Machine Learning and Data Management for Earth Observation

In den letzten zehn Jahren wurde eine immer größere Anzahl von Satelliten mit optischen und Radarsensoren mit synthetischer Apertur gestartet. Die Fortschritte in der Satellitentechnologie haben die Vielfalt, die Menge und die räumliche/spektrale Auflösung von Erdbeobachtungsdaten (EO) erhöht.

Die effiziente Verarbeitung und intelligente Analyse komplexer, heterogener EO-Daten in großem Maßstab birgt das Potenzial, unser Verständnis des Zustands unseres Planeten und der auf ihm stattfindenden Veränderungen erheblich zu verbessern. Datenmanagement und maschinelles Lernen sind die wissenschaftlichen und technischen Säulen, die die aktuelle Innovationswelle im Bereich der künstlichen Intelligenz für die Erdbeobachtung vorantreiben.
 

Der zweitägige Workshop "Machine Learning and Data Management for Earth Observation" des BIFOLD zielt darauf ab, die neuen Methoden, Ansätze und Systeme im Zusammenhang mit Datenmanagement und maschinellem Lernen für die Erdbeobachtung zu erforschen. Neben Keynote- und Spotlight-Vorträgen von renommierten Referenten auf ihrem Gebiet umfasst der Workshop Posterpräsentationen und eine Podiumsdiskussion, die sich mit den Herausforderungen und der Bestimmung zukünftiger Richtungen im Bereich Datenmanagement und maschinelles Lernen für die Erdbeobachtung befasst.