Die CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) ist eine der führenden Konferenzen im Bereich der Bildverarbeitung und Mustererkennung. Sie bringt jährlich Forscher, Wissenschaftler und Industrieexperten aus aller Welt zusammen, um neueste Entwicklungen, Fortschritte und Trends in den Bereichen Computer Vision, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu präsentieren und zu diskutieren.

Als ein der führenden Lehrstühle für methodische Erdbeobachtung beschäftigen sich die Mitarbeiter des Lehrstuhls für Erdbeobachtung an der Universität der Bundeswehr München stets mit den modernsten Entwicklungen im Bereich der computergestützten Bildauswertung und des maschinellen Lernens, um neuartige Entwicklungen in diesem Bereich frühzeitig auf Ihre Eignung bezüglich satellitengestützte Erdbeobachtung Daten zu untersuchen.

Herr Jonathan Prexl, wiss. Mitarbeiter am Lehrstuhl für Erdbeobachtung publizierte und präsentierte 2023 seine Ergebnisse zum Thema “Multi-Modal Multi-Objective Contrastive Learning for Sentinel-1/2 Imagery” im Rahmen Konferenz-Workshops und in den proceedings der Konferenz. Im Rahmen dieser Arbeit wurde untersucht inwieweit sich multimodale Daten (Daten aus verschiedenen Sensoren wie optische Kameras und Radarsysteme) eignen um selbstüberwacht (maschinelles lernen auf nicht annotierten daten) neuronale Netze zu trainieren. Dies ist gerade im Kontext der Erdbeobachtung relevant, da hier konstant Daten über der Erdoberfläche aufgezeichnet werden, die zunächst (und generell für den größten Teil) keinerlei Annotation besitzen. Selbst überwachtes lernen kann genutzt werden um diese Daten für die automatische Auswertung zu nutzen und Algorithmen zu verbessern die Anwendung in vielen, für die Gesellschaft relevanten, Fragestellungen finden (Überwachung von Agrarflächen und Wäldern, Abschätzung von Biomasse, Waldbrand-Früherkennung etc.).

Jonathan Prexl ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Erdbeobachtung.