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Abbildung: Die schiffsgezogenen Multisensorplattform BIOFISCH. links: BIOFISCH im Einsatz, rechts: Probenahmebatterie

Abbildung: Hyperspektralsensor UHD 685 auf Tripod

Projektbeschreibung

Im Rahmen der Schwimmstaffel bietet sich die einmalige Möglichkeit zum ersten Mal die Gewässerqualität eines 575 km langen Flussabschnittes in-situ und online mit Multisensorsystemen zu vermessen. Diese Chance nutzt das WAQUAVID Begleitforschungsprojekt mit zwei Hauptzielen: 

  1. Zum einen sollen in-situ und online Multisensortechniken getestet und angewendet sowie das Potential von ex-situ, also fernerkundlichen Methoden zur Gewässergütebestimmung ermittelt werden. Dieser Projektteil zielt darauf ab, Sensortechniken für Fließgewässer weiterzuentwickeln, anzupassen und für den Markt zu positionieren. Dabei soll die folgende Forschungsfrage beantwortet werden:
    • Lässt sich die Wasserqualität von Flüssen in Zukunft durch Digitalisierung und Einsatz moderen Sensorik noch schneller und einfacher erfassen?
  2. Der zweite Projektteil beschäftigt sich mit der wissenschaftlichen Auswertung der erhobenen Daten in Hinblick auf die folgenden Fragestellungen:
    • Wie beeinflusst die Landnutzung die Wasserqualität der Elbe entlang ihres Verlaufes
    • Können unterschiedliche Algenarten als Zeiger für die Wasserqualität im Fluss genutzt werden? 

Projektpartner

Die folgenden wissenschaftlichen Arbeitsgruppen und Firmen kooperieren im Rahmen des Projektes:

KIT-ENMINSA/AGW

AG Umweltmineralogie und Umweltsystemanalyse, Institut für Angewandte Geowissenschaften, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Prof. Dr. Stefan Norra

Durchführung des Langstreckenmonitorings mit dem Multisensorsystem BIOFISCH zur Ermittlung der hydrochemischen und hydrophysikalischen Dynamik des Wasserkörpers über den Flussabschnitt.

KIT-IPF

Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung, KIT, Prof. Dr. Stefan Hinz

Aufnahme des Wasserkörpers entlang ausgewählter Flussabschnitte mit einem Hyperspektralsensor zur Ermittlung des Potentials Gewässermonitoring fernerkundlich zu betreiben, um derart größere Wasserflächen schnell und effektiv zu überwachen. Entwicklung der notwendigen Algorithmen im Nachgang an die Datenaufnahme während der Elbe-Befahrung, um die Algenkonzentrationen quantifizieren zu können. 

KIT-IAI

Institut für Angewandte Informatik, KIT, Dr. Clemens Düpmeier

Speicherung der Messdaten und Bereitstellung von Möglichkeiten  zum Datenzugriff und zur Datenvisualisierung über das Internet

bbe moldaenke

KMU, Schwentinental, Christian Moldaenke

Erfassung von Daten zum Vorkommen von Algen mit dem Multialgensensorsystems mit Dunkelkammeradaption bbe PhycoSens entlang des Elbestreckenabschnittes im Dauereinsatz und dessen Kombination mit dem BIOFISCH


Die Beiträge der einzelnen Projektpartner sowie die eingesetzte Sensorsysteme sind detaillierter auf den jeweiligen Unterseiten (siehe links im Navigationsmenü) beschrieben.