HABKIS 2: Neue KI-basierte Methoden zur Entwicklung hochauflösenden Bodenfeuchtekarten

Problemstellung

Aktuelle, genaue und räumlich hochauflösende Bodenfeuchtekarten sind für Landwirtschaft, Wasserwirtschaft, Hochwasserschutz, Wettervorhersagen und Umweltmonitoring wichtig.
Der DWD errechnet die Bodenfeuchte aus Wetterstationsdaten, da Fernerkundungsdaten wenig geeignet und Sensormessungen aufwendig und fehlerbehaftet sind. Auf Grund der begrenzten Zahl von Stationen (501 in Deutschland) ist die räumliche Auflösung der Karten jedoch gering.

Projektziel

Erste Untersuchungen von heliopas.ai haben ergeben, dass mittels KI unter Einbeziehung zusätzlicher Daten die Auflösung von Bodenfeuchtekarten deutlich gesteigert werden kann, ohne dass die Genauigkeit abnimmt.
Ziel dieser Machbarkeitsstudie ist, geeignete KI-basierte Methoden und geeignete Daten, vor allem Satellitendaten, zu identifizieren und zu erproben, durch die die räumliche Auflösung von Bodenfeuchtekarten deutlich gesteigert werden kann, ohne dabei an Genauigkeit zu verlieren.

Durchführung

iIn der Machbarkeitsstudie wird, aufbauend auf den Vorarbeiten von heliopas.ai, eine umfassende Recherche nach weiteren KI-Methoden und zusätzlichen Datensätzen zur Datenanreicherung durchgeführt. Die identifizierten KI-Methoden und Datensätze werden dann mit Testdatensätzen erprobt und bezüglich ihrer Eignung bewertet. Darauf aufbauend werden die am besten geeigneten Methoden mit umfassenderen Daten getestet, verbessert und mit Felddaten exemplarisch validiert.

Das Projektvolumen umfasst eine Summe von 139.826,40€ mit einem Förderanteil von 70% durch das BMVD. Die Projektlaufzeit war von November 2021 bis Oktober 2022 und wurde von der heliopas.ai GmbH aus Karlsruhe koordiniert

heliopas.ai GmbH

Die heliopas.ai GmbH ist ein Startup aus Karlsruhe und hilft Landwirten mehr und gesündere Nahrung zu produzieren, indem es großflächig und präzise den Zustand von Feldern und Natur überwacht. Dafür werden Sensor-, Wetter- und Satellitendaten mit Hilfe von künstlicher Intelligenz ausgewertet. Aus den Zustandsinformationen der Felder werden Handlungsempfehlungen für die optimale Bewässerung abgeleitet, welche Landwirte direkt auf ihr Handy erhalten. Sie schützen so ihren Ertrag, produzieren gesündere Nahrung und schonen wertvolle Umweltressourcen.

Gefördert durch:

Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV)
Förderkennzeichen: 19F1091A