UFZ-Studie: Wolken mit Machine Learning aus Satellitenbildern eliminieren

In einer neuen Studie hat das Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung (UFZ) eine Möglichkeit vorgestellt, wie mit einer dynamischen Anwendung von Methoden des Maschinellen Lernens das lokale Auftreten von Wolken berücksichtigt werden kann. Dafür werden Algorithmen für jedes einzelne Pixel generiert, so das UFZ. Der Algorithmus sucht sich dabei automatisch wolkenfreie Pixel aus dem gesamten Satellitenbilddatensatz heraus. Das führe dazu, so das Umweltforschungsinstitut weiter, dass die Abhängigkeit von großflächig wolkenfreien Szenen aufgebrochen wird – und die Satellitenbilder wolkenfrei angezeigt werden können. Hintergrund zur neuen UFZ-Studie ist die bei Satellitenbildern häufig auftretende Beeinträchtigung durch Wolkendecken, die zu Datenlücken in den spektralen Zeitreihen führen.

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