Projekt Snowcam

Im Auftrag des Deutschen Wetterdienstes entwickelt das Team von Prof. Jörg Dahlkemper Möglichkeiten, den Schneebedeckungsgrad aus herkömmlichen Kameraaufnahmen automatisiert zu erfassen. Diese Informationen wurden in der Vergangenheit von Wetterbeobachtern durchgeführt. Im Rahmen der zunehmenden Automatisierung der Wetterdatenerfassung lassen sich zwar sehr viele Messgrößen zuverlässig und einfach automatisiert erfassen wie beispielsweise die Schneehöhe. Der Boden kann aber auch mit einer sehr dünnen Schneeschicht bedeckt sein und beeinflusst maßgeblich die Strahlungsbilanz, erläutert Prof. Dahlkemper. Hierbei war die menschliche Beobachtung bislang unersetzlich. Genau hier können wir mit unserer Kompetenz der HAW Hamburg im Bereich des Deep Learnings in der Bildverarbeitung ansetzen und entwickeln Lösungen, die das Ziel haben, die Erfassung nicht nur möglich zu machen, sondern auch zuverlässiger und genauer. Hierzu muss umfassendes Bildmaterial der Wetterkameras ausgewertet werden. Beispielsweise konnte das Bildmaterial aus zum Teil über 50 TB großen Bilddatenbanken dank der Infrastruktur des Rechenzentrums des FTZ Smart Systems ausgewertet werden, ohne die Daten auf externe Dienstleister auslagern zu müssen. Dies hat maßgeblich zu einer effizienten und erfolgreichen Entwicklung der Lösung beigetragen.