Dieses vom mFund (BMVI) geförderte Projekt unter der Leitung der Forschungsstelle Maritime Sicherheit des DLR in Bremen war ein Meereisprojekt zur Weiterentwicklung des Vorgängerprojekts Eisklass31.

In Eisklass2 sollte die optisch/thermische Eisdifferenzierungsmethode von K&P mit einer radarbasierten Eisklassifizierungsmethode des DLR-Bremen unter Einsatz von künstlicher Intelligenz zu einem neuen Produkt verarbeitet werden, um verbesserte Informationen über die Eissituation auf Schiffen in Polargebieten in nahezu Echtzeit bereitzustellen.

Datengrundlagen waren Copernicus-Daten des Sentinel-3 SLSTR-Instruments zur optisch/thermischen Klassifikation und Sentinel-1-Radardaten. Die Forschungsaktivitäten wurden durch Mitwirkung verschiedener Expeditionen (u.a.Endurance22) begleitet, die wertvolle Hinweise zur Praktikabilität der Methoden lieferten.

Das Konsortium bestehend aus:
     *  DLR (Management, Radarklassifikation sowie Fusion mit AI),
     *  K&P (optische/thermale Klassifikation und Verifikation),
     *  D&N (Kontakt zu Nutzern und Reedereien sowie Datenauslieferung über
                   IcySea),        
     *  I-Lab und O.A.Sys (Qualitätsmanagement)

hat das Projekt Ende 2023 erfolgreich abgeschlossen.

[http://eisklass.org/]

This project, funded by the mFund (BMVI) and led by the Maritime Safety Research Center of the DLR in Bremen, is a sea ice project for the further development of the predecessor project Eisklass31.

In Eisklass2, K&P's optical/thermal ice differentiation method was to be processed into a new product using artificial intelligence in combination with a radar-based ice classification from DLR Bremen in order to provide improved information about the ice situation on ships in polar regions in near real time.

The method was based on Copernicus data from the Sentinel-3 SLSTR instrument for optical/thermal classification and Sentinel-1 radar data.

The research activities were accompanied by the participation of various expeditions (including Endurance22), which provided valuable information on the practicability of the methods.

The consortium consisting of:   
     *  DLR (management, radar classification and fusion with AI),
     *   K&P (optical/thermal classification and verification),
     *   D&N (contact with users and shipping companies as well as data delivery via
                   IcySea),
     *   I-Lab and O.A.Sys (quality management)

completed successfully the project at the end of 2023.

[http://eisklass.org/]