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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