Im FuE-Vorhaben EnSort sollen im hoch-komplexen Sortierprozess von recycelbaren Abfallstoffen (Verpackungsmaterialien, gelbe Tonne aus Haushalten etc.) zu Wertstoffen mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz über zu erfassende und auszuwertende Materialerkennungsdaten Aggregate mit hohem spezifischen Energieverbrauch optimiert werden. Dazu muss die Anpassungsfähigkeit der Anlage an sich ändernde Input- und flexibel geforderte Outputqualitäten erhöht werden. Für die vorauslaufende Digitalisierung des bisher überwiegend manuell geregelten Prozesses ist ein Modell zur vollständigen Simulation des Sortierprozess als digitaler Zwilling zu erstellen. Dieses 'Betriebsmodell' wird im großtechnischen Praxisbetrieb einer Sortieranlage für Leichtverpackungsabfälle (LVP) iterativ verbessert und verifiziert. Die Energieeffizienzsteigerung ist später Resultat einer sich an die ständig wechselnden In- und Outputparameter anpassende Prozessregelung. Weiterhin wird über eine intelligente voll automatisierte Regelung der Gesamtanlage die Auslastung der Einzelaggregate optimiert und damit der Durchsatz erhöht. So sinkt der spezifische Energieverbrauch. Zusätzlich wird die Herstellung der Ballen, zu denen die Recyclate zur Volumenreduktion für die Transportwege gepresst werden, optimiert. Hierzu werden Erkenntnisse aus rein betrieblichen sowie durch das BMWi geförderten Vorhaben genutzt.
Das Land Berlin hat mit Deutschlands erstem Mobilitätsgesetz die Weichen für die Zukunft gestellt: Dank mehr Bus- und Bahnangeboten, geschützten Radstreifen und verkehrsberuhigten Kiezen können immer mehr Menschen in Berlin klimafreundlich unterwegs sein. Zur Mobilitätswende gehören aber auch neue Technologien und innovative Verkehrskonzepte, die im Mobilitätsgesetz als „Neue Mobilität“ bezeichnet werden. Das Land Berlin fördert diese Neue Mobilität mit einer Vielzahl von Projekten, um auszuloten, wie Mobilität sauberer und komfortabler, leiser und sicherer werden kann. Sie sind klein, gelb – und kein Mensch sitzt am Steuer: Drei selbstfahrende Elektro-Busse der BVG sind seit Sommer 2020 in Berlin-Reinickendorf unterwegs. „Shuttles & Co“ nennt sich das Pilotprojekt, das das Land Berlin gemeinsam mit Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft initiiert hat. Die Minibusse sind mit Sensoren ausgestattet, eine künstliche Intelligenz verarbeitet die Daten, um im richtigen Moment zu lenken, zu beschleunigen oder abzubremsen. Intelligente, selbstfahrende Automobile scannen nicht nur ihre Umwelt, sondern kommunizieren auch mit ihr. Das Zauberwort heißt „vernetzte Mobilität“: Smarte Fahrzeuge können Kontakt mit Ampeln aufnehmen, um die optimale Reisegeschwindigkeit für grüne Wellen zu berechnen oder sich mit anderen intelligenten Fahrzeugen über Staus und Glatteis austauschen. Mit einem Pilotprojekt im Forschungs- und Industriepark „Urban Tech Republic“ entwickelt das Land Berlin auch diese Technologie weiter. Pilotprojekt „Shuttles & Co“ Pilotprojekt in der „Urban Tech Republic“ “Nutzen statt besitzen”, das ist der Leitspruch der sogenannten Shared Mobility. Ob Lastenräder, Mopeds, E-Autos oder Roller: In Berlin gibt es inzwischen ein riesiges Angebot an Mietfahrzeugen, die sich bequem per App orten, buchen, entsperren und bezahlen lassen. Das Sharing-Prinzip erlaubt es, einen individuellen Mobilitätsmix immer wieder aufs Neue spontan zusammenzustellen und dabei zugleich Ressourcen zu schonen. Das Land Berlin bietet mit nextbike ein eigenes Fahrradleihsystem an. So wird klimafreundliche und bezahlbare Mobilität auch dort sichergestellt, wo kommerzielle