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Teilvorhaben: LUP - Luftbild Umwelt Planung GmbH

Das Projekt "Teilvorhaben: LUP - Luftbild Umwelt Planung GmbH" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von LUP - Luftbild Umwelt Planung GmbH durchgeführt. Vor dem Hintergrund klimatischer Änderungen sowie zunehmendem, diversen Schädlingsbefall sollen im Rahmen des Projektes Softwareanwendungen entwickelt werden, die zur Überwachung und Prävention verschiedener Schadereignisse (Sturm, Kalamitäten, Trockenheit, Feuer) genutzt werden können. Durch die Zusammenstellung unterschiedlicher multisensoraler Fernerkundungsdaten (Radar-, Optischer-, Hyperspektral- und Thermaldaten) in Kombination mit Vor-Ort Messungen kann die Vitalität des Waldes kontinuierlich beobachtet sowie Schadenshotspots frühzeitig erkannt werden, um der Forstwirtschaft Möglichkeiten für schnelle Gegenmaßnahmen zu geben. Die Analyse der großen Datenmengen durch Cloud-Computing und Machine-Learning Algorithmen ermöglicht die Modellierung und Prognosen von Schadketten. Der vereinfachte Zugang zu umfangreichen Datenquellen bildet die Basis für ein optimiertes Waldmanagement sowie die Umsetzung lokaler Präventionsmaßnahmen. Darüber hinaus dient die Anwendung als Kommunikationsschnittstelle zwischen den forstlichen Akteuren und soll so Arbeits- und Entscheidungsprozesse unterstützen.

Teilvorhaben: Landesbetrieb Wald und Holz Nordrhein-Westfalen

Das Projekt "Teilvorhaben: Landesbetrieb Wald und Holz Nordrhein-Westfalen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Landesbetrieb Wald und Holz Nordrhein-Westfalen durchgeführt. Vor dem Hintergrund klimatischer Änderungen sowie zunehmendem, diversen Schädlingsbefall sollen im Rahmen des Projektes Softwareanwendungen entwickelt werden, die zur Überwachung und Prävention verschiedener Schadereignisse (Sturm, Kalamitäten, Trockenheit, Feuer) genutzt werden können. Durch die Zusammenstellung unterschiedlicher multisensoraler Fernerkundungsdaten (Radar-, Optischer-, Hyperspektral- und Thermaldaten) in Kombination mit Vor-Ort Messungen kann die Vitalität des Waldes kontinuierlich beobachtet sowie Schadenshotspots frühzeitig erkannt werden, um der Forstwirtschaft Möglichkeiten für schnelle Gegenmaßnahmen zu geben. Die Analyse der großen Datenmengen durch Cloud-Computing und Machine-Learning Algorithmen ermöglicht die Modellierung und Prognosen von Schadketten. Der vereinfachte Zugang zu umfangreichen Datenquellen bildet die Basis für ein optimiertes Waldmanagement sowie die Umsetzung lokaler Präventionsmaßnahmen. Darüber hinaus dient die Anwendung als Kommunikationsschnittstelle zwischen den forstlichen Akteuren und soll so Arbeits- und Entscheidungsprozesse unterstützen.

Teilvorhaben: Johann Heinrich von Thünen-Institut

Das Projekt "Teilvorhaben: Johann Heinrich von Thünen-Institut" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Johann Heinrich von Thünen-Institut Bundesforschungsinstitut für Ländliche Räume, Wald und Fischerei - Institut für Waldökosysteme durchgeführt. Vor dem Hintergrund klimatischer Änderungen sowie zunehmendem, diversen Schädlingsbefall sollen im Rahmen des Projektes Softwareanwendungen entwickelt werden, die zur Überwachung und Prävention verschiedener Schadereignisse (Sturm, Kalamitäten, Trockenheit, Feuer) genutzt werden können. Durch die Zusammenstellung unterschiedlicher multisensoraler Fernerkundungsdaten (Radar-, Optischer-, Hyperspektral- und Thermaldaten) in Kombination mit Vor-Ort Messungen kann die Vitalität des Waldes kontinuierlich beobachtet sowie Schadenshotspots frühzeitig erkannt werden, um der Forstwirtschaft Möglichkeiten für schnelle Gegenmaßnahmen zu geben. Die Analyse der großen Datenmengen durch Cloud-Computing und Machine-Learning Algorithmen ermöglicht die Modellierung und Prognosen von Schadketten. Der vereinfachte Zugang zu umfangreichen Datenquellen bildet die Basis für ein optimiertes Waldmanagement sowie die Umsetzung lokaler Präventionsmaßnahmen. Darüber hinaus dient die Anwendung als Kommunikationsschnittstelle zwischen den forstlichen Akteuren und soll so Arbeits- und Entscheidungsprozesse unterstützen.

