Durch den kontinuierlichen Rückgang des polaren Meereises als eine Folge des Klimawandels werden arktische und sub-arktische Gewässer in immer längeren Intervallen in den Sommermonaten schiffbar. Der traditionelle Seeweg von Europa nach Asien verkürzt sich hierdurch von rund 21.100 km durch den Suez-Kanal um rund ein Drittel auf 14.100 km durch die Nordostpassage, wodurch diese für die kommerzielle Schifffahrt an Bedeutung gewinnt. Grundlage für die Nutzung solcher Seewege ist eine sichere Routenplanung, deren Kernelement die Eisaufklärung ist. Da das Meereis ständigen Veränderungen unterliegt, ändern sich mögliche Schifffahrtswege fortlaufend. Ziel des Projekts MAP-BORealis ist die Erforschung verschiedener Methoden hinsichtlich ihrer Nutzbarkeit für die Entwicklung eines Assistenzsystems zur Navigationsunterstützung auf Schiffsbrücken.

Synthetic Aperture Radar (SAR) Satelliten wie TerraSAR-X oder Sentinel-1 machen Strukturen im Meereis bei jeder Wetterlage und auch in Dunkelheit sichtbar (Abb. 1a) und sind daher sehr gut geeignet, um daraus relevante Informationen (z.B. Meereisklassifizierung, Abb. 1b) in naher Echtzeit abzuleiten. Ziel des Projekts ist es, Möglichkeiten zu erforschen, die Eisinformationslage an Bord von Schiffen anhand von satellitengestützter Erdbeobachtung und Methoden aus dem Bereich Machine Learning zu verbessern. Aus den so gewonnen Daten wird eine Risikokarte für die Fahrgebiete erstellt. Allerdings ist die zeitliche Auflösung der Satellitenbilder stark begrenzt, sodass Unterbrechungen von Stunden bis Tagen zwischen den Aufnahmen entstehen.

Abhilfe bietet die im Rahmen dieses Projekts verwendete Eisvorhersage basierend auf der vom Projektpartner Drift Noise entwickelten Software PRIIMA. Dafür werden Daten aus operationellen Wettermodellen (ECMWF, ICON) und dem operationellen Meereis-Modell TOPAZ4 des Copernicus Marine Service genutzt. Die hohe Auflösung der SAR-Bilder bleibt durch Anwendung der neu entwickelten Warping-Technik PRIIMA erhalten.

Anschließend an die Prozessierung der Satellitenbilder werden im Rahmen des Projekts optimale Routenvorschläge (Abb. 1d) generiert, wobei die Optimierung auf Grundlage des A*-Algorithmus erfolgt. Mögliche Ziele können die Minimierung von Risiken, der Fahrtzeit oder des Treibstoffverbrauchs sein.