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VectoScreen - Vektormonitoring zu Flavescence dorée, Xylella fastidiosa und geregelten Nicht Quarantäneschadorganismen im Obst- und Weinbau - Innovative Datenerhebung und -verwaltung

Das Projekt "VectoScreen - Vektormonitoring zu Flavescence dorée, Xylella fastidiosa und geregelten Nicht Quarantäneschadorganismen im Obst- und Weinbau - Innovative Datenerhebung und -verwaltung" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Julius Kühn-Institut Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen (JKI), Institut für Pflanzenschutz Obst- und Weinbau, Außenstelle Geilweilerhof durchgeführt. Quarantäneschadorganismen (QP) wie Flavescence dorée und Xylella fastidiosa stellen eine schwere Bedrohung für Obst- und Weinbaukulturen dar. Geregelte Nicht-Quarantäneschadorganismen (RNQP) können die für die Dauerkulturen essentielle phytosanitäre Qualität des Pflanzguts beeinträchtigen. Daher sind Überwachungsmaßnahmen notwendig, um Befallsherde geregelter Schadorganismen oder ihrer Vektoren rechtzeitig zu erkennen. Monitoringmaßnahmen in Bezug auf die im Wein- und Obstbau relevanten Organismen sind arbeits- und kostenaufwendig und werden häufig unabhängig von verschiedenen Institutionen durchgeführt. Mangelnde Übersicht über vorliegende Daten erschwert das Erkennen problematischer Entwicklungen sowie die Koordination von Gegenmaßnahmen. Das Projekt verfolgt daher das Ziel, eine neue effektive und sensitive Monitoringstrategie, gekoppelt mit innovativer Diagnostik, zu entwickeln, die auf der Analyse von unsortierten Massenfängen pflanzensaugender Insekten basiert. Zur Verwaltung und Analyse der so gewonnen aber auch anderweitig erfasster Daten soll eine Internet-Plattform für die Verwaltung, Analyse und Kommunikation von Monitoringdaten entwickelt und zur Verfügung gestellt werden.

Teilvorhaben: Entwicklung eines Funktionsmusters

Das Projekt "Teilvorhaben: Entwicklung eines Funktionsmusters" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Adapted Solutions GmbH durchgeführt. Das Ziel des Verbundprojektes besteht in der ganzheitlichen Betrachtung und Verbesserung des Spannungsebenen-übergreifenden Zielnetzplanungsprozesses mit Hilfe eines Planungstools, das Vorschläge für einen kostenoptimalen Netzausbau bei gegebenen und zu erwartenden Netzbelastungen berechnet. Der Zielnetzplanungs-Prozess soll unter Berücksichtigung unterschiedlicher Eingangsdaten, Szenarien zur Entwicklung der Versorgungs-Aufgabe und moderner Technologien durchlaufen werden. Der Einsatz des Planungstool erfordert die Verwaltung einer Vielzahl von Daten, die automatisiert aus unterschiedlichen Software-Produkten importiert oder manuell eingegeben werden müssen, sowie die Anbindung von Modulen für Berechnungsaufgaben und zur Visualisierung des Planungs-Prozesses. Im Teilvorhaben 'Entwicklung eines Funktionsmusters' liegt der Fokus der Arbeiten auf der Schaffung einer Datenstruktur und der Bereitstellung der erforderlichen Schnittstellen zwischen den verschiedenen, innerhalb des automatisierten Zielnetzplanungsprozess beteiligten Software-Modulen. Das Teilvorhaben adressiert insbesondere alle Nutzer-Schnittstellen zur Daten-Eingabe, Steuerung des Entwurfsprozesses und zur Visualisierung der Ergebnisse. Es ist vorgesehen, diese Nutzerschnittstellen in die Netzberechnungssoftware CERBERUS von Adapted Solutions zu integrieren. Die Berechnungsfunktionen von CERBERUS (insbesondere Lastfluss- und Kurzschlussberechnungen) sollen darüber hinaus im Rahmen der Zielnetzplanung verwendet werden.

