Auf unserer Webseite verwenden wir Cookies, die unter „Cookie-Einstellungen anpassen“ näher beschrieben werden. Notwendige Cookies werden für grundlegende Funktionen der Webseite benötigt, um eine optimale Nutzung zu ermöglichen. Dadurch ist gewährleistet, dass die Webseite einwandfrei funktioniert. Darüber hinaus können Sie Cookies für Statistikzwecke zulassen. Diese ermöglichen es uns, die Webseite stetig zu verbessern und Ihr Nutzererlebnis zu optimieren. Ihre Einwilligung zur Nutzung der Statistik-Cookies ist freiwillig und kann in der Datenschutzerklärung dieser Webseite unter „Cookie-Einstellungen“ jederzeit widerrufen werden.
Verbundprojekt: Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring. Teilprojekt B (TreeSatAI)
Projekt
Förderkennzeichen: 01IS20014B
Laufzeit: 01.06.2020
- 31.05.2022
Fördersumme: 239.321 Euro
Forschungszweck: Angewandte Forschung
Künstliche Intelligenz (KI) braucht verlässliche Trainingsdaten als Fundament. Bisher fordern praktische Anwendungen im Monitoring von Bäumen und Wäldern in der Fernerkundung umfangreiche menschliche Vorarbeit, um die KI lauffähig zu machen. Auf der anderen Seite stehen den Nutzern zunehmend aktuelle Fernerkundungsdaten aus diversen Raumfahrtmissionen sowie Geodaten über den Ist-Zustand der Umwelt kostenfrei zur Verfügung. Der Boom von Social Media Plattformen, wie Flickr oder Open Street Map eröffnet einen weiteren Zugang zu textlichen oder bildlichen Informationen der Umwelt. Die Beschaffung qualitativ und quantitativ hochwertiger Trainingsdaten aus diesen Daten ist bislang noch die größte Herausforderung, an der die breite Anwendbarkeit zahlreicher KI-basierter Anwendungen in der Erdbeobachtung scheitert.
Das übergeordnete Ziel von TreeSatAI ist die Entwicklung von KI-Methoden für das Monitoring von Wäldern und Baumbeständen auf lokaler, regionaler und globaler Skala. Auf Basis frei zugänglicher Geodaten verschiedener Quellen (u.a. Fernerkundung, Administration, Social Media, Mobile App, Monitoring-Bibliotheken, offene Bilddatenbanken) werden Prototypen für die Deep Learning basierte Extraktion und Klassifikation von Baum- und Bestandsmerkmalen für vier verschiedene Anwendungsfälle aus dem Bereich Forst-, Naturschutz- und Infrastrukturmonitoring entwickelt. Dazu wird die Entwicklung innovativer Dienstleistungen von drei KMUs mit dem Know-how von drei Forschungsinstitutionen unterstützt.
Abschnittsübersicht
Fachgebiete
- Waldbau
- Agrarökologie
- Verfahrenstechnik
- Klimawandel
- Informatik
Förderprogramm
Ausführende Einrichtung
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI)
Zugehörige Projekte: TreeSatAI
- Verbundprojekt: Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring. Teilprojekt A
- Verbundprojekt: Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring. Teilprojekt C
- Verbundprojekt: Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring. Teilprojekt D
- Verbundprojekt: Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring. Teilprojekt E