IMonitor – AI for Monitoring Changes and Food Supply from Space
In den letzten Jahren ist auch die Erdbeobachtung (EO) in das Zeitalter von Big Data eingetreten. Satellitenbilder, kombiniert mit anderen Datenquellen (z. B. Finanztrends, Bodeninformationen, Wettermuster), ermöglichen es uns, die Erde in täglicher Auflösung zu überwachen. Häufige Überflüge und Aufnahmen desselben Ortes auf der Erdoberfläche ermöglichen uns, Veränderungen detailgenau und aufgabenspezifisch zu erkennen, zu überwachen und die Auswirkungen zu verstehen.
Aufgrund der Komplexität und der Menge der Erdbeobachtungsdaten steht die aktuelle Forschung jedoch noch am Anfang, um die Möglichkeiten zu verstehen und anzuwenden, die sich durch die Analyse hoch aufgelöster, multitemporaler Informationen ergeben. In der neuen Forschungsgruppe werden wir Methoden zur Erkennung von Veränderungen (Change Detection) entwickeln, die sich auf verschiedene Szenarien verallgemeinern lassen. Im Einzelnen konzentrieren wir uns auf:
- Eine überwachte Methode zur Erkennung von Veränderungen der Landnutzung und -bedeckung, die leicht an neue Anwendungen angepasst werden kann, indem verschiedene Sensoren und nur wenige Trainingsbeispiele verwendet werden;
- Ein anwendungsspezifisches Modell, das multitemporale EO-Daten für die Vorhersage der Nahrungsmittelproduktion nutzt
