WP 3: Habitat-Erkennung und -Vorhersage mit Drohnen
Ziele:
- Vermessung von Testarealen mit Drohnen.
- Durchführung der Landnutzungsklassifikation mit Machine Learning-Algorithmen und Berechnung von Landschaftsmetriken sowie anderen Parametern basierend auf den Arbeiten von WP 1.
- Erstellung von Risikokarten für FSME/Borreliose und Zeckenpopulationen im Allgemeinen.
- Übertragung des Modells auf Luftbilder, um größere Gebiete abzudecken.
In diesem Arbeitspaket wird untersucht, wie Drohnen mit ihrer hohen räumlichen Auflösung zur Detektion von zeckenanfälligen Gebieten genutzt werden können. Ziel ist es, mit Hilfe von Feedback-Schleifen aus bekannten Zeckenpopulationen und Felddaten sowie den aus mit Drohnenbildern generierten Risikokarten in der Lage zu sein, FSMEV-Mikroherde und das Vorhandensein von Zeckenpopulationen auf größeren Flächen mit hoher Genauigkeit zu schätzen und zu kartieren. Die Bewertung der Machbarkeit, Risikogebiete mit Fernerkundungsdaten zu erkennen, erleichtert die Eindämmung von zeckenübertragenen Krankheiten, da Risikogebiete großflächig identifiziert werden können und somit schneller erreicht werden können.
Mit Hilfe speziell ausgerüsteter Drohnen und anderer Messtechnik, werden gezielt ausgewählte Areale in den Landkreisen Amberg-Sulzbach und Schwandorf vermessen. Die gewonnenen Erkenntnisse werden dann genutzt, um zunächst Risikokarten der beiden Landkreise zu erstellen. Anschließend werden die gewonnenen Erkenntnisse genutzt, um Risikokarten über diese Regionen hinaus erstellen zu können.
Durchgeführt wird dieses Arbeitspaket am Lehrstuhl für Globale Urbanisierung und Fernerkundung des Earth Observation Research Cluster am Institut für Geographie und Geologie der Julius-Maximilians-Universität Würzburg.