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Challenge #7: Hessenwasser

Satellitendaten und in-situ Sensorik zur Überwachung von
Wasserschutzgebieten: Innovative Ansätze für nachhaltigen Grundwasserschutz

(can be worked on in English as well, we just didn't translate the challenge for simplicities sake)

Challenge Statement

Wie können Satellitendaten in Kombination mit fernauslesbaren in-situ Sensoren genutzt werden, um Wasserschutzgebiete effizient und nachhaltig zu überwachen, landwirtschaftliche Einträge und Landnutzungsänderungen frühzeitig zu erkennen und den Schutz der Wasserressourcen zu verbessern? Entwickle innovative Lösungen, die Automatisierung, Echtzeit-Datenanalyse und modernste Sensorik integrieren, um die Umweltbelastung zu reduzieren, den CO₂-Ausstoß durch Kontrollfahrten zu minimieren und die Grundwasserqualität langfristig zu sichern.

Introduction:

Die Überwachung von Wasserschutzgebieten ist entscheidend, um die Qualität des Grundwassers zu schützen und mögliche Verunreinigungen frühzeitig zu erkennen. Bisher erfolgt dies vor Ort durch Mitarbeiter der Wasserwerke und Brunnenbetreiber. Satellitendaten bieten die Möglichkeit, diesen Prozess zu automatisieren und damit Kontrollfahrten zu reduzieren sowie schneller auf Umweltveränderungen zu reagieren. Neben Satellitendaten könnten auch fernauslesbare in-situ Sensoren eingesetzt werden, um Bodenfeuchte, chemische Parameter und andere Indikatoren direkt vor Ort zu erfassen und so ein noch umfassenderes Bild der Umweltdynamik in den Wasserschutzgebieten zu liefern.

The Challenge

Wie können Satellitendaten in Kombination mit fernauslesbaren in-situ Sensoren genutzt werden, um Wasserschutzgebiete effizienter zu überwachen? Entwickle innovative Lösungen, die diese Technologien integrieren, um landwirtschaftliche Einträge, Landnutzungsänderungen und andere Umweltveränderungen frühzeitig zu erkennen und somit den Schutz von Wasserressourcen zu verbessern.

The Background

  • Eignung von Satellitendaten: Aktuelle Satelliten wie die Sentinel-Missionen des Copernicus-Programms bieten multispektrale, thermische und SAR-Daten, die zur Überwachung von Bodenveränderungen und landwirtschaftlichen Aktivitäten eingesetzt werden können. Solche Daten sind besonders nützlich, um über große Gebiete hinweg den Überblick zu behalten und potenzielle Risikogebiete zu identifizieren​.

  • Integration von in-situ Sensoren: Fernauslesbare Sensoren, die direkt im Boden oder in Gewässern installiert sind, können präzise Daten über chemische und physikalische Parameter wie die Bodenfeuchte, die Nährstoffzusammensetzung oder Temperatur liefern. Diese Sensoren können über IoT-Systeme (Internet der Dinge) mit zentralen Überwachungsplattformen verknüpft werden, um eine kontinuierliche Echtzeitüberwachung zu ermöglichen. Solche Systeme könnten die Satellitendaten ergänzen und eine tiefere Analyse auf lokaler Ebene ermöglichen.

  • Datenfusion und Automatisierung: Die Kombination von Satellitendaten und in-situ Sensordaten könnte durch Machine Learning-Algorithmen und KI optimiert werden. Diese Systeme könnten automatisch Anomalien erkennen, etwa Änderungen der Bodenfeuchte oder thermische Anomalien, die auf landwirtschaftliche Aktivitäten oder potenzielle Schadstoffeinträge hinweisen. Durch diese Automatisierung können Überwachungsprozesse effizienter und ressourcenschonender gestaltet werden​.

  • Vorteile für den Klimaschutz: Durch die Vermeidung von Kontrollfahrten und die effizientere Überwachung von Wasserschutzgebieten könnten sowohl THG-Emissionen reduziert als auch Wasserressourcen besser geschützt werden. Die frühzeitige Erkennung von Verschmutzungen trägt zur Vermeidung langfristiger Schäden am Grundwasser bei und entlastet das Personal vor Ort​.

Possible Approaches

  • Kombinierte Überwachungssysteme: Entwickle eine Plattform, die Satellitendaten und Daten von in-situ Sensoren integriert. Solche Systeme könnten Bodenfeuchte, Wasserqualität und landwirtschaftliche Aktivitäten erfassen, um potenzielle Risiken für das Grundwasser zu erkennen. Die Verwendung von IoT-basierten Sensoren könnte Echtzeit-Daten direkt aus dem Wasserschutzgebiet liefern und Satellitendaten präzisieren​.

  • Einsatz von Machine Learning für die Datenanalyse: Machine Learning-Algorithmen könnten genutzt werden, um Muster aus den kombinierten Daten zu identifizieren, die auf potenzielle Verschmutzungsquellen hinweisen. Solche Systeme könnten automatisch Alarm schlagen, wenn bestimmte Schwellenwerte überschritten werden, und so frühzeitig vor potenziellen Bedrohungen für das Grundwasser warnen​.

  • Integration thermischer Anomalien und chemischer Proxies: Satellitendaten könnten thermische Anomalien und Landnutzungsänderungen erkennen, während in-situ Sensoren detaillierte chemische Analysen vor Ort durchführen. Die Integration beider Technologien könnte ein umfassendes und präzises Überwachungsnetzwerk schaffen, das sowohl großflächige als auch lokal begrenzte Risiken identifiziert.

Daten, Downloads und relevante Links

Challenge Partner

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Contact

Dr. Ovid Krüger

Stabsstellenleitung Klimaschutzmanagement

ovid.krueger@hessenwasser.de

+49 (0)175 9238974

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