Methodenentwicklung zur Erfassung von Schweinswalen mittels akustischer Verfahren in Ästuaren
Die automatisierte Auswertung akustischer Daten von Schweinswal-Klickdetektoren (Typ: POD, Chelonia, UK) mit der Herstellersoftware ist in den tidebeeinflussten Gewässern durch diverse Hintergrundgeräusche (Sedimentbewegung etc.) stark fehlerbehaftet und erfordert somit eine sehr zeitaufwändige manuelle Validierung. Im Rahmen des Projektes wird anhand von Klick- bzw. Klicksequenzparametern mittels maschinellem Lernen eine automatisierte Nachbearbeitung entwickelt, die die zeitaufwändige manuelle
- Behörde
- Bundesanstalt für Gewässerkunde
- Verwaltungsebene
- Bund
- Ressort
- Bundesministerium für Verkehr
- Risikoeinordnung
- Nicht veröffentlichtSelbstauskunft im MaKI-Profil, keine i6eal-Bewertung
- KI-Methode
- Deep Learning · Machine Learning
- Einsatzbereich
- Forschung
Veröffentlicht, geplant oder offen
Die Matrix trennt veröffentlichte Angaben, geplante Prüfungen, nicht erforderliche Angaben und unbekannte Felder. Es gibt bewusst keinen Gesamtscore.
Projekt- und Veröffentlichungsdaten
Diese Daten stammen aus dem aktuellen MaKI-Profil. Sie sind keine i6eal-Beobachtungshistorie.
- Projektstart
- Erstmals veröffentlicht
- Zuletzt veröffentlicht
Beobachtungschronik
Dieses Profil wird seit 19. Juli 2026 beobachtet. Quellseitige Projekt- und Publikationsdaten bleiben davon getrennt.
Noch liegt kein früherer vollständiger Quellstand zum Vergleichen vor. Für dieses Profil beginnt die Beobachtung am 19. Juli 2026.