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Teilprojekt 4

Description: Das Projekt "Teilprojekt 4" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Point Cloud Technology GmbH durchgeführt. Das Ziel des Verbundvorhabens 'TreeDigitalTwins' besteht darin, innovative KI-Verfahren zur Objekterkennung und automatischen Ableitung von Objektparametern in diskreten 4D-Punktwolken zu entwickeln und diese Methoden und Verfahren am Beispiel von relevanten Inventurparametern für Wald-, Baum- und andere holzige Biomassebeständen in zwei Reallaboren zu testen. Das Konsortium entwickelt und erprobt dafür in einer transdisziplinären Innovationsgruppe digitale Werkzeuge in Form adaptiver Algorithmen des maschinellen Lernens, die auch für das Monitoring der Klimaneutralität Deutschlands bis 2045 sowie zum Erreichen der SDG 13 und 15 eingesetzt werden können. Die im Vorhaben entwickelten KI-Verfahren verwenden direkt die erfassten 3D-Daten, so dass die entwickelte Technologie durch Anpassung der Trainingsdaten auch auf andere Anwendungen übertragen werden kann. Das Forschungsziel von Point Cloud Technology (PCT) im Vorhaben ist die Entwicklung der webbasierten Analytics-Plattform, um die entwickelten Verfahren für Nutzer zugänglich zu machen. Im Rahmen des transdisziplinären Verbundvorhabens übernimmt PCT die Entwicklung der Algorithmik für die Veränderungsanalyse, um regelmäßig erfasste Vegetationsbestände zu monitoren. Zudem werden Verfahren für die interaktive Visualisierung, ein Dashboard zur Bereitstellung von Analyseergebnissen und Schnittstellen für die Datenintegration in andere Systeme entwickelt. Die Analytics-Plattform wird durch die beiden Anwendungsfälle Wald und Agroforst erprobt.

Types:
SupportProgram

Origin: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Wolkenbildung ? Bewölkung ? Globale Nachhaltigkeitsziele ? Klimaneutralität ? Künstliche Intelligenz ? Digitaler Zwilling ? Wald ? Reallabor ?

Region: Brandenburg

Bounding boxes: 13.01582° .. 13.01582° x 52.45905° .. 52.45905°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

Time ranges: 2023-02-01 - 2026-01-31

Status

Quality score

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