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Ausgangssituation / Motivation

Jedes Jahr kommen in den europäischen Alpen etwa 100 Menschen bei Schneelawinen ums Leben, und darüber hinaus wird der jährliche finanzielle Verlust durch Straßensperrungen und Schäden allein in Europa auf mehr als eine Milliarde Euro geschätzt. Lawinenvorhersagen werden derzeit manuell von Lawinen-Experten erstellt. Die gesamte Lawinenaktivität einer bestimmten Region ist oft unbekannt, obwohl diese Informationen sehr wichtig sind, um genaue Vorhersagen zu liefern.

Daten von Satelliten können zusammen mit Machine Learning Algorithmen verwendet werden, um Erkenntnisse über Lawinenaktivitäten im gesamten österreichischen Alpenraum zu gewinnen. Die automatische Lawinenerkennung mit Hilfe von Erdbeobachtungssatelliten ermöglicht eine bessere und vollständigere Kartierung von Lawinen als mit manueller Berichterstattung. Dies kann genutzt werden, um die Lawinenvorhersage durch Experten zu verbessern und die Grundlage für die Forschung über automatische Lawinenvorhersagemethoden zu bilden.

Derzeit gibt es für den österreichischen Alpenraum keinen operationellen Schneelawinenerkennungsdienst. Aufgrund der jüngsten Fortschritte bei der Auflösung und Häufigkeit von Satellitendaten sind einige wissenschaftliche Studien verfügbar, die sich auf einige Testregionen z.B. in Norwegen und der Schweiz konzentrieren.

Inhalte und Zielsetzungen

Im Rahmen dieses Sondierungsprojektes planen wir, die wissenschaftliche Grundlage für die Einrichtung eines Schneelawinen-Detektionsdienstes für den österreichischen Alpenraum unter Verwendung von Fernerkundungsdaten zu schaffen.

Methodische Vorgehensweise

Für ein größeres Folgeprojekt planen wir die Bildung eines starken Konsortiums mit Hintergrund in den Bereichen Fernerkundung, Reanalysis Wetterdaten, Machine Learning und Schneelawinendetektion.

Das Sondierungsprojekt umfasst die Sammlung von Anforderungen und Erwartungen potenzieller Nutzergruppen und Kunden in Bezug auf das endgültige Produkt zur Lawinenerkennung/Vorhersage sowie die Entwicklung eines Deep-Learning-Frameworks, einer Datenpipeline und einer IT-Infrastruktur, die Fernerkundungs- und Reanalysis Wetterdaten zur Erkennung von Schneelawinen verarbeiten kann.

Erwartete Ergebnisse

Wir planen eine Publikation, die das Potenzial eines Schneelawinen-Erkennungs- und Vorhersagesystems auf der Grundlage von Fernerkundungs- und Reanalysis-Wetterdaten im österreichischen Alpenraum bewertet.

Projektleitung

Universität Graz - Institut für Geographie und Regionalwissenschaften

Universität Graz
Institut für Geographie und Regionalwissenschaften
Stefan Muckenhuber PhD
Heinrichstraße 36
A-8010 Graz