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Technische Universität München

AI4tD

AI4tD: KI-gestützte 4D-Fernerkundung zur Analyse topographischer Dynamiken

Concept of the AI4tD project
Konzept des AI4tD-Projekts

Projektbeschreibung:

Individuelle Oberflächenveränderungen, die durch 4D-Fernerkundungsdatensätze (3D + Zeit) erfasst werden, bieten ein großes Potenzial für die Analyse topographischer Dynamiken. Das Verständnis und die Klassifizierung dieser Dynamiken sind für die Gesellschaft von entscheidender Bedeutung, da sie helfen, bislang verborgene Mechanismen von Umweltprozessen und ihre komplexen Wechselwirkungen mit menschlichen Aktivitäten aufzudecken. Die Extraktion und Beschreibung aussagekräftiger Informationen aus diesen topographischen Veränderungen ist jedoch mit mehreren Herausforderungen verbunden: (1) unbekannte Arten von Veränderungsprozessen, (2) unvorhersehbares Auftreten bestimmter Prozesse, (3) hohe Variabilität der räumlichen und zeitlichen Eigenschaften von Veränderungen und (4) die Notwendigkeit, Parameter an unterschiedliche geografische Umgebungen und verschiedene Datenquellen anzupassen.

Dieses Projekt zielt darauf ab, die Fähigkeit von tiefen neuronalen Netzen (deep neural networks) zum selbstüberwachten Lernen zu nutzen, um die Ableitung von Merkmalen topographischer Veränderungen zu automatisieren. Durch die Kombination dieser Methoden mit maschinellem Lernen wird das Projekt verschiedene Arten von topographischen Veränderungen kategorisieren und ihr Auftreten auf räumlichen und zeitlichen Skalen visualisieren. Im letzten Schritt wird das Projekt Algorithmen, Datensätze und Wissen für die Geodaten-Community generieren, die Anwendung von ML/DL in der topographischen Dynamikanalyse verbessern und die Lücke zwischen KI-Methoden und der Überwachung von topographischen Veränderungen durch 4D-Fernerkundung schließen.

Ziele:

  • Entwicklung eines auf Deep Learning basierenden Frameworks für das Verständnis und die Klassifizierung topographischer Dynamiken.
  • Erstellung eines öffentlichen 4D-Datensatzes topographischer Dynamik mit semantischen Annotationen.
  • Anwendung der Methoden zum Monitoring der Erdoberfläche in verschiedenen geografischen Umgebungen.
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