Florian Thürkow
Professur für Informationssysteme im Tenure-Track
08
Projektname:
SMARTilienceGoesLive
Zeitraum:
19.02.2024 - 01.05.2024
Projektleitung
Stadt Halle (Saale)
Projektpartner:
Beschreibung:
SMARTilienceGoesLive – Projekt Starkregen-Netzwerk: Erstellung eines Starkregen-Netzwerks bestehend aus Sofortmelde-App und Interaktiver Karte zur Sensibilisierung von Bürger:innen vor Starkregen-Gefahren.
Aufgaben:
– Erstellung eines Starkregen-Netzwerks bestehend aus Sofortmelde-App und interaktiver Karte
07
Projektname:
CRIFORA
Zeitraum:
01.06.2022 - 01.06.2025
Projektleitung
Landschaftspflegeverband Grüne Umwelt e. V.
Projektpartner:
Beschreibung:
Das projektspezifische Ziel des Innovationsprojektes CRIFORA ist zweigeteilt. Grundsätzlich gesprochen soll ein Auswertungswerkzeug entwickelt werden, das eine schnelle und exakte Analyse des Feldhamster- und Feldmausbestandes eines betroffenen Schlages ermöglicht. Zu diesem Zweck muss zum einen ermittelt werden, wann im Jahr die optimalsten Bedingungen gegeben sind, um beide Arten per Drohnenbefliegungen detektieren zu können, und zum anderen ein automatisierter Auswertungsalgorithmus programmiert werden.
Aufgaben:
– Drohnenbefliegung anhand ausgewählter Sensoren (RGB, Thermal, LIDAR, …)
– Entwicklung des Klassifizierungsalgorithmus
– Entwicklung von Tools zur automatisierten Datenauswertung
06
Projektname:
Netzwerk Sachsen-Anhalt-Wiki
Zeitraum:
01.04.2019 - 01.05.2020
Projektleitung
Florian Thürkow
Umwelt- und GeodatenManagement
Projektpartner:
Beschreibung:
Das Sachsen-Anhalt-Wiki ist eine freie Online-Enzyklopädie für das gesamte Bundesland und da- mit bundesweit einmalig. Gegenüber dem Vorbild wikipedia erfasst das Projekt regionale Beson- derheiten, die als nicht relevant für die Allgemeinheit klassifiziert werden und damit unterhalb der Relevanzschwelle der wikipedia liegen. Gegenüber einzelnen Stadt- oder Regio-Wikis ergibt sich der Vorteil, die regionale Vielfalt Sachsen-Anhalts insgesamt erlebbar zu machen. Ursprünglich initiiert durch die Mitteldeutsche Zeitung, ist es zur Zeit nur in veraltetem Zustand mit zahlreichen Fehlfunktionen und als Seite im Netz auffindbar, die nicht mehr gewartet oder mode- riert wird. Die technische und inhaltliche Betreuung durch den ursprünglichen Betreiber wurde 2014 eingestellt. Zeitgemäße und nutzerorientierte Inhaltsdarstellungen mit digitalen Erweiterungen sind gegenwärtig nicht möglich. Bei einer endgültigen Einstellung des Projektes durch den bisherigen Betreiber droht der Verlust sämtlicher Inhalte.
Aufgaben:
– Projektmanagement – / administration
– Entwicklung eines landesweiten, partizipativen Content- und Informationsmanagement-Instrument inkl. App und responsiver Webpräsenz
05
Projektname:
Erfassung und Management invasiver Neophyten auf landwirtschaftlichen Nutzflächen zur Sicherung der landwirtschaftlichen Produktionsbedingungen
Zeitraum:
01.05.2016 - 30.04.2019
Projektleitung
Landschaftspflegeverband „Grüne Umwelt“ e.V.
Matthias Haase
Projektpartner:
Beschreibung:
Die Ausbreitung invasiver Neophyten bedroht zunehmend die Produktivität landwirtschaftlich genutzter Flächen. Mit dem Projekt ENVISAGE wurden für neun ausgewählte, landwirtschaftlich relevante, invasive Neophyten Methoden und Algorithmen zur ihrer Erfassung mittels Fernerkundung entwickelt und erprobt. Gleichzeitig wurden integrierte Verfahren zur Regulierung dieser neun Arten auf Ackerflächen und Grünland erarbeitet, getestet und abschließend in Handlungsempfehlungen zusammengefasst. Die Ergebnisse des Projektes werden auf der Internetseite www.neophyten-in-der-landwirtschaft.de präsentiert und zum Download bereitgestellt. Außerdem wurden sie am 3.5.2022 als Heft 220 der Berichte aus dem Julius Kühn-Institut online veröffentlicht.
