Jahresbericht 2018-2019

Im Sommer 2019 wurden im Nationalpark Hainich mit Quadrocoptern große Flächen des Buchenbe- standes in sehr hoher Auflösung von 3 cm Pixel- größe mittels RGB Kameras aufgenommen und Bestandshöhenmodelle und Orthobilder abgeleitet. Zusätzlich wurden CIR (Color Infrarot) Luftbildbe- fliegungen durchgeführt. In den Daten werden flächendeckend Veränderungen über Deep Learn- ing Verfahren erfasst und Kronenschadensklas- sen abgeleitet. Zusätzlich werden Zeitserien des Sentinel-2 Satellitensystems mit räumlicher Auflö- sung von 10 m verwendet und Veränderungen zwischen den Jahren 2017, 2018 und 2019 für ganz Thüringen erfasst. Während Satellitendaten- analysen auf spektralen Differenzenratios basie- ren, werden in den hochauflösenden Flugzeug- und UAV-Daten lokale Maxima in der Kronenhöhe auf Basis des Bestandshöhenmodels und der dichten Punktwolke gesucht und Wachstumsalgo- rithmen für die Bestimmung der genauen Kronen- umrisse verwendet. Basierend auf den Kronenob- jekten werden im Anschluss spektrale Eigenschaf- ten und Kanteneigenschaften der jeweiligen Kro- nenschädigungsstufen über ein Convolution Neu- ral Network (ConvNet) trainiert und klassifiziert. Die Arbeiten werden z.T. im Auftrag der National- parkverwaltung Hainich und im Auftrag von Thü- ringenForst umgesetzt und in 2020 und 2021 fort- gesetzt. Neben den Aktivitäten im Nationalpark Hainich werden Quadrocopter auch erfolgreich für die Erfassung von Eigenschaften agrarwirtschaft- FORSCHUNG — 109 Deep Learning Verfahren für die Erfassung des Buchensterbens im Sommer 2018 & 2019 in Thüringen in Sentinel-2 Satellitendaten und UAV/Flugzeugdaten licher Nutzflächen und zur genauen Quantifizie- rung von Wildschweinschäden eingesetzt. Diese Aktivitäten im Rahmen des Projektes „Jena Copter Laboratories“ zusammengefasst und online über die Lehr- und Forschungsplattform www.jenacopterlabs.de dargestellt. Diese Aktivi- täten sind auch in die Ausbildung im Rahmen des M.Sc. Geoinformatik und B.Sc. Geographie bzw. IMPRS Schulungen durch Theorievorlesun- gen zur Datenauswertung, praktische UAV-Lehr- befliegungen und anschließender Datenverarbei- tung von Befliegungsbilddaten eingebunden. Abb. 2. Schädigungen im Buchenwaldbestand des Nationalparks Hainich erkennbar in Sentinel-2 Daten (Disease Water Stress Index [DWSI] Differenzen- darstellung von 2018 und 2019 — starke Schädigung in orangen und rötlichen Farben). Das EO College ist eine digitale Lernplattform für die Erdbe- obachtung. Die Kernelemente sind zum einen die Bereitstel- lung von Lernmaterialen in Form von Präsentationen, Software, Beispieldaten und Tutorials. Diese Materialien können sowohl zum eigen- ständigen Erlernen von EO- Themen als auch in der Ausbil- dung eingesetzt werden. Alle Materialienstehen dabei kos- tenfrei und offen unter einer Creative Commons Lizenz (CC-BY-SA) zur Verfügung. Die zweite Komponente sind sog. Massive Open Online Courses (MOOCs), denen ein struktu- rierter Lehrplan zugrunde liegt. Lernende können sich anhand eines vordefinierten Lernpfa- des Wissen aneignen und sich im Verlauf des Kurses mit an- deren Lernenden austauschen. Jeder Kurs kann mit einem Zer- tifikat abgeschlossen werden. Das EO College soll sich hierbei mittel— bis langfristig über die Grenzen Jenas hinaus zu einer zentralen Anlaufstelle für die Bereitstellung von Lehrmateria- lien entwickeln. Die Ausbildungsinitiative ‚EARTH OBSERVATION COLLEGE (EO COLLEGE)‘