- Info
Methoden- und Anwendungsentwicklung
Aus der satellitengestützten Erdbeobachtung resultieren bereits heute vielfältige anwendungsorientierte Dienste und Produkte für Anwendungen der öffentlichen Hand, der Privatwirtschaft als auch in der Wissenschaft. Sensor- und Satellitentechnik werden allerdings ständig weiterentwickelt und die Zahl der Erdbeobachtungsmissionen und damit auch die Datenmengen steigen stetig an. Dies erfordert die kontinuierliche Weiterentwicklung von sensorspezifischen wie auch anwendungsorientierten Auswertungsverfahren. Die großen Datenmengen stellen zudem hohe Anforderungen an die Entwicklung performanter IT-Technologien und Analysetools.
Die DLR Raumfahrtagentur fördert die Entwicklung solcher Methoden- und neuer Anwendungen zur Nutzung von Satellitenerdbeobachtungsdaten mit Mitteln des BMWi. Zudem werden die Daten der nationalen Erdbeobachtungsmissionen für Forschung- und Entwicklungszwecke bereitgestellt. Ziel ist es, die wissenschaftliche und kommerzielle Nutzung von Erdbeobachtungsdaten zu erweitern. Grundsätzlich werden dabei alle Bereiche der Datenverarbeitungskette von der Prozessierung der Rohdaten, der Validierung der daraus generierten Produkte, über die Entwicklung von Anwendungen bis hin zur Dienste-Entwicklung für spezifische Nutzerbedarfe abgedeckt. Einerseits wird so der Transfer neuer Methoden in eine routinemäßige Nutzung gefördert, andererseits können neue Anforderung, die sich aus weiterführenden Fragen beim Endnutzer ergeben, rücktransferiert und gezielt in Forschungs- und Entwicklungsprojekten aufgegriffen werden.
- Projekte
Aktuelle Projekte und Initiativen
Methoden- und AnwendungsentwicklungEntwicklung innovativer Methoden zur Erstellung erdbeobachtungsbasierter Informationsprodukte
AHOWAG – Ableitung von Hochwasserindikatoren aus GRACE Follow-on Missionsdaten
Deutsches GeoForschungsZentrum (GFZ Potsdam)
Die Projektbeschreibung als PDFArcticSense – Entwicklung einer prä-operationellen Anwendung zum Monitoring von Schmelzwassertümpeln im Arktischen Meereis unter Nutzung von Sentinel-2 MSI Daten und zur Vorbereitung der Nutzung von EnMAP-Daten
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel; EOMAP GmbH
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AssimEO – Berechnung der Komponenten des Gesamtwasserdargebots für die Pflanzenproduktion durch Assimilation von Erdbeobachtungsdaten
Forschungszentrum Jülich; Universität Hohenheim; DLR Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme
Die Projektbeschreibung als PDFAI4Sentinels – Deep Learning für die Anreicherung von Sentinel-Satellitenbildern
Technische Universität MünchenDLMonitor - Deep-Learning-basierte Modellierung multi-temporaler, multi-modaler und multi-spektraler Erdbeobachtungsdaten zum großskaligen Monitoring land- und forstwirtschaftlicher Vegetationsbestände
Technische Universität München
Die Projektbeschreibung als PDFoBEF-Accross2 – Das Potential von Erdbeobachtungen zur Erfassung von Mustern der Biodiversität Europäischer Wälder und Analyse deren Resilienz
Max-Planck-Institut für Biogeochemie
Die Projektbeschreibung als PDFStruktur-X – Assimilation von Erdbeobachtungsdaten in Waldsimulationsmodelle zur Bestimmung der Struktur und Produktivität tropischer Wälder
Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung; DLR Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme (Unterauftrag)
Die Projektbeschreibung als PDFTROPO3-MIDLAT – Troposphärisches Ozon in mittleren Breiten aus Sentinel-5P/TROPOMI-Satellitendaten
Universität Bremen
