Auswertung von EO Massendaten zur Indentifizierung von Zusammenhängen zwischen Dynamiken der Landoberfläche und Tierbewegungen

• Antragstellerin: Professorin Dr. Claudia Künzer
• Fachliche Zuordnung: Künstliche Intelligenz und Maschinelle Lernverfahren ; Ökologie und Biodiversität der Tiere und Ökosysteme, Organismische Interaktionen ; Physische Geographie
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 522760169

Der Klimawandel und eine sich verändernde Umwelt beeinflussen Habitate von Tieren und bedrohen damit verschiedenste Spezies weltweit. Die Auswirkungen beinhalten veränderte Bewegungs- und Migrationsmuster, Verringerung oder Verschwinden von Populationen, eine veränderte Nahrungskette, und letztlich oft einen schwerwiegenden Einfluss auf das gesamte Ökosystem. Die Ursachen für diese Veränderungen sind häufig ein Mix aus vielen verschiedenen Parametern, welche sich aus veränderter Temperatur, Niederschlag, Windverhältnissen, Zusammensetzung und Gesundheit der Vegetation, Dauer, Beginn und Ende der Schneesaison, Frost, und Aspekten menschlicher Zivilisation (Infrastruktur, Siedlungen) zusammensetzen. Aktuelle Studien zum Einfluss des Klimawandels auf Tierbewegungen umfassen häufig nur einen oder zwei der oben genannten Parameter in Kombination mit GPS Daten der untersuchten Tiere. Die Gründe dafür, warum ökologische Studien meist nicht mehr Parameter integrieren haben ihren Ursprung darin, dass gewaltige Mengen von Erdbeobachtungs- (EO) Daten prozessiert werden müssen und zusätzlich eine gewissen Grundkenntnis im Programmieren vorhanden sein muss. Es ist deshalb eines der Kernziele dieses Projektes, flexible, wiederverwertbare Komponenten zu entwickeln, die dazu in der Lage sein sollen, große Mengen von EO Daten in Kombination mit Bewegungsdaten auszuwerten. Die entwickelten Komponenten werden kompatibel sein mit vorhandenen EO Plattformen, werden fähig sein, beliebig umfangreiche Mengen an EO- und Umweltdaten einzubinden und es dem Nutzer erlauben, eigene Daten und Code mit in die Analysen einzubringen. Aufbauend auf dem Potential von Methoden Künstlicher Intelligenz (KI) für die Auswertung von EO Daten wird dieses Projekt signifikant dazu beitragen, die Auswirkungen des Klimawandels auf die Tierwelt besser quantifizieren zu können. Darüber hinaus werden die Entwickelungen in diesem Projekt auch Ökologen von anderen Instituten zur Verfügung stehen und weitere Forschung ermöglichen.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 5696: SOS: Serverless-Scientific-Computing und -Engineering für Erdbeobachtungs- und Nachhaltigkeitsforschung
• Mitverantwortlich: Dr. Andreas Dietz