Deep Learning

Der LKW-Verkehr ist derzeit für 7% der globalen CO2-Emissionen verantwortlich. Während der Straßenfrachtverkehr das dominierende Transportmittel für Oberflächenfracht bleiben wird, wird sein Beitrag zum Klimawandel voraussichtlich kurzfristig zunehmen. Daher ist die quantitative Überwachung des Verkehrs von Nutzfahrzeugen entscheidend für die Umsetzung gezielter Emissionsvorschriften für Straßen. Allerdings sind Bodenüberwachungsstationen kostspielig, und weniger als die Hälfte aller Länder weltweit erfasst die Aktivitäten im Straßenfrachtverkehr. In dieser Arbeit untersuchen wir die Machbarkeit der Erkennung und Überwachung des Nutzfahrzeugverkehrs in frei verfügbaren Satellitenbildern der Sentinel-2-Satelliten der ESA. ...

Die industriellen und energieerzeugenden Wirtschaftssektoren stoßen mehr als die Hälfte der jährlich und global freigesetzten Treibhausgasemissionen aus und tragen somit erheblich zu den globalen Erwärmungseffekten bei. In unserer jüngsten Arbeit (Mommert et al. 2020) haben wir die Grundlage für die Schätzung von Treibhausgasemissionen aus Industrieanlagen gelegt, indem wir industrielle Rauchfahnen ausschließlich aus Daten der Fernbildgebung charakterisiert haben. Diese Arbeit ist Teil eines größeren Vorhabens zur Schätzung der Treibhausgasemissionsraten aus Satellitenbildern für einzelne Industrieanlagen. In dieser Arbeit haben wir einen weiteren Schritt in Richtung dieses Ziels gemacht. ...

Der Haupttreiber der globalen Erwärmung ist Freisetzung von Treibhausgasemissionen (THG) aus industriellen Aktivitäten. Die quantitative Überwachung dieser Emissionen ist notwendig, um ihre Auswirkungen auf das Klima der Erde vollständig zu verstehen und Emissionsvorschriften im großen Maßstab durchzusetzen. In dieser Arbeit untersuchen wir die Möglichkeit, industrielle Rauchfahnen aus global und kostenlos verfügbaren Multiband-Bilddaten der Sentinel-2-Satelliten der ESA zu erkennen und zu quantifizieren. Beispielbilder aus unserem Satz von 21.350 Bildern industrieller Standorte. Jede Spalte entspricht einem der 624 Standorte. Die oberste Reihe zeigt den Standort während der Aktivität (eine Abgasfahne ist vorhanden) und die untere Reihe während der Inaktivität (Abgasfahne ist nicht vorhanden). Die Ursprungsregion der Abgasfahne ist durch rote Kreise markiert. Klassifizierung der Abgasfahnen Mit einem modifizierten ResNet-50 können wir Abgasfahnen unterschiedlicher Größen mit einer Genauigkeit von 94,3% erkennen. Das Modell ignoriert korrekt natürliche Wolken und konzentriert sich auf die Bildkanäle, die mit der spektralen Absorption von Aerosolen und Wasserdampf in Zusammenhang stehen, was die Lokalisierung von Rauch ermöglicht. ...

Motivation Die meisten (optischen) Teleskope müssen vor Niederschlägen geschützt werden, um Schäden an ihrer Optik und Elektronik zu verhindern. Aus diesem Grund verwenden die meisten Observatorien Allsky-Kameras – günstige, aber sehr empfindliche CMOS-Kameras, die mit Fisheye-Objektiven ausgestattet sind – die den Nachthimmel auf herannahende Wolken überwachen. Teleskopbetreiber können Live-Streams von diesen Kameras beobachten, um informierte Entscheidungen darüber zu treffen, ob die aktuelle Wettersituation das Schließen der Teleskopkuppel erfordert oder nicht. ...