In diesem Workshop zeigen wir, wie eine Oberflächenklassifikation aus Luft- und Satellitenbildern mit Hilfe von actinia berechnet wird.

In dem ersten Teil des Workshops geht es darum, actinia kennen zu lernen. Actinia ist eine cloudbasierte Geoprocessing-Plattform zur Analyse von großen Mengen an in der Cloud vorhandenen Geodaten. Hierzu macht actinia GRASS GIS Funktionalitäten über eine HTTPS REST API nutzbar. Die Teilnehmenden lernen die Grundfunktionalitäten von actinia kennen und können diese selber testen. Zudem lernen sie was Prozessketten sind, wie man diese ausführt, und wie man eigene Prozessketten zur Datenprozessierung selbst schreibt.

Im zweiten Teil des Workshops wird erlernt, wie man mit actinia eine Oberflächenklassifikation berechnen kann. Bei der Klassifikation werden die folgenden Klassen verwendet: versiegelte Flächen, Wasserflächen, kahler Boden, niedrige Vegetation, hohe Vegetation (z.B. Bäume) und Gebäude. Hierzu stellen wir einen automatisch erzeugten Trainingsdatensatz bereit, der die gelabelten Klassen enthält. Damit wird dann der Oberflächenklassifikator des Maschinellen Lernens trainiert. Die Teilnehmer des Kurses können verschiedene Klassifikationsmethoden, sowie verschiedene Input-Daten testen. Dafür sind in actinia die folgenden Datensätze bereits in der Cloud verfügbar: Digitale Orthophotos (DOPs), ein normalisiertes Digitales Oberflächenmodell (nDOM), OpenStreetMap Straßen, ALKIS Daten und Sentinel-2 Szenen.