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TU Berlin

Inhalt des Dokuments

TreeSatAI

Projektdaten
Projekttitel:
TreeSatAI - Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring

Förderung:
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Förderprogramm: Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz in der Praxis (01IS20014A)
Kooperationspartner:
Remote Sensing Image Analysis Group, TUB

Deutsches Zentrum für Künstliche Intelligenz GmbH

LiveEO GmbH

LUP – Luftbild Umwelt Planung GmbH

Vision Impulse GmbH

Laufzeit:
01.06.2020 – 31.05.2022
Bearbeitung:
M.Sc. Christian Schulz

N.N.

Projektleitung:
Prof. Dr. Birgit Kleinschmit

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Beschreibung

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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.

Schematische Darstellung der Arbeitspakete

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