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Wissenschaftler des russischen Skoltech-Technologieinstituts in Moskau nutzen seit 2017 öffentlich verfügbare Satellitenbilder von Kalifornien, um ein neurales Netzwerk zu schulen, das zwischen zerstörten und unbelasteten Gebäuden unterscheiden kann.
Das Netzwerk identifizierte Gegenden, die von verheerenden Bränden erfasst worden waren. Noch während der Brände konnten so schnell passende Eindämmungsstrategien, der Umfang der Katastrophe sowie der ungefähre Schaden ermittelt werden.
Laut Wladimir Ignatjew, Wissenschaftler bei Skoltech, sind die Algorithmen bereits in der Lage, multi-temporale Satellitenbilder zu analysieren und Veränderungen an Objekten zu erkennen, die zu einer bestimmten Klassifikation gehören.
"Diese Methode wird eine große Hilfe bei verschiedenen Forschungsaufgaben und bei der Überwachung von Industriegebieten sein, wie zum Beispiel bei der Erschließung neuer Förderstellen, der Bewertung der Bevölkerungsdichte sowie dem Risikomanagement in Schutzgebieten", so Ignatjew.
Die Algorithmen wurden von AeroNet Lab am Zentrum für Computational and Data-Intensive Science and Engineering (CDISE) von Skoltech. AeroNet Lab erstellt basierend auf Deep-Learning und Computer-Vision Lösungen für reale Probleme. Das Labor nutzt Satelliten- und Luftbilder zur Überwachung von Sicherheitszonen großer Industrieanlagen, zur Erkennung von Lecks oder zur Verhinderung illegaler Bauvorhaben, zur Bereitstellung von Immobilienempfehlungen sowie zur Vorhersage von Ernteerträgen und Dürreperioden für Forst- und Landwirtschaft.
Der neue Algorithmus habe Interesse bei staatlichen und privaten Organisationen sowie bei Versicherungsunternehmen geweckt, sagte Skoltech in einer Stellungnahme.
Im Jahr 2017 brannten in den USA 5,6 Millionen Acres Land, das sind 1,8 Millionen Acres mehr als der zehnjährige Durchschnitt von 3,8 Millionen Acres, die in dieser Zeit verbrannten. Waldbrände plagen auch Russland im Sommer, und die NASA hat Satellitenbilder solcher Zerstörungen veröffentlicht. Auch Brasilien, Teile Europas, Neuseelands und andere Gebiete wurden im vergangenen Jahr durch Brände zerstört.