Diese Doktorarbeit untersucht den Einfluss der Küstenströmungen und des fluvialen Transports auf die Verteilung von Makroplastik in der Straße von Messina in Süditalien. Die Straße von Messina verbindet das Tyrrhenische und das Ionische Meer und weist eine der weltweit höchsten Dichten an Meeresmüll auf. Diese hohe Ansammlung ist auf die starken Strömungen und das Vorkommen von sogenannten Fiumara, reißenden Flüssen, zurückzuführen, die bei Sturzfluten große Mengen an Meeresmüll transportieren können. Die Forschung verfolgt einen multidisziplinären Ansatz und analysiert meteorologische Daten, Luft- und Drohnenaufnahmen sowie einen Algorithmus für maschinelles Lernen. Anhand von Niederschlagsdaten und Luftbildern werden die Flussabflüsse in der Region und deren Auswirkungen auf die Verteilung des Meeresmülls analysiert. Zudem werden mögliche saisonale Muster untersucht. Die Luftbilder ermöglichen eine umfassendere räumliche Analyse der Müllverteilung. Die UAV-Untersuchung erfasst Bilder von Kunststoffen, und ein Algorithmus für maschinelles Lernen wird entwickelt, um diese Bilder zu analysieren und Kunststoffe darin zu erkennen. Mithilfe dieses Algorithmus können große Datensätze ausgewertet werden, was umfassende Ergebnisse sowie potenzielle Hinweise auf die Herkunft des Plastikmülls liefert. Im Rahmen der Feldarbeit wurden zudem multispektrale Daten erhoben, um zu prüfen, ob diese die Erkennung und Klassifizierung verschiedener Müllarten in unserer Studie unterstützen können. Darüber hinaus untersuche ich die Ähnlichkeiten zwischen Kunststoffen und dem durch marine Dynamik bedingten Verhalten von Sedimenten, um mögliche Korrelationen zu identifizieren. Dieser neue Ansatz kann als Sedimentologie von Kunststoffen bezeichnet werden. Er ermöglicht es auch zu prüfen, ob Kunststoffe als Marker für Sedimente dienen können.
Luftbilder der Müllansammlung
Orthofoto der Müllansammlung aus UAS-Bildern
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