Die Projektbeschreibung als PDFTypSynSat – Gewässermonitoring von Algentypen durch synergistische Nutzung von hyper- und multispektralen optischen Satelliten-Messungen
Alfred-Wegener-Institut
Die Projektbeschreibung als PDFUAVforSAT - Operationalisierung von Vegetationskartierungen durch Referenzdatenerhebung per UAV und cloud-basierte Analyse von Erdbeobachtungsdaten
Karlsruher Institut für Technologie (KIT); Luftbild Umwelt Planung (LUP)
Link zur ProjektwebsiteEntwicklung innovativer Anwendungen und Dienste zur Vorbereitung kommerzieller Dienstleistungen
BeetScan – Kooperationsprojekt zur Nutzbarmachung von Fernerkundungsdaten für den Zuckerrübenanbau
Nordzucker; Julius Kühn-Institut, Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen; m2Xpert; Arbeitsgemeinschaft zur Förderung des Zuckerrübenanbaus in Norddeutschland
Link zum Graphical Abstract (PDF) / Link zur ProjektseiteCIWAWA – City Water Watch: Gewässer in Städtgebieten und im städtischen Umland
Brockmann Consult; bbe Moldaenke; Institut für Hygiene und Umwelt der Behörde für Gesundheit und Verbraucherschutz Stadt Hamburg
Link zum graphical abstract (PDF)COP4EE Phase 2 – Erneuerbare Energien
DELPHI IMM GmbH; RSS – Remote Sensing Solutions GmbH; Forschungsstelle für Energiewirtschaft e.V.
Link zur ProjektseiteIKEBANA – Interferometrische Kartierung von Waldstrukturveränderungen als Basisinformation für nachhaltige Produktion und Handel von Agrarrohstoffen
Airbus Defence and Space; Georg-August-Universität Göttingen; DLR Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum
Link zum Graphical Abstract (PDF) / Link zur ProjektseiteNnnovative – Entwicklung und Validierung von Dienstleistungen zur Unterstützung einer stickstoffoptimierten Landwirtschaft
Vista; Ludwig‐Maximilians‐Universität
Link zum graphical abstract (PDF)SDB2030 – Satellite-Derived Bathymetry 2030: Neuartige Verfahren zur Berechnung und Prozessierung der Wassertiefe aus Satellitendaten
EOMAP
Link zum graphical abstract (PDF)Erdbeobachtungsbasierte Methoden zur Unterstützung internationaler Initiativen und Konventionen
CoExist – Monitoring Umwelt-bedingter Muster der Transhumanz und Risikoanalyse von Bevölkerungsvertreibung
RSS – Remote Sensing Solutions GmbH; Internationale Organisation für Migration
Die Projektbeschreibung als PDF
SPEAR – Weltraumgestützte Erdbeobachtungs-Anwendungen für Notfallreaktion und Katastrophenrisikoreduzierung
Universität Bonn; UN-SPIDER
Die Projektbeschreibung als PDFVALE – Development and validation of earth observation-based indicators for the monitoring of the Sendai framework using the example of flooding in Ecuador
UNU-EHS; Mundialis GmbH & Co. KG
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Die Projektbeschreibung als PDFVeriKI - Verfahren künstlicher Intelligenz zur Überwachung und Verifizierung von entwaldungsfreien Lieferketten durch Erdbeobachtung
RSS – Remote Sensing Solutions GmbH
Die Projektbeschreibung als PDF
- KI Anwendungen
KI Anwendungen
Methoden- und AnwendungsentwicklungDie Satellitenerdbeobachtung (engl. earth observation, EO) ist eine der wichtigsten und unabhängigsten Datenquellen für ein umfassendes Verständnis unseres Planeten. Eine immer größer werdende Vielfalt an Satellitendaten unterstützt uns bei der Entscheidungsfindung in gesamtgesellschaftlichen Bereichen unseres Lebens wie Klimawandel, nachhaltiges Wirtschaften, Sicherheit, Ernährung oder Mobilität. Hierbei spielt die Künstliche Intelligenz (KI) eine immer wichtiger werdende Rolle im Umgang mit EO Daten und erlaubt erst eine effiziente Auswertung großer Datensätze.
