Team: Stadt und Gesellschaft
Die Forschungsgruppe Stadt und Gesellschaft entwickelt innovative KI-Analyseverfahren um objektive, belastbare und skalierbare Informationen über die Stadtstruktur/Stadtentwicklung, die Stadtumwelt und die urbane Bevölkerung aus Satelliten- und Luftbildern zu erhalten.
Urbane Hitzeinseln
Angesichts von deutschlandweit rund 48.000 hitzebedingten Todesfällen im letzten Jahrzehnt ist ein präzises Verständnis urbaner Hitze essenziell für eine nachhaltige Stadtentwicklung der Zukunft auf dem Weg zu klimaresilienten Städten.
Wir entwickeln KI-gestützte Verfahren um satellitengestützte Messungen der Oberflächentemperatur zeitlich und räumlich hoch aufgelöst analysieren zu können.
Urbanes Grün
Urbane Vegetation und Grünflächen können einen wertvollen Beitrag zu einer nachhaltigen, klimaresilienten Stadtentwicklung leisten: Bäume tragen durch Schattenbildung und Evapotranspiration zur Kühlung der urbanen Lufttemperatur bei und Grünflächen wirken sich positiv auf die Gesundheit von städtischen Bewohnern aus.
Wir entwickeln KI-gestützte Verfahren um aus Luftbildern und Satellitenbildern Bäume in ganzen Städten zu kartieren und ihre Ökosystemleistungen zu quantifizieren.
Verkehr
Der Verkehr in Städten nimmt weltweit zu und führt zu erhöhter Lärmbelastung und Luftverschmutzung.
Wir entwickeln KI-gestützte Verfahren zur Erkennung von Verkehrsobjekten mittels Verkehrskameras, modellieren verkehrsbedingen Lärm deutschlandweit und untersuchen die urbane Luftverschmutzung mit satellitengestützten Messungen weltweit.
Komplexe Urbane Systeme (Urban Scaling)
In der urbanen Komplexitätsforschung werden Städte als Metabolismus verstanden und bestimmte urbane Eigenschaften können über Skalengesetze beschrieben und verstanden werden.
Wir nutzen urban scaling laws um urbane Eigenschaften wie zum Beispiel Luftverschmutzung zu untersuchen.
Informelle Siedlungen (Slums)
Im Jahr 2020 werden ca. 6 Milliarden Menschen Städten leben und durch diese enorme Wanderungsbewegung entstehen in vielen Teilen der Erde informelle Siedlungen (Slums) mit geschätzt bis zu einer Milliarde Bewohnern weltweit.
Wir entwickeln KI-gestützte Verfahren um weltweit anhand von Satellitenbildern informelle Siedlungen zu kartieren und untersuchen die Entwicklung von Slums.
Methoden
Die Verfahren zur computergestützten Analyse von Fernerkundungsdaten werden kontinuierlich weiterentwickelt.
Wir entwickeln und wenden Verfahren des maschinellen Lernens (Machine Learning) und Deep Learning (semantische Segmentierung, Objekterkennung, Superresolution) an.