Anbieter nicht vertreten sind, weil sich ein rein gewinnorientierter Betrieb nicht lohnen würde. Lastenräder lassen sich in Berlin sogar ganz kostenlos ausleihen: Die Initiative „fLotte Berlin“ des ADFC stellt inzwischen mehr als 170 Lastenräder in allen Berliner Bezirken bereit, mehr als die Hälfte haben der Senat und die Bezirksämter beigesteuert. Geteilte Mobilität in Berlin Fahrradleihsystem nextbike fLotte Berlin Elektromobilität ist eine wichtige Säule der klimafreundlichen Verkehrswende, um den motorisierten Individualverkehr, der noch notwendig ist, nachhaltig zu ermöglichen. Bereits heute zeichnet sich ab: Der fossile Verbrennungsmotor ist ein Auslaufmodell. Berlin hat deshalb die Weichen für das Zeitalter der Elektromobilität gestellt. In allen Bezirken lässt das Land Berlin die Ladeinfrastruktur massiv ausbauen. Dabei setzt Berlin vor allem auf Schnellladesäulen, an denen sich mehrere Autos gleichzeitig aufladen lassen. Das spart nicht nur Zeit, sondern auch Raum. Auch die Elektrifizierung der ÖPNV-Busse treibt das Land Berlin voran. Bereits heute sind rund 130 Busse der BVG elektrisch unterwegs, bis 2030 wird es die gesamte Busflotte sein. Mit der Umstellung auf E-Busse schließt Berlin eine der letzten Lücken bei der Elektrifizierung des öffentlichen Personennahverkehrs, schließlich sind S-Bahnen, U-Bahnen und Straßenbahnen seit jeher emissionsfrei unterwegs. Ausbau der Ladeinfrastruktur Elektrifizierung des ÖPNV Wer Berlin klimafreundlicher und lebenswerter gestalten will, muss sich auch um das Parken kümmern. Bis zu 30 Prozent des Autoverkehrs entsteht allein durch die Suche nach Parkplätzen. Zugleich belegen parkende Autos viel öffentlichen Raum, der auch für Parks, Grünanlagen oder Radspuren genutzt werden könnte. Deswegen gehört auch eine innovative Parkraumbewirtschaftung zur Neuen Mobilität. Das Land Berlin unternimmt viel, um Parken effizienter, platzsparender und umweltverträglicher zu machen und den öffentlichen Raum fairer aufzuteilen. Parkraumbewirtschaftung in Berlin Es gibt noch viele weitere Forschungs- und Entwicklungsprojekte, an denen das Land Berlin mitwirkt. Forschungs- und Entwicklungsprojekte
The Tree Species Germany product provides a map of dominant tree species across Germany for the year 2022 at a spatial resolution of 10 meters. The map depicts the distribution of ten tree species groups derived from multi-temporal optical Sentinel-2 data, radar data from Sentinel-1, and a digital elevation model. The input features explicitly incorporate phenological information to capture seasonal vegetation dynamics relevant for species discrimination. A total of over 80,000 training and test samples were compiled from publicly accessible sources, including urban tree inventories, Google Earth Pro, Google Street View, and field observations. The final classification was generated using an XGBoost machine learning algorithm. The Tree Species Germany product achieves an overall F1-score of 0.89. For the dominant species pine, spruce, beech, and oak, class-wise F1-scores range from 0.76 to 0.98, while F1-scores for other widespread species such as birch, alder, larch, Douglas fir, and fir range from 0.88 to 0.96. The product provides a consistent, high-resolution, and up-to-date representation of tree species distribution across Germany. Its transferable, cost-efficient, and repeatable methodology enables reliable large-scale forest monitoring and offers a valuable basis for assessing spatial patterns and temporal changes in forest composition in the context of ongoing climatic and environmental dynamics.
