RIVERCAST
KI-gestützte Hochwasservorhersage durch hybride Satellitenkommunikation. EFRE/JTF-gefördertes Verbundvorhaben (Programm GreenEconomy.IN.NRW), Laufzeit Oktober 2025 – September 2028, Projektleitung TerraTransfer.
Codename: Pan-Galactic Pegel Monitoring
RIVERCAST
KI-gestützte Hochwasservorhersage durch hybride Satellitenkommunikation.
Das Projekt RIVERCAST entwickelt ein intelligentes Frühwarn- und Informationssystem, das Hochwasserereignisse früher und präziser vorhersagen kann. Dafür werden KI-Modelle, moderne IoT-Messsysteme und eine hybride Datenübertragung kombiniert, die sowohl Mobilfunknetze als auch LEO-Satelliten nutzt. So bleiben Messdaten selbst dann verfügbar, wenn Mobilfunknetze im Katastrophenfall ausfallen.
Ziel ist es, Wasserstände, Abflüsse und Füllstände von Hochwasserrückhaltebecken zuverlässig zu prognostizieren und damit die Resilienz und Planungssicherheit im Hochwasserschutz deutlich zu erhöhen.
Erft-Einzugsgebiet, Testregion für die RIVERCAST-Beobachtungsgebiete.
Projektpartner
- TerraTransfer GmbH Projektleitung, Entwicklung hybrider IoT-Datenlogger, Backend- und Frontend-Systeme, Gesamtkoordination
- Erftverband Bereitstellung der Testregion, hydrologische Analysen und Integration in bestehende Hochwasserschutzstrukturen
- BO-I-T gGmbH Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Algorithmen sowie Datenpipeline
- FAU Erlangen-Nürnberg Prof. Dr. Gabriele Chiogna (W2-Professur für Angewandte Geologie und Modellierung von Umweltsystemen), wissenschaftliche Modellierung und Validierung
Projektablauf
- 2025 / 2026Auswahl und Einrichtung der Testgebiete im Erft-Einzugsgebiet, Definition der Sensoranforderungen.
- 2026 / 2027Installation des erweiterten IoT-Messnetzes, Entwicklung und Training erster KI-Modelle.
- 2027 / 2028Aufbau und Test hybrider Datenlogger (Mobilfunk / Satellit), Integration der Modelle in eine Echtzeit-Monitoring-Plattform.
Ergebnisse und Nutzen
- Hybrider Datenlogger mit automatischem Wechsel zwischen Mobilfunk und Satellit bei Netzausfall
- KI-gestützte Vorhersagemodelle für Wasserstände und Rückhaltebeckenfüllstände
- Erweitertes IoT-Messnetz zur Echtzeit-Erfassung von Wasserstand, Niederschlag und Abfluss (über W-Q-Beziehungen) sowie ergänzend Wassertemperatur und elektrischer Leitfähigkeit als Hauptionen-Proxy
- Monitoring-Plattform für Behörden und Einsatzkräfte mit Prognose- und Visualisierungsfunktionen
- Übertragbares Konzept, das auf andere Flusseinzugsgebiete in NRW und Europa skalierbar ist
RIVERCAST stärkt die Widerstandsfähigkeit gegenüber hydrologischen Extremen und schafft die Grundlage für ein modernes, digital vernetztes Hochwassermanagement in Nordrhein-Westfalen.

Gefördert von der Europäischen Union und dem Land Nordrhein-Westfalen im Rahmen des EFRE/JTF-Programms NRW 2021–2027 (GreenEconomy.IN.NRW).
Auch interessant.
Interesse an einer Forschungskooperation?
Wir bringen Messhardware, Plattformentwicklung und Behördenerfahrung mit. Sprechen Sie uns an, wenn Sie ein Verbundvorhaben planen, Land, Bund oder EU.