Teilvorhaben: Landesforst Mecklenburg-Vorpommern Anstalt des öffentlichen Rechts

Das Projekt "Teilvorhaben: Landesforst Mecklenburg-Vorpommern Anstalt des öffentlichen Rechts" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Landesforst Mecklenburg-Vorpommern Anstalt des öffentlichen Rechts durchgeführt. Vor dem Hintergrund klimatischer Änderungen sowie zunehmendem, diversen Schädlingsbefall sollen im Rahmen des Projektes Softwareanwendungen entwickelt werden, die zur Überwachung und Prävention verschiedener Schadereignisse (Sturm, Kalamitäten, Trockenheit, Feuer) genutzt werden können. Durch die Zusammenstellung unterschiedlicher multisensoraler Fernerkundungsdaten (Radar-, Optischer-, Hyperspektral- und Thermaldaten) in Kombination mit Vor-Ort Messungen kann die Vitalität des Waldes kontinuierlich beobachtet sowie Schadenshotspots frühzeitig erkannt werden, um der Forstwirtschaft Möglichkeiten für schnelle Gegenmaßnahmen zu geben. Die Analyse der großen Datenmengen durch Cloud-Computing und Machine-Learning Algorithmen ermöglicht die Modellierung und Prognosen von Schadketten. Der vereinfachte Zugang zu umfangreichen Datenquellen bildet die Basis für ein optimiertes Waldmanagement sowie die Umsetzung lokaler Präventionsmaßnahmen. Darüber hinaus dient die Anwendung als Kommunikationsschnittstelle zwischen den forstlichen Akteuren und soll so Arbeits- und Entscheidungsprozesse unterstützen.

Teilvorhaben: Waldbesitzerverband Niedersachsen e.V

Das Projekt "Teilvorhaben: Waldbesitzerverband Niedersachsen e.V" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Waldbesitzerverband Niedersachsen e.V. durchgeführt. Vor dem Hintergrund klimatischer Änderungen sowie zunehmendem, diversen Schädlingsbefall sollen im Rahmen des Projektes Softwareanwendungen entwickelt werden, die zur Überwachung und Prävention verschiedener Schadereignisse (Sturm, Kalamitäten, Trockenheit, Feuer) genutzt werden können. Durch die Zusammenstellung unterschiedlicher multisensoraler Fernerkundungsdaten (Radar-, Optischer-, Hyperspektral- und Thermaldaten) in Kombination mit Vor-Ort Messungen kann die Vitalität des Waldes kontinuierlich beobachtet sowie Schadenshotspots frühzeitig erkannt werden, um der Forstwirtschaft Möglichkeiten für schnelle Gegenmaßnahmen zu geben. Die Analyse der großen Datenmengen durch Cloud-Computing und Machine-Learning Algorithmen ermöglicht die Modellierung und Prognosen von Schadketten. Der vereinfachte Zugang zu umfangreichen Datenquellen bildet die Basis für ein optimiertes Waldmanagement sowie die Umsetzung lokaler Präventionsmaßnahmen. Darüber hinaus dient die Anwendung als Kommunikationsschnittstelle zwischen den forstlichen Akteuren und soll so Arbeits- und Entscheidungsprozesse unterstützen.

Teilvorhaben: Technische Universität Berlin

Das Projekt "Teilvorhaben: Technische Universität Berlin" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Berlin, Institut für Landschaftsarchitektur und Umwelplanung (ILaUP), Fachgebiet Geoinformation in der Umweltplanung durchgeführt. Vor dem Hintergrund klimatischer Änderungen sowie zunehmendem, diversen Schädlingsbefall sollen im Rahmen des Projektes Softwareanwendungen entwickelt werden, die zur Überwachung und Prävention verschiedener Schadereignisse (Sturm, Kalamitäten, Trockenheit, Feuer) genutzt werden können. Durch die Zusammenstellung unterschiedlicher multisensoraler Fernerkundungsdaten (Radar-, Optischer-, Hyperspektral- und Thermaldaten) in Kombination mit Vor-Ort Messungen kann die Vitalität des Waldes kontinuierlich beobachtet sowie Schadenshotspots frühzeitig erkannt werden, um der Forstwirtschaft Möglichkeiten für schnelle Gegenmaßnahmen zu geben. Die Analyse der großen Datenmengen durch Cloud-Computing und Machine-Learning Algorithmen ermöglicht die Modellierung und Prognosen von Schadketten. Der vereinfachte Zugang zu umfangreichen Datenquellen bildet die Basis für ein optimiertes Waldmanagement sowie die Umsetzung lokaler Präventionsmaßnahmen. Darüber hinaus dient die Anwendung als Kommunikationsschnittstelle zwischen den forstlichen Akteuren und soll so Arbeits- und Entscheidungsprozesse unterstützen.

Teilvorhaben: Nationalparkverwaltung Bayerischer Wald

Das Projekt "Teilvorhaben: Nationalparkverwaltung Bayerischer Wald" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Nationalparkverwaltung Bayerischer Wald, Sachgebiet V - Besuchermanagement und Nationalparkmonitoring durchgeführt. Vor dem Hintergrund klimatischer Änderungen sowie zunehmendem, diversen Schädlingsbefall sollen im Rahmen des Projektes Softwareanwendungen entwickelt werden, die zur Überwachung und Prävention verschiedener Schadereignisse (Sturm, Kalamitäten, Trockenheit, Feuer) genutzt werden können. Durch die Zusammenstellung unterschiedlicher multisensoraler Fernerkundungsdaten (Radar-, Optischer-, Hyperspektral- und Thermaldaten) in Kombination mit Vor-Ort Messungen kann die Vitalität des Waldes kontinuierlich beobachtet sowie Schadenshotspots frühzeitig erkannt werden, um der Forstwirtschaft Möglichkeiten für schnelle Gegenmaßnahmen zu geben. Die Analyse der großen Datenmengen durch Cloud-Computing und Machine-Learning Algorithmen ermöglicht die Modellierung und Prognosen von Schadketten. Der vereinfachte Zugang zu umfangreichen Datenquellen bildet die Basis für ein optimiertes Waldmanagement sowie die Umsetzung lokaler Präventionsmaßnahmen. Darüber hinaus dient die Anwendung als Kommunikationsschnittstelle zwischen den forstlichen Akteuren und soll so Arbeits- und Entscheidungsprozesse unterstützen.

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