Teilprojekt 2: Datenmanagement und probabilistischer Modelldaten-Vergleich

Das Projekt "Teilprojekt 2: Datenmanagement und probabilistischer Modelldaten-Vergleich" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Helmholtz-Zentrum hereon GmbH durchgeführt. Im Teilprojekt PalMod II CC.2 - TP2 'Datenmanagement und Probabilistischer Modell-Daten-Vergleich' übernimmt das Helmholtz-Zentrum Geesthacht (HZG) zwei der Querschnittsaufgaben des Gesamtprojekts. Zum einen verwaltet das HZG die Paläodaten aus den Arbeitsgruppen (WGs). Hierzu entwickelt es Dienstleistungen und Arbeitsabläufe. Erfolgreicher Model-Daten Vergleich erfordert eine koordinierte Verwaltung der Paläodaten und der Paläoklima-Simulationen. Hierzu erstellen DKRZ und HZG den PalMod Daten-Management-Plan (DMP). Dieser beschreibt den Lebenszyklus der Forschungsdaten von Erzeugung über Publikation bis Archivierung. Dies schließt Datenformate, Metadaten, Eigentumsrechte und Lizenzen ein. Das Datenmanagement erfordert neue Entwicklungen für Standardisierung, Zugang und Langzeit-Archivierung. Der gemeinsame DMP für Simulationen und Paläodaten entwickelt sich kontinuierlich weiter ausgehend von einem Anfangsplan. Ein erfolgreicher DMP erfordert Zuarbeiten aller Projektpartner. Gemeinsame Arbeitstreffen mit diesen fördern die Entwicklung und Implementierung. Zum anderen entwickelt das HZG Ensemble-Methoden zum Vergleich von Simulationen und Daten, die in Kooperation mit den Universitäten Heidelberg und Bonn in eine Methodensammlung münden. Die Sammlung ist ein zentraler Projekt-Bestandteil. Solche Methoden bewerten die Widerspruchsfreiheit von Simulationen und Paläodaten. Ziel sind Kriterien zum Vergleich von Trends über Jahrtausende und von schnellen Änderungen. Diese Kriterien sollen berücksichtigen, dass Klimaprozesse und Klimaantriebe zeitabhängig sind. Vorarbeiten zu Datenunsicherheiten und künstlichen Testdaten an HZG und AWI sowie weiterführende Arbeiten in PalMod II WG3.3 bilden die Grundlage der Methoden zum Modell-Daten-Vergleich. Es werden zunächst Methoden entwickelt, die paläoklimatologische Unsicherheiten in klassische Anwendungen einbinden. Davon ausgehend werden neue Anwendungen entwickelt.

Teilvorhaben: Zukunftsstadt 2030 - Umsetzung von innovativen Vorhaben mit der Technologie Internet der Dinge in den Bereichen Mobilität, Alter, Bildung und Verwaltung

Das Projekt "Teilvorhaben: Zukunftsstadt 2030 - Umsetzung von innovativen Vorhaben mit der Technologie Internet der Dinge in den Bereichen Mobilität, Alter, Bildung und Verwaltung" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Stadt Ulm, Geschäftsstelle Digitale Agenda durchgeführt. Ziel der Zukunftsstadt Ulm 2030 ist es, Nachhaltigkeit gemeinsam mit den Bürgerinnen und Bürgern unter Nutzung ressourceneffizienter digitaler Techniken in der Stadtentwicklung zu etablieren. In den ersten beiden Phasen der Zukunftsstadt Ulm 2030 - von Juli 2015 bis Juni 2018 - stand die Entwicklung einer gemeinsamen Vision für das zukünftige digitale Leben in Ulm im Fokus. Aus mehr als 400 Ideen aus der Bürgerschaft wurden sechs Ideen in Prototypen überführt, die in gesellschaftlicher, technischer und wissenschaftlicher Sicht beleuchtet wurden. Diese Prototypen bildeten die Grundlage für die vier konkreten Umsetzungsprojekte in den vier Handlungsfeldern Bildung, Mobilität, Demographie und Verwaltung in Phase 3. Im Projekt IOT4Ulm in Phase 3 Zukunftsstadt 2030 werden der öffentliche wie auch der private Raum mit Sensoren und Aktoren ausgestattet, deren Daten auf einer urbanen Ulmer Datenplattform zusammengeführt werden. Auf der Grundlage eines zu Beginn zu entwickelnden Datenethikkonzeptes mit der Bürgerschaft, werden Fragen zum politischen, rechtlichen und gesellschaftlichen Ordnungsrahmen diskutiert und Lösungen erarbeitet. Der Einsatz von lernenden Systemen im Bereich der cleveren Stadt mit Sensoren erschließt neue, bislang in dieser Form unbekannte Anwendungsbereiche. Aus den wachsenden Datenbeständen können kontinuierlich sichtbar neue Services für Bürgerinnen und Bürger, öffentliche Verwaltung, Unternehmen und Forschungsträger aufgebaut und entwickelt werden, wie zum Beispiel ein modular aufgebautes Bikesharing System, eine Musterwohnung für das selbstbestimmte Leben im Alter zu Hause oder ein Kreativraum für agiles Verwaltungshandeln. Mit dem Ansatz der Zukunftsstadt Ulm 2030, das Internet der Dinge (Internet of Things = IoT) im gesellschaftlichen Bereich für alle anzuwenden, entstehen erstmals neue und übertragbare Geschäftsmodelle für mittelgroße Städte.

