Remote sensing

IMAGEM eine dreitägige Schulung IMAGEM , in der Sie lernen und erleben können, was es bedeutet, mit remote sensing , -techniken und -analysen zu arbeiten. Welche remote sensing gibt es, wo finde ich sie, wann wende ich welche Daten zur Lösung meiner Fragestellung an und warum? Diese Schulung richtet sich an Datenwissenschaftler und GIS-Mitarbeiter, die wissen möchten, was Remote Sensing und welchen Mehrwert sie bietet.

Was ist remote sensing?

Remote sensing eine Technik, bei der Informationen über ein Objekt oder ein Gebiet ohne direkten physischen Kontakt erfasst werden. Dies geschieht durch Datenerfassung mittels Satellit, Flugzeug oder Drohne. Dabei kommen verschiedene Arten von Sensoren zum Einsatz, wie beispielsweise optische, Radar- und Infrarotsensoren. Diese Daten können anschließend verarbeitet und analysiert werden, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen.

Die Kombination von remote sensing mit datengestützter Entscheidungsfindung bietet Kommunen, Wasserverbänden und Provinzen erhebliche Vorteile in verschiedenen Bereichen wie Stadtplanung, Umweltmanagement sowie Genehmigungen, Überwachung und Durchsetzung.

Durch die Nutzung von remote sensing können politische Entscheidungsträger und Führungskräfte besser informiert werden und zielgerichtete Entscheidungen treffen. So lassen sich durch den Einsatz von remote sensing Zeit und Geld sparen, da Personal vor Ort effizienter eingesetzt werden kann. Man kann Maßnahmen an den Orten ergreifen, an denen sie die größte Wirkung erzielen, wie beispielsweise die Identifizierung von Wärmeinseln und die damit verbundenen Maßnahmen zur Kühlung.

Remote sensing sich Veränderungen an schwer zugänglichen Orten leicht erkennen und überwachen. Dazu zählen beispielsweise (Grün-)Anlagen und Hinterhöfe, Parks, Grundstücke, Dächer usw. 

Behandelte Themen

1. Datenerfassung mittels remote sensing

Sensoren und Plattformen: Satelliten, Drohnen und Flugzeuge, die mit optischen, Radar- und Infrarotsensoren ausgestattet sind, erfassen Daten über bestimmte Gebiete.

Multispektrale Bildgebung: Die Erfassung von Daten in mehreren Spektralbändern zur Analyse verschiedener Aspekte der Landschaft, wie Vegetation, Bodenfeuchte und städtische Struktur.

2. Datenintegration und -verarbeitung

Datenfusion: Integration von remote sensing mit anderen Datensätzen wie geografischen Informationssystemen (GIS), Wetterdaten und sozioökonomischen Daten.

Geodatenanalyse: Einsatz fortschrittlicher Software und Algorithmen zur Ermittlung von Mustern und Trends in den erhobenen Daten.

3. Analyse und Interpretation

Maschinelles Lernen und KI: Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, um aus großen Datenmengen Erkenntnisse zu gewinnen, beispielsweise zur Vorhersage von Ernteerträgen oder zur Erkennung von Entwaldung.

Visualisierung: Erstellung von Karten, Diagrammen und anderen Visualisierungen, um Entscheidungsträgern komplexe Daten verständlich zu machen.

4. Datengestützte Entscheidungsfindung

Szenarioanalyse: Simulation verschiedener Szenarien und ihrer Auswirkungen auf der Grundlage der analysierten Daten. Beispielsweise die Bewertung der Auswirkungen des Klimawandels auf Wasserressourcen.

Optimierung: Ermittlung der effizientesten und wirksamsten Maßnahmen auf der Grundlage detaillierter und aktueller Daten. Beispielsweise die Optimierung der Bewässerung in der Landwirtschaft zur Senkung des Wasserverbrauchs.

Überwachung und Bewertung: Kontinuierliche Überwachung der Auswirkungen getroffener Entscheidungen und Anpassung auf der Grundlage neuer Daten. Zum Beispiel die Beobachtung der städtischen Expansion und die Anpassung von Raumordnungsplänen.

Diese Schulung erstreckt sich über drei Tage:

Tag 1

Tag 2

Tag 3

Die Kosten hängen vom gewählten Trainingsprogramm ab. Wir besprechen gerne mit dir, wie wir ein individuelles Trainingsprogramm auf eure Wünsche abstimmen können.

Für wen ist diese Schulung gedacht?

Für alle, die mit remote sensing arbeiten möchten.

Standort

Bei dir vor Ort.

Informieren Sie sich über die Möglichkeiten

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