Die besten Werkzeuge und Technologien zur Ölverschmutzungserkennung

Ölverschmutzungen stellen eine große Gefahr für die Ökosysteme der Meere und Küsten dar. Um Umweltschäden zu minimieren, ist es wichtig, sie frühzeitig zu erkennen. In diesem Leitfaden werden die wirksamsten Werkzeuge und Technologien zur Ölverschmutzungserkennung vorgestellt, die weltweit eingesetzt werden.

1. FlyPix AI 

Bei FlyPix AI sind wir darauf spezialisiert, künstliche Intelligenz zu nutzen, um die Erkennung von Ölverschmutzungen und die Umweltüberwachung zu revolutionieren. Unsere Plattform integriert Satellitenbilder, Drohnendaten und LiDAR-Technologie, um präzise Einblicke in Echtzeit zu liefern. So können Branchen Ölverschmutzungen mit beispielloser Genauigkeit erkennen, verfolgen und darauf reagieren.

FlyPix AI vereinfacht komplexe georäumliche Datenanalysen durch eine No-Code-Plattform und macht sie für Benutzer ohne technisches Fachwissen zugänglich. Für Branchen wie Schifffahrt, Öl und Gas sowie Umweltbehörden verbessert unsere Lösung die Leckageerkennung, beschleunigt Reaktionszeiten und verbessert die Entscheidungsfindung.

FlyPix AI wurde für Flexibilität und Anpassungsfähigkeit entwickelt und hilft Unternehmen, Lecks zu identifizieren, den Verlauf von Ölunfällen zu überwachen und die Auswirkungen auf die Umwelt zu bewerten. Ob es um die Verfolgung von Ölteppichen vor der Küste, Pipeline-Lecks oder Küstenverschmutzung geht, unsere Technologie liefert den Benutzern umsetzbare Erkenntnisse für einen effektiven Umweltschutz.

Durch die nahtlose Integration in vorhandene GIS-Systeme verbessert FlyPix AI Arbeitsabläufe ohne Unterbrechungen. Durch die Kombination von Objekterkennung in Echtzeit, dynamischem Tracking und KI-gesteuerter Analyse stellt unsere Plattform sicher, dass Benutzer bei der Bewältigung von Ölverschmutzungsproblemen proaktiv bleiben.

Hauptmerkmale

• KI-gestützte Analytik: Fortschrittliche KI-Modelle analysieren georäumliche Daten, um Ölverschmutzungen in Echtzeit zu erkennen, zu klassifizieren und zu überwachen.
• No-Code-Schnittstelle: Eine benutzerfreundliche Plattform, die für den mühelosen Einsatz in verschiedenen Branchen ohne Programmierkenntnisse konzipiert ist.
• Datenkompatibilität aus mehreren Quellen: Unterstützt Satelliten-, Drohnen- und LiDAR-Daten und bietet eine umfassende Überwachungslösung.
• Skalierbarkeit: Geeignet sowohl für die lokale Reaktion auf Vorfälle als auch für groß angelegte Umweltüberwachungsprojekte.

Dienstleistungen

• Erkennung und Lokalisierung von Ölverschmutzungen: Identifizieren und kartieren Sie Ölverschmutzungen mithilfe KI-gestützter Satelliten- und Drohnenanalysen.
• Erkennung von Änderungen und Anomalien: Überwachen Sie die Bewegung, Ausbreitung und Umweltauswirkungen von Leckagen im Laufe der Zeit.
• Dynamisches Tracking: Vorhersage und Verfolgung von Öldispersionsmustern mit hoher Genauigkeit.
• Entwicklung kundenspezifischer KI-Modelle: Maßgeschneiderte Lösungen für spezifische Anforderungen der Ölverschmutzungsüberwachung und Risikobewertung.
• Heatmap-Generierung: Erstellen Sie visuelle Berichte für bessere Analysen und Entscheidungsfindung.

Kontaktinformationen:

• Webseite: flypix.ai 
• Address: Robert-Bosch-Str.7, 64293 Darmstadt, Germany
• Email: info@flypix.ai 
• Telefonnummer: +49 6151 2776497
• LinkedIn: LinkedIn.com/company/flypix-ai 

2. EO-Browser (Sentinel Hub)

EO Browser, bereitgestellt von Sentinel Hub, ist eine kostenlose Online-Plattform, die Zugriff auf Satellitenbilder, einschließlich Sentinel-1 SAR-Daten, zur Erkennung von Ölverschmutzungen bietet. Benutzer können Bilder anzeigen und analysieren, um im Laufe der Zeit Ölteppiche auf Wasseroberflächen zu identifizieren. Das Tool ist für diejenigen konzipiert, die Umweltveränderungen, einschließlich Ölverschmutzungen, untersuchen.

