KMU innovativ: KiesVision

Das übergeordnete Ziel des Projektes besteht darin, den Betrieb einzelner Kiesgruben durch eine längere Nutzung ohne Erweiterung und so, mit dem Prinzip „Tiefe vor Fläche“ nachhaltiger zu gestalten. Hierfür muss zum einen, ein technisch innovativer Umgang mit überdeckenden Sedimentschichten wie auch eine neuartige Erkundung der Restkiesmengen entwickelt werden. Eine längere Nutzungsdauer und effizientere Auskiesung der bestehenden Baggerseen, hat eine Reihe wichtiger positiver Auswirkungen. Sozio-ökonomisch kann dadurch die regionale Lage bei der Versorgung mit primären mineralischen Rohstoffen (Sand, Kies, Beton) entspannt bzw. verbessert werden. Eine verzögerte oder Ausbleibende Erweiterung der Seen trifft in der Regel auf große Akzeptanz bei der Bevölkerung und bedeutet auch einen ökologischeren Umgang mit der Landschaft. In diesem Sinne möchte KiesVision grundlegende Fortschritte bei der zukünftigen Bewirtschaftung von verschlammten Baggerseen erbringen. Das Projekt hat aber auch Gewässer im Blick, die mit vergleichbaren Verschlammungen bzw. Verlandung zu kämpfen haben. Hierzu gehören insbesondere Alpine Stauseen, welche zunehmend durch die akkumulierten Sedimente beeinträchtigt werden und es dringend intelligenter Lösungen zur Sedimentberäumung bedarf.

Im Detail zielt KiesVision auf die Entwicklung einer automatisierten, möglichst autonomen hydroakustischen Klassifikation von Oberflächensedimenten und die Integration dieser Information in den Workflow zu einem intelligenten Dredging (Baggern/Entlanden) ab. Hierfür sollen Kampagnenkonzepte für die Nutzung von Drohnenbooten bei der Klassifikation erprobt werden. Eine Sedimentklassifikation (nach Korngrößen) könnte ein intelligentes Dredging unterstützen, in dem das Lösewerkzeug (z.B. Saugkopf) den Sedimentbedingungen angepasst geregelt und gesteuert wird.

Ein weiteres Ziel ist die prototypische Nutzung eines neuartigen UHRS (Ultra High Resolution Seismic) Systems in einem Baggersee, welches speziell für dieses Projekt zur Verfügung gestellt wird. Dieses System soll die kompakten Kies-Sand Lagerstätten unterhalb der Schlammschicht im Baggersee durchdringen und damit erstmalig ein akustisches Lagerstättenmodell ermöglichen. Die unterschiedlichen akustischen und sedimentologischen Informationen liegen in unterschiedlichen Auflösungen und Formaten vor und sind nicht grundsätzlich kompatibel oder vergleichbar. Ein wichtiger Schritt ist die KI-gestützte Auswertung und Fusion dieser Daten zu einem nutzbaren Datensatz. Die digitalisierten und fusionierten, dreidimensionalen Erkundungsergebnisse sollen dann in das Blockmodell (MARPO) der Fa. SPE integriert werden. Hiermit zielt dieses Projekt darauf die Grundlagen für die Entwicklung eines autonomen und energiesparenden Baggerns zu legen.

Die Resultate haben zwei Hauptfunktionen: Sie bilden einerseits die Basis für eine sofortige Verbesserung beim Abbau der Lagerstätten und andererseits werden sie verwendet, um Lösungskonzepte und Wasserrechtsanträge zu entwickeln, die eine nachhaltige Nutzung in der Zukunft gewährleisten.

Neben den bereits erwähnten Zielen sollen die Ergebnisse des Projekts auch anderen Zwecken dienen. Es ist geplant, die Ergebnisse in wissenschaftlichen Veröffentlichungen und auf Fachtagungen zu präsentieren und in die universitäre Ausbildung, wie beispielsweise Vorlesungen zur Fernerkundung und maschinelles Lernen, einfließen zu lassen. Darüber hinaus soll auf Basis der Ergebnisse überprüft werden inwieweit diese auf Stauseen übertragbar sind.