Geo Data Science - Von der Forschung bis zur Produktion: Anwendungsfälle
Wir stellen innovative Methoden (unter anderem Machine Learning und Deep Learning) und Anwendungen für die Analyse von räumlichen Daten vor.
Geo Data Science und insbesondere der Einsatz von maschinellem Lernen (Deep Learning) ermöglicht es, räumliche Daten durch die Entwicklung neuer Dienstleistungen aufzuwerten. Es ist jedoch komplex, die richtigen Anwendungsfälle zu definieren und die Zuverlässigkeit der Ergebnisse zu validieren.
Von der Forschung bis zur Automatisierung von Prozessen werden wir Ihnen verschiedene realisierte Projekte vorstellen, die Geodaten und Algorithmen des maschinellen Lernens miteinander verknüpfen.
Moderation: Roxane Pott (swisstopo)
Referentinnen: Elisabeth Hafner (WSL), Clémence Herny (Exolabs), Gwenaëlle Salamin (Exolabs)
Rencontrez le Swiss Territorial Data Lab et apprenez-en plus sur leurs projets
Nous avons le plaisir de vous inviter à une nouvelle séance de l'Espace public du Forum SITG qui vous permettra de rencontrer les membres du Swiss Territorial Data Lab (STDL) lors d'une présentation et d'échanges autour d'un apéritif.
Vectorisation automatique d’anciens plans cadastraux, détection d’objets en toitures, classification des sols de pleine terre, estimation de l'état de santé des hêtres, … voici quelques-unes des thématiques sur lesquelles travaille le Swiss Territorial Data Lab.
Wir stellen innovative Methoden (unter anderem Machine Learning und Deep Learning) und Anwendungen für die Analyse von räumlichen Daten vor
Programm / ReferentInnen:
Dürrebedingtes Buchensterben, Erstellung von Gesundheitskarten mit Methoden des maschinellen Lernens. Marcel Mahon, Republik und Kanton Jura / Clotilde Marmy, Swiss Territorial Data Lab (FR/DE)
Automatische Erkennung der Schneedecke, wie funktioniert das? Reik Leiterer, Exolabs (DE)
Fragen und Antworten mit Satellitenbildern, um ihre Nutzung zu erweitern. Christel Chappuis, EPFL (FR)
Swiss Territorial Data Lab –Anwendungen und Potenzial für die Zusammenarbeit im Bereich KI, Raphaël Rollier (swisstopo, Innovation und Produktmanagement)