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18.09.2019 11:27

WASABI: Optimiertes Wassermanagement dank satellitengestützter Gewässeranalyse

Johannes Eickhoff Hochschulkommunikation
Hochschule RheinMain

    Im Rahmen des Förderprogramms Deutsch-Pakistanische Forschungskooperationen des Deutschen Akademischen Austauschdiensts (DAAD) entwickelt die Hochschule RheinMain (HSRM) gemeinsam mit der National University of Sciences and Technology (NUST) in Islamabad Verfahren zur satellitengestützten Analyse des pakistanischen Wasservorkommens. Das Projekt WASABI (WAter resource estimation by SAtellite-Based Image analysis) unter der Leitung von Prof. Dr. Adrian Ulges und Prof. Dr. Ulrich Schwanecke, Professoren für Informatik am Fachbereich Design Informatik Medien.

    Laut Entwicklungsprogramm der Vereinten Nationen ist die chronische Wasserknappheit eines der zentralen Probleme Pakistans. Gleichzeitig kommt es immer wieder zu teilweise verheerenden Flutkatastrophen. Gründe dafür sind die klimatischen Bedingungen des südasiatischen Staates, das starke Bevölkerungswachstum sowie das unzureichende Wassermanagement der pakistanischen Behörden.

    Gemeinsam mit Dr. Muhammad Imran Malik und seinem Team der NUST entwickeln die Professoren der HSRM deshalb ein System zur quantitativen Analyse der Gewässer in Pakistan. „Zum Einsatz kommen dabei sogenannte Deep-Learning-Methoden, die anhand der Satellitenbilder die Größe der Gewässer ermitteln“, so Prof. Ulges. „Die besondere Herausforderung liegt in unserem Fall in der Qualität des verfügbaren Bildmaterials, die etwa durch Artefakte oder wetterbedingte Störungen beeinträchtigt sein kann.“

    Zukünftige Wasserkapazität vorhersagen

    Unter Berücksichtigung historischer Daten zum Wasserverbrauch sowie des Bevölkerungswachstums sollen sich nach Abschluss des Projekts schließlich Vorhersagen zur zukünftigen Wasserkapazität Pakistans treffen lassen. Diese ermöglichen es dem Pakistan Council of Research in Water Resources (PCRWR), der das Projekt unterstützt, Empfehlungen für ein verbessertes, vorausschauendes Wassermanagement abzuleiten, sodass Wasserknappheit auf der einen und Überschwemmungen auf der anderen Seite zukünftig entgegengewirkt werden kann.

    Das Projekt WASABI ist eine Zusammenarbeit der Arbeitsgruppe „Learning and Visual Systems“ (LAVIS) an der HSRM und dem TUKL-NUST R&D Center, das die Universität in Pakistan gemeinsam mit der Technischen Universität Kaiserslautern (TUKL) betreibt. Bestandteil des Projekts sind unter anderem Praktika für pakistanische Studierende an der HSRM, Gastvorlesungen der Professoren Ulges und Schwanecke an der NUST sowie ein Promotionsvorhaben.

    Weitere Informationen zu WASABI: https://www.hs-rm.de/de/fachbereiche/design-informatik-medien/forschungsprofil/w...

    Die Hochschule RheinMain
    Über 70 Studienangebote an zwei Studienorten mit einem internationalen Netzwerk – das ist die Hochschule RheinMain. Mehr als 13.400 Studierende studieren in den Fachbereichen Architektur und Bauingenieurwesen, Design Informatik Medien, Sozialwesen und Wiesbaden Business School in Wiesbaden sowie im Fachbereich Ingenieurwissenschaften in Rüsselsheim am Main. Neben der praxisorientierten Lehre ist die Hochschule RheinMain anerkannt für ihre anwendungsbezogene Forschung.

    https://www.hs-rm.de | https://www.facebook.com/HSRheinMain | https://www.youtube.com/HochschuleRheinMain


    Wissenschaftliche Ansprechpartner:

    Prof. Dr. Adrian Ulges (adrian.ulges@hs-rm.de)


    Bilder

    Satellitenaufnahme des Rawal-Sees in Islamabad/Pakistan und händisch annotierte Darstellung des Wassers, auf die künstliche neuronale Netze trainiert werden
    Satellitenaufnahme des Rawal-Sees in Islamabad/Pakistan und händisch annotierte Darstellung des Wass ...
    Quelle: Links: © USGS, rechts: © Projekt WASABI


    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Wissenschaftler
    Informationstechnik
    überregional
    Forschungsprojekte
    Deutsch


     

    Satellitenaufnahme des Rawal-Sees in Islamabad/Pakistan und händisch annotierte Darstellung des Wassers, auf die künstliche neuronale Netze trainiert werden


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