Die Deutsche Raumfahrtagentur im DLR e.V. fördert daher mit Mitteln des Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) im Nationalen Programm die Nutzung von künstlicher Intelligenz sowohl für die Auswertung von EO Daten durch die Entwicklung neuer methodischer Grundlagen und innovativer Anwendungen, sowie die Verbesserung von Prozessierungskapazitäten als auch für die Erstellung von Test- und Referenzdatensätzen und die Durchführung von Schulungen.
Urban und Infrastruktur
BIMSAR - KI-basierte Fusion und Analyse von BIM- und SAR-Daten für ein verbessertes Gebäude- und Verkehrsinfrastrukturmonitoring
EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH; Universität Stuttgart;Technische Hochschule Georg Agricola
Link zur ProjektbeschreibungHafenMonKI - Monitoring von Aktivitäten in Hafenanlagen zur Überwachung von Warenströmen
Airbus Defence and Space GmbH; Bareways GmbH
Link zur ProjektbeschreibungKI4KI – Künstliche Intelligenz für klimaresilientes Infrastrukturmonitoring
Friedrich-Schiller-Universität Jena; Ruhrverband
Link zur Projektbeschreibung folgtSARista - KI-basierte Methoden zur Einordnung von Bodenverformungsprozessen auf Grundlage von Satellitendaten
LiveEO GmbH
Link zur Projektbeschreibung folgtUrbAIn - Entwicklung von Verfahren zur Erfassung, Verarbeitung und Wiedergabe von räumlichen Daten im städtischen Kontext mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz
EOXPLORE UG; Terranea UG
Link zur Projektbeschreibung folgtMethoden
AI-Cube - Mehrwert aus Big Earth Data durch Kombination von KI und DIAS-föderierten Datenwürfeln
Jacobs University Bremen gGmbH; Technische Universität Berlin und rasdaman GmbH
Link zur Projektbeschreibung folgtCO2KI - Methoden der künstlichen Intelligenz zur skalen- und prozessübergreifenden Erfassung von Quellen und Senken von Kohlendioxid
Universität Heidelberg
Link zur Projektbeschreibung folgtDUKE - Deep-learning-basierte, hybride, unsicherheitsbewusste Modellierung des gekoppelten Wasser- und Kohlenstoffkreislaufs mit Erdbeobachtungsdaten
Verbundvorhaben: Max-Planck-Institut für Biogeochemie und Technische Universität München
Link zur ProjektbeschreibungDynamicEarthNet - Großflächige und umfangreiche Referenzdatensätze für Veränderungsdetektion in Zeitreihen von Satellitenbildern
TU München
Link zur Projektbeschreibung folgtEuroCrops - Erstellung, Fortschreibung und Pflege eines pan-europäischen Datensatzes zum Trainieren und Evaluieren von Methoden zur Vegetationserkennung aus multi-spektralen und multi-temporalen Satellitendaten mit amtlichen Referenzdaten
TU München
Linkt zur ProjektbeschreibungKI4S4: Nutzung von Methoden der Künstlichen Intelligenz zur Entwicklung von innovativen Sentinel-4 NO2-Produkten
Universität Bremen
Link zur Projektbeschreibung folgtKI4Water - Neue KI-basierte Auswertung von Satellitendaten für eine optimale Beregnungs- und Bewässerungssteuerung
Karlsruher Institut für Technologie (KIT); heliopas.ai GmbH
Link zur ProjektbeschreibungML4Earth - (Nationales) Exzellenzzentrum Maschinelles Lernen für die Erdbeobachtung
Verbundvorhaben: Technische Universität München und Universität Leipzig
Link zur ProjektseitePreTrainAppEO - Pre-Training Applicability in Earth Observation - Anwendbarkeit von vortrainierten KI-Modellen in der Erdbeobachtung
dida Datenschmiede GmbH; Technische Universität München
Link zur ProjektbeschreibungSuperSent: KI Super-Resolution von Sentinel-2 Daten
