Im Rahmen der zu erwartenden Klimaveränderungen wird auch in Österreich mit einer Zunahme von extremen Wetterereignissen gerechnet. Eine unmittelbare Folge dieser Klimaänderungen können gravitative Massenbewegungen, wie beispielsweise Hangrutschungen, sein. Da solche Massenbewegungen ein Sicherheitsrisiko für Menschen und Infrastruktur darstellen und oftmals große Schäden anrichten, ist sowohl ihre Detektion als auch die Verfügbarkeit aktueller, flächendeckender Informationen über ihre Auftretenswahrscheinlichkeit entscheidend, um rechtzeitig handeln und potenzielle Schäden frühzeitig abwenden zu können.
Ein qualitativ hochwertiges und vollständiges Daten-Inventar ist die Grundbedingung für ein besseres Verständnis von Hangrutschungen und für die Erstellung von Dispositionskarten, Risikoanalysen und die Entwicklung eines Frühwarnsystems. Bisher besteht dieses Inventar aus historischen Archivdaten und Ergebnissen aus Feldkartierungen, sowie ergänzenden Informationen aus Fernerkundungsdaten. Mit den digitalen Höhenmodellen (DHM) auf Basis von luftgestütztem Laserscanning (ALS) und Erdbeobachtungsdaten der Sentinel-Missionen steht eine umfassende Datenbasis zur Verfügung, die bisher nur sehr eingeschränkt genutzt wird. Allerdings fehlen derzeit Methoden, um diese zeitnah für ein konsolidiertes, standardisiertes Ereignisdaten-Inventar und somit als Basis zur Berechnung von Eintrittswahrscheinlichkeiten für Massenbewegungen zu nutzen.
Der Schwerpunkt des Projekts gAIa ist daher die Entwicklung eines hochwertigen und vollständigen Daten-Inventars für Hangrutschungen. Den Ansatz dazu liefert, durch Anwendung von modernen Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), eine Erweiterung und Weiterentwicklung bestehender, föderaler Datensätze von gravitativen Massenbewegungen. Die neugenerierten Informationen von hochaufgelösten, airborne-laser-scanning digitalen Höhenmodellen(ALS-DHM) und multispektralen, optischen Satellitendaten (Sentinel-2) werden mit den bestehenden Hangrutschungskatastern zusammengeführt und harmonisiert.
Um die intelligente Daten-Fusion zu unterstützen, werden insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens herangezogen. Bei der Entwicklung des resultierenden Daten- Inventars werden in Entwicklung befindliche Standards zu einem vollständigen, repräsentativen Datensystem sowie Aspekte des Geodatenmanagements und der Langzeitarchivierung untersucht.
Darüber hinaus dient die Verwendung von Deep-Learning (DL) Architekturen zur Entwicklung eines Vorhersagemodells für Eintrittswahrscheinlichkeiten von Hangrutschungen. Auf diese Weise lassen sich potenziell gefährdende Gegebenheiten, die zu Hangrutschungen führen, automatisiert erkennen. Das zentrale Ziel von gAia ist es eine verbesserte Gefahrenhinweiskarte zu erstellen, auf der die Gebiete mit potenziellen Gefahren von gravitativen Massenbewegungen (im Speziellen Hangrutschungen) dargestellt werden.
Die generierte Gefahrenhinweiskarte dient als Entscheidungsgrundlage für die Bedarfsträger, sowie auch u.a. als Handlungsempfehlung für das staatliche Krisen- und Katastrophenschutzmanagement. Dadurch werden die Zivilschutzbehörden für die frühzeitige Abwendung von Katastrophen und Schäden ausgestattet.
ProjektleiterIn / Name und Institut/Unternehmen:
SBA Research gGmbH
Mag. DI Rudolf Mayer
Floragasse 7/5, 1040 Wien
+43 (1) 505 36 88
rmayer@sba-research.org
https://www.sba-research.org/
Auflistung der weiteren Projekt- bzw. KooperationspartnerInnen
AIT Austrian Institute of Technology GmbH
Dr. Jasmin Lampert
Center for Digital Safety & Security, Data Science
Giefinggasse 4, 1210 Wien
Jasmin.Lampert@ait.ac.at
https://www.ait.ac.at/
Bundesministerium für Landesverteidigung
Mjr OR Dipl.-Ing. Christian Meurers
Roßauer Lände 1, 1090 Wien
christian.meurers@bmlv.gv.at
www.bundesheer.at
Disaster Competence Network Austria - Kompetenznetzwerk für
Katastrophenprävention
Dipl.Ing. Susanna Wernhart
Peter-Jordan-Straße 82, 1190 Wien
susanna.wernhart@dcna.at
office@dcna.at
https://dcna.at
Geologische Bundesanstalt
Dr. Marc Ostermann
Programmkoordinator für Geomonitoring and Katastrophenschutz
Neulinggasse 38, 1030 Wien
marc.ostermann@geologie.ac.at
office@geologie.ac.at
https://www.geologie.ac.at/
GeoVille Informationssysteme und Datenverarbeitung GmbH
MSc. Michaela Seewald
Sparkassenplatz 2, 6020 Innsbruck
seewald@geoville.com
info@geoville.com
https://www.geoville.com/
Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik (ZAMG) – Teilrechtsfähige
Einrichtung des Bundes
Dr. Michael Avian
Hohe Warte 38, 1190 Wien
Michael.Avian@zamg.ac.at
https://www.zamg.ac.at
Homepage im WWW:
https://www.sba-research.org/research/projects/gaia/
