Deep Learning für die satellitengestützte Rekonstruktion von Landnutzung und Landbedeckung (B03)

• Fachliche Zuordnung: Geodäsie, Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformatik, Kartographie ; Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 450058266

Ziel dieses Projektes ist die Bestimmung von Landnutzung und –bedeckung aus optischen Satellitendaten für spezifische Zeitpunkte (als Momentaufnahme) oder für längere Zeiträume (z.B. eine Saison). Dafür werden tiefe neuronale Netze entwickelt, welche die spezifischen biogeografischen Eigenschaften der betrachteten Regionen berücksichtigen um eine hohe Generalisierungsfähigkeit zu gewährleisten. Des Weiteren werden raumzeitliche Datenlücken geschlossen, um die Datengrundlage für die entwickelten Methoden zu verbessern, und Daten- und Modellunsicherheiten für die berechneten Karten bestimmt.

• DFG-Verfahren: Sonderforschungsbereiche
• Teilprojekt zu: SFB 1502: Regionaler Klimawandel: Die Rolle von Landnutzung und Wassermanagement
• Antragstellende Institution: Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
• Teilprojektleiterin: Professorin Dr.-Ing. Ribana Roscher