Überwachung von Veränderungen in Satellitendaten mittels Methoden der künstlichen Intelligenz und paralleler Programmierung

Grunddaten zu diesem Projekt

Art des ProjektesEigenmittelprojekt
Laufzeit an der Universität Münsterseit 01.10.2020

Beschreibung

Im Bereich der Fernerkundung werden pro Jahr viele Petabyte an Satellitendaten gesammelt. Die aktuellen Entwicklungen und Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) erleichtern die automatisierte Analyse solcher riesigen Datenmengen und ermöglichen somit neue Anwendungen in diversen Bereichen wie z.B. in der Landwirtschaft oder im Kontext des Infrastrukturmanagements. Die Anwendung entsprechender KI-Modelle auf globaler Ebene (z.B. weltweit) kann sehr rechen- und somit zeit- und kostenintensiv werden, so dass einzelne Analysen Wochen, Monate oder sogar Jahre benötigen können. Dieses Projekt zielt auf die Entwicklung hocheffizienter paralleler Implementationen von KI-Methoden ab, um in Satellitendaten sichtbare Veränderungen automatisiert zu erkennen und zu überwachen (z.B. Abholzung von Waldbeständen in entlegenen Regionen der Welt). Kooperation mit der Universität Kopenhagen (Cosmin Oancea und Marcos Vaz Sallies). Unterstützt durch den Independent Research Fund Denmark (DFF).

StichwörterFernerkundung; künstliche Intelligenz; parallele Implementationen; Satellitendaten

Projektleitung der Universität Münster

Gieseke, Fabian
Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Data Engineering (Prof. Gieseke) (MLDE)

Projektbeteiligte Organisationen außerhalb der Universität Münster

  • Universität Kopenhagen (UCPH)Dänemark