Magdeburg. Anlässlich der heutigen Vorstellung des Strategiepapieres „Vision für Landwirtschaft und Ernährung“ durch EU-Agrarkommissar Christophe Hansen äußert sich Sachsen-Anhalts Wirtschafts- und Landwirtschaftsminister Sven Schulze positiv, fordert jedoch zugleich eine konsequente Umsetzung der angekündigten Maßnahmen sowie eine gerechtere Verteilung der Agrarfördermittel. „Die neue Vision der EU-Kommission stellt die Wettbewerbsfähigkeit unserer Landwirte in den Fokus und erkennt die Landwirtschaft als strategischen Sektor an. Das ist ein wichtiges Signal für unsere Betriebe in Sachsen-Anhalt und ganz Europa“, so Minister Sven Schulze. Ernährungssouveränität als Ziel Ein zentraler Punkt des Strategiepapieres ist die Stärkung der Ernährungssouveränität. Minister Sven Schulze begrüßt diesen Ansatz ausdrücklich: „Europa muss bei der Lebensmittelversorgung unabhängiger werden. Eine starke, eigenständige Landwirtschaft sichert unsere Versorgung und stärkt unsere Betriebe.“ Minister Sven Schulze unterstützt zudem die Pläne, die Gemeinsame Agrarpolitik (GAP) ab 2028 weiterzuentwickeln. Ziel sei es, die Landwirtschaft so auszurichten, dass sie aktiv zur Ernährungssicherheit, zur wirtschaftlichen Stabilität der Branche sowie zum Umwelt- und Klimaschutz beiträgt. „Dabei muss jedoch die Balance zwischen klaren Regeln und gezielten Anreizen stimmen“, so Minister Sven Schulze. Weniger Bürokratie, mehr Praxisbezug Minister Sven Schulze fordert eine konsequente und praxisnahe Umsetzung der angekündigten Vereinfachungen. „Unsere Landwirte brauchen klare, verständliche Regeln und weniger bürokratischen Aufwand. Sie sollen sich auf ihre Arbeit auf dem Feld und im Stall konzentrieren können – nicht auf komplizierte Formulare und Verwaltungsaufgaben“, betont Minister Sven Schulze. Er betont, dass die geplanten Schritte zur Vereinfachung der GAP und zur Entbürokratisierung für die Landwirte in der täglichen Arbeit spürbar werden müssen. „Es reicht nicht, nur Ankündigungen zu machen. Die Vereinfachungen müssen in der Praxis ankommen und unsere Betriebe wirklich entlasten“, fordert Minister Sven Schulze. Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit und Unterstützung für Junglandwirte Minister Sven Schulze lobt auch die Pläne der EU-Kommission, die europäische Landwirtschaft im internationalen Handel zu stärken und fairen sowie nachhaltigen Wettbewerb zu fördern. „Unsere Landwirte stehen im globalen Wettbewerb. Es ist gut, dass die EU auf gleiche Standards für europäische und importierte Produkte setzt“, betont Minister Sven Schulze. Besonders positiv bewertet Minister Sven Schulze die Strategien zur Förderung des Generationswechsels und zur Unterstützung junger Landwirte. „Junge Menschen müssen in der Landwirtschaft lohnende Perspektiven sehen. Sie sind die Zukunft der Branche und sichern die langfristige Versorgung mit Lebensmitteln. Dafür sind gezielte Förderprogramme notwendig, die den Einstieg erleichtern und Innovationen fördern“, erklärt Minister Sven Schulze. Technologischer Fortschritt als Chance Um diese Zukunftsperspektiven weiter zu stärken, setzt Minister Sven Schulze auf technologische Innovation. Er sieht in der digitalen Transformation, in Künstlicher Intelligenz (KI) und in neuen Züchtungstechniken wichtige Schlüsseltechnologien, um die Landwirtschaft leistungsfähiger und nachhaltiger zu gestalten. „Innovation ist der Schlüssel, um die Produktivität zu steigern und gleichzeitig die Umwelt zu schonen. Mit modernen Technologien können wir effizienter wirtschaften und auf die Herausforderungen der Zukunft reagieren“, erklärt Minister Sven Schulze. Kritik an Bevorzugung kleiner Betriebe Neben vielen positiven Impulse im Strategiepapier, äußert Minister Sven Schulze aber auch Kritik. Besonders die geplante gezielte Förderung kleiner und mittlerer Betriebe sowie die vorgesehene Degression bei den Direktzahlungen bewertet er kritisch. „Aber alle Betriebe – unabhängig von ihrer Größe – leisten einen wesentlichen Beitrag zur Ernährungssicherung und müssen gleichwertig gefördert werden. Die geplante Degression ist ein falsches Signal und benachteiligt größere Betriebe, die gerade in Ostdeutschland wichtige Arbeitgeber und Stabilitätsanker in ländlichen Regionen sind“, betont Minister Sven Schulze. Appell für eine ausgewogene und praxisnahe Agrarpolitik Minister Sven Schulze appelliert an die EU-Kommission, eine ausgewogene und praxisnahe Agrarpolitik zu gestalten. „Die Vision der Kommission geht in die richtige Richtung, aber es bleibt noch viel zu tun. Wichtig ist, dass unsere Landwirte eine wirtschaftliche Perspektive behalten, die Bürokratie abgebaut wird und alle Betriebe – unabhängig von ihrer Größe – fair behandelt werden. Jeder Hektar zählt!“ Gute Zusammenarbeit mit der EU-Kommission Minister Sven Schulze hebt die gute und konstruktive Zusammenarbeit mit EU-Agrarkommissar Christophe Hansen hervor. „Wir stehen in einem vertrauensvollen Dialog auf Augenhöhe. Ich schätze die klare Vision und die lösungsorientierte Herangehensweise von Christophe Hansen“, erklärt Minister Sven Schulze. Bereits im Februar hatte Minister Sven Schulze bei einem Treffen mit EU-Agrarkommissar Hansen und Mecklenburg-Vorpommerns Landwirtschaftsminister Dr. Till Backhaus die Interessen und Anliegen der ostdeutschen Bundesländer zur GAP ab 2028 deutlich gemacht. Dabei setzte er sich insbesondere für eine gerechte Förderung und den Abbau von Bürokratie ein. „Dieser Austausch ist wichtig, um unsere Positionen frühzeitig einzubringen und gemeinsam an einer zukunftsorientierten Agrarpolitik zu arbeiten“, betont Minister Sven Schulze abschließend.
