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Digitalisierung

Mit der rasanten Entwicklung der satellitengestützten Fernerkundung ist es möglich, zeitlich und räumlich hoch aufgelöste geometrische und radiometrische Daten zur exakten Vermessung der Erdoberfläche und der Landbedeckung zu erhalten, aber auch Informationen über die Massenverteilung. Darüber hinaus ermöglicht die fortschreitende Sensor- und Rechnertechnologie eine in-situ Erfassung verschiedenster Zustände und Parameter aller Art von umwelt- und geobezogenen Informationen (Stichwort Sensornetze) sowie deren zeitliche Änderungen (Stichwort Monitoring). Damit gehen moderne Entwicklungen in der Methodik der Datenverarbeitung einher, die insbesondere im Bereich der automatischen Interpretation der Sensordaten zu ganz neuen Möglichkeiten führen (Stichwort Data Mining). Moderne Technologien bieten ferner die Möglichkeit der Verarbeitung auch größter, heterogener Datenmengen (Stichwort Big Data).

Diese Technologien und Methoden im Bereich der räumlichen Datenverarbeitung einzusetzen und insbesondere weiterzuentwickeln, ist Gegenstand aktueller Forschungen in den beteiligten Instituten des FZ:GEO. Messsysteme und zugehörige Plattformen wie optische und Thermalkameras, Laserscanner, Radar oder Hyperspektralscanner, airborne-geophysikalische Sensoren auch mit Drohnen als Träger, werden eingesetzt, um Umweltdaten zu erheben. In Bildern, Laserscans oder weiteren Geodaten (wie Trajektorien und bestehende Karten) teilweise implizit enthaltene Informationen werden durch Methoden des Machine Learning aus den Daten extrahiert – meist mit dem Ziel der Erfassung und Aktualisierung topographischer Information, für Monitoringaufgaben in den Umweltwissenschaften sowie in Land- und Forstwirtschaft bzw. zur Unterstützung im Katastrophenmanagement. Deep Learning Techniken werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, etwa zur Objekterkennung, aber auch zur Bildzuordnung und zur hochgenauen Georeferenzierung. Schließlich erfordert die Verfügbarkeit der großen, heterogenen Daten, die teilweise auch als kontinuierliche Datenströme vorhanden sind, die Nutzung von Verarbeitungsframeworks, die eine sinnvolle Verarbeitung erst ermöglichen, etwa das Hadoop Ökosystem.

Geowissenschaftliche Daten und Prozesse zeichnen sich dadurch aus, dass sie hochkomplex sind und dass die internen Zusammenhänge teilweise noch unklar oder unsicher sind. Die Zusammenarbeit zwischen Informatik und Geowissenschaften im Rahmen des Forschungszentrums bietet hervorragende Möglichkeiten für beide Disziplinen: die geowissenschaftlichen Daten und Fragestellungen sind von besonderer Art und stellen Herausforderungen aus Sicht der Datenerfassung und Verarbeitung dar. Auf der anderen Seite eröffnen die Technologien neue Herangehensweisen und Erkenntnisse für die geowissenschaftliche Seite. Die Zusammenarbeit ist daher nicht nur unbedingt erforderlich sondern zugleich hoch innovativ.

Ansprechpartner

Prof. Dr.-Ing. habil. Monika Sester
Institut für Kartographie und Geoinformatik
Leibniz Universität Hannover
E-Mail monika.sesterikg.uni-hannover.de

Prof. Dr.-Ing. Christian Heipke
Institut für Photogrammetrie und GeoInformation
Leibniz Universität Hannover
E-Mail heipkeipi.uni-hannover.de

apl. Prof. Dr. techn. Franz Rottensteiner
Institut für Photogrammetrie und GeoInformation
Leibniz Universität Hannover
E-Mail rottensteineripi.uni-hannover.de

Prof. Dr. Gunther Seckmeyer
Institut für Meteorologie und Klimatologie
Leibniz Universität Hannover
E-Mail seckmeyermuk.uni-hannover.de