Anhand verschiedener geologischer und biologischer Parameter soll ein optimaler Abbaupfad für einen hochautomatisierten Abbauroboter berechnet werden, der während des Abbaus in Echtzeit an veränderte Bedingungen angepasst werden kann. Neue Auswertemethoden, Workflows und deren softwareseitige Umsetzung werden im Projekt entwickelt und integriert, um Tiefseegebiete bezüglich ihrer Manganknollenbelegungsdichte räumlich korrekt zu quantifizieren und einen ökonomisch und ökologisch besten Abbau zu ermöglichen.
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