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Beschreiben Sie kurz und prägnant, worum es in diesem Kurs geht.

Introduction to Cloud Computing in Earth Observation using Google Earth Engine

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Remote Sensing of Polar Regions

Course Dates:

Block Seminar (in-person)
5 June: 10 am - 6 pm
6 June: 9 am - 5 pm
7 June: 9 am - 4 pm

Q&A for project work (virtual)
28 June: 9 am - 1 pm

Final presentation & hand in project work (in-person)
27 July: 10 am - 1 pm

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Managing scientific projects as well as project proposals and developing them towards successful science is a common task for scientists as well as practitioner. In this course different approaches will be introduced and discussed. Research does mean much more than identifying crucial research question, finding appropriate data, developing algorithms and deriving new findings. While this course will contain all mentioned issues it will beyond highlight the challenges for raising money for research, writing proposals, building up networks, writing papers and doing presentations. All topics will be introduced by the examples of currently running research projects.

This year, we will have the following sessions and guest lