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Holz ist ein vielseitig einsetzbarer nachwachsender Rohstoff. Neben seinem wirtschaftlichen Nutzen ist er für den Erhalt des Klimas unersetzlich. Eine sortenreine Sortierung für die Weiterverarbeitung von Altholz spielt für einen ressourcenschonenden Umgang eine wichtige Rolle. Um das Potenzial eines neuronalen Netzwerks basierend auf Messdaten der bildgebenden Fluoreszenzabklingzeitmessung für die Altholzsortierung aufzuzeigen, wurden zwei unterschiedliche Klassifikationsansätze auf Basis der Programmiersprache Python gewählt. Die Ergebnisse zeigen, dass die bildbasierte Klassifizierung der Holzart mit einer Genauigkeit von 47,36 % noch ausbaufähig ist. Eine datenbasierte Klassifizierung der Holzart mit einer Identifikationsgenauigkeit von 98,28 % ist dagegen vielversprechend.
Der Gebäudesektor zählt zu den größten Energieverbrauchern und Treibhausgasemittenten. Zudem trägt der alternde Gebäudebestand der EU dazu bei, dass nahezu drei Viertel der Gebäude als energieineffizient eingestuft werden. Um das übergeordnete politische Ziel der Klimaneutralität bis zum Jahr 2050 in der EU bzw. bis 2045 in Deutschland zu erreichen, daher der heutige Gebäudebestand der EU in einen nahezu klimaneutralen Zustand überführt werden. Aus diesem Grund wurden für die Teilnahme der Technischen Hochschule Rosenheim an dem Wettbewerb Solar Decathlon Europe 21/22 Sanierungskonzepte für Mehrfamilienhäuser der 1950er bis 1970er Jahre entwickelt, die einen großen Anteil im deutschen Gebäudebestand einnehmen. Darüber hinaus nimmt das Angebot an bezahlbarem Wohnraum im urbanen Raum ab, weshalb neben den Sanierungskonzepten auch die Möglichkeiten der Aufstockung von Bestandsbauten analysiert und an einem Beispiel entwickelt wurden. Zusätzlich wurde für den Wettbewerb ein voll funktionsfähiges Gebäude als repräsentativer Ausschnitt der Aufstockung als Prototyp entworfen, gebaut und zum Finale des SDE betrieben.