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MeineWaldKI: KI-basiertes Monitoring und Analyse der Entwicklung des ökologischen Waldzustandes
Projektleiter:
Projektbearbeiter:
Prof. Dr. Anika Groß,
Prof. Dr. Markus Meyer,
Prof. Dr. Christian Hänig,
René Meyer
Projekthomepage:
Finanzierung:
Titel: MeineWaldKI: KI-basiertes Monitoring und Analyse der Entwicklung des ökologischen Waldzustandes
Beschreibung: Das Projekt untersucht die Eignung von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Bewertung des ökologischen Zustands von Wäldern. Es befasst sich mit der Frage, ob eine Citizen-Science-gestützte Datenerfassung (Fotos von Bürger:innen) sowie die KI-gestützte Verarbeitung von Parametern des ökologischen Zustandes von Waldlebensräumen traditionelles Monitoring durch eine umfassende räumlich-zeitliche Abdeckung mit Bilddaten sinnvoll ergänzen kann. Ziel ist es, KI-basierte Methoden zur Arten- und Strukturerkennung auf Waldbildern von Bürger:innen sowie netzwerkbasierte KI-Monitoring- und Prognosemöglichkeiten zum Waldzustand zu entwickeln. Weiterhin werden eine partizipative Daten- und Analyseplattform zur automatisierten Datenverarbeitung und Qualitätskontrolle aufgebaut, Optimierungsmaßnahmen für die KI-gestützte Bilderkennung abgeleitet und iterativ mit den KI-Verfahren evaluiert.
Laufzeit: 01.03.2024 - 30.08.2027
Fördermittelgeber: Europäische Union & Land Sachsen-Anhalt
Förderprogramm: EFRE
Beschreibung: Das Projekt untersucht die Eignung von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Bewertung des ökologischen Zustands von Wäldern. Es befasst sich mit der Frage, ob eine Citizen-Science-gestützte Datenerfassung (Fotos von Bürger:innen) sowie die KI-gestützte Verarbeitung von Parametern des ökologischen Zustandes von Waldlebensräumen traditionelles Monitoring durch eine umfassende räumlich-zeitliche Abdeckung mit Bilddaten sinnvoll ergänzen kann. Ziel ist es, KI-basierte Methoden zur Arten- und Strukturerkennung auf Waldbildern von Bürger:innen sowie netzwerkbasierte KI-Monitoring- und Prognosemöglichkeiten zum Waldzustand zu entwickeln. Weiterhin werden eine partizipative Daten- und Analyseplattform zur automatisierten Datenverarbeitung und Qualitätskontrolle aufgebaut, Optimierungsmaßnahmen für die KI-gestützte Bilderkennung abgeleitet und iterativ mit den KI-Verfahren evaluiert.
Laufzeit: 01.03.2024 - 30.08.2027
Fördermittelgeber: Europäische Union & Land Sachsen-Anhalt
Förderprogramm: EFRE
Kontakt
Prof. Dr. Annett Baasch
Hochschule Anhalt
FB 1: Landwirtschaft, Ökotrophologie und Landschaftsentwicklung
Strenzfelder Allee 28
06406
Bernburg-Strenzfeld
Tel.:+49 3471 3551173
annett.baasch@hs-anhalt.de
Strenzfelder Allee 28
06406
Bernburg-Strenzfeld
Tel.:+49 3471 3551173
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