Erdbeobachtung mit Künstlicher Intelligenz

Mithilfe frei zugänglicher Geodaten aus verschiedenen Quellen (Fernerkundungsdaten, Administrativen Informationen, Social Media, Mobile Apps, Monitoring-Bibliotheken, offene Bilddatenbanken) werden Prototypen für die Deep Learning basierte Extraktion und Klassifikation von Baum- und Bestandsmerkmalen für vier verschiedene Anwendungsfälle aus den Bereichen Forst-, Naturschutz- und Infrastrukturmonitoring entwickelt.

Fernerkundungsdaten diverser Satellitenmissionen der ESA und NASA, Luftbilddaten sowie Geodaten über den Zustand der Umwelt stehen zunehmend kostenfrei und in grossem Umfang zur Verfügung. Gleichzeitig ermöglichen Texte, Fotos und Videos aus Social Media Plattformen wie Flickr, Twitter oder Open Street Map den Zugang zu weiteren Informationen über unsere Umwelt. Eine händische Auswertung der sich ergebenden riesigen Datenmengen wäre jedoch zu zeit- und arbeitsintensiv.