B.3 - Aktuelle Themen aus der Wissenschaft: Big Data und Künstliche Intelligenz für die Erdbeobachtung

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Aktuelle Themen aus der Wissenschaft: Big Data und Künstliche Intelligenz für die Erdbeobachtung

Organisation

Dr. Doris Klein und Dr. Vanessa Keuck, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR),
Earth Observation Center (EOC) bzw. Programmstrategie Raumfahrt

Moderation

Dr. Doris Klein und Dr. Vanessa Keuck, DLR, Earth Observation Center (EOC) bzw. Programmstrategie Raumfahrt

Hintergrund

Copernicus hat in den letzten Jahren insbesondere zu dem rapiden Wachstum verfügbarer Fernerkundungsdaten beigetragen. Die Vielfalt der Systeme, die hohe globale zeitliche Abdeckung, die Kontinuität der Missionen und die freie Datenpolitik schaffen neue Potenziale. Gleichzeitig stellt Copernicus die Wissenschaft vor Herausforderungen, wie mit den umfangreichen heterogenen Satellitendaten umgegangen werden kann, zu denen noch Daten aus anderen Informationsquellen hinzukommen. Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere maschinelles Lernen kommt dabei verstärkt zum Einsatz.

In diesem Workshop soll aus wissenschaftlicher Perspektive das noch ungeschöpfte Potenzial aufgezeigt und neue Entwicklungen und Herausforderungen skizziert werden..

Impulsvorträge

  • KI in der Erdbeobachtung: Daten – Algorithmen – Initiativen, Prof. Dr. Richard Bamler, DLR-Institut für Methodik der Fernerkundung
  • KI in der Erdbeobachtung für die morphologische und semantische Kartierung globaler städtischer Gebiete, Prof. Dr. Xiaoxiang Zhu, DLR-Institut für Methodik der Fernerkundung und TU München
  • Künstliche Intelligenz und Big Data zur Unterstützung der gemeinsamen Agrarpolitik, Dr. Bettina Baruth, Joint Research Centre, European Commission

Diskussion

Ziel der Session: Es soll über neue übergreifende Trends aus Sicht der Forschung informiert werden.

  • Wie wird sich die Nutzung der Fernerkundungsdaten in den nächsten Jahren entwickeln?
  • Welches sind die Datenprodukte und Algorithmen von morgen?
  • Welches sind einzigartige neue Möglichkeiten die sich durch die Kombination von unterschiedlichen Datenquellen ergeben?
  • Welches sind die wichtigsten Limitationen bei der Nutzung von Sentineldaten?