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UTF 657.05.21

Machbarkeitsstudie chemischer Bodenschutz mit REMAP (Remote sEnsing and Machine-learning for chemicAl soil Protection)

Résumé

Die Belastung der landwirtschaftlich genutzten Böden mit Plastik steigt. Für die Schweiz wird geschätzt, dass etwa 160 t jährlich u.a. durch Littering und als Verunreinigungen in Bodenverbesserungsmitteln wie Kompost in diesen Böden eingebracht werden. Dieser Plastik bedroht das Ökosystem langfristig sowohl direkt durch mögliche Toxizität von Inhaltsstoffen und als Fremdstoff aber auch indirekt als Träger von persistenten Schadstoffen. Der Nachweis und die Identifikation von Plastik in unterschiedlichen Bodenschichten sind wichtige Schritte, um Böden gegen diese chemische Verschmutzung zu schützen, indem das Gefahrenrisiko gemäss Indikatoren abgeschätzt wird. Solche Indikatoren basieren auf wissenschaftlichen Daten, die mittels unterschiedlichen Messmethoden gesammelt wurden. Sie sind erforderlich, um eine gezielte Reduktion des Plastikeintrags zu gewährleisten und damit die Umwelt besser schützen.Viele der bisher verwendeten Methoden sind allerdings zeit- und personalintensiv. High-resolution hyperspectral imaging (HI) ist ein vielversprechendes Verfahren, um Plastik nachzuweisen. Es nutzt einen breiten Bereich des elektromagnetischen Spektrums und bildet unterschiedliche Stoffe aufgrund ihres unterschiedlichen Musters an elektromagnetischen Wellen differenziert ab. Auf einer Drohne eingesetzt könnten die neuen handlicheren Kameras für die Überwachung von Plastik auf Feldern als schnelle und kostengünstige Lösung eingesetzt werden. Allerdings fehlen bis jetzt spezifische spektrale Referenzgrössen, mit denen die «Bilder» einem bestimmten Stoff zugeordnet werden können. Deshalb soll in diesem Projekt ein Algorithmus für maschinelles Lernen und ein künstliches neuronales Netzwerk zur Mustererkennung mit einer automatischen HI-Datenverarbeitung und MP-Erkennung entwickelt werden. Makroplastik kann mit der Drohne im Feld entdeckt werden. Mikroplastik wird im Labor ebenfalls mit Hilfe von HI in Bodenproben nachgewiesen. So kann eine Datenbasis mit verschiedenen Referenzgrössen erstellt werden. Nach der Validierung der Software in der Praxis soll im Feld überprüft werden, ob mit Hilfe dieser HI-Drohnen-Technologie Mikrokunststoffe bis hin zu tieferen Bodenhorizonten identifiziert werden können. Mit den erhobenen Daten soll ein Modell für das Verhalten von Mikroplastik im Boden berechnet werden, , das auf bestimmten Indikatoren basiert, wie z.B. Plastikart, Bodeneigenschaften. Das Projekt wurde aufgrund des Beitragsgesuchs vom 11.11.2020 genehmigt.

Textes supplémentaires

Projektziele

Ein kostengünstiges System bestehend aus Drohne und einer Hyperspektral-Bildtechnologie zur Erkennung von Plastik im Feld ist aufgebaut. Für häufige Plastiksorten sind deren spektrale Muster als Referenzgrössen in einer Datenbank erfasst. Auf dieser Grundlage wird ein erstes Modell für die Detektion von Mikroplastik im Boden entwickelt inkl. Indikatoren zu den verschiedenen Einflussgrössen.

Ergebnisse gemäss Vertrag

Die Geräte (unbemannte Drohnen, Hyperspectral Technologie) für die verschiedenen Anwendungen (Drohne, Labor) sind ausgewählt und beschafft. Meilenstein 1 Erste Flüge wurden durchgeführt und die Einflussfaktoren für eine gute Datenerhebung sind bekannt. Der statistische Signalverarbeitungs- und der maschinellen Lernansatzes sind ausgewählt. Meilenstein 2 Repräsentative Bodenproben für die Bestimmung verschiedener Arten von Mikroplastik sind präpariert und charakterisiert. Meilenstein 3 Die in diesen Proben gefundenen unterschiedlichen Mikroplastik-Sorten wurden anhand von Hyperspektral-Bildern identifiziert und charakterisiert. Eine realistische Einschätzung der Teilchengrösse, die im Feld mit dieser Technologie erkennt werden können, wird hergeleitet Meilenstein 4 Ein erstes Modell für Ablagerung und Transport von Mikroplastik im Boden ist berechnet. Eine Liste der möglichen Indikatoren, die zur Erkennung von Plastikkontamination an der Bodenoberfläche und in den tieferen Bodenschichten helfen kann, ist erstellt. Meilenstein 5 Ein Schlussbericht mit Darstellung der Ergebnisse aus 1 bis 5 und mit Überlegungen wie die gewonnenen Informationen für die Konzipierung von Schutzmassnahmen genutzt werden können sowie dem weiteren Vorgehen ist redigiert und dem BAFU abgegeben. Textbausteine, Illustrationen und mindestens 3 Fotografien (genauere Angaben s. Beilage 2) für die Verwendung in öffentlichen Publikationen sind bereitgestellt und dem BAFU abgegeben. Eine Präsentation der Ergebnisse mit entsprechender Power-Point Darstellung ist dem BAFU abgegeben und kann auf Nachfrage beim BAFU vorgetragen werden.

Schlüsselwörter

High-resolution hyperspectral imaging, Plastik, Bodenschutz

Weiteres Vorgehen

Umsetzung und Anwendungen

Beschreibung der Resultate

Participants

Petar Mandaliev

Hauptgesuchstellung

petar.mandaliev@fhnw.ch

Fachhochschule Nordwestschweiz Petar Mandaliev Klosterzelgstrasse 4 5210 Windisch AG CH

Basilius Thalmann

Mitgesuchstellung

Basilius.Thalmann@zhaw.ch

Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften ZHAW Institut für Umwelt und Natürliche Ressourcen Basilius Thalmann Grüental 8820 Wädenswil ZH CH

Kontaktperson

Détails du projet

Office de recherche
BAFU
Statut du projet
Abgeschlossen
Type de projet
Forschungsprojekt
Date de début
2021-03-17
Date de fin
2023-06-13
Coûts totaux approuvés
-
Section
Umwelttechnologieförderung
Domaine politique NABS
Umweltschutz