Das System ermöglicht das Filtern von Satellitendaten nach Datum und Standort, um bestimmte Bereiche von Interesse zu beobachten. Es umfasst Visualisierungsoptionen wie Zeitraffer, um den Verlauf von Ölunfällen zu verfolgen oder gemeldete Vorfälle zu bestätigen. EO Browser wird häufig von Forschern oder Organisationen verwendet, die über technische Kenntnisse zur Bildinterpretation verfügen.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Bietet Zugriff auf Sentinel-1 SAR-Bilder.
• Ermöglicht die Anzeige von Ölteppichen auf dem Wasser.
• Bietet Visualisierungstools wie Zeitraffer.
• Kostenlose Nutzung mit Internetverbindung.
• Wird zur Analyse von Leckagen in bestimmten Regionen verwendet.

Vorteile:

• Bietet kostenlosen Zugriff auf Satellitenbilder.
• Deckt globale Gebiete mit Sentinel-Daten ab.
• Ermöglicht die Verfolgung von Leckagen im Zeitverlauf.
• Unterstützt grundlegende Analysen ohne zusätzliche Tools.
• Online zugänglich für eine breite Nutzung.

Nachteile:

• Erfordert Fähigkeiten zur Interpretation von Satellitenbildern.
• Beschränkt auf verfügbare Satellitendaten-Updates.
• Bietet keine automatische Leckageerkennung.
• Abhängig von der Internet- und Plattformverfügbarkeit.
• Bei der Auflösung werden möglicherweise kleinere Verschmutzungen übersehen.

Kontaktinformationen:

• Website: www.sentinel-hub.com
• Adresse: Cvetkova ulica 29, SI-1000 Ljubljana, Slowenien
• E-Mail: info@sentinel-hub.com
• X: x.com/sentinel_hub
• LinkedIn: www.linkedin.com/showcase/10827567
• YouTube: www.youtube.com/c/SentinelHub_by_Sinergise
• Facebook: www.facebook.com/sentinelhub.by.planetlabs
• Telefon: +386 (0) 1 320-61-50

3. Copernicus-Browser

Copernicus Browser ist eine Online-Plattform, die Zugriff auf Satellitenbilder zur Beobachtung von Ölverschmutzungen auf Wasseroberflächen bietet. Benutzer können bestimmte Daten und Orte auswählen, um Bilder anzuzeigen, die Ölteppiche oder Umweltveränderungen zeigen können. Das Tool ist Teil des Copernicus-Programms und wird von Personen verwendet, die Ölverschmutzungen analysieren oder Gewässer überwachen.

Das System bietet Visualisierungsfunktionen wie Schichtung und Zeitvergleiche, um das Ausmaß von Ölteppichen im Zeitverlauf zu untersuchen. Es basiert auf frei verfügbaren Satellitendaten und ist daher für eine breite Palette von Benutzern mit Internetzugang zugänglich. Die Interpretation der Bilder erfordert technisches Verständnis, um Ölteppiche genau identifizieren zu können.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Verwendet Sentinel-1 SAR- und Sentinel-2-Bilder.
• Ermöglicht die Auswahl bestimmter Gebiete und Daten.
• Enthält Visualisierungstools zur Leckageverfolgung.
• Bietet kostenlosen Zugriff auf Satellitendaten.
• Wird für Zwecke der Umweltüberwachung verwendet.

Vorteile:

• Bietet kostenlosen Zugriff auf Satellitenbilder.
• Deckt globale Regionen mit Copernicus-Daten ab.
• Unterstützt die zeitbasierte Analyse von Verschüttungen.
• Funktioniert online ohne spezielle Software.
• Bietet Rohdaten für detaillierte Studien.

Nachteile:

• Zur Bildanalyse sind Fachkenntnisse erforderlich.
• Begrenzt durch die Satelliten-Passfrequenz.
• Erkennt Ölverschmutzungen nicht automatisch.
• Abhängig von der Internetverbindung.
• Bei kleinen Verschmutzungen ist die Lösung möglicherweise unzureichend.

Kontaktinformationen:

• Website: dataspace.copernicus.eu
• E-Mail: support@copernicus.eu
• YouTube: youtube.com/@copernicusdataspaceecosystem
• X: x.com/CopernicusEU
• Facebook: facebook.com/CopernicusEU
• Instagram: instagram.com/copernicus_eu
• LinkedIn: linkedin.com/company/copernicus-data-space-ecosystem

4. KSAT Oil Spill Detection Service (Kongsberg-Satellitendienste)

Der KSAT Oil Spill Detection Service verwendet satellitengestützte Synthetic Aperture Radar (SAR)-Bilder, um Ölverschmutzungen auf Wasseroberflächen zu identifizieren. Er kombiniert Radardaten mit Schiffsverfolgungsinformationen wie AIS, um Ölverschmutzungen und mögliche Quellen über große Gebiete hinweg zu lokalisieren. Berichte werden erstellt und den Benutzern übermittelt, oft innerhalb eines kurzen Zeitrahmens nach dem Vorbeiflug des Satelliten.

