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Bei der Geodäsie, historisch ein Zweig der Geometrie und Mathematik, handelt es sich heute um eine hochgradig interdisziplinäre Wissenschaft mit Anwendungen bis in die Daseinsvorsorge und die nachhaltige Entwicklung unseres Planeten. Am IGG liegen Forschungsschwerpunkte in der Nutzung geodätischer Daten für Klimaforschung und Umweltmonitoring (einschließlich der Schaffung von globalen Bezugssystemen), auf dem Landnutzungsmanagement, Eigentumsmärkten Stadt- und Raumplanung und ökosystemaren Dienstleistungen, sowie auf der Entwicklung von Sensorsystemen für Präzisionslandwirtschaft und robotische Systeme.

Informations- und Datenquellen stellen dabei dedizierte Satellitenmissionen wie GRACE und GRACE-FO, Radaraltimeter, multi und hyperspektrale Fernerkundungssensoren, multi-GNSS Systeme, sowie flugzeug- und fahrzeuggestütze Messysteme, UAVs und terrestrische Instrumente wie Kameras und Laserscanner dar. Diese Sensoren ermöglichen die raumzeitliche Rekonstruktion von Oberflächen auf verschiedenen Skalen, wie beispielsweise in der Erforschung des Meeresspiegels, der Vermessung von Landbewegungen, bei der Erfassung von Pflanzenoberflächen, oder der Ableitung des Erdschwerefeldes und von Massentransporten, die dann wiederum numerische Simulationsmodelle informieren. Sie ermöglichen die digitale Repräsentation der Umgebung wie bei Gebäudemodellen oder Straßennetzen, können für die Optimierung der Landnutzung und in Entscheidungsunterstützungssystemen eingesetzt werden, und erlauben es Sensornetze zu optimieren, autonome System zu betreiben, und Systeme für die Visualisierung von, und Interaktion mit Geoinformation zu entwickeln, wie Geographische Informationssysteme oder ortsbezogene Dienste.

Mit der heutigen Allgegenwärtigkeit von Satelliten, UAV-basierten Systemen und von Sesornetzwerken nehmen Qualität und Quantität von (Geo-) Daten dramatisch zu. Diese Tatsache haben die Geodäsie und Geoinformationswissenschaft in ein „Big-Data“ Problem transformiert. Am IGG beschäftigen wir uns daher mit der Entwicklung von neuen Datenanalysemethoden, Optimierungsmethoden, Verfahren des maschinellen Lernens, sowie mit multikriteriellen Methoden, und Instrumenten zur Entscheidungsunterstützung, um gesellschaftlich relevante Probleme zu lösen.

 

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