In einer zunehmend vernetzten Weltwirtschaft gewinnt die Resilienz von Transportketten stetig an Bedeutung. Unvorhergesehene Ereignisse wie Infrastrukturausfälle oder extreme Wetterbedingungen können erhebliche Verzögerungen verursachen und verschärfen die ohnehin hohe Komplexität der Transportplanung. Gleichzeitig stellen eine unzureichende Datenverfügbarkeit sowie fehlende flächendeckende Überwachungsmöglichkeiten von Transportnetzwerken zusätzliche Herausforderungen für die Transportlogistik dar.

An diesem Punkt setzt das Projekt an, indem es das Potenzial von Satellitenbildern für die Transportplanung und die Überwachung von Transportnetzwerken untersucht. Durch die Verknüpfung von Fachwissen aus den Bereichen Fernerkundung, Bildanalyse und Logistik wird analysiert, wie planungsrelevante Informationen aus RGB- und SAR-Satellitenbildern extrahiert werden können. Ziel ist es, die Resilienz der Güterverkehrsplanung zu erhöhen, fundiertere Entscheidungen bei der Transportplanung zu ermöglichen und das „In-Transit-Visibility-Problem“ zu adressieren.

Im Rahmen des Projekts werden Fernerkundungsdaten systematisch ausgewertet, anhand eines Fallbeispiels zu LKW-Parkplätzen an Knotenpunkten des Transportnetzwerks mithilfe künstlicher Intelligenz aufbereitet und anschließend in Entscheidungsprozesse der Transportplanung integriert.