Satellitenbildverarbeitung
Blick von oben. Angewandte Intelligenz.
Satelliten erzeugen täglich eine beispiellose Menge visueller Daten: multispektrale, Radar-, hochauflösende optische Bilder, die Territorien, Infrastrukturen, Kulturen und Ozeane abdecken. Daten, die vorhanden, zugänglich und wertvoll sind — aber in den meisten Fällen nicht systematisch analysiert werden.
Unser Team hat direkte Erfahrung in der Entwicklung von Analyse-Pipelines für Satellitenbilder: von der Verwaltung der Rohdaten bis zur Produktion umsetzbarer Outputs.
Probleme, die wir lösen
Blockiertes Wissen, kritische Abhängigkeiten und Ineffizienzen, die das Wachstum bremsen
Satellitendaten vorhanden, aber nicht analysiert
Sentinel, Landsat, Planet, Radar-Daten: zugängliche Quellen, die die meisten Organisationen nicht systematisch verarbeiten können.
Manuelle Überwachung großer Territorien
Große geografische Gebiete visuell mit dediziertem Personal zu inspizieren skaliert nicht.
Erkennung von Veränderungen über die Zeit
Zu identifizieren, was sich zwischen zwei Aufnahmen verändert hat, erfordert Modelle, die auf den multitemporalen Vergleich spezialisiert sind.
Heterogenität der Satellitenquellen
Optische, multispektrale, SAR-Sensoren: Jede Quelle hat ihre eigenen Merkmale und ihre eigene Vorverarbeitungslogik.
Anwendungsfälle
Echte Projekte, messbare Ergebnisse
Multitemporale Analyse von Satellitenbildern zur automatischen Erkennung territorialer Veränderunge…
Änderungserkennung auf Zeitreihen
Multitemporale Analyse von Satellitenbildern zur automatischen Erkennung territorialer Veränderungen: Bodenbedeckungsvariationen, urbane Expansion, Entwaldung, Infrastrukturmodifikationen.
Semantische Segmentierung von Satellitenbildern zur automatischen Kartierung der Landnutzung: urban…
Territorialsklassifizierung und Landnutzungskartierung
Semantische Segmentierung von Satellitenbildern zur automatischen Kartierung der Landnutzung: urbane, landwirtschaftliche, forstwirtschaftliche, Wasser- und Industriegebiete.
Verarbeitung multispektraler Bilder zur Berechnung von Vegetationsindizes (NDVI und Ableitungen), Ü…
Landwirtschaftliche Analyse und Vegetation
Verarbeitung multispektraler Bilder zur Berechnung von Vegetationsindizes (NDVI und Ableitungen), Überwachung des Kulturstatus, Erkennung von Trockenstress.
Technologie-Ecke
Die Architektur und Technologien, die den Unterschied machen
Unsere Projekte stützen sich nicht auf vorgefertigte Lösungen. Jedes System wird auf der richtigen Architektur für das spezifische Problem aufgebaut — und die Technologiewahl macht den Unterschied zwischen einem Tool, das in der Demo funktioniert, und einem, das in der Produktion standhält.
Vorverarbeitung und Verwaltung von Satellitendaten
- ✓ Atmosphärische und radiometrische KorrekturNormalisierung optischer Bilder
- ✓ SAR-DatenvorverarbeitungSpeckle-Filterung, Geokodierung, Kalibrierung
- ✓ Fusion heterogener Quellenoptisch, multispektral, Radar, hyperspektral
Computer-Vision-Modelle für Fernerkundung
- ✓ Semantische und panoptische SegmentierungTerritorialklassifizierung
- ✓ ÄnderungserkennungSiamese-Architekturen und multitemporale Differenzmodelle
- ✓ Auf Fernerkundungs-Datensätzen vortrainierte ModelleBigEarthNet, SpaceNet, DOTA mit domänenspezifischem Fine-Tuning
Georeferenzierung und GIS-Integration
- ✓ Georeferenzierter OutputGeoTIFF, Shapefile, GeoJSON
- ✓ Integration mit GIS-PlattformenQGIS, ArcGIS, Google Earth Engine
- ✓ SpektralindizesNDVI, NDWI, EVI, SAVI und Ableitungen
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