SnowCam

Automatisierte Schneebedeckungsgrad-Ermittlung

Automatisierte Ermittlung des Schneebedeckungsgrades (Eingabe-Soll-Ausgabe-Ergebnis)

Im Auftrag des Deutschen Wetterdienstes entwickelt das Forschungsteam um Prof. Dr. Jörg Dahlkemper am Department Informations- und Elektrotechnik Möglichkeiten, den Schneebedeckungsgrad aus herkömmlichen Kameraaufnahmen automatisiert zu erfassen. Die bis in die Siebzigerjahre vorherrschende Augenbeobachtung wird heute zunehmend durch eine automatisierte Erfassung der Wetterdaten abgelöst, dennoch verbleiben immer noch einige Beobachtungsparameter, die nur herkömmlich manuell erfasst werden können. Zum Beispiel die Erfassung des Schneebedeckungsgrades, die von der Schneehöhenmessung abzugrenzen ist. Der Boden kann mit einer sehr dünnen Schneeschicht bedeckt sein und beeinflusst damit maßgeblich die Strahlungsbilanz. Hierbei ist bis heute die menschliche Beobachtung unersetzlich gewesen. Genau an dieser Stelle setzt die Kompetenz der HAW Hamburg im Bereich des Deep Learnings in der Bildverarbeitung an und entwickelt Lösungen, die die Erfassung nicht nur möglich machen, sondern auch zuverlässiger und genauer.

Das umfassende Bildmaterial der Wetterkameras wird mit Hilfe des Forschungs- und Transferzentrums Smart Systems analysiert. Bildmaterial aus zum Teil über 50-Terabyte großen Bilddatenbanken kann dort problemlos ausgewertet werden, ohne dass die Daten auf externe Dienstleister ausgelagert werden müssen. Das ist eine effiziente und erfolgreiche Entwicklung basierend auf dem Einsatz von Deep Learning, bei dem Aufnahmen herkömmlicher, bereits installierter Wetterkameras zum Einsatz kommen, die den Schneebedeckungsgrad vollautomatisch und reproduzierbar erfassen.

Projektlaufzeit
-
ProjektBudget
10.000
Kooperationspartner
FTZ SMSY - Forschungs- und Transferzentrum Smart Systems
Mittelgeber
DWD Deutscher Wetterdienst
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