Neuronales Netzwerk kann Höhe von Bäumen aus Satellitenbildern ablesen
Mit Hilfe eines künstlichen neuronalen Netzwerks haben Forschende eine erste hochaufgelöste globale Vegetationshöhen-Karte aus Satellitenbildern für das Jahr 2020 erstellt. Im Lab entwickeln die Forschenden Machine-Learning-Algorithmen, die es ermöglichen, grossflächige Umweltdaten automatisch zu analysieren. Einer dieser Forscher ist Nico Lang der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETH Zürich). In seiner Doktorarbeit hat er einen Ansatz – basierend auf neuronalen Netzwerken – entwickelt, um aus optischen Satellitenbildern die Vegetationshöhe ableiten zu können. Daraus konnte er die erste Vegetationshöhen-Karte Global Canopy Height Map erstellen, welche die gesamte Erde abdeckt. Ihre Ergebnisse publizierten sie bei arXiv. Die Karte könnte entscheidende Hinweise gegen den Klimawandel und das Artensterben liefern.
Quelle: ETH Zürich