Bachelor: Geodata Science

534 - Projekt Umwelt

Empfohlenes Studiensemester: 5

Turnus: Wintersemester

Sprachen: Deutsch, Englisch

ECTS: 6

Prüfungsform: ModA, weitere Angaben siehe SPO und Studienplan

Lehrform und SWS: SU (1SWS), Ü (3SWS)

Gesamter Workload: 180 Stunden

Präsenzzeit: 15 Stunden Seminaristischer Unterricht, 45 Stunden Übung

Selbststudium: 120 Stunden

Modulverantwortung: Prof. Dr. Andreas Schmitt (FK08)

Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme

  • Lineare Algebra: Vektorrechnung, Matrizenrechnung, Transformationen, Projektionen.
  • Statistik: Deskriptive Statistik, Diskrete Statistik, Mehrdimensionale Histogramme, Ähnlichkeitsmaße.
  • Digitale Bildverarbeitung: Lineare Filter, Rangordnungsfilter, Morphologische Filter, Bildsegmentierung, Farbräume.
  • Fernerkundung: Sensoren und Plattformen, automatische Interpretation multidimensionaler Daten, Klassifikation und Validierung.

Lernziele

Fach- und Methodenkompetenz

Die Studierenden lernen, ein ihnen vorgetragenes Problem aus der Praxis auf einer abstrakten Ebene zu analysieren und konkrete Lösungsstrategien auf Basis von Fernerkundungsdaten zu erarbeiten. Sie vertiefen dabei die Anwendung von aus vorherigen Modulen bekannten Methoden der automatisierten Interpretation multi-dimensionaler Daten. Sie sammeln Erfahrung bei der Arbeit in Gruppen sowie im Umgang mit Nutzern und üben sich im Präsentieren wissenschaftlicher Ergebnisse vor Fachpublikum wie auch fachfremden Nutzern.

Inhalt

In diesem Projekt werden aktuelle Fragestellungen der Umweltgeographie und deren geoökologische Hintergründe behandelt. Das genaue Thema wird an den aktuellen Forschungsthemen ausgerichtet und ggf. in Absprache mit wechselnden Partnern aus externen Forschungsinstituten, Dienstleistern im Bereich Fernerkundung sowie lokalen Behörden festgelegt. Datengrundlage bilden sämtliche für das Untersuchungsgebiet verfügbaren Fernerkundungsdaten und weitere frei verfügbare terrestrische Messreihen. Folgende Bearbeitungsschritte sind vorgesehen:

  • Detailanalyse der Problemstellung
  • Literatur- und Datenrecherche
  • Erörterung einer Problemlösung auf abstrakter Ebene
  • Verarbeitung und Analyse der Daten (z.B. räumliche und zeitliche Extrapolation, Schließung von Datenlücken, Ausreißertests, Trendanalysen)
  • Verknüpfung von Raster- und Vektordaten in einem GIS
  • nach Möglichkeit Validierung der Ergebnisse anhand von Referenzdaten
  • Adäquate, nutzerorientierte Visualisierung der Ergebnisse mit verschiedenen Medien
  • Zusammenfassung in Form eines wissenschaftlichen Artikels
  • Präsentation der Ergebnisse

Am Ende steht ein Konzept mit konkreten Ergebnissen, die Antworten auf drängende Fragen zum gewählten Thema liefern. Von den Teilnehmenden wird ergänzend zur Lehrveranstaltung ein eigenständiges Automatisieren von vorgeführten Verarbeitungsschritten mit Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz erwartet.

Lehrmethoden und Lernformen

Whiteboard, Online-Tutorials, GIS-Systeme; Aktivierung des Vorwissens, praktische Vorführung, problembasiertes Lernen, Interview, Diskussion, Projektarbeit, Gruppenarbeit.

Verwendbarkeit des Moduls

Bachelor Geodata Science

Literatur

  • diverse Literatur aus dem Bereich der Fernerkundung, Geoinformatik und Geostatistik