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Vorhersagen an den Binnenwasserstraßen die Vorhersagesysteme Delft-FEWS und WAVOS ein
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(aufsteigend) Relevanz Weniger Quecksilber in deutschen Flüssen, aber weiter ein
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(aufsteigend) Relevanz Weniger Quecksilber in deutschen Flüssen, aber weiter ein
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Der digitale Wandel zählt zu den entscheidenden Faktoren, die eine moderne Wirtschaft
Das übergeordnete Ziel des Projektes ist die mehrskalige Erfassung der Parameter Chlorophyll-a und Schwebstoff/Trübung. Die Erfassung erfolgt in Kombination aus Fernerkundung (Kamera, Drohne, Satellit) und In-situ-Messungen in Flussquer- und -längsschnitten.
Die Fernerkundungsdaten werden mit einer Hyper- bzw.
Die Identifikation und Kommunikation solcher Prozesse ist eine wesentliche Herausforderung
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Weißer Nebel, der mit einem lauten Knall aufsteigt und im Anschluss über den Boden
Das Projekt MALPROG untersucht die Übertragbarkeit von Methoden des Maschinellen Lernen (ML) auf gewässerkundliche Fragestellungen und fokussiert die Entwicklung praxistauglicher Werkzeuge / Dienste für die Anforderungen von BfG und WSV. Als Demonstratoren dienen die verkehrsbezogene Abfluss- und Wasserstandsvorhersage der BfG, Klassifikation von Fernerkundungsdaten für die Erkennung von Vegetationseinheiten, Öl und Makroplastik sowie die Qualitätskontrolle von Messdaten des Lysimeters der BfG. MALPROG soll als Multiplikator dienen, um den Einsatz von ML-Methoden in der BfG zu forcieren und – wo sinnvoll – zu etablieren.
Schematische Darstellung eines datengetriebenen Modells für hydrologische Prognosezwecke
Wir berücksichtigen dabei, dass die Entwicklung eines Fließgewässerabschnitts nicht
