PlasticObs_plus - Verbund - Kl: PlasticObs_plus - Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen

Abstract

Das Verbundvorhaben PlasticObs_plus entwickelte ein KI-basiertes Fernerkundungssystem, das von Flugzeugen aus großflächig und hochauflösend Plastikmüll in Meeren, Flüssen und Küstengebieten erfasst. Ziel war es, die bestehenden Lücken zwischen satelliten- und drohnengestützten Monitoringansätzen zu schließen. Dazu wurde ein zweistufiges Sensorsystem realisiert: In der ersten Stufe analysiert die VIS AI in Echtzeit die Daten des VIS Line-Scanners, während in der zweiten Stufe die EOIR AI die hochauflösenden multispektralen Daten segmentiert und klassifiziert. Die Integration in die offene GeoNode-Plattform erlaubt georeferenzierte Visualisierung, Batchverarbeitung und den Export der Daten. Ergänzend wurde eine Open-Source-Bibliothek mit vortrainierten KI-Modellen und annotierten Datensätzen etabliert, die weltweite Anpassungen unterstützt. The PlasticObs_plus joint project developed an AI-based remote sensing system that, when deployed on aircraft, enables large-scale and high-resolution detection of plastic waste in oceans, rivers, and coastal areas. The goal was to bridge the existing gap between satellite- and drone-based monitoring approaches. To achieve this, a two-stage sensor system was implemented: in the first stage, the VIS AI analyzes data from the VIS line scanner in real time, while in the second stage, the EOIR AI segments and classifies the high-resolution multispectral data. Integration into the open GeoNode platform enables georeferenced visualization, batch processing, and data export. In addition, an open-source library of pre-trained AI models and annotated datasets was established to support global adaptability.