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Netzwerk lotet Chancen des Waldtourismus aus

Für immer mehr Menschen spielt das Thema Gesundheit eine zunehmend wichtige Rolle. Dies zeigt sich einerseits in einem steigenden Bewusstsein für eine intakte und somit gesunde Umwelt. Andererseits spiegelt sich dies in sich verändernden Werte- und Konsummustern wider.
Kern des Forschungsprojektes „Netzwerk Gesundheitstourismus Wald“ bildet dabei ein grenzübergreifendes Projektteam. Das Forschungsteam der FH OÖ beschäftigt sich mit der Analyse der spezifischen wald- und naturräumlichen Gegebenheiten inklusive der Kartierung mittels Drohnentechnologie. In weiterer Folge wird ein nachhaltiges Geschäftsmodell abgeleitet und auf die spezifischen Situationen in den Pilotregionen angepasst.
In den Pilotregionen Bad Birnbach, Neureichenau, Braunau-Simbach, Traunsee-Almtal und Tennengau werden hierzu Konzepte erarbeitet, wie die jeweiligen Wälder gesundheits­touristisch genutzt werden können.
„Durch den Fokus auf den lokalen Tourismus und gesundheitliche (Urlaubs-)Motive gewinnt unser grenzübergreifende Forschungsprojekt in Zeiten der Corona-Pandemie zusätzlich an Bedeutung. Umso glücklicher sind mein Hagenberger Kollege Dr. Markus Pfaff und ich, nun auch operativ in den Regionen arbeiten zu können und das wissenschaftliche Know-how aus Hagenberg und Wels zugunsten des Waldtourismus vereinigen zu können“, sagt FH OÖ-Studiengangsleiterin Dr. Claudia Probst.
Die Welser Agrartechnologen suchen in einem ersten Schritt geeignete Wege und Plätze in den Zielregionen aus. Hagenberg bringt anschließend seine IT-Expertise für die hochdetaillierte Kartierung der Waldgebiete mit Hilfe von Drohnentechnologie ein. „Wir wollen diese Technologie zum Wohle des Waldes weiterentwickeln und ihre Automatisierung vorantreiben“, sagt Co-Projektleiter Dr. Markus Pfaff. „Das ermöglicht uns auch an zukunftsweisenden Ansätzen des Edge Computings zu arbeiten, bei dem es darum geht, hohe Rechenleistungen in kleinen Geräten unterzubringen und das bei geringstmöglichem Energieverbrauch“, so der Professor am Masterstudiengang Embedded Systems Design weiter. Dazu werden etwa Methoden der Digitalen Signalverarbeitung, der Regelungstechnik und der KI eingesetzt.
 

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