Entwicklung einer Plattform zur Zusammenführung und Auswertung von Daten des Fuß- und Radverkehrs gemeinsam mit der Verwaltung sowie zu ihrer qualitativen Bewertung durch Nutzer*innen insbesondere hinsichtlich subjektiver Sicherheit.

Das Projekt "Entwicklung einer Plattform zur Zusammenführung und Auswertung von Daten des Fuß- und Radverkehrs gemeinsam mit der Verwaltung sowie zu ihrer qualitativen Bewertung durch Nutzer*innen insbesondere hinsichtlich subjektiver Sicherheit." wird vom Umweltbundesamt gefördert und von FixMyCity GmbH durchgeführt. Das Projekt will eine Plattform zur Zusammenführung und Auswertung von Daten des Fuß- und Radverkehrs sowie zu ihrer qualitativen Bewertung entwickeln. Dazu werden Daten des Straßenkatasters und weitere Daten zusammengeführt und durch Methoden des Maschinellen Lernens ausgewertet. Zusätzlich wird ein Interface zur Bewertung von Straßensituationen durch Bürger*innen geschaffen mit dem das alltägliche Mobilitätswissen der Bevölkerung abgefragt und für Planung nutzbar gemacht werden kann. In der gemeinsamen Analyse von ermittelten Daten und aggregierten Bewertungen sollen signifikante Zusammenhänge zwischen Vorkommen, Art und Ausbau von Radinfrastruktur und dem resultierenden Sicherheitsempfinden bei unterschiedlichen Nutzertypen ausgewertet werden. Die Ergebnisse sollen zu einer Verbesserung des Verständnisses der Nutzungsansprüche des Rad- und Fußverkehrs insbesondere bezüglich dem subjektiven Sicherheitsempfinden beitragen. Das Ergebnis wird mit Hilfe eines sogenannten Happy-Bike-Index auf einer Karte dargestellt. Er zeigt auf, wie gut das Angebot an Radinfrastruktur eines Straßenabschnittes den Nutzungsansprüchen der Radfahrenden entspricht.

4DForM-at: 4D Forest Moisture Mapping of Austria based on multi-temporal Earth Observation Signatures

Das Projekt "4DForM-at: 4D Forest Moisture Mapping of Austria based on multi-temporal Earth Observation Signatures" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Österreichische Akademie der Wissenschaften durchgeführt. Global and climate change lead to a modified political and economic framework, requiring an adapted management of forests as one of the key natural resources. Economical competitive pressure, related to globalization, and increasing environmental risks, related to climate change, lead to an increased demand for detailed information on the forest resource, which can support target-oriented forest management and risk and cost reduction. The traditional forest inventory can give this information only on a punctual basis. Moisture information for example, is only available for a small number of sites (10-15) over whole Austria, which cannot address forest managers with an area-wide scope. However, forest soil moisture is one key parameter for the understanding of forest health and the exposure of forests to draught or landslide risks. A second key parameter is the species composition of forests, defining tolerance spectra of trees and the risk for the dispersal of plant diseases. The aim of the project 4DForM-at is to develop an area-wide applicable mapping product for forest soil moisture conditions considering species compositions. The mapping products will combine microwave remote sensing data (Sentinel-1) with multispectral data (Sentinel-2) and will additionally integrate high resolution digital surface models from airborne laser scanning and photogrammetry in order to define homogeneous forest topographic units for multi-temporal analysis. The latter will allow an innovative object based analysis on homogeneous forest units addressing the forest structure and topography in relation to moisture and species composition. The units will be derived by a segmentation approach considering forest structural (tree heights, crown coverage, crown diameters) and topographic metrics (slope, aspect, topographic openness) and will be used for both soil moisture mapping and species mapping. The innovation in moisture mapping will be the aggregation of Sentinel-1 based soil moisture mapping in forest-topographic units, allowing the investigation of the relationships between microwave transmissivity of the forest canopy and the strength of the recorded moisture signal. The innovation in species mapping will be the use of multitemporal signatures derived for forest-topographic units and signal-unmixing experiments using Radiative Transfer Modelling (RTM). An innovative 3D reconstruction of selected forest plots and a monitoring of canopy densities (by Hemispherical Photographs) and leaf reflectance (by field spectrometer) through the year will be conducted and used for detailed signal unmixing experiments by RTM. Besides the management of Sentinel-1 and 2 data, the project is based on a network of in-situ reference sites (Austrian Forest Inventory), were forest structural parameters and soil moisture information is known.

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