Das Projekt "Durchfuehrung eines Workshops zur Nutzung von Bilddatenbanken fuer die modellhafte Dokumentation von umweltgeschaedigten Kulturguetern (Messbildstelle Dresden)" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Bundesstiftung Umwelt. Es wird/wurde ausgeführt durch: Messbildstelle.
Das Projekt "Großräumige Analyse von Verbuschungsflächen mit NOAA-AVHRR-Daten in Namibia" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Erlangen-Nürnberg, Institut für Geographie.Seit 1979 erfassen Satelliten der NOAA-Serie die Erde und liefern damit eine der längsten kontinuierlichen Bild-Datenreihen von Satelliten überhaupt. Durch ihre großflächige Abdeckung, ihre hohe zeitliche Auflösung und ihren kostengünstigen Empfang eignen sich diese Daten hervorragend zum Monitoring. Bislang werden diese langen Zeitreihen noch kaum herangezogen, um langfristige Veränderungen von Oberflächenphänomenen zu beschreiben, denn der Großteil der Fernerkundungsarbeiten beschäftigt sich mit neueren Sensoren und deren Anwendungen. Gerade vor dem Hintergrund der Landdegradierung durch unangepaßte Landnutzung in den Trockenräumen der Erde sollten die vorhandenen archivierten Datenreihen zur Langzeitanalyse aber genutzt werden und die Ergebnisse in Konzepte des Landmanagements einfließen. In Namibia vollzieht sich in den Nationalparks und dem Weideland die Landdegradierung durch eine massive Verbuschung, v.a. mit Acacia mellifera. Die Verbuschungsdynamik der letzten 20 Jahre soll in Etosha mit NOA-AVHRR-Daten erfasst werden. Die Ergebnisse aus dem Etosha-Nationalpark können dann zum Monitoring der Verbuschung in Namibia von örtlichen Institutionen eingesetzt werden. So ist die Inwertsetzung der Daten gewährleistet und durch die Weiterentwicklung der NOAA-Serie durch das MODIS-System auch für die Zukunft gewährleistet.
Das Projekt "Vorarbeiten zu einer digitalen Flechtenflora des Iran" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung.
Das Projekt "Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring, TreeSatAI - Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: LUP - Luftbild Umwelt Planung GmbH.
Das Projekt "Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring, TreeSatAI - Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Vision Impulse GmbH.
Das Projekt "Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring, TreeSatAI - Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH.
Das Projekt "Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring, TreeSatAI - Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: LiveEO GmbH.
Das Projekt "Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring, TreeSatAI - Künstliche Intelligenz mit Erdbeobachtungs- und Multi-Source Geodaten für das Infrastruktur-, Naturschutz- und Waldmonitoring" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Technische Universität Berlin, Institut für Landschaftsarchitektur und Umwelplanung (ILaUP), Fachgebiet Geoinformation in der Umweltplanung.
Das Projekt "Leitantrag: Vorhaben: MONITORING: Monitoring und Kartierung des Ökosystemzustandes im Peru Becken (DISCOL Areal) und der Clarion-Clipperton-Zone (CCZ), Ost-Pazifik^JPI-O: EcoMining-DEU - Ecological Aspects of Deep-Sea Mining, Vorhaben: DIAS: Die Entwicklung und Anwendung eines neuen mobilen online Bilddatenbanksystems DIAS zur interaktiven und kollaborativen Annotation von Unterwasserbildern zur digitalen bildbasierten Erhebung von Biodiversitätsdaten" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Bielefeld, Technische Fakultät, Forschungsgruppe Biodata Mining.In diesem Vorhaben wird ein neues Informationssystem entwickelt, welches mobil, während einer marinen Explorationsexpedition an Bord genutzt werden kann, um digitale Bilddaten zu archivieren, zu bearbeiten, zu annotieren und mit anderen Wissenschaftlern in Kooperation zu interpretieren. Durch den Einsatz dieses Systems namens DIAS (Discol Image Annotation System) soll während der Projektlaufzeit ein online Arten- und Morphotypkatalog gesammelt werden. Darüber hinaus, soll mittels Data Mining und Bildverarbeitungsalgorithmen versucht werden, die Merkmale in den Bildern zu untersuchen, die Bildqualität zu verbessern und Laserpunkte automatisch zu detektieren. Auf Basis der Erfahrung mit dem BIIGLE System soll ein technologisch verschlanktes mobiles System entwickelt werden, welches die Vorteile moderner javascript Visualisierungsbibliotheken einsetzt, um ein leicht zugängliches und leicht bedienbares Bilddatenbanksystem zu implementieren. Die Entwicklung von DIAS teilt sich in zwei Arbeitspakete (Work Packages (WP)) auf. Ein WP zielt auf die Entwicklung von DIAS, die Entwicklung eines Moduls zur Sammlung taxonomischer und morphotypischer Klassifikationen und die Optimierung des Interface. Außerdem beinhaltet das WP Entwicklungen, Implementationen und Tests von Algorithmen zur Bearbeitung der Bilder im Sinne einer Qualitätsverbesserung und Merkmalsanalyse. Das zweite Arbeitspaket widmet sich dem Transfer des Systems und der Daten zu Partnerinstituten, wie dem Senckenberg Institut Wilhelmshaven.
Das Projekt "NanoGEM - Nanostrukturierte Materialien - Gesundheit, Exposition und Materialeigenschaften^NanoGEM - Nanostrukturierte Materialien - Gesundheit, Exposition und Materialeigenschaften^NanoGEM - Nanostrukturierte Materialien - Gesundheit, Exposition und Materialeigenschaften^NanoGEM - Nanostrukturierte Materialien - Gesundheit, Exposition und Materialeigenschaften^NanoGEM - Nanostrukturierte Materialien - Gesundheit, Exposition und Materialeigenschaften^NanoGEM - Nanostrukturierte Materialien - Gesundheit, Exposition und Materialeigenschaften^NanoGEM - Nanostrukturierte Materialien - Gesundheit, Exposition und Materialeigenschaften^NanoGEM - Nanostrukturierte Materialien - Gesundheit, Exposition und Materialeigenschaften^NanoGEM - Nanostrukturierte Materialien - Gesundheit, Exposition und Materialeigenschaften^NanoGEM - Nanostrukturierte Materialien - Gesundheit, Exposition und Materialeigenschaften^NanoGEM - Nanostrukturierte Materialien - Gesundheit, Exposition und Materialeigenschaften^NanoGEM - Nanostrukturierte Materialien - Gesundheit, Exposition und Materialeigenschaften, NanoGEM- Nanostrukturierte Materialien - Gesundheit, Exposition und Materialeigenschaften" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Fachhochschule Dortmund, Fachbereich Informatik.
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| Bund | 19 |
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| Boden | 9 |
| Lebewesen & Lebensräume | 18 |
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