Aufgaben:
– Entwicklung, Erprobung und Anpassung des Tools zur Detektion der Neophyten inklusive der dafür erforderlichen Suche, Festlegung und vegetationskundlichen Erfassung von Trainings- und Kontrollflächen
– Aufbau einer bundesweiten Datenbank zum verbesserten Management invasiver Neopyhten
04
Projektname:
Pilotstudie “ProBoSA: Entwicklung eines Expertensystems zur Prognose hoch- und grundwasserbeeinflusster Böden in Sachsen-Anhalt”
Zeitraum:
01.8.2015 bis 28.2.2018
Projektleitung
Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Institut für Agrar- und Ernährungswissenschaften
Prof. Dr. Peter Wagner
Projektpartner:
Beschreibung:
Entsprechend der Programmstruktur der EU-Fonds EFRE, ESF, ELER und EMFF in Sachsen-Anhalt für die Förderperiode 2014 bis 20201 besteht ein Schwerpunkt in der Förderung der Anpassung an den Klimawandel sowie der Risikoprävention und Risikomanagements. Danach soll “. . . die Möglichkeit eröffnet werden, dringende Maßnahmen der Kommunen mit investivem Charakter zur Verbes- serung des kommunalen Hochwasserschutzniveaus zu fördern. Darüber hinaus sollen Vorhaben unterstützt werden, die die Beseitigung oder Minderung von sowie Vorbeugung gegen Vernäs- sung oder Erosion zum Ziel haben.“
Für die Umsetzung der Förderziele sind großmaßstäbige und flächendeckende Grundlagenda- ten insbesondere zu grund- und hochwasserbeeinflussten Böden notwendig, die eine wichtige Regulierungsfunktion für den Flächenwasserhaushalt besitzen. So fungieren grund- und hoch- wasserbeeinflussten Böden beispielsweise als Retentionskörper von Niederschlagswasser oder als Orte des Rückhalts und der Freisetzung von Schadstoffen. Darüber hinaus haben Böden eine dämpfende oder verstärkende Wirkung bei Klimaänderungen (Vernässung oder Austrocknung, Überschwemmung).
In Sachsen-Anhalt liegen eine Vielzahl von Einzeldaten (Moorkarten, Bodenschätzung, Geolo- gische Karten u.a.) vor, die allerdings bisher nicht zu einer grroßmaßstäbigen, konsistenten und landesweiten Datenbasis integriert werden konnten. Darüber hinaus sind mit digitalen Höhen- modellen und Satellitenbildern in zunehmendem Maße auch räumlich und zeitlich hochauflösen- de bodenkundliche Zusatzdaten flächenhaft verfügbar, die neue Möglichkeiten der dynamischen Interpretation von Boden- und Standortdaten eröffnen.
Das Ziel des Pilotprojektes besteht im Aufbau des datenbankgestützten Expertensystems Pro- BoSa zur großmaßstäbigen Prognose grund- und hochwasserbeeinflusster Böden in Sachsen-An- halt als Entscheidungsunterstützung bei der bodenbezogenen Maßnahmenplanung im Rahmen der Klimafolgenanpassung und des Klimaschutzes. Auf der Grundlage von räumlich präzisen Konturen zielt ProBoSa weiterhin auf die dynamische semantische und maßstabsspezifische Zu- sammenführung und inhaltliche Qualifizierung von vorhandenen Bodenflächendaten (einschließ- lich bereits vorliegender Bodenprognoseergebnisse) und sonstigen für die Bodenkartierung rele- vanten Zusatzdaten (Geologie, Relief, Grundwasser etc.).
Aufgaben:
– Merkmalstransformation aller verfügbaren Boden- und Zusatzdaten in Zielmerkmale (Python, R)
– semantische Speicherung der Massen-, Meta und Geodaten
– effiziente Analyse und Visualisierung der räumlich orientierten Modelle
03
Projektname:
Standortangepasstes N-Management auf Basis teilflächenspezifischer Informations-verarbeitung– System-, Hard- und Softwarelösung
Zeitraum:
01.06.2012 - 29.02.2016
Projektleitung
Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Institut für Agrar- und Ernährungswissenschaften
Prof. Dr. Peter Wagner
Projektpartner:
Beschreibung:
Die aus mehrjähriger Forschung abgeleiteten Potentiale zur Optimierung der Stickstoffdüngung mithilfe von Ertragsprognosen durch künstliche neuronale Netze (KNN) wurden im Rahmen des Verbundprojektes „Standortangepasstes N-Management auf Basis teilflächen-spezifischer Informationsverarbeitung – System-, Hard- und Softwarelösung“ im Teilprojekt 5: „Künstliche Neuronale Netze“ weiter untersucht. Dazu wurde eine Schnittstelle zu einem Bodenprozessmodell geschaffen und mögliche Inputvariablen für die Ertragsprognose untersucht. Mit Hilfe von kontinuierlich angelegten Stickstoffsteigerungsversuchen wurden Trainingsdaten für das KNN gewonnen und die Prognosemodelle stetig, auch unter Hinzunahme zusätzlicher Inputvariablen, erweitert. In Validierungsversuchen wurden die Prognoseleistung der Modelle und die daraus abgeleitete ökonomisch optimierte Stickstoffdüngung evaluiert. Das ökonomische Potential des Ansatzes konnte bestätigt werden, das Ausmaß der Einsparung variierte jedoch deutlich. Die Erkenntnisse aus den Feldversuchen fließen in die weitere Forschung ein und werden helfen zukünftig die Prognoseleistung weiter zu verbessern und die Modelle robuster zu machen. sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua. At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. Stet clita kasd gubergren, no sea takimata sanctus est Lorem ipsum dolor sit amet.
