Oberflächenklassifikation aus Luft- und Satellitenbildern mit Hilfe von actinia
21.03, 09:00–10:30 (Europe/Berlin), Workshop 3 (D.010)

In diesem Workshop zeigen wir, wie eine Oberflächenklassifikation aus Luft- und Satellitenbildern mit Hilfe von actinia berechnet wird. Neuauflage des erfolgreichen Workshops von letztem Jahr mit aktualisierten Komponenten.
Der Workshop wird aus zwei Teilen bestehen: Erst eine allgemeine Einführung in die cloudbasierte Geoprocessing-Plattform actinia, gefolgt von der selbstständigen Erstellung einer Oberflächenklassifikation mit Hilfe von actinia.


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.

Dr. Markus Neteler ist Mitgründer der mundialis GmbH & Co KG in Bonn (https://www.mundialis.de/). Seine Interessenschwerpunkte sind Fernerkundung, Analyse großer Geodaten und Freie Software GIS-Entwicklung. Er ist seit 1997 Release Manager von GRASS GIS (https://grass.osgeo.org/) und Gründungsmitglied der ehemaligen GRASS Anwender-Vereinigung e.V. (Deutschland, jetzt FOSSGIS.de), der italienischen GFOSS-Vereinigung und der Open Source Geospatial Foundation (OSGeo.org, USA). In 2006 wurde er mit dem internationalen Sol Katz Award for Geospatial Free and Open Source Software (GFOSS) ausgezeichnet; in 2022 mit dem Life Achievement Award 2022 der OpenGeoHub Foundation.

Diese(r) Vortragende hält außerdem:

Carmen ist eine leidenschaftliche Geographin, die viele Aspekte des Fachs mag und auch gerne die Welt bereist. Als begeisterte Anhängerin von Open-Source fand sie nach ihrem Studium in der Gründungszeit zu mundialis, welche FOSSGIS-Software verwendet und entwickelt. Eine davon ist actinia, die Carmen als eine der Hauptentwicklerinnen mitgestaltet. Außerdem übernimmt Sie den Technical Lead bei mundialis.

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