Dieser Dienst ist weltweit im Einsatz und verarbeitet Bilder von Satelliten wie Sentinel-1 oder RADARSAT, um Ozeane und Küsten zu überwachen. Er ist für Organisationen konzipiert, die regelmäßige Updates zu Ölunfällen in bestimmten Regionen benötigen. Das System stellt Daten in einem Format bereit, das für die Koordinierung von Maßnahmen oder für die juristische Dokumentation verwendet werden kann.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Verwendet SAR-Satellitenbilder zur Leckageerkennung.
• Integriert AIS-Daten zur Identifizierung der Ursachen von Ölverschmutzungen.
• Deckt große geografische Gebiete weltweit ab.
• Liefert Berichte kurz nach der Satellitenbildaufnahme.
• Stellt Daten zur Reaktion und Dokumentation bereit.

Vorteile:

• Überwacht große Gebiete mit Satellitenabdeckung.
• Verbindet Leckagen über AIS mit potenziellen Quellen.
• Funktioniert bei jedem Wetter und allen Lichtverhältnissen.
• Bietet strukturierte Berichte zur Analyse.
• Unterstützt die weltweiten Bemühungen zur Verfolgung von Ölverschmutzungen.

Nachteile:

• Abhängig von den Satellitenpass-Zeitplänen.
• Für den detaillierten Servicezugriff können Kosten anfallen.
• Beschränkt auf Oberflächenerkennung, nicht auf Untergrunderkennung.
• Die Verarbeitungszeit kann die Echtzeitnutzung verzögern.
• Erfordert technische Interpretation von Berichten.

Kontaktinformationen:

• Website: ksat.no
• Adresse: Prestvannveien 38, 9011 Tromsø, Norwegen
• Telefon: +47 77 60 02 50
• E-Mail: ksat@ksat.no
• X: x.com/KSAT_Kongsberg
• Facebook: facebook.com/KSAT.kongsberg
• LinkedIn: linkedin.com/company/kongsberg-satellite-services

5. Miros OSD™ (Miros-Gruppe)

Miros OSD™ ist ein System, das X-Band-Radar und Infrarotkameras kombiniert, um Ölverschmutzungen zu erkennen. Es wird häufig in Offshore-Umgebungen wie Ölplattformen eingesetzt. Es erkennt Ölteppiche, indem es Oberflächenmuster mit Radar und thermische Unterschiede mit Infrarotsensoren analysiert. Das System ist so konzipiert, dass es an seinem Installationsort kontinuierlich Daten liefert.

Dieses Gerät wird normalerweise auf Meeresstrukturen oder Schiffen montiert, wo es das umgebende Wasser auf Ölvorkommen überwacht. Die Kombination aus Radar und Infrarot ermöglicht es ihm, Öl von anderen Oberflächenmerkmalen wie Wellen zu unterscheiden. Daten aus dem System können zur weiteren Auswertung oder Reaktionsplanung an die Bediener gesendet werden.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Verwendet zur Erkennung sowohl Radar als auch Infrarot.
• Dauerbetrieb unter Offshore-Bedingungen.
• Identifiziert Ölteppiche in Echtzeit.
• Unterscheidet Öl von natürlichen Wassermustern.
• Geeignet für den Einsatz im industriellen Schifffahrtsbereich.

Vorteile:

• Bietet kontinuierliche Überwachung mit minimalen Unterbrechungen.
• Kombiniert zwei Sensortypen für eine detaillierte Erkennung.
• Sendet Warnungen, wenn Öl erkannt wird.
• Funktioniert in anspruchsvollen Meeresumgebungen.
• Liefert Daten direkt an lokale Systeme.

Nachteile:

• Beschränkt auf die Umgebung des Aufstellungsortes.
• Erfordert Wartung bei rauen Wetterbedingungen.
• Die Installationskosten können erheblich sein.
• Kann bei sehr dünnen Ölschichten Probleme verursachen.
• Benötigt Stromversorgung für Dauerbetrieb.

Kontaktinformationen:

• Website: miros-group.com
• Adresse: Solbråveien 20, NO-1383 Asker, Norwegen
• Telefon: +47 66 98 75 00
• E-Mail: office@miros-group.com 
• X: x.com/mirosgroup
• Facebook: facebook.com/mirosgroup
• Instagram: instagram.com/mirosgroup
• LinkedIn: linkedin.com/company/miros
• YouTube: youtube.com/@miros1984

6. Sigma S6 Ölverschmutzungs-Erkennungssystem (Rutter)

Das Sigma S6 ist ein radarbasiertes System, das von Rutter zur Erkennung von Ölverschmutzungen entwickelt wurde und hauptsächlich in Meeresumgebungen eingesetzt wird. Es verarbeitet Radarsignale, um Ölteppiche zu identifizieren und bietet Informationen zu deren Größe, Richtung und Drift im Zeitverlauf. Dieses Tool wird häufig in Schiffs- oder Landsysteme zur kontinuierlichen Überwachung integriert.

