Detaillierte Landnutzungskarten aus Satellitenbildern
Mit Hilfe von maschinellem Lernen können große Datenmengen interpretiert, Muster erkannt und Bilder schneller und genauer analysiert werden, als es ein Mensch je könnte. So lassen sich aus Satellitenbildern detaillierte Landnutzungskarten auf regionaler Ebene erstellen. Darüber hinaus können neue Bodenklassifizierungen erstellt werden, z.B. Karten von Gewächshausstandorten, Industrielagern oder alten Baumbeständen.
Naturnahe Lösungen bieten viele Vorteile gegenüber betonierten Infrastrukturen. Bisher gab es jedoch keine geeigneten Instrumente, um den Wert dieser Lösungen zu messen. In Shanghai konnten wir mit Terrain zeigen, wie Parks und Grünflächen zur Minderung des Hochwasserrisikos genutzt werden können.
Die Anwendungsmöglichkeiten von Terrain sind vielfältig: Es kann Wasserversorgungsunternehmen bei der wirtschaftlichen Bewertung von Investitionen in grüne und blaue Infrastruktur unterstützen oder auch tragfähige Pläne für den Orbital Forest in Tirana entwickeln.