Biodiversitätsindikatoren aus Satellitendaten

Biodiversitätsindikatoren aus Satellitendaten - Geodaten
und ihre Rolle in der Umweltforschung




In dieser Folge des NFDI-Podcasts tauchen wir in die Welt der
Geodaten ein und erkunden, wie sie genutzt werden können, um die
Biodiversität besser zu analysieren.


Unsere Gäste Christian Beilschmidt und Johannes Drönner von der
Geo Engine GmbH geben Einblicke in die Nutzung und Verarbeitung
von Geodaten sowie deren Anwendung in Umwelt- und
Forschungsprojekten.


Themen der Episode:



Was sind Geodaten? Eine Einführung in die
Definition und Nutzung von Geodaten, von GPS-Standorten bis hin
zu Satellitenbildern.


Die Geo Engine – ein vielseitiges Werkzeug:
Wie die Geo Engine Daten aus verschiedenen Quellen
zusammenführt und für Nutzer:innen zugänglich macht, von
Biodiversitätsprojekten bis hin zu Umwelt-Reportings.


Anwendungsbeispiele: Spannende Demonstrationen
wie der Einsatz von Geodaten zur Analyse von Baumsterben im
Schwarzwald oder zur Klassifizierung landwirtschaftlicher
Flächen in Kenia.


Herausforderungen und Potenziale: Wie frei
verfügbare und private Daten kombiniert werden können, um
komplexe Fragestellungen zu beantworten, z. B. im ESG-Reporting
von Unternehmen.


Fair Data Spaces: Die Einbindung der
Geo Engine in nationale und internationale
Datenräume zur Förderung von Datensouveränität und
interdisziplinärer Forschung.



 


Über die Gäste:


Dr. Christian Beilschmidt und Dr. Johannes Drönner, Mitgründer
der Geo Engine GmbH


Mehr erfahren und vernetzen:



Nationale Forschungsdateninfrastruktur
(NFDI): https://www.nfdi.de/


FAIR Data
Spaces: https://www.nfdi.de/fair-data-spaces/


Geo Engine Website: https://www.geoengine.de/






Zum Mitmachen:


Abonniere unseren Podcast und bleibe auf dem Laufenden. Hast du
Fragen oder Themenwünsche? Schreibe uns und werde Teil unserer
Daten-Community!



Kontakt: https://www.nfdi.de/kontakt/ 



 


Fachbegriffe/Glossar:



Raster-/Vektor-Daten:
https://learn.opengeoedu.de/monitoring/landschaftstrukturmasse/datengrundlage/vergleich-vektordaten-rasterdaten


Machine Learning:
https://de.m.wikipedia.org/wiki/Maschinelles_Lernen


Copernicus und Sentinel-Satellitendaten:
https://www.d-copernicus.de/daten/satelliten/daten-sentinels/


Data Space:
https://www.nfdi.de/fair-data-spaces-demonstratoren/


ESG-Reporting:
https://bdi.eu/themenfelder/steuern/esg-reporting






 


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