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Forschungsprojekt aus §26 oder §27 Mitteln
Laufzeit : 2019-06-24 - 2022-06-23

SIEUSOIL wird eine gemeinsame Plattform für das Web-Observatorium China-EU entwerfen, implementieren und testen, die Open Linked Data bereitstellt, um den Status und die Bedrohungen des Bodens zu überwachen und Entscheidungshilfen für eine nachhaltige Unterstützung der Funktionen des Agrarökosystems angesichts des prognostizierten Klimawandels zu geben. Die Beobachtungsplattform wird durch anpassbare Module die kluge Bodenbewirtschaftung auf Feldebene unterstützen und bewährte Verfahren für die Bodenbewirtschaftung sowohl in der EU als auch in China vorstellen. Das Endziel wird darin bestehen, die nachhaltige Bewirtschaftung des Bodens zu unterstützen, die Flächenproduktivität nachhaltig zu steigern, die zeitlichen und räumlichen Schwankungen der Ernteerträge zu verringern und den politischen Formulierungsprozess zu unterstützen. Innovative Verfahren und Werkzeuge werden in SIEUSOIL getestet und ihre Auswirkungen auf verbesserte Bodenfruchtbarkeit und Bodeneignung bewertet
Forschungsprojekt aus §26 oder §27 Mitteln
Laufzeit : 2019-01-01 - 2019-12-31

Eine zeitgemäße Stadtplanung berücksichtigt zunehmend auch die Gebäudebegrünung. Nach deren Errichtung ist ein Kontroll- und Pflegemanagement notwendig. Dies wird derzeit durch einen relativ aufwändigen, manuellen Arbeitsablauf verwirklicht. Im Projektvorhaben DRoB werden Technologien der UAV (Unmanned Aerial Vehicles)-getragenen Fernerkundung und der Robotik sondiert, und deren Anwendbarkeit im Bereich von Gebäudebegrünungen für das Pflegemanagement evaluiert. Ziel des Projektes ist es, geeignete Sensoren (z.B. multispektral, thermal) für das Vegetationsmonitoring zu identifizieren, die von unbemannten Luftfahrzeugen (UAV, Drohnen) getragen werden können. Es werden die spektralen Reflexionseigenschaften typischer Pflanzen der Gebäudebegrünungen mit Hilfe unterschiedlicher Fernerkundungssensoren erhoben. Dabei werden auch Stresssituationen (z.B. Trockenheit) simuliert und Änderungen im Reflexions- und Emissionsverhalten untersucht. Im nächsten Schritt wird ein UAV mit den jeweiligen Sensoren ausgestattet und deren Anwendbarkeit im Vegetationsmonitoring von Fassadenbegrünungen getestet. Dabei wird auf die UAV-Erfahrungen aus dem Bereich Land- und Forstwirtschaft zurückgegriffen und bei den Befliegungen bewusst auf die speziellen Schwierigkeiten bei Bauwerksbegrünungen (Blickrichtung auf die Vegetation, Ausrichtung der Fassade, usw.) eingegangen. Aufgrund der rechtlich anspruchsvollen Situation bzgl. UAV-Befliegungen in besiedeltem Gebiet wird grundsätzlich auch der Einsatz sehr kleiner UAVs angestrebt. Ergänzend werden die technischen Voraussetzungen für die Entwicklung eines Roboters für die Pflege von Bauwerksbegrünungen evaluiert. Ziel ist die Konzeptionierung eines schienengeführten Mäh-/Schneideroboters, welcher auch für die Pflege von Fassadenbegrünung eingesetzt werden kann. Die Möglichkeiten eines UAV gestützten Monitoringsystems und eines durch Robotik gestützten Pflegesystem werden in enger Abstimmung analysiert und deren Marktpotenzial erhoben. Die abschließende Synthese der technischen Möglichkeiten und der ökonomischen Rahmenbedingungen soll die Grundlage für das langfristige Ziel der Realisierung eines effizienten Pflege- und Kontrollsystems für Gebäudebegrünungen und eine spätere BIM-Integration bieten.
Forschungsprojekt aus §26 oder §27 Mitteln
Laufzeit : 2018-06-01 - 2019-11-30

Das Projekt entwickelt einen Austrian Data Cube (ADC) zur effizienten Speicherung, Verwaltung, Analyse und Weiterverarbeitung von Copernicus Sentinel-1 (Mikrowellen) und Sentinel-2 Daten (optische Sensoren) in einer homogenisierten Projektion. Die Homogenisierung betrifft dabei sowohl die räumliche Dimension als auch die zeitliche Auflösung. Erstmals werden dabei Sensoren verschiedener Bereiche des elektromagnetischen Spektrum gemeinsam behandelt. Dadurch wird es sowohl wissenschaftlichen, administrativen als auch kommerziellen Nutzern ermöglicht, Analysen gezielter und einfacher durchzuführen. Die Anwendungen sind sehr vielfältig und umfassen u.a. Detektion von Stresssituationen, Erfassung von Landnutzung und Landbedeckung, Dürremonitoring, Monitoring von Bodenfeuchte etc.

Betreute Hochschulschriften

FIS