Projekte
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AAA4ATM - Analysis of Available Airspace for ATM
Ziel dieses Projekts ist ein Analyse- / Vorhersagesystem, das ausgehend von der aktuellen Verteilung der verkehrsbehindernden konvektiven Wettererscheinungen auf bis zu 6 Stunden den zukünftigen verfügbaren Luftraum bestimmen kann. Zur Lösung dieser Aufgabenstellung werden Bildverarbeitungs-Algorithmen zur Objekt- und Strukturerkennung, der Merkmalsextraktion, Tracking und Extrapolation, sowie im meteorologischen Bereich zum Downscaling bzw. Upscaling und zur Forecaster Intervention angewendet.
DIBMETSAT - Digitale Bildverarbeitung gestützte Meteorologie-Services für Air Traffic Management
Fluglotsen stehen vor der Herausforderung mit einer Flut an Informationen umgehen zu müssen. Eine wesentliche Informationsgrundlage dabei sind Bilder und Messwerte der aktuellen Wetterlage. Automatisierte, übergeordnete Aussagen aus Wetterradar- und Satellitenbildern zu treffen, diese zu kombinieren und die Generierung neuer Messwerte für eine verbesserte Sichtweitenabschätzung sollen eine wesentliche Erleichterung bringen.
FUSEMET - Multi-Sensor Fusion für Flugmeteorologie-Services
Das Projektziel "großes Gesamtbild Flughafenwetter" hinsichtlich ATM basiert auf einer Integration sämtlicher an einem Flughafen verfügbarer Sensorik mit Ergebnissen der Bildverarbeitung. Dabei werden Multi-Sensor-Fusionskonzepte und Analyse von in Zeitserien zur Verfügung stehenden Messungen umgesetzt. In beiden Fällen wird durch Kombination und Integration multipler Information ein Mehrwert gegenüber punktförmigen Einzelmessungen erzielt.
FUSEMET-APP - Anwendung der Multi-Sensor Fusion für automatische Beobachtung der Flugmeteorologie
In FUSEMET-APP werden Ansätze und Methoden der automatisierten Wetterbeobachtung optimiert, um weitere neue Technologien ergänzt, und auf ATM-spezifische Vorschriften und Verfahren angewandt. Die automatisierte Flugwetterbeobachtung bietet eine deutliche Unterstützung der "Observer" bei herausfordernden Wetterlagen, dient aber auch als autonomes System für geringes Flugverkehrsaufkommen während des 7x24h Betriebes.
MET4LOWW - MET-Potenziale für das Arrival und Departure Management
Das Projekt MET4LOWW hat zum Ziel die mit Unsicherheiten behafteten Wind- und Wetter-Informationen in das An- und Abflug Management zu integrieren. Windfelder und Wetterobjekte werden in einen ATM/ATC Simulator implementiert und entsprechende Ausweich- und Adaptierungsstrategien entwickelt. Mehrere unterschiedliche Verkehrs- und Wetterszenarien werden mit Fast-Time-Simulationen analysiert und bewertet. Daraus werden optimierte meteorologische Informationen und darauf abgestimmte neue ATM-Konzepte abgeleitet.
PROB4LOWW - Probabilistische MET-Informationen für die Kapazitätsoptimierung im Arrival- und Departure-Management
In der gegenständlichen Sondierung soll ein Konzept zur Verwendung von probabilistischen MET-Informationen in der Kapazitätsoptimierung im Arrival- und Departure-Management erarbeitet werden. Aus der Flugplanung sowie mittels detaillierter Flugverkehrssimulationen wird das Cost-Loss-Verhältnis ermittelt, mit dem sich für die probabilistischen Vorhersagesysteme im Rahmen von Economic Decision Models optimale Wahscheinlichkeitsschwellen zur Festlegung von Anflugraten oder Abflugraten beim Auftreten der jeweiligen Wetterphänomene bestimmen lassen.