für das kontinuierliche Überfliegen von Küstenabschnitten und Flussmündungen entwickeln, um Veränderungen über die Zeit hinweg zu verfolgen. Hierfür greifen wir auf Flugzeuge zurück, die üblicherweise für die Erkennung von Ölverschmutzungen eingesetzt werden, entsprechend technisch ausgestattet und ohnehin schon in der Luft sind. Erste Feldversuche sind wir im November 2022 auf der Insel Spiekeroog geflogen“, erzählt Mattis Wolf, Wissenschaftler am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DKFI) und neben Dr. Tilman Floehr, Technikchef und Mitgründer der deutschen Organisation everwave, Teil des Projektkonsortiums. Für die Erhebung der Bilddaten kommen bei PlasticObs_plus deshalb Flugzeuge zum Einsatz, weil sie eine hohe räumliche Auflösung und die damit notwendige Datenqualität besser gewährleisten können. Satellitenaufnahmen können zwar ein größeres Areal abbilden, erreichen aber nicht den gleichen Detailgrad. Und Drohnen wiederum sind nur sehr stationär einsetzbar, müssen regelmäßig geladen und erst noch mit zusätzlicher Hardware ausgestattet werden. Für die Detektion, Klassifizierung und Quantifizierung der Kunststoffabfälle wird künstliche Intelligenz genutzt, für die das DFKI als Gesamtprojektleitung eigens einen Algorithmus zur Analyse der Bilddaten entwickelt. Abgesehen davon, dass die manuelle Auswertung von Daten sehr zeitaufwendig ist, zahlt sich das regelmäßige Training der KI-Modelle aus. So konnte das DKFI bereits in einer Untersuchung nachweisen, dass sich künstliche Intelligenz in der Fernerkundung lohnt. Bei der Unterscheidung zwischen Bildern mit und ohne Plastikmüll lag die Genauigkeit der KI-Methodik mit 93,3 Prozent sogar über der von Menschen händisch erstellten mit 92,6 Prozent.74 „Die Flugzeuge sind mit verschiedenen optischen Sensorsystemen ausgestattet. Nah-Infrarot kann beispielsweise dazu beitragen, aus der Entfernung den Unterschied zwischen Wasser und tatsächlichem Treibgut zu erkennen, da sich in diesem Spektralkanal die Absorptionscharakteristik für Wasser maßgeblich unterscheidet“, erklärt Wolf. Nachdem in einem ersten Schritt mittels eines Sensors mit einem breiten Öffnungswinkel und geringerer Auflösung zunächst potenzielle Müllteppiche durch die KI-Analyse ermittelt wurden, wird anschließend mit einem zweiten Sensor in die entsprechenden Hotspots hineingezoomt. „Die hochauflösenden Bilddaten werden dann durch ein weiteres KI-System ausgewertet. Diese Informationen geben Auskunft über die Art, Menge und Zusammensetzung des Plastikmülls. Sie sind für die anschließenden Clean-ups zur Entfernung der Abfälle besonders wichtig“, so Wolf zur Datenverarbeitung. Das PlasticObs+ Konzept 74 Tholen et al. (2023), S. 7 Quelle: Tholen et al. (2023) 49
RkJQdWJsaXNoZXIy ODI5MzU=