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UAS-gestützte Detektion von infrastrukturrelevanten Georisiken - AuDeRi - UAS Datensätze (Teil 1)

Hilgers, Christoph ORCID iD icon

Abstract:

Problemstellung

Georisiken wie Erdfälle können ein Risiko für die Sicherheit der Bevölkerung darstellen und Schäden an öffentlichem und privatem Eigentum verursachen. Herkömmliche Methoden zur Entdeckung von Erdfällen sind in relevanten Gebieten teils schwer durchführbar. Gefährdete Bereiche sind unter Umständen schwer zugänglich sowie zu weitläufig. Bisher existiert keine effiziente, automatisierbare Methode zur Früherkennung von Erdfällen. Unbemannte Luftfahrtsysteme (UAS) können hier neue Möglichkeiten bieten.
Projektziel

Verschiedene mit UAS einsetzbare Methoden werden hinsichtlich ihrer Tauglichkeit zur Früherkennung von Erdfällen evaluiert. Für das jeweilige Potential von Aufnahmen wird in zwei Testgebieten eine aussagekräftige Datenbasis geschaffen. In der Forschung erprobte Methoden werden mit dem bereits gängigen Einsatz von UAS kombiniert und so in die Praxis übertragen. Aus den gewonnenen Daten werden für das Landesamt für Geologie und Bergbau Rheinland-Pfalz Gefahrenhinweiskarten der Testgebiete erstellt, um Sicherungsmaßnahmen zu ermöglichen.
Durchführung

Es werden großflächige UAS-Befliegungen mit thermalen und kurzwelligen Infrarot-Sensoren, RGB- und Hyperspektral-Kameras sowie einem Gas-Multisensor in den zwei Risikogebieten durchgeführt. ... mehr


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Geowissenschaften (AGW)
KIT-Zentrum Klima und Umwelt (ZKU)
Publikationstyp Forschungsdaten
Publikationsdatum 10.03.2021
Erstellungsdatum 01.10.2019 - 01.04.2020
Identifikator DOI: 10.5445/IR/1000130283
KITopen-ID: 1000130283
Lizenz Creative Commons Namensnennung – Nicht kommerziell – Keine Bearbeitungen 4.0 International
Schlagwörter UAS, Wärmebilder, Georisiken, AuDeRi
Liesmich

Der Datensatz enthält UAS Aufnahmen aus den untersuchten Gebieten. Der Datensatz besteht aus Farbbildern der optischen Kamera, sowie den gleichzeitig aufgenommenen Wärmebildern.

Art der Forschungsdaten Dataset
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