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Maschinelles Lernen in räumlicher Vorhersage – Forscherinnen und Forscher von LOEWE-Natur 4.0 publizieren dazu in Fachzeitschrift

Marburger Open Forest | Lehr- und Forschungswald der Philipps-Universität
© Lena Friedrich & Ruth Navel
Marburger Open Forest | Lehr- und Forschungswald der Philipps-Universität

Für umweltfachliche Planungen im Rahmen von Naturbeobachtung und Auswertung der Ergebnisse sind Klima- und Diversitätskarten unerlässlich. Zur Erstellung der Karten werden örtliche Untersuchungen wie z. B. Luft- und Satellitenbilder immer häufiger mit maschinellen Verfahren verknüpft.  

Hanna Meyer, Christoph Reudenbach, Stephan Wöllauer und Thomas Nauss vom LOEWE-Schwerpunkt Natur 4.0 haben im Journal „Ecological Modelling“ einen Beitrag zur Methodik maschinellen Lernen in der räumlichen Vorhersage publiziert.

In der Veröffentlichung werden zwei Fallstudien aus dem Marburger Universitätswald vorgestellt, die die Bedeutung räumlicher Validierungsstrategien für zuverlässige Fehlerschätzungen und Modellverbesserungsvorschläge aufzeigen.