DeepCrop: Quantifizierung von Kohlenstoffbeständen mittels Deep Learning (DeepCrop)

Grunddaten zu diesem Projekt

Beschreibung

Aktuelle Entwicklungen in den Bereichen des Deep Learnings und drohnengestützter Lidar-Scanner ermöglichen eine bessere Einschätzung der Kohlenstoffbestände von Ökosystemen. Angesichts der steigenden Nachfrage nach Biomasse zielt das DeepCrop-Projekt auf eine präzisere Abschätzung der oberirdischen Biomasse sowie der Kapazität von Kohlenstoffsenken ab. Im Rahmen des Projekts soll die Expertise von Geowissenschaftlern und Informatikern gebündelt werden, um neuartige Verfahren zu entwickeln, welche die automatisierte Verarbeitung großer Mengen an Lidar-Daten ermöglichen. Das Projekt wird in Kooperation mit der Universität Kopenhagen (Katerina Trepekli, Thomas Friborg, Christian Igel) durchgeführt. Teile des Projekts werden durch die Villum Foundation und durch das Data+-Programm der Universität Kopenhagen unterstützt.