Aufgaben:
– Entwicklung eines Web-gestützten Datenportals als Schnittstelle zwischen KNN, Bodenprozessmodell, 3D- Bodenparameterkarten sowie In-Field-Controller
02
Projektname:
Phänologische Strukturierung von zeitlich hochauflösenden Sentinel 2- Datensätzen
Zeitraum:
01.04.2013 – 30.09.2016
Projektleitung
Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Institut für Geowissenschaften und Geographie
Prof. Dr. Cornelia Gläßer
Projektpartner:
Beschreibung:
Das Projekt PhenoS leistet einen Beitrag zur Entwicklung von Verfahren zur operationellen Auswertung von Sentinel-2-Datensätzen. Im Projekt sollen Algorithmen zur Detektion phänologischer Zeitfenster zur Auswahl von Satellitendaten für multitemporale Landnutzungsklassifikationen ent- wickelt werden. Die Auswahl der geeigneten Szenen ist notwendig, um sowohl die Genauigkeit der spektralen Trennung sehr ähnlicher Arten zu erhöhen und die zu verwendenden Datenmengen ohne Genauigkeitsverlust möglichst gering zu halten. Über verschiedene phänologische Modelle soll der Stand der Pflanzenentwicklung von Feldfrüchten modelliert werden und die spektrale Trennbarkeit phasenspezifisch bewertet werden. Dadurch wird die Auswahl besonders aussagekräftiger Satellitendaten ermöglicht, die in ein Tool zur multitemporalen Klassifikation einfließen sollen. Die spektrale Trennbarkeit verschiedener Klassen wird dabei über die Berechnung von Vegetationsindizes aus Satellitendaten-Zeitreihen und deren Differenzbildung ermöglicht. Dabei werden sowohl Standardindizes neu entwickelt als auch Sentinel-2-spezifische Vegetationsindizes untersucht.
Aufgaben:
– Konzeption der relationalen und XML-Datenbanken
– Programmierung IT-Lösungen zur Geoinformationsverarbeitung (GDI, Metadatenbank)
– Prototyp WPA-Phenos auf Basis von PHASE (R, Python, GeoServer, PHP)
01
Projektname:
Aufbau eines Fundmeldesystems zum Management heterogener Umwelt- und Geodaten
Zeitraum:
01.04.2010 – heute
Projektleitung
Koordinationsstelle Invasive Neophyten in Schutzgebieten Sachsen- Anhalts beim UfU e. V.
Katrin Schneider
Projektpartner:
Beschreibung:
Das KORINA-Informationssystem ist das zentrale Arbeitsinstrument der Öffentlichkeits-, Bildungs- und Netzwerk-Arbeit von KORINA. Die Ziele des KORINA-Informationssystems sind:
Zusammenstellung von Informationen zu Arten (Bestimmung, Risiken ihrer Ausbringung, Verbreitung, Situation in Sachsen-Anhalt) und deren Management inklusive E-learning-Angebote und Downloads
Erfassung von Fundortmeldungen und Weitergabe von Informationen zu Verbreitung und Auswirkungen und von Neophyten
aktuelle Informationen zu wissenschaftlichen Erkenntnissen und Publikationen zu Neophyten
Informationen zu den Projekt-Ergebnissen, u. a. Maßnahmen, Forschungsergebnisse, Schwarze
Liste, Analyse der Auswirkungen potentiell invasiver Arten
Informationen zu laufenden Maßnahmen oder Kampagnen in Sachsen-Anhalt
Aufgaben:
– Konzeption der objektrelationalen und NoSQL-Datenbanken (Parse)
– Programmierung iPhone und Android App zur Meldung invasiver Neopyhten in verteilten Datenbanken
– Implementierung Datenbankschnittstellen zu Landesämtern nach internationalen Standards (ISO, OGC)