Das Projekt AseeDiZi hat zum Ziel, Prognosen über die kurz- und mittelfristige Entwicklung von Bergbaufolgeseen zu ermöglichen. Dazu gehört die Bewertung aktueller Maßnahmen zur Stabilisierung der Wasserqualität (insbesondere Neutralisierung durch Kalkung) sowie die Prognose der zukünftigen biogeochemischen und ökologischen Entwicklung. Dieses Prognoseinstrument basiert auf digitalen Zwillingen der Bergbaufolgeseen, die wiederum einen räumlich und zeitlich hochaufgelösten Datensatz erfordern, der den Wasserkörper auf biologischer, chemischer und physikalischer Ebene charakterisiert. Dieser Datenbedarf, der sowohl den Wasserkörper selbst als auch seine Umgebung umfasst, kann durch bisherige manuelle Vermessungstechniken und stationäre Messsonden nicht abgedeckt werden.

Im Projekt wird daher eine Roboterlösung entwickelt, bei der ein kollaboratives Messkonzept für eine Drohne und einen schwimmenden Roboter entworfen wird. Auf der Grundlage bekannter Informationen werden mit der Drohne Phänomene gesammelt, die an der Oberfläche detektiert werden können, um dann mit dem Roboter lokalisierte Probenahmen mit einem absenkbaren Sensorsatz in der Tiefe durchzuführen. Die Messstrategie für den schwimmenden Roboter wird aus den Drohnendaten abgeleitet. Besonderes Augenmerk wird auf die Erfassung der Vegetation im und am Wasser gelegt, die als kritischer Indikator für die Entwicklung der Wasserqualität dient. Die mit einer Unterwasserkamera aufgenommenen Bilder werden durch ein KI-basiertes Klassifikationsverfahren ausgewertet, um die Artenzusammensetzung der Wasserpflanzen zu bestimmen. Dazu werden Online-Verfahren erprobt, die während der Bildaufnahme die Klassifikationsqualität bewerten können, um gegebenenfalls eine Anpassung der Bildaufnahme auszulösen.