GeoAI bietet viele Vorteile, Vorhersagemodelle zu optimieren. Insbesondere bei der Umweltüberwachung spielt GeoAI durch die Analyse räumlicher Daten und der Mustererkennung eine entscheidende Rolle. Angesichts des Klimawandels und der unkontrollierbaren Ausbreitung von Schädlingen in unseren Wäldern müssen Monitoring-Systeme dringend optimiert werden, um dieser Herausforderung zu begegnen. Ein mittels GeoAI entwickeltes Vorhersagemodell von con terra und der TU Dresden analysiert diverse Prognoseparameter, um die Populationsentwicklung von Schädlingen zu prognostizieren, gefährdete Regionen zu identifizieren und gezielte Maßnahmen zur Stärkung der nachhaltigen Waldwirtschaft abzuleiten.

Erfahren Sie in unserem dritten Teil der Webinarserie, wie Sie

• mit GeoAI in dynamischen Systemen Ereignisse vorhersagen können, 
• mit FME eine Visualisierungsmethode entwickeln können, um Ihre Ergebnisse aus Vorhersagemodellen einfach und verständlich im GIS abzubilden,
• die Datenformate- und Strukturen für KI-Algorithmen lesbar transformieren.

Das 30-minütige Webinar ist kostenfrei und findet am 17. Juni um 10:00 Uhr statt. Im anschließenden Live-Q&A beantworten wir gerne Ihre Fragen. Registrierte Teilnehmende erhalten im Anschluss Zugriff auf die Aufzeichnung.

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