Entwicklung eines adaptiven und multifunktional vernetzenden Sensorsystems zur Erkennung, Lokalisierung und Klassifizierung von Gefahren zum Schutz des Waldes

Das zu entwickelnde System dient der Erkennung und Abwehr von Gefahren für den Wald. Schwerpunkt des Vorhabens sind die Waldbrandprävention und die Gefahrenvorsorge bei Extremwetterereignissen. Im Teilprojekt der Humboldt-Universität soll die Selektivität des Wasserstoffsensors verbessert werden und insbesondere der Einfluss der Luftfeuchtigkeit (RH) minimiert werden. Dieses Ziel soll durch eine Permeatorstruktur mit einer porösen Membran und einer Pd-Diffusionsbarriere erreicht werden. Die resultierende Struktur kann als HSSD (High Selectivity Sensor Device) bezeichnet werden. Simulationsrechnungen werden als Basis für eine Optimierung des Systems genutzt. Nach der Präparation der HSSD wird der Sensor in ein Netzwerk integriert und in Feldversuchen sowie in einem Demonstrationsfeld getestet.