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter auf einer breiten disziplinären Basis in Natur-, Ingenieur-, Wirtschafts- sowie Geistes- und Sozialwissenschaften zusammen. Seine 25 100 Studierenden bereitet das KIT durch ein forschungsorientiertes universitäres Studium auf verantwortungsvolle Aufgaben in Gesellschaft, Wirtschaft und Wissenschaft vor. Die Innovationstätigkeit am KIT schlägt die Brücke zwischen Erkenntnis und Anwendung zum gesellschaftlichen Nutzen, wirtschaftlichen Wohlstand und Erhalt unserer natürlichen Lebensgrundlagen.

https://www.kit.edu/kit/pi_2019_110_vom-satellitenbild-zum-trinkwasserkonzept.ph…

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Monika Landgraf Karlsruher Institut für Technologie

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