EOMAP GmbH & Co. KG
Link zur Projektbeschreibung folgtUebersat - Raum-zeitliche Übertragbarkeit satellitenbasierter KI-Modelle
Westfälische Wilhelms-Universität Münster
Link zur ProjektbeschreibungWIKI - Reanalyse/ Vorhersage der Wasserspeicherung in Europa mittels KI
Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
Link zur Projektbeschreibung folgtVegetation
AIReSVeg - KI-basierte Fernerkundungsprodukte für die Vegetationskartierung
Karlsruher Institut für Technologie (KIT); Universität Leipzig
Link zur Projektbeschreibung folgtAIvergreens - KI-basierte Klassifizierung von sommer-/immergrünen Nadelbaumbeständen in borealen Wäldern; Bereitstellung der bisher ersten hochgenauen, spezifisch entwickelten Beobachtung des einzigartigen und gefährdeten Lärchenwald-Permafrost-Feuer-Systems in Sibirien
Alfred-Wegener-Institut Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung
Link zur Projektbeschreibung folgtDESTSAM – Dense Satellite Time Series for Agricultural Monitoring
Remote Sensing Solutions GmbH; Universität der Bundeswehr München und Hochschule für angewandte Wissenschaften München
Link zur Projektbeschreibung folgtForstCARe - Forstwirtschaftlicher Copernicus-basierter Assistenzdienst. Reduktion des Referenzdatenbedarfs und Fusion von Sensordaten zur Schließung wolkenbedingter Datenlücken für die Klassifikation mittels Künstlicher Intelligenz
EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH und Leibniz Universität Hannover
Link zur ProjektbeschreibungFUSION-RaLiKI - Fusion von Radar und Lidar Satellitendaten zur großskaligen quantitativen Bestimmung von Waldstrukturparametern durch modellbasierte und KI-Verfahren
Ludwig-Maximilians-Universität München
Link zur ProjektbeschreibungKIHBA - Künstliche Intelligenz für hochaufgelöste Baumartenerkennung
Bayerische Landesanstalt für Wald und Forstwirtschaft (LWF); Industrieanlagen-Betriebsgesellschaft (IABG)
Link zur Projektbeschreibung folgtVERIKI - Verfahren künstlicher Intelligenz zur Überwachung und Verifizierung von entwaldungsfreien Lieferketten durch Erdbeobachtung
Remote Sensing Solutions GmbH
Die Projektbeschreibung als PDFWald5DPlus - Ein Benchmark-Datensatz aus fusionierten Sentinel-1 und -2-Zeitreihen für die Ableitung von Waldparametern mithilfe von KI basierend auf UAV-Referenzdaten
Hochschule für angewandte Wissenschaften München
Link zur Projektbeschreibung folgt - Satelliten
Satelliten
für den Anwendungsbereich Methoden- und AnwendungsentwicklungHier finden Sie die Satelliten, für die besondere Datenangebote für Forschung und Entwicklung in Deutschland existieren oder die national oder von der ESA spezifisch für wissenschaftliche Zwecke entwickelt wurden und werden. Darüber hinaus sind natürlich sämtliche operationelle Satelliten, wie die der Copernicus Sentinel-Flotte für Forschung und Entwicklung wichtig und wertvoll. Informationen zu den Copernicus-Satelliten und zu weiteren Satelliten finden Sie hier.
- Datenportale
Datenportale und -zugänge
Methoden- und Anwendungsentwicklung1. Datenportale
Die hier aufgelisteten Datenportale beinhalten (Satelliten-)Daten und keine Prozessierungsumgebung.
- Die Daten der Sentinel-Satelliten können Sie über den Copernicus Open Access Hub der ESA herunterladen. Alle Daten sind kostenfrei zugänglich. Die ESA bietet zudem eine Beschreibung der vorhandenen Datensätze und eine Download-Anleitung.
