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Neuronales Netzwerk kann Baumhöhen von Satellitenbildern ablesen

Mit Hilfe eines künstlichen neuronalen Netzwerks haben ETH-​Forschende eine erste hochaufgelöste globale Vegetationshöhen-​Karte aus Satellitenbildern für das Jahr 2020 erstellt. Die Karte könnte entscheidende Hinweise gegen den Klimawandel und das Artensterben liefern.

ETH-​Forschende haben eine Weltkarte entwickelt, die erstmals – mit maschinellem Lernen – aus Satellitenbildern abgeleitet und hochaufgelöst die jeweiligen Vegetationshöhen darstellen kann. (Bild: EcoVision Lab)

 

Seit letztem Jahr befinden wir uns in der UN-​Dekade für die Wiederherstellung von Ökosystemen (engl. «UN Decade on Ecosystem Restoration»). Die Initiative hat sich zum Ziel gesetzt, bis 2030 die Degradation der Ökosysteme aufzuhalten, ihr vorzubeugen und bereits entstandene Schäden, wenn möglich zu beheben. Für solche Vorhaben benötigen die Akteure präzise Grundlagen wie zum Beispiel Vermessungen und Karten des Bestands. Ralph Dubayah, Leiter der «Global Ecosystem Dynamics Investigation…

 

 

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