Canon unterstützt Forschungsprojekt zur Regeneration von Korallenriffen auf den Seychellen
(PresseBox) - Canon engagiert sich gemeinsam mit der Umweltorganisation Nature Seychelles und dem britischen Coral Spawning International (CSI) in einem Forschungsprojekt, das neue Wege im Schutz und in der Regeneration von Korallenriffen aufzeigt. Auf den Seychellen entsteht im Rahmen dieser Kooperation die erste landbasierte Korallenzuchtanlage im westlichen Indischen Ozean. Ziel ist es, Korallenpopulationen langfristig widerstandsfähiger gegen steigende Wassertemperaturen und die Folgen des Klimawandels zu machen.
Canon unterstützt das Projekt finanziell und stellt modernste Imaging-Technologien bereit – von hochauflösenden Kameras bis zu Spezialoptiken für Mikrofotografie und Dokumentation. Diese Technologien ermöglichen es, Korallenlaichereignisse und Wachstumsprozesse in bisher unerreichter Detailtiefezu erfassen. Das Bildmaterial wird sowohl für Forschungszwecke als auch für Umweltbildung und Citizen-Science-Projekte genutzt.
Die neue Anlage ergänzt das bestehende Programm Assisted Recovery of Corals (ARC) von Nature Seychelles, das die Wiederansiedlung und Züchtung von Korallen auf dem Land erforscht. Gemeinsam mit Canon und dem Coral Spawning International (CSI) soll künftig ein besseres Verständnis über Fortpflanzung, Wachstum und Überlebensraten verschiedener Korallenarten gewonnen werden. Ziel ist der Aufbau einer genetischen Datenbank widerstandsfähiger Korallen, um künftige Wiederherstellungsmaßnahmen gezielter zu gestalten.
„Bisher beruhte die Korallenrestauration meist auf vegetativer Vermehrung – also dem Klonen bestehender Kolonien“, erklärt Dr. Nirmal Shah, CEO von Nature Seychelles. „Das führt zu genetisch einheitlichen Riffen, die kaum anpassungsfähig sind. Durch die Zusammenarbeit mit Canon und dem Coral Spawning International (CSI) können wir nun Korallen aus sexueller Fortpflanzung züchten und so die genetische Vielfalt wiederherstellen – eine entscheidende Voraussetzung für stabile Ökosysteme.“
Korallenriffe gehören zu den artenreichsten Ökosystemen der Erde. Auf den Seychellen sichern sie nicht nur die marine Biodiversität, sondern auch den Küstenschutz, die Fischerei und den Tourismus. Steigende Meerestemperaturen und Korallenbleichen bedrohen diese Grundlagen zunehmend. Das neue Forschungsprojekt verbindet daher wissenschaftliche Ansätze mit technologischem Know-how, um die Anpassungsfähigkeit von Riffen nachhaltig zu stärken.
Michael Willenborg, Country Director der Imaging Technologies&Communications Group (ITCG) DACH, sagt:
„Canon steht seit jeher für die Verbindung von technologischer Innovation und gesellschaftlicher Verantwortung. Unsere Imaging-Systeme ermöglichen es, wissenschaftliche Prozesse in einer Qualität sichtbar zu machen, die bislang nicht möglich war. Diese Kooperation zeigt exemplarisch, wie Bildtechnologie dazu beitragen kann, komplexe ökologische Zusammenhänge zu verstehen und das Wissen darüber einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.“
Thomas Wagner, Sustainability Manager DACH, ergänzt:
„Canon engagiert sich weltweit für den Schutz von Biodiversität und natürlichen Lebensräumen. Unsere Technologien helfen, ökologische Veränderungen sichtbar und messbar zu machen – und schaffen damit eine Grundlage für fundierte Forschung und gezielte Schutzmaßnahmen. Projekte wie dieses zeigen, dass Nachhaltigkeit und Technologie keine Gegensätze sind, sondern sich gegenseitig verstärken.“
Dr. Jamie Craggs, Meeresbiologe und Mitbegründer des Coral Spawning International (CSI), erklärt:
„Die Zusammenarbeit mit Canon und Nature Seychelles eröffnet uns neue Möglichkeiten, die Fortpflanzung und Entwicklung von Korallen im Detail zu dokumentieren. Präzise Bilddaten helfen, Zusammenhänge besser zu verstehen und das Wissen über Korallenökosysteme weltweit zu erweitern.“
Weitere Informationen zum Projekt und der Beteiligung sowie spezifischer lokaler Projekte von Canon Deutschland unter: World Unseen: Korallenliebe - Mit Technologie zum perfekten Match - Canon Deutschland
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Datum: 28.10.2025 - 15:17 Uhr
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