Everwave kann dann vor Ort tätig werden, zum Beispiel mit den eigenen Abfallsammelbooten als Teil der von der Organisation eingesetzten Clean-up-Technologien. Floehr ist von der Zusammenarbeit mit dem DFKI und dem Mehrwert der Daten überzeugt: „Perspektivisch ein System zur Verfügung zu haben, das so großflächig arbeitet, vermittelt uns ein besseres Verständnis darüber, wo und wann wir tätig werden müssen. Und es gibt uns natürlich mehr Planungssicherheit, da wir vorab genau abschätzen können, welche Logistik wir für unsere Boote und den gesammelten Abfall benötigen. Das spart nicht nur Zeit, sondern vor allem auch Kosten. Gleichzeitig können wir durch die Auswertung des von uns gesammelten Materials dem DFKI gegenüber validieren und verifizieren, ob die KI-Analyse richtiglag, was wiederum die Aussagekraft des Systems stärkt.“ Gemeinsame Standards für mehr Aussagekraft Projekte wie PlasticObs_plus sind vielversprechend, wenn es darum geht, lokalen Umweltprojekten, Regierungen oder Behörden Informationen über die Verbreitungswege, Quellen und Akkumulationsgebiete bereitzustellen, die für die Ableitung und Implementierung von Maßnahmen zur Verhinderung der Verbreitung beziehungsweise Eintragung von Abfällen in die Umwelt nötig sind. „In Verbindung mit Wetterdaten oder Angaben zu Fließgeschwindigkeiten von Gewässern können Eintrittspfade identifiziert sowie Vorhersagen über die räumliche und zeitliche Verteilung von Plastik gegeben oder saisonale Unterschiede beobachtet werden. Auch zur Überwachung von Verboten würde die Methodik nützlich sein, indem ein regelmäßiges Monitoring Auskunft darüber geben würde, ob beispielsweise nach der Einführung eines Plastiktütenverbots tatsächlich auch weniger Tüten als vorher im Wasser schwimmen“, schildert Floehr einige der Einsatzmöglichkeiten. Um die Einsatzmöglichkeiten und generierten Daten aus Fernerkundungsmethoden für das Monitoring von Kunststoffen in der Umwelt bestmöglich überregional nutzbar zu machen, mahnt Floehr die aus seiner Sicht zwingende Vereinheitlichung von Methoden an: „Experten aus Wissenschaft, Industrie, Zivilgesellschaft, staatlichen Stellen und Luft- und Raumfahrt müssen viel enger miteinander kooperieren, um Mindeststandards für eine bessere Vergleichbarkeit von Daten zu schaffen. Denn ohne eine Vergleichsgrundlage sind die Daten nicht so viel wert, wie sie es eigentlich sein könnten. Wenn wir dorthin kämen, könnte man Daten von Satelliten mit denen von Drohnen oder von Flugzeugen und sogar mit denen von Handys vergleichen und würde so eine viel größere Aussagekraft erzielen.” Dass dies bisher noch eine der größten Herausforderungen darstellt, bestätigte zuletzt auch die Studie „Advances in Remote Sensing of Plastic Waste“ der Deutschen Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) und beklagt zugleich den Umstand, dass bei Forschungsprojekten und Untersuchungen oft sehr unterschiedliQuelle: DFKI Zur Auswertung von Bilddaten für die Plastikmülldetektion und -klassifizierung in Küstengebieten kommt im Projekt PlasticObs_plus künstliche Intelligenz zum Einsatz. 50
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