DRIFT

Projekttitel: DRIFT – Detektion und Reidentifizierung von Eisbergen als Strömungsmarker

Projektdauer: 01.11.2024 – heute

Forschungsbereich: Erd- und Umweltwissenschaften, Glaziologie, Fjord-Ozeanographie, Computer Vision, Multi-Object-Tracking, Deep Learning

Ins Meer mündende Gletscher sind entscheidende Faktoren für den globalen Meeresspiegelanstieg, wobei ihre Stabilität stark von komplexen Zirkulationsmustern in den Fjorden beeinflusst wird, die das Schmelzen unter Wasser regulieren. Die direkte Beobachtung dieser Mechanismen mit herkömmlichen ozeanografischen Instrumenten stellt nach wie vor eine Herausforderung dar. Die Fjorde selbst verfügen jedoch über ein verteiltes Sensornetzwerk: Eisberge. Als passive Tracer, die von Meeresströmungen getrieben werden, reagieren Eisberge unterschiedlicher Größe aufgrund ihrer variierenden Kieltiefe auf die Wasserzirkulation in verschiedenen Tiefen. DRIFT ist ein System zur Eisbergverfolgung, das aus Zeitrafferaufnahmen dichte Geschwindigkeitsfelder von Eisbergen extrahiert. Im Rahmen des Projekts wurde eine Pipeline entwickelt, die einzelne Eisberge in terrestrischen Zeitrafferaufnahmen erkennt, sie von Bild zu Bild wiederidentifiziert und ihre Bewegungsbahnen rekonstruiert. Durch Georeferenzierung werden diese Bildbewegungsbahnen in reale Geschwindigkeiten und Zirkulationsmuster umgewandelt.

Ziele

DRIFT zielt darauf ab, die Oberflächenzirkulation in Fjorden beobachtbar zu machen. Das System erkennt und identifiziert Eisberge über einen breiten Größenbereich hinweg zuverlässig, sodass Bewegungsbahnen über lange Zeitraffer-Sequenzen hinweg verfolgt werden können, ohne dass ein ortsspezifisches Nachtrainieren für einzelne Gletscher, Umweltbedingungen oder Kameraeinstellungen erforderlich ist.

Problemstellung

Die Fjordzirkulation beeinflusst den Rückgang der Gletscherfronten, indem sie warmes Meerwasser in Richtung der Gletscher transportiert. Herkömmliche ozeanografische Instrumente unterliegen räumlichen und zeitlichen Einschränkungen, und mit Eis verstopfte Fjorde sind für Schiffe und Versorgungsboote weitgehend unzugänglich. Dieses Projekt untersucht, ob einzelne Eisberge zuverlässig genug überwacht werden können, um als dezentrales Sensornetzwerk für die Oberflächenströmung in Fjorden zu dienen.

Technologie

Bildtransformatoren, konvolutionelle neuronale Netze, Repräsentationslernen, Multi-Object-Tracking, Kalman-Filter, Photogrammetrie und Georeferenzierung

Team

Teamleitung

Dr. Josefine Umlauft

Teammitglieder

Marco Jaeger-Kufel – ScaDS.AI Dresden/Leipzig, Universität Leipzig
Anja Neumann – ScaDS.AI Dresden/Leipzig, Universität Leipzig
Prof. Andreas Vieli – Geographisches Institut, Universität Zürich
Dr. Ethan Welty – Geographisches Institut, Universität Zürich
Dr. Andrea Kneib-Walter – Geographisches Institut, Universität Zürich

Partner

Universität Zürich, GreenFjord