Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGDWissenschaftliche Leitung des Forschungsschwerpunktes Moore
Seit Dezember 2023 arbeitet Daniel Pönisch am Fraunhofer IGD im Bereich der angewandten Forschung zu Themen der Wiedervernässung von Mooren, Treibhausgasemissionen und Digitalisierung. Sein besonderes Interesse gilt dem Einsatz sensorgestützter und automatisierter Methoden zur Erfassung und Analyse von biogeochemischen Echtzeitdaten sowie Fernerkundungsdaten. Im Mittelpunkt seiner Arbeit steht die Entwicklung eines KI-basierten Überwachungssystems für ein effektives Umwelt- und Moormanagement. Er ist mitverantwortlich für den Aufbau des Forschungsschwerpunkts „Moore“ am IGD und fungiert als wissenschaftlicher Leiter für die Projekte „VALPEATS – Valuation of Ecosystem Services from Peatlands“ und „KIMoPa – KI-gestützte Überwachung der Paludikultur“. Ziel ist es, durch Zusammenarbeit und Transfer innovative Lösungen für die Umwelt- und Moorüberwachung zu entwickeln.
Promotion (Leibniz-Institut für Ostseeforschung Warnemünde)
Seine Promotion führte er am Leibniz-Institut für Ostseeforschung Warnemünde (IOW) im Bereich der Meereschemie durch. Der Schwerpunkt lag auf der Erforschung des Kohlenstoffkreislaufs im Flachwasser der Ostsee und der Freisetzung umweltrelevanter Spurengase aus torfhaltigen Sedimenten und Küstenmooren. Zur biogeochemischen Betrachtung der zeitlich und räumlich hochdynamischen Prozesse, wurden hochauflösende multisensorische Messplattformen entwickelt und eingesetzt. Die Arbeiten fanden im DFG-Graduiertenkolleg Baltic TRANSCOAST statt, was eine interdisziplinäre Forschung an der Schnittstelle zwischen mariner und terrestrischer Forschung ermöglichte.
Daniel Pönisch studierte Chemie im Bachelorstudiengang an der Technischen Universität Dresden und im Masterstudiengang an der Universität Rostock.
Forschungsinteressen
- Treibhausgasdynamik und -freisetzung in mariner torfhaltiger Umgebung sowie Mooren
- Umweltmonitoring und biogeochemische in situ Sensoren (z.B., CO₂, CH4, CTD, O₂, Chlorophyll a, PO43-, Wasserstand)
- Entwicklung und Einsatz multisensorischer Messplattformen zur autonomen Erfassung biogeochemischer Variablen
- Einsatz von KI-basierten Überwachungssystemen und digitalen Lösungen für das Umwelt- und Moormanagement