Der rasche Ausbau der erneuerbaren Energiequellen stellt eine große Herausforderung dar, wenn es darum geht, die Energieentwicklung mit konkurrierenden Interessen in Einklang zu bringen. Dies unterstreicht die Notwendigkeit präziser raumbezogener Daten, um eine effektive Bilanzierung, Steuerung oder Bewertung der Einhaltung gesetzlicher Vorgaben zu ermöglichen. In Deutschland stellt das vom Bundesnetzagentur betriebene Marktstammdatenregister (MaStR) eine weit verbreitete Datenquelle für standort- und anlagenspezifische Informationen dar. Der vorliegende Datensatz baut auf dem Marktstammdatenregister auf und verbessert dessen räumliche Genauigkeit für Onshore-Windkraftanlagen durch die Nutzung hochauflösender Fernerkundungsdaten und Deep Learning gestützter Objekterkennung. Der Datensatz besteht aus Punktgeometrien von Windenergieanlagen an Land in Deutschland. Die Windkraftanlagen wurden mithilfe des Objekterkennungsalgorithmus YOLO auf hochauflösenden Satellitenbild-Zeitreihen von PlanetScope detektiert. Die Inferenz erfolgte auf monatlichen PlanetScope-Basiskarten (Global Monthly Basemaps) für die Monate April bis Oktober der Jahre 2018 bis 2024, mit insgesamt 45 deutschlandweiten Inferenzdurchläufen. Das Trainingsdatenset basiert auf den von Manske & Schmiedt (2023) am UFZ semi-manuell korrigierten Standortdaten des Marktstammdatenregisters für die Jahre 2021, 2022 und 2023. Dabei wurden Windkraftanlagen standortgleichmäßig ausgewählt, um eine geografisch ausgewogene Trainingsstichprobe zu gewährleisten. Zusätzlich wurden Negativbeispiele in das Trainingsset aufgenommen. Diese wurden sowohl zufällig aus ganz Deutschland ausgewählt (mit Ausschlusszonen um Windkraftstandorte) als auch gezielt aus Objektklassen, die häufig zu Fehlklassifizierungen führen (z. B. Strommasten, Mobilfunktürme), basierend auf Daten aus OpenStreetMap. Der Datensatz wurde in mehreren Iterationen verfeinert: Schlechte anfängliche Labels, die nicht zuverlässig über mehrere Zeitpunkte hinweg vom trainierten Modell erneut erkannt wurden, wurden gefiltert. Zusätzlich wurden Szenen ergänzt, bei denen das Modell Schwierigkeiten hatte. Die monatlichen Detektionen von Windkraftanlagen über Deutschland hinweg wurden zeitlich aggregiert. Hierzu wurden alle Detektionen zusammengeführt, die innerhalb eines bestimmten Puffers über die Zeit hinweg wiederholt erkannt wurden. Die Zeitreihe der Erkennungszeitpunkte wurde als Attribut an die aggregierten Punkte angefügt. Um Detektionsrauschen zu filtern, kann der Datensatz nach einer Mindestanzahl von Erkennungen pro Punkt gefiltert werden. In zukünftigen Arbeiten planen wir, den Datensatz um aktuelle Monate zu erweitern, die Nachbearbeitung zur Eliminierung von Fehlklassifikationen zu verbessern sowie für jede Erkennung eine Verlinkung zur jeweiligen ID im Marktstammdatenregister bereitzustellen.
