Automatisierte Verarbeitung von Daten der Meeresbodenkartografie mit QGIS
Für die Entwicklung skalierbarer Karteninhalte, die z.B. validierte, lokal vergleichbare Informationen zu Umweltverschmutzung enthalten, setzt PlanBlue auf eine Datenverarbeitung mit fortschrittlichen Algorithmen der Data Science und maschinengestütztes Lernen (ML), um insbesondere hyperspektrale Daten in aussagekräftige Indikatorkarten zu konvertieren. Es wird das Ziel verfolgt, hochdetaillierte, georeferenzierte Karten des Meeresbodens zu erstellen und standardisiert, vollautomatisch, schnell und in großem Maßstab die Vorteile der großflächigen Kartierung durch robotische Erkundungstechnologien, z.B. Autonome Unterwasser Vehikel (AUV), mit der hohen Auflösung und der Genauigkeit der In-situ-Überwachung zu kombinieren. Die daraus resultierenden Geodaten sollen eingesetzt werden, um u.a. Naturschutzbemühungen in den Ozeanen zu unterstützen.
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