Klassifizierung

Dieses Forschungsergebniss besteht aus zwei Teilen, die im Folgenden präsentiert werden. Kontrastive selbstüberwachte Datenfusion für Satellitenbilder Überwachtes Lernen für jede Aufgabe erfordert große Mengen an annotierten Daten. Besonders im Fall von Satellitenbildern sind unannotierte Daten allgegenwärtig, während der Annotierungsprozess oft mühsam und kostspielig ist. Daher ist es sehr lohnenswert, Methoden zu nutzen, um die Menge an benötigten annotierten Daten zu minimieren, die erforderlich ist, um eine gute Leistung der nachgelagerten Aufgabe zu erzielen. In unserer ersten Arbeit nutzen wir kontrastives Lernen in einem multimodalen Setup, um dieses Ergebnis zu erreichen. ...

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. ...