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Plastikmüll aus der Ferne identifizieren

plastik1Oldenburg. Im Meer treibende Geisternetze und anderer Müll könnten in Zukunft automatisch von Flugzeugen, Drohnen oder Satelliten aufgespürt werden. Die Grundlagen dafür hat ein Forscherteam um Dr. Shungudzemwoyo Garaba vom Institut für Chemie und Biologie des Meeres (ICBM) der Universität Oldenburg gelegt. Garaba und seine Kollegen berichteten kürzlich in der Zeitschrift Environmental Science & Technology, dass sich Plastik anhand bestimmter charakteristischer Eigenschaften des reflektierten infraroten Lichtes eindeutig identifizieren lässt. „Wir wissen zwar grob, wo sich der Plastikmüll befindet, aber er bewegt sich ständig“, erläutert Garaba. Für Aufräumaktionen, aber auch um Menge und Verbreitung der Partikel zu bestimmen, wäre daher die Fernerkundung per Satellit äußerst nützlich.

Die Forscher um Garaba analysierten Aufnahmen und Messdaten, die als Teil einer Forschungskampagne der Organisation „The Ocean Cleanup“ entstanden waren. Das 2013 von dem Niederländer Boyan Slat gegründete Projekt hat das Ziel, die Meere von Plastikmüll zu befreien. 2016 führte die Organisation zwei Aufklärungsflüge über dem großen pazifischen Müllstrudel zwischen Kalifornien und Hawaii durch, um die Plastikmenge dort zu bestimmen. Die Ergebnisse der Kampagne erschienen im März 2018 in der Zeitschrift Scientific Reports. An Bord des Forschungsflugzeugs, einer Lockheed C-130 Hercules, die rund 400 Meter über der Meeresoberfläche flog, befand sich neben menschlichen Beobachtern und gewöhnlichen optischen Kameras auch ein Infrarot-Sensor mit der Fähigkeit, Licht mit einer Wellenlänge zwischen 900 und 2500 Nanometern in die verschiedenen „Farben“ des infraroten Spektrums zu zerlegen.

plastik2Das Team bestimmte zunächst Größe, Position, Farbe und Typ verschiedener Plastikteile, allerdings ohne dabei die Daten des Infrarot-Sensors zu nutzen. Die Analyse der Daten zeigte, dass große Müllpartikel wie Geisternetze oder Plastikkisten auf Fotos im optischen Bereich des Spektrums meist gut zu erkennen sind. „Es ist aber manchmal schwierig, sie von Algen, Holzplanken, Licht-Spiegelungen oder Wellen zu unterscheiden“, sagt Garaba, der derzeit in der Arbeitsgruppe Marine Sensorsysteme von ICBM-Direktor Prof. Dr. Oliver Zielinski an seiner Habilitation arbeitet. Zielinski ist ebenfalls an der aktuellen Studie beteiligt. Grüne Plastikteile können zum Beispiel mit Algen verwechselt werden, weißes Treibgut mit der Gischt von Wellen oder mit Lichtreflexionen.

plastik3Das infrarote Licht, das an der Oberfläche schwimmende Plastikpartikel zurückwerfen, unterscheidet sich jedoch deutlich von anderen Reflexionen, berichten Garaba und seine Kolleginnen und Kollegen nun in ihrer Studie. Die Forscher untersuchten die Signale von 150 größeren Plastikteilen, die zuvor in verschiedene Kategorien unterteilt worden waren, etwa Geisternetze, Seile, Plastikboxen oder Rettungsringe. Sie fanden heraus, dass mariner Plastikmüll zwei bestimmte Bereiche des infraroten Lichtes absorbiert und sich anhand dieser Absorptionsbänder gut identifizieren lässt. „Wir können nicht nur nachweisen, dass es sich um Plastik handelt, sondern auch verschiedene Sorten unterscheiden“, berichtet Garaba. Die infraroten Signale bilden somit eine Art Fingerabdruck, der charakteristisch für das jeweilige Material ist. „Die Recycling-Industrie benutzt in Sortieranlagen ähnliche Verfahren“, berichtet der Forscher, der mit „The Ocean Cleanup“ zusammenarbeitet und die Organisation bei Fragen der Fernerkundung berät. Die neue Studie belege nun erstmals, dass sich damit auch Plastikmüll im Meer aus der Ferne nachweisen lasse. Auf Basis der Ergebnisse könnte zum Beispiel eine Software entwickelt werden, die Plastikmüll von Satelliten aus automatisch identifiziert.

Originalveröffentlichung: Shungudzemwoyo Garaba, Jen Aitken, Boyan Slat, Heidi M. Dierssen, Laurent Lebreton, Oliver Zielinski und Julia Reisser: „Sensing Ocean Plastics with an Airborne Hyperspectral Shortwave Infrared Imager“, Environ. Sci. Technol., 2018, 52 (20), pp 11699–11707, DOI: 10.1021/acs.est.8b02855

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