Sektionen for Jordfysik og Hydropedologi ved Institut for Agroøkologi (AGRO) på Aarhus Universitet forsker i jords fysiske, kemiske og hydrologiske processer. Målet er at opnå kvantitativ indsigt i den fysiske spredning af jords egenskaber på lokalt, regionalt og nationalt plan.

Sektionen bidrager til projektet med en integreret forskningstilgang, som vil resultere i en detaljeret kortlægning af tørvejorder. Derudover er teamet førende inden for arealkortlægning ved brug af digitale kunstig intelligens (AI) teknikker, og instituttet har et GIS team, som er ansvarlige for feltdata og arealkortlægning på nationalt niveau, blandt andet den seneste kortlægning af tørvejorde i Danmark.

I ReDoCO2 vil teamet, ud over arbejdet med jordens sammensætning og hydrologiske egenskaber, være ansvarlige for formidling og henvendelser vedrørende politiske beslutningsprocesser.

I•GIS er en højt specialiseret GIS- og geoscience-virksomhed lokaliseret i Aarhus, og med kunder spredt over hele verden. De udvikler software og IT-teknologi, og udfører konsulentopgaver inden for geovidenskab. De er også dybt engagerede i forskning og udvikling, både nationalt og internationalt. Deres observationer af marked, kunder og teknologi indikerer, at teknologierne, som udvikles i ReDoCO2 projektet, vil bane vejen til nye lukrative markeder.

I•GIS vil gennem deltagelse i projektet fortsætte med at udvikle nye og forbedrede værktøjer til 3D-modellering, der udspringer af forskning og som læner sig op ad slutbrugerens arbejdsgange. Projektet muliggør, at deres portefølje af modellering og databehandlingsløsninger i fremtiden vil inkludere værktøjer til beslutningstagere, inden for det specialiserede felt omkring kortlægningen af tørvejorder. Det forventes dog, at de metoder og software-løsninger der udvikles i forbindelse med projektet, vil være anvendelige inden for en række andre områder, og dermed komme både eksisterende og fremtidige kunder til gavn.

SkyTEM er førende inden for helikopterbårne geofysiske undersøgelser, og omfatter 50+ medarbejdere med verdensomspændende rækkevidde. Gennem mere end et årti har virksomheden anvendt sine strategiske kompetencer i identificeringen af forretningsmuligheder ved at udvikle nye teknologier på markedet for helikopterbårne elektromagnetiske metoder (EM).

I projektet vil SkyTEM identificere nye forretningsmodeller, som udnytter virksomhedens forsknings- og udviklingskompetencer, i udformningen af en højopløsnings TEM sensor (SkyTEMPico) fastgjort på en UAV. SkyTEMs exit-strategi er at etablere et forretningsgrundlag, der kan producere og sælge kombinerede SkyTEMPico systemer og serviceløsninger.

Region Midtjylland består af 19 kommuner og er myndighed for jordforurening og råstofplanlægning. Derudover koordinerer regionen den regionale udvikling inden for klimaforebyggelse- og tilpasning, landdistriktsudvikling, cirkulær økonomi og bæredygtighed. Regionen arbejder primært i partnerskaber med kommuner, forsyninger, videninstitutioner mv. omkring samfundsmæssige udfordringer. Her er Coast to Coast Climate Challenge (C2C CC) et eksempel på et klimatilpasningsprojekt, hvor Region Midtjylland har opgaven som projektsekretariat. I projektet arbejder regionen tæt sammen med 30 partnere, for at opbygge en klimarobust region. Regionen er fortaler for projekter, som skaber merværdi og multifunktionelle løsninger ved at inddrage forskellige interesser og udfordringer i udformningen af integrerede projekter.

Region Midtjylland har senest igangsat et nyt komplementært projekt, som tager udgangspunkt i multifunktionel jordfordeling samt et tilhørende beslutningsværktøj. Dette skal imødekomme de mange samfundsmæssige udfordringer, der bedst løses i dialog, i forhold til omlægningen af landbrugsarealer til biodiversitet og sunde økosystemer, som i dag er under akut pres. Region Midtjylland bidrager til ReDoCO2 projektet, som ansvarlig for anvendelsen og udbredelsen af data og resultater samt ved at sikre, at projektets resultater møder behovet for slutbrugerne.

Visual Analysis and Perception laboratoriet på Aalborg Universitet har forsket i computer vision og machine learning i mere end 20 år. Laboratoriet bidrager til projektet gennem forskning samt i praksis gennem databearbejdning, især i anvendelsen af deep learning algoritmer, som bruges til at undersøge de forskellige datatyper.