Das System ist so konzipiert, dass es zusammen mit bestehenden Radaranlagen eingesetzt werden kann und deren Fähigkeit verbessert, Öl von Wasseroberflächen zu unterscheiden. Es liefert Daten in Echtzeit, die für Einsatzteams oder Analysten exportiert werden können. Das Sigma S6 wird typischerweise in Gebieten mit hohem Schiffsverkehr oder Ölaktivität eingesetzt, wie etwa in Häfen und Schifffahrtsstraßen.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Verwendet Radar, um Ölteppiche auf dem Wasser zu erkennen.
• Verfolgt die Größe und Bewegungsrichtung von verschütteten Flüssigkeiten.
• Integriert sich in vorhandene Schiffsradarsysteme.
• Arbeitet kontinuierlich in Echtzeit.
• Entwickelt für den Einsatz in stark frequentierten Meeresgebieten.

Vorteile:

• Erweitert das Standardradar um Ölerkennungsfunktionen.
• Bietet fortlaufend Daten zur Verfolgung von Ölverschmutzungen.
• Funktioniert bei verschiedenen Wetterbedingungen.
• Exportiert Daten zur Reaktionsplanung und -analyse.
• Geeignet für Schiffe und Küstenanlagen.

Nachteile:

• Beschränkt auf Bereiche innerhalb der Radarreichweite.
• Für eine optimale Leistung sind möglicherweise Anpassungen erforderlich.
• Abhängig von der Stärke und Qualität des Radarsignals.
• Die Installationskosten können erheblich sein.
• Weniger wirksam bei sehr kleinen oder dünnen Verschmutzungen.

Kontaktinformationen:

• Website: rutter.ca
• Adresse: 30 Hallett Crescent, Suite 102, St. John's, NL A1B 4C5, Kanada
• Telefon: +1 709 576 6666
• X: x.com/rutter_inc
• Facebook: facebook.com/rutterinc
• LinkedIn: linkedin.com/company/rutterinc

7. SeaDarQ (Nortek)

SeaDarQ ist ein radarbasiertes System, das von Nortek entwickelt wurde und Ölverschmutzungen auf Wasseroberflächen mithilfe von X-Band-Radartechnologie erkennt. Es verarbeitet Radarsignale, um Ölteppiche anhand ihrer Auswirkungen auf Wellenmuster zu identifizieren und liefert in Echtzeit Daten über Ort und Ausmaß der Verschmutzung. Das System wird normalerweise auf Küstenstationen, Schiffen oder Offshore-Plattformen eingesetzt, um bestimmte Meeresgebiete zu überwachen.

Das Tool lässt sich in bestehende Radaranlagen integrieren und verwendet Software zur Analyse von Reflexionen, um Öl von Wasser anhand der Oberflächenglätte zu unterscheiden. Es ist für den Einsatz in dynamischen Umgebungen konzipiert, beispielsweise in der Nähe von Schifffahrtsrouten oder Ölanlagen, wo eine kontinuierliche Überwachung erforderlich ist. Daten von SeaDarQ können zur sofortigen Bewertung an die Betreiber übermittelt oder zur späteren Überprüfung gespeichert werden.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Verwendet X-Band-Radar zum Erkennen von Ölteppichen.
• Erkennt Leckagen anhand von Veränderungen im Wellenmuster.
• Funktioniert in Echtzeit zur kontinuierlichen Überwachung.
• Geeignet für den Einsatz an der Küste oder auf hoher See.
• Bietet Daten zu Position und Größe der Leckage.

Vorteile:

• Funktioniert effektiv bei rauer See.
• Integriert sich in Standard-Schiffsradarsysteme.
• Liefert sofortige Daten für Reaktionsmaßnahmen.
• Funktioniert Tag und Nacht ohne Lichtabhängigkeit.
• Überwacht bestimmte Zonen mit gleichbleibender Abdeckung.

Nachteile:

• Begrenzt auf die Reichweite seiner Radaranlage.
• Sehr kleine oder verstreute Verschmutzungen können übersehen werden.
• Für eine genaue Erkennung ist eine Kalibrierung erforderlich.
• Der Betrieb ist von der Stromversorgung abhängig.
• Datenanalyse erfordert technisches Verständnis.

Kontaktinformationen:

• Website: nortekgroup.com
• Adresse: Vangkroken 2, 1351 Rud, Norwegen
• Telefon: +47 67 17 45 00
• Instagram: instagram.com/nortek
• LinkedIn: linkedin.com/company/431397
• YouTube: youtube.com/user/NortekInfo

8. OSIS-Ölverschmutzungsradar (Ocean Scientific International Ltd.)

OSIS Oil Spill Radar, entwickelt von Ocean Scientific International Ltd., ist ein radarbasiertes System, das Ölverschmutzungen mithilfe hochfrequenter Radarsignale auf Wasseroberflächen erkennt. Es identifiziert Öl anhand seiner dämpfenden Wirkung auf Wellen und erstellt detaillierte Karten der Grenzen und der Bewegung der Ölverschmutzung im Zeitverlauf. Das System wird häufig auf Schiffen oder an Landstationen installiert, um Küsten- oder küstennahe Gewässer zu überwachen.

Dieses Tool verarbeitet Radardaten in Echtzeit und ermöglicht es den Betreibern, Ölverschmutzungen in Meeresumgebungen zu verfolgen. Es ist für den Einsatz bei verschiedenen Wetterbedingungen konzipiert und liefert selbst bei Stürmen oder schlechter Sicht konsistente Ergebnisse. Die resultierenden Daten können zur Steuerung von Reaktionsmaßnahmen oder zur Dokumentation von Ölverschmutzungsvorfällen für behördliche Zwecke verwendet werden.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Erkennt Öl mit hochfrequenten Radarsignalen.
• Kartiert die Grenzen und Bewegungsmuster von Leckagen.
• Funktioniert in Echtzeit bei allen Wetterbedingungen.
• Wird auf Schiffen oder Küstenstationen eingesetzt.
• Stellt Daten für Antworten und Berichte bereit.

Vorteile:

• Verfolgt die Dynamik von Ölverschmutzungen mit detaillierten Karten.
• Funktioniert zuverlässig bei schlechtem Wetter oder Dunkelheit.
• Geeignet für mobile oder feste Überwachungsaufbauten.
• Liefert Daten schnell für den operativen Einsatz.
• Unterstützt die Dokumentation für rechtliche oder Analysezwecke.

Nachteile:

• Begrenzt auf die effektive Reichweite des Radars.
• Kann mit dünnem oder emulgiertem Öl Probleme verursachen.
• Erfordert Wartung in Meeresumgebungen.
• Die Installation ist mit erheblichen Einrichtungskosten verbunden.
• Für optimale Ergebnisse sind erfahrene Bediener erforderlich.

Kontaktinformationen:

• Website: osil.com
• Adresse: Culkin House, C7/C8 Endeavour Business Park, Penner Road, Havant, Hampshire, PO9 1QN, Vereinigtes Königreich
• Telefon: +44 (0)2392 488240
• E-Mail: osil@osil.com
• X: x.com/Oceanscientific
• Instagram: instagram.com/oceanscientific
• LinkedIn: linkedin.com/company/osil

9. Slick Sleuth (InterOcean-Systeme)

Slick Sleuth ist ein optisches Sensorsystem, das Ölteppiche auf Wasser- oder Landoberflächen ohne direkten Kontakt erkennen soll. Es nutzt lichtbasierte Technologie, um Ölteppiche durch die Analyse von Reflexionen zu identifizieren und liefert in Echtzeit Daten über das Vorhandensein von Ölteppichen. Dieses System wird häufig in Industrieanlagen oder in der Nähe von Gewässern eingesetzt, um nach Verschmutzungen zu suchen.

Das Gerät ist für den stationären Einsatz konzipiert, beispielsweise in Häfen oder Anlagen, wo es Oberflächen kontinuierlich scannt. Seine Konstruktion ermöglicht die Erkennung dünner Ölschichten, was für die frühzeitige Identifizierung von Leckagen hilfreich sein kann. Daten von Slick Sleuth werden normalerweise an Bediener zur Bewertung oder Reaktionskoordination übermittelt.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Verwendet optische Sensoren zur berührungslosen Erkennung.
• Erkennt Öl auf Wasser und trockenen Oberflächen.
• Erkennt dünne Ölschichten in überwachten Bereichen.
• Ist dauerhaft an festen Standorten in Betrieb.
• Bietet Echtzeitdaten zum Vorhandensein von Leckagen.

Vorteile:

• Erkennt verschüttete Flüssigkeiten ohne physischen Kontakt mit Öl.
• Geeignet für den Einsatz in verschiedenen Umgebungen, einschließlich Land.
• Ermöglicht die frühzeitige Erkennung kleiner Lecks oder Verschüttungen.
• Für die Überwachung fester Standorte ist nur eine minimale Einrichtung erforderlich.
• Liefert sofortige Daten an lokale Systeme.

Nachteile:

• Begrenzt durch die Reichweite der Sensorplatzierung.
• Kann durch Licht- oder Wetterbedingungen beeinflusst werden.
• Zur Gewährleistung der Genauigkeit ist eine regelmäßige Kalibrierung erforderlich.
• Nicht für den mobilen oder großflächigen Einsatz konzipiert.
• Kann verschüttete Flüssigkeiten außerhalb seines Sichtfelds übersehen.

Kontaktinformationen:

• Website: interoceansystems.com
• Adresse: 9201 Isaac Street, Suite C, Santee, CA 92071, USA
• Telefon: (858) 565-8400
• E-Mail: sales@interoceansystems.com
• Facebook: facebook.com/interoceansystems
• LinkedIn: linkedin.com/company/interocean-systems-inc

10. SeaOWL UV-A™ (Sea-Bird Scientific)

SeaOWL UV-A™ ist ein Sensor, der Öl im Wasser mithilfe von Fluoreszenztechnologie erkennt und häufig in Unterwasserausrüstung integriert ist. Er funktioniert durch die Emission von ultraviolettem Licht, das das Öl zum Fluoreszieren bringt, sodass das System das Vorhandensein und die Konzentration von Öl messen kann. Dieses Werkzeug wird häufig in Forschungs- oder Überwachungsprogrammen verwendet, um die Wasserqualität nach Ölunfällen zu untersuchen.

Der Sensor wird normalerweise auf Bojen, Unterwasserfahrzeugen oder festen Plattformen eingesetzt, um Daten unter der Oberfläche zu sammeln. Er liefert Messungen, mit deren Hilfe das Ausmaß der Ölverschmutzung in bestimmten Wassersäulen bestimmt werden kann. Die gesammelten Informationen werden von Wissenschaftlern oder Umweltgruppen verwendet, um die Auswirkungen von Ölunfällen zu analysieren.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Erkennt Öl mittels UV-induzierter Fluoreszenz.
• Misst die Ölkonzentration im Wasser.
• Funktioniert unter Wasser auf verschiedenen Plattformen.
• Stellt Daten für wissenschaftliche Analysen bereit.
• Konzentriert sich auf die Erkennung von Öl unter der Oberfläche.

Vorteile:

• Erkennt Öl unter der Wasseroberfläche.
• Bietet detaillierte Daten zum Ölgehalt im Wasser.
• Kann mit mobilen oder stationären Setups verwendet werden.
• Unterstützt Umweltforschung und -überwachung.
• Funktioniert bei schlechten Sichtverhältnissen unter Wasser.

Nachteile:

• Beschränkt sich auf die Erkennung von Öl im Wasser, nicht auf Oberflächen.
• Für die Funktion ist ein Einsatz im Wasser erforderlich.
• In großen Gebieten kann die Datenerfassung langsam sein.
• Benötigt technische Einrichtung für den Unterwassereinsatz.
• Die Wartung im maritimen Bereich kann komplex sein.

Kontaktinformationen:

• Website: seabird.com
• Adresse: Sea-Bird Electronics, Inc. (SBE), 13431 NE 20th Street, Bellevue, WA 98005, USA
• Telefon: +1 425-643-9866
• X: x.com/SeaBird_Sci
• Facebook: facebook.com/seabirdscientific
• Instagram: instagram.com/seabirdscientific
• LinkedIn: linkedin.com/company/seabirdscientific
• YouTube: youtube.com/user/seabirdscientific

11. REIHE 

ROW (Remote Optical Watcher), entwickelt von Laser Diagnostic Instruments, ist ein System, das Lasertechnologie verwendet, um Ölverschmutzungen auf Wasseroberflächen aus der Ferne zu erkennen. Es funktioniert, indem es Laserimpulse aussendet und das reflektierte Licht analysiert, um das Vorhandensein von Öl zu identifizieren, oft aus der Ferne. Das Gerät ist für den Einsatz in Umgebungen konzipiert, in denen direkter Kontakt mit Wasser unpraktisch ist, wie beispielsweise Küstenüberwachungsstationen.

Dieses System kann auf festen Plattformen installiert oder von Flugzeugen aus eingesetzt werden, was flexible Einsatzmöglichkeiten bietet. Es kann sowohl bei Tag als auch bei Nacht eingesetzt werden und verlässt sich auf Lasersignale statt auf Umgebungslicht. Die von ROW erfassten Daten werden normalerweise verarbeitet, um den Standort und das Ausmaß von Ölteppichen zu bestimmen und weitere Maßnahmen zu ergreifen.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Verwendet Laserimpulse zur Fernerkennung von Öl.
• Funktioniert effektiv bei Tag und Nacht.
• Erkennt Öl auf Wasser aus der Ferne.
• Geeignet für den stationären oder luftgestützten Einsatz.
• Bietet Daten zu Standort und Größe des Ölteppichs.

Vorteile:

• Ermöglicht die Erkennung ohne physischen Kontakt mit Öl.
• Funktioniert bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen, einschließlich Dunkelheit.
• Großflächiger Einsatz aus Flugzeugen möglich.
• Bietet präzises Zielen mit Lasertechnologie.
• Bietet Daten für die Kartierung und Analyse von Leckagen.

Nachteile:

• Erfordert freie Sicht auf die Wasseroberfläche.
• Kann durch starken Nebel oder Rauch beeinträchtigt werden.
• Bringt höhere Kosten für die Laserausrüstung mit sich.
• Beschränkt auf Oberflächenerkennung, nicht auf Untergrunderkennung.
• Benötigt geschultes Personal für Betrieb und Wartung.

Kontaktinformationen:

• Website: ldi.ee 
• Adresse: Kopliranna tn 49, 11713 Tallinn, Estland
• Telefon: +372 5911 2255
• E-Mail: sales@ldi.ee
• X: x.com/ee_ldi

12. WebGNOME (NOAA)

WebGNOME ist ein webbasiertes Modellierungstool, das von der NOAA entwickelt wurde, um die Flugbahn von Ölteppichen auf Wasseroberflächen zu simulieren. Es verwendet Umweltdaten wie Wind- und Strömungsmuster, um vorherzusagen, wohin sich Öl nach der Entdeckung eines Teppichs ausbreiten könnte. Dieses System ist online zugänglich und wird von Organisationen verwendet, um das Verhalten von Teppichen im Laufe der Zeit zu analysieren.

Das Tool erfordert von den Benutzern die Eingabe von Informationen zum Ölunfall. Anschließend werden Karten erstellt, die mögliche Ölunfallpfade zeigen. Es ist eher für Planungs- und Reaktionszwecke als für die direkte Erkennung konzipiert und verlässt sich auf externe Berichte zum Ölunfall, um Simulationen zu starten. WebGNOME wird häufig von Regierungsbehörden und Forschern eingesetzt, die die Dynamik von Ölunfällen untersuchen.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Modelliert die Bewegung von Ölverschmutzungen auf Grundlage von Umweltdaten.
• Für Benutzer über eine Weboberfläche zugänglich.
• Prognostiziert die Flugbahn von Ölverschmutzungen anhand von Wind und Strömung.
• Erstellt Karten zur möglichen Ausbreitung von Leckagen.
• Wird eher für die Planung als für die Echtzeiterkennung verwendet.

Vorteile:

• Bietet Vorhersagen zur Ausbreitung von Ölverschmutzungen.
• Online zugänglich ohne spezielle Hardware.
• Verwendet öffentlich verfügbare Umweltdateneingaben.
• Unterstützt die Reaktionsplanung mit visuellen Ausgaben.
• Kostenlos über die Plattform der NOAA verfügbar.

Nachteile:

• Verlässt sich zur Einleitung der Modellierung auf eine externe Erkennung.
• Die Genauigkeit hängt von der Qualität der Eingabedaten ab.
• Beschränkt auf Simulation, nicht auf direkte Beobachtung.
• Berücksichtigt möglicherweise nicht alle Variablen der realen Welt.
• Für eine effektive Nutzung ist ein Internetzugang erforderlich.

Kontaktinformationen:

• Website: response.restoration.noaa.gov
• Adresse: NOAA Office of Response and Restoration, 1305 East-West Highway, Silver Spring, Maryland 20910, USA
• Telefon: (206) 526-6317
• X: x.com/noaacleancoasts
• Facebook: facebook.com/noaaresponserestoration
• YouTube: youtube.com/usoceangov

13. MEDSLIK-II

MEDSLIK-II ist ein Open-Source-Modellierungstool, das die Ausbreitung von Ölteppichen auf dem Wasser anhand von Daten von SAR- oder optischen Quellen simuliert. Es berechnet die Flugbahn von Ölteppichen anhand von Eingaben wie Strömungen, Wind und Ort des Ölteppichs und erstellt Karten der möglichen Ausbreitung. Das System wird von Forschern oder Behörden verwendet, um das Verhalten von Ölteppichen nach ihrer Entdeckung zu untersuchen.

Das Tool erfordert von den Benutzern die Bereitstellung anfänglicher Daten zu Ölunfällen, die es verarbeitet, um die Ölausbreitung im Laufe der Zeit vorherzusagen. Es ist für die Verwendung auf dem Desktop konzipiert und lässt sich für seine Simulationen in Umweltdatensätze integrieren. MEDSLIK-II wird häufig in akademischen oder operativen Umgebungen eingesetzt, um die Planung der Reaktion auf Ölunfälle zu unterstützen.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Simuliert die Wege von Ölverschmutzungen anhand von Umweltdaten.
• Integriert mit SAR und optischen Eingängen.
• Erstellt Karten der Ausbreitungsmuster von Ölverschmutzungen.
• Als Open-Source-Tool verfügbar.
• Wird für die Analyse nach der Erkennung verwendet.

Vorteile:

• Bietet detaillierte Prognosen zur Bewegung von Ölverschmutzungen.
• Kostenlose Nutzung als Open-Source-Software.
• Funktioniert mit verschiedenen Umweltdatenquellen.
• Unterstützt die Planung mit visuellen Ausgaben.
• Anpassbar für verschiedene Leckage-Szenarien.

Nachteile:

• Benötigt externe Erkennung, um Simulationen zu starten.
• Die Genauigkeit hängt von der Qualität der Eingabedaten ab.
• Zur Bedienung sind technische Kenntnisse erforderlich.
• Beschränkt auf Modellierung, nicht auf direkte Überwachung.
• Beinhaltet möglicherweise nicht alle Echtzeitfaktoren.

Kontaktinformationen:

• Website: cmcc.it/models/medslik-ii
• Adresse: Via Marco Biagi 5, 73100 Lecce, Italien
• Telefon: +39 0832 1902411
• Facebook: facebook.com/CmccClimate
• Instagram: instagram.com/cmccclimate
• LinkedIn: linkedin.com/company/cmccfoundation
• YouTube: youtube.com/@CMCCvideo

14. Ölverschmutzungserkennungsmodell (SAR) (Esri ArcGIS)

Das Oil Spill Detection (SAR)-Modell in Esri ArcGIS ist ein Deep-Learning-Tool, das Sentinel-1-SAR-Bilder verarbeitet, um Ölverschmutzungen auf Wasseroberflächen zu identifizieren. Es analysiert Radardaten, um Ölteppichmuster zu erkennen, und erstellt eine digitale Karte der Ölteppichstandorte innerhalb der ArcGIS-Plattform. Dieses Modell wird von Personen verwendet, die Zugriff auf GIS-Software zur Umweltüberwachung oder Ölteppichanalyse haben.

Das System erfordert von den Benutzern die Eingabe von SAR-Bildern und wendet anschließend Algorithmen an, um das Vorhandensein von Öl automatisch hervorzuheben. Es ist für die Verwendung mit dem ArcGIS Living Atlas konzipiert, einer Sammlung von Geodaten und -werkzeugen. Die Ergebnisse können für weitere Kartierungen verwendet oder an Teams weitergegeben werden, die die Auswirkungen von Ölunfällen beurteilen.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Verarbeitet Sentinel-1-SAR-Daten zur Leckageerkennung.
• Verwendet Deep Learning, um Ölteppiche zu erkennen.
• Integriert sich in die ArcGIS-Plattform.
• Erstellt digitale Karten der Ölunfallorte.
• Entwickelt für GIS-basierte Analysen.

Vorteile:

• Automatisiert die Erkennung in SAR-Bildern.
• Funktioniert mit der weit verbreiteten ArcGIS-Software.
• Bietet zugeordnete Ausgaben für einfaches Teilen.
• Nutzt den vorhandenen Sentinel-1-Datenzugriff.
• Reduziert den Zeitaufwand für manuelle Analysen für Benutzer.

Nachteile:

• Erfordert ArcGIS-Software und -Lizenzierung.
• Beschränkt auf Bildeingaben von Sentinel-1.
• Regierungen und private Unternehmen arbeiten weiterhin an Innovationen bei der Erkennung von Ölverschmutzungen und integrieren maschinelles Lernen und Fernerkundung für eine höhere Genauigkeit. Investitionen in diese Lösungen sind der Schlüssel zum Schutz der Meeresumwelt und zur Verhinderung langfristiger Schäden. Technisches Wissen über GIS-Systeme.
• Möglicherweise werden Leckagen übersehen, die in den SAR-Daten nicht erfasst sind.
• Abhängig von der Genauigkeit des Modelltrainings.

Kontaktinformationen:

• Website: esri.com
• Adresse: 35 Village Rd, Suite 501, Middleton, MA 01949-1234, Vereinigte Staaten
• Telefon: 988-777-4543
• X: x.com/Esri
• Facebook: facebook.com/esrigis
• Instagram: instagram.com/esrigram
• LinkedIn: linkedin.com/company/esri
• YouTube: youtube.com/user/esritv

Schlussfolgerung

Die moderne Ölverschmutzungserkennung basiert auf fortschrittlichen Technologien wie Satellitenüberwachung, Drohnen und KI-gestützten Sensoren. Diese Tools ermöglichen schnellere Reaktionszeiten und effizientere Reinigungsmaßnahmen, wodurch ökologische Schäden verringert werden.

Regierungen und private Unternehmen arbeiten weiterhin an Innovationen bei der Erkennung von Ölverschmutzungen und integrieren maschinelles Lernen und Fernerkundung für eine höhere Genauigkeit. Investitionen in diese Lösungen sind der Schlüssel zum Schutz der Meeresumwelt und zur Verhinderung langfristiger Schäden.

Häufig gestellte Fragen