Mithilfe von Satellitenbildern und Künstlicher Intelligenz zum angepassten Trinkwasserkonzept – ein Video aus dem Projekt TRUST

Im Rahmen des GRoW-Projekts TRUST trainieren Forscherinnen und Forscher eine Künstliche Intelligenz (KI), mit deren Hilfe aus Luftbildaufnahmen Aussagen über Bodeneigenschaften getroffen werden können.

Essentiell für das Erstellen von urbanen Trinkwasserkonzepten in Regionen mit Wassermangel sind detaillierte Informationen über die Bodenbeschaffenheit in den Flusseinzugsgebieten. Diese Daten sind je nach Gelände allerdings nur schwer zu erheben. Forscherinnen und Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) arbeiten deswegen jetzt mit einer KI-basierten Methode.

Im Rahmen einer gemeinsamen Kampagne des Instituts für Photogrammmetrie und Fernerkundung (IPF) und des Instituts für Wasser und Gewässerentwicklung (IWG) des KIT haben GRoW-Forscherinnen und Forscher im Lurintal in Peru Bodenproben genommen und das Gebiet mit einer auf einem Hexakopter montierten Hyperspektralkamera gescannt. Durch diese Vorgehensweise konnte die KI trainiert werden, sodass nun auf Basis von Satellitenaufnahmen und Luftbildern Angaben über die Bodenbeschaffenheit getroffen werden können – zum Beispiel zur Bodenfeuchte, zur Art der Vegetation oder zur Bodenzusammensetzung. Langfristig birgt diese Vorgehensweise das Potenzial, aufwendige und teure Messkampagnen zur Ermittlung detaillierter Informationen über den Zustand des Grundwassers abzulösen.

Folgendes Video liefert einen Einblick in die Funktionsweise und praktische Anwendung der Methode:

Weitere Informationen finden Sie auf der Website des GRoW-Projekts Trust sowie auf der Website des KIT.