25.10.2022

In dem Wettbewerb sollten Algorithmen des Maschinellen Lernens (ML) entwickelt werden, um Bodeneigenschaften aus Satellitenbildern zu bestimmen. Damit können etwa für die Landwirtschaft wichtige Parameter wie Kalium-Gehalt oder der pH-Wert des Bodens direkt aus hyperspektralen Bildern ermittelt werden, was aufwändige Laborproben erspart. Das Team „EagleEyes“ mit Frauke Albrecht, Caroline Arnold (DKRZ), Ridvan Salih Kuzu, Kai Konen (DLR) und Roshni Kamath (FZJ) verwendete dafür einen sogenannten Random-Forest-Algorithmus und setzte sich damit gegen die anderen 47 Teams durch.

Der Wettbewerb lief vom 9. Februar bis zum 31. Juli 2022. Die Gewinner:innen wurden am 17. Oktober 2022 auf der IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) in Bordeaux bekannt gegeben. Als Preis winkt dem Team, dass ihr Algorithmus für die Analyse von Bilddaten direkt auf dem Satelliten Intuition-1 verwendet wird, was einem Gegenwert von etwa 50.000 Euro entspricht. In Zusammenarbeit mit den Satelliten-Entwickler:innen der Firma KP Labs wird der ML-Algorithmus nun fit für den für 2023 geplanten Start ins All gemacht.

Weitere Informationen