Zum Hauptinhalt springen

Einzelbaumbasiertes, satellitengestütztes Waldökosystemmonitoring mittels autoadaptiver Hyperdimensions-Geodatenanalyse

Laufzeit

01.04.2021 - 31.03.2023

Beschreibung

Im Projekt FORESTCARE soll über hyperdimensionale Korrelationsanalysen eine KI-basierte Kernparameter-Identifikation entwickelt und trainiert werden, die in der Lage ist, Waldwachstum unter den durch den Klimawandel dynamischer werdenden Standortbedingungen und artspezifischen Wachstumsverhalten mit Hilfe von Satellitendaten einzelbaumdiskret und automatisiert zu bewerten. Dadurch wird z. B. die gezielte Optimierung von Aufforstungen, z. B. durch die standortsdiskrete Auswahl trockenresistenter Baumarten oder robuster Waldökosystemtypen, möglich.

Der Arbeitsschwerpunkt des Projektes FORESTCARE liegt auf der Workflowentwicklung beginnend mit der Datenakquise auf Waldbestandesebene (Einzelbaumgeoreferenzierung mit KI-sprachbasierter Merkmalsansprache) und Drohnenbefliegungen (LiDAR, Multi- und Hyperspektraldaten, Halbleitergassensorheatmaps) sowie Satellitendatenaquise (Multispektral, SAR). Diese Label- und Bilddaten werden zu Big Data Datenarrays zusammengefasst und mittels HPC-Analyse durch konventionelle parametrische Methoden und zu entwickelnde deepCNN KI korreliert.

Im Ergebnis soll ein Algorithmus stehen, der mit Hilfe von Drohnen- und Satellitenbilddaten Einzelbaummerkmale, wie Entlaubung, Borkenkäferbefall oder Stammform, identifiziert. Dieser Algorithmus wird auf großflächigen Waldbeständen getestet, um merkmalsspezifische Aufklärungsraten zu ermitteln und die Algorithmusentwicklung entsprechend anzupassen.


Kontaktperson Dr. Sebastian Paczkowski
Georg-August-Universität Göttingen, Fakultät für Forstwissenschaften und Waldökologie, Abt. Arbeitswissenschaft und Verfahrenstechnik
Büsgenweg 4
37077 Göttingen
E-Mail: Sebastian.Paczkowski[at]uni-goettingen.de

Internetseite https://www.uni-goettingen.de/de/647748.html