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s/kp/KI/gi

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Einzelbaum Stammpositionen aus Luftbildern (2021) Wuppertal

Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, punktförmigen Stammpositionen von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal, ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2021) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Die Stammposition eines Baumes wurde im geometrischen Schwerpunkt seines Baumkronenpolygons angenommen. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtige Hinweise: (1) In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhaften Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. (2) Die genauen Stammpositionen können aus optischen Fernerkundungsdaten nicht bestimmt werden. Die als Stammpositionen angegebenen Schwerpunkte der Baumkronenpolygone sind Näherungswerte.

INSPIRE Taunusstein, Rothehustert / Im Dornbusch, 1. Änderung (XPlanung)

XPlanung Version 6.0 inklusive Sachinformationen (siehe Pflichtenheft Version 1.0 unter https://www.gdi-suedhessen.de/geoportal/#Fachthemen). Bereitgestellt über die Plattform www.gdi- inspireumsetzer.de - Ein Service der GDI-Südhessen.

Wertebasierte Optimierung von Asset Management Strategien für Mittelspannungsnetze mittels Künstlicher Intelligenz, Teilvorhaben: Entwicklung eines KI-basierten Predictive Maintenance Asset Management Systems für Mittelspannungsnetze

Dieses Projekt wird u.a. durch den steigenden Kostendruck infolge der Anreizregulierung und die Verknappung materieller sowie personeller Ressourcen, insbesondere im Kontext des Fachkräftemangels, motiviert. Der Einsatz vorhandener Ressourcen für die Netzerneuerung, den -ausbau und die -instandhaltung muss effizient gestaltet werden. Gleichzeitig gewinnt die Digitalisierung im Transformationsprozess der Energielandschaft an Bedeutung. Hier besteht Potenzial, die verbesserten Fähigkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) zu nutzen. Der Einsatz von KI-Methoden zur Optimierung von Instandhaltungs- und Erneuerungsstrategien im Asset Management ist bisher jedoch unzureichend erforscht. In diesem Teilvorhaben wird ein KI-basiertes System zur Optimierung von Strategien im Mittelspannungsnetz für Asset Manager entwickelt. Methoden des Reinforcement Learning werden auf ein zu entwickelndes Simulationsmodell angewandt, welches das Ausfallrisiko der Mittelspannungs-Komponenten sowie deren wirtschaftliche Kosten und Erlöse über den gesamten Lebenszyklus abbildet. Dadurch können Asset Manager verschiedene Szenarien in ihrem Mittelspannungsnetz simulieren und für ihre Unternehmensziele optimieren.

Charakterisierung von Mineralstaub-Deposition mit hoher Zeitauflösung im Hinblick auf Partikelgröße, Zusammensetzung und atmosphärische Alterung an für ein atmosphärisch-ozeanisches Staubbudget relevanten Standorten

Nass- und Trockendeposition sind die wesentlichen Prozesse, die Mineralstaub aus der Atmosphäre entfernen. Teragramm Mineralstaub werden pro Jahr interkontinental verfrachtet. Erreicht Staub weitab von seiner Quelle wieder die Erdoberfläche, kann er erheblichen Einfluss auf Ökosysteme haben. Insbesondere ozeanische Ökosysteme sind in ihrer Bioproduktivität nährstofflimitiert. Diese Nährstoffe können durch Mineralstaub eingetragen werden. Trotz der Bedeutung der Deposition sind Messungen bislang rar, und Staubmodelle, die sich an den wenigen Messungen validieren, zeigen erhebliche Fehler. Hauptsächlich der Mangel an geeigneten Messdaten behindert im Moment das weitergehende Verständnis des Staubzyklus. Fehlende standardisierte Messtechnik zur Trockendepositionsmessung erschwert bislang gute Datenerfassung. Daher wird ein neuer automatisierter Nass- und Trockendepositionssammler entwickelt und charakterisiert. Der Sammler wird mit meteorologisch relevanter Zeitauflösung (Stunden bis Tage) betrieben und damit einen großen Nachteil vergangener Messungen beheben, nämlich eine Zeitauflösung von meist Wochen bis Monaten. Durch den Einsatz automatisierter rasterelektronenmikroskopischer Einzelpartikel-Analyse wird ein bisher unerreichter Daten-Detailreichtum für Partikelgrößen von 700 nm bis 100 mym zur Verfügung stehen, einschließlich Partikelgrößenverteilung, Elementzusammensetzung und Partikel-Mischungszustand. Besondere Aufmerksamkeit wird potentiellen Nährstoffen wie Fe, P, K, Mg und Ca gewidmet. Für ausgewählte Proben wird weiterhin Partikel-Hygroskopizität bestimmt.Nach der Testphase auf der Insel Frioul, Frankreich, während der der Sammler im Vergleich zur dort existierenden Zeitreihe validiert wird, werden drei Instrumente an Stationen in Betrieb genommen, die für Staubeintrag in die relevant Ozeane sind: Sao Vicente, Kap Verde und Barbados im Saharischen Ausfluss so wie Heimaey, Island, im arktischen Staub. In einer zweiten Phase (nach dem vorliegenden Projekt) soll das Netzwerk dann erweitert werden durch New Island, Falkland im südamerikanischen Ausfluss, Amakusa, Japan im asiatischen Ausfluss und die Insel Amsterdam zwischen dem südafrikanischen und dem australischen Ausfluss. Zum ersten Mal werden aus diesem Projekt kontinuierliche Zeitreihen der Nass- und Trockendeposition von Mineralstaub zur Verfügung stehen, die tägliche bzw. Ereignis-basierte Zeitauflösung und zudem Partikel-Größenauflösung bieten. Hieraus werden atmosphärische Schlüsselfaktoren abgeleitet, die zur Deposition führen. Weiterhin wird eine Partitionierung zwischen Nass- und Trockendeposition und ihr Größenverteilung von Nährstoffen - insbesondere P und Fe - untersucht. Partikel-Mischungszustand und Form werden durch ein Mischungsmodell und Bildanalyse bestimmt. Eine öffentliche Datenbank wird bereitgestellt, die z. B. für Modellvalidierung zu Verfügung steht. Es ist geplant, die Stationen nach Ende der DFG-Finanzierungphase weiter zu betreiben.

Datengetriebene und genom-editierte Züchtung lokal angepasster Weizensorten zur Steigerung der Agrarbiodiversität, der nachhaltigen Klimaresistenz und der Ressourceneffizienz, Teilvorhaben D

Smarte Pull-Logistik und -Wiederverwendung von Elektro- und Elektronikaltgeräten durch frühe und KI-basierte Zustandserkennung, optimale Entsorgungsentscheidung und ressourcenschonende Stückgut-Logistik, Teilvorhaben: Endnutzer Use Cases Großgeräte z.B. Waschmaschinen

Digital GreenTech 2 - DIWA: Digitale, vernetzte und interaktive Wasserqualitätsüberwachung, ein Konzept für autonome Frühwarnsysteme zum Gewässerschutz, Teilprojekt 7

Jahreswerte - Grundwasserneubildung (mGROWA, 2024)

Die Datenserie "Grundwasserneubildung (mGROWA, 2024)" enthält Rasterdatensätze (hier: Jahreswerte), die im Rahmen der "Modellierung der flächendifferenzierten Grundwasserneubildung für Schleswig-Holstein im Beobachtungszeitraum 1961 – 2021 und für Klimaszenarien bis 2100" erstellt wurden. mGROWA-Modelldaten zur Modellierung der flächendifferenzierten Grundwasserneubildung für Schleswig-Holstein (Stand: 2024) FZ Jülich / LfU S-H (Geologischer Dienst)

Bebauungsplan HafenCity 7 Hamburg

Gebiet der Landzunge zwischen Grasbrookhafen und Norderelbe und östlich der Landzunge bis zur San-Francisco-Straße. Das Plangebiet wird wie folgt begrenzt: West- und Nordgrenzen des Flurstücks 2377 (alt: 1963 - Strandhöft und Hübener-kai), über das Flurstück 6596 (alt: 2021 - Marco-Polo-Terrassen), Ostgrenzen der Flurstücke 6596 und 2377, Nordgrenzen der Flurstücke 2068 und 2371 (alt: 1963 - Hübenerstraße), über die Flurstücke 2371 und 2375 (alt: 1963), Ostgrenze des Flurstücks 2375, Ost- und Südgrenzen des Flurstücks 2374 (alt: 1963), Südgrenze des Flurstücks 2373 (alt: 1963), über das Flurstück 2376 (alt: 1963), Südgrenzen der Flurstücke 2376 und 2377 der Gemarkung Altstadt-Süd.

Projektionen der Grundwasserneubildung in Deutschland bis zum Jahr 2100 (Datensatz)

Im Rahmen des Projektes WADKlim wurden mit mGROWA Projektionen auf Basis der Ergebnisse der Klimaprojektionen R26-E12-RCA, R85-CA2-CLM und R85-MI5-CLM für die Zeit von 1971 bis 2100 durchgeführt. Neben vielen anderen Größen liefern diese Projektionen auch Zeitreihen der Grundwasserneubildung (GWNB) in hoher räumlicher Auflösung. Im WADKlim Bericht werden diese Zeitreihen kurz andiskutiert und im Hinblick auf die Ausprägung zukünftiger Minimumdekaden der GWNB untersucht (siehe Kap. 2.3.10). Das Ziel der Auswertung im Projekt war es, flächendeckend für ganz Deutschland die Dekaden zu identifizieren, in denen die mittlere jährliche GWNB in den Projektionen ein Minimum erreicht. Die in den Minimumdekaden erreichte GWNB kann dann in Bezug zur jeweiligen historischen Referenzperiode 1971-2000 gesetzt werden. Es liegen teilweise verkürzte Zeitreihen bis 2095 für das Globalmodell MOHC-HadGEM2-ES vor. Das liegt daran, dass diese Modellrechnung bis zum hydrologischen Jahr 2099 lief und einige Zeitreihen innerhalb der Bias-Korrektur des Niederschlags im Rahmen von ReKliEs-De nochmals auf 2095 gekürzt wurden. Um eine höhere Dateikompression zu erzielen, wird die Jahressumme um den Faktor 10 erhöht und als Integerwert (INT2S) bereitgestellt. Nach einer Rückrechnung liegt die Jahressumme mit einer Nachkommastelle vor.

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