Automatische Bodensegmentierung
Verschmutzte Böden bieten diverse Gesundheitsrisiken. Insbesondere die Belastung mit Blei, Quecksilber und polyzyklischen aromatischen Kohlenwasserstoffen (PAK) mobilisiert derzeit das Bundesamt für Umwelt (BAFU). Für die Prävention und für das Management von Erdverschiebungen bei Bauarbeiten ist es daher notwendig, die Lage potenziell belasteter Böden genau zu kennen.
Aktuell bestehendes Kartenmaterial, auf dem die Bodenbeschaffenheit eingezeichnet ist, ist oft nur parzellengenau und daher in der Nähe von Häusern ungenau (ein Grundstück umfasst oft ein Haus und ein Garten), obwohl dies ein kritischer Ort ist.
Dieses Projekt zielt deswegen darauf ab, eine hochauflösende Karte zu erstellen, auf der potenziell belastete, also unversiegelte Böden wie Ackerland, Rasen oder Lehmboden eingezeichnet sind. Die angestrebte räumliche Auflösung beträgt 1 m . Die Klassifizierung der Böden wird auf automatischen Methoden beruhen und mithilfe von Multi-Kanal-Luftbildern (R, G, B, NIR, DHM) und Deep Learning Algorithmen durchgeführt werden.
Mögliches Ergebnis (Daten: IGN)
Durch die Erstellung dieser Karte soll...
- ...der Zeitaufwand der öffentlichen Dienste für die manuelle Identifizierung von Freilandflächen aus Orthofotos reduziert werden.
- ...das kantonale Inventar potenziell belasteter Böden verbessert werden.
- ...eine Methodik erarbeitet und getestet werden, die auch in anderen Verwaltungen genutzt werden kann.
Das Projekt wird unter der Zusammenarbeit des STDL und des Kantons Fribourg durchgeführt.