- Rund vierzig Satelliten institutioneller und kommerzieller Betreiber tragen Daten zum Copernicus-Programm bei. Diese Daten fließen in das Copernicus „Data Warehouse“ ein und unterliegen unterschiedlichen Lizenzbedingungen. Die ESA stellt die Daten auf ihrem Copernicus Space Component Data Access (CSCDA) Datenportal zur Verfügung.
- Das CODA-Portal von EUMETSAT bietet Zugang zu allen Sentinel-3 Ozean- und Atmosphären-Produkten. Der Zugriff erfolgt entweder über einen FTP-Client oder über eine Benutzeroberfläche. Der ftp wird den Zugang zu einem festen Satz globaler und regionaler Meeres- und Atmosphärendaten ermöglichen. Beide Dienste bieten einen einfachen Download über Script-Schnittstellen. Alle Daten sind kostenfrei und offen zugänglich.
- Auf Youtube finden Sie Informations- und Demonstrationsvideos zum Copernicus-Datenzugang
- Die ESA stellt Erdbeobachtungsdaten aus ESA- und Drittmissionen zur Verfügung. Jedoch unterliegen diese unterschiedlichen Lizenzen. Eine Übersicht über Daten, Konditionen, Lizenzen und Zugängen erhalten Sie auf ESA Earth Online.
Weitere Datenportale finden Sie hier
2. Datenplattformen
Die hier aufgelisteten Daten-Plattformen beinhalten Satellitendaten und eine Prozessierungsumgebung.
CODE-DE (Copernicus Data and Exploitation Platform – Deutschland)CODE-DE (Copernicus Data and Exploitation Platform – Deutschland) ist der nationale Zugang zu den Daten des Copernicus Programms. Hier finden Sie sowohl die aktuellen Daten aller operationellen Sentinel-Satelliten wie auch die Daten der sechs Copernicus-Dienste. Behörden, Forschungseinrichtungen, Unternehmen und Privatpersonen können diese Daten kostenlos herunterladen und benutzen. Die Nutzung der Copernicus-Daten ist kostenlos. Es ist lediglich eine Registrierung auf CODE-DE erforderlich. Der Flyer gibt einen Überblick über die wichtigsten Funktionalitäten des Online Portals.
Copernicus – Data Information and Access Services (DIAS)
Um Datentransfer und Datenspeicherung der Copernicus-Daten auf Nutzerseite zu erleichtern, hat die Europäische Kommission beschlossen, Datenplattformen mit Cloud-basierter Architektur einzurichten. Diese Plattformen ermöglichen den Zugriff auf Copernicus-Daten und bieten Computerressourcen und Algorithmen, um die Daten verarbeiten zu können, ohne sie vorher herunterladen zu müssen.
Fünf alternative DIAS Plattformen ermöglichen die Erkundung, Visualisierung und den Download der Copernicus-Datensätze, sowie die Prozessierung in einer Cloud. Zudem stellen Sie weitere Informationsprodukte auf einem Marktplatz zur Verfügung. Die einzelnen Plattformen unterscheiden sich in ihrem ergänzenden Daten- und Softwareangebot, in der Portal-, Nutzungs- und Prozessierungsumgebung, sowie in den Preismodellen.- Auf der Seite der European Association of Remote Sensing Companies (EARSC) finden Sie eine tabellarische Übersicht der Gemeinsamkeiten und Unterschiede der verschiedenen DIAS Plattformen.
- Fragen und Antworten den DIAS finden Sie hier...
Weitere Plattformen finden Sie hier
Ansprechpartnerin | Methoden- und Anwendungsentwicklung
Godela Roßner
Deutsche Raumfahrtagentur im DLR
Königswinterer Str. 522-524
53227 Bonn-Oberkassel
Telefon: +49 228 447-592
E-Mail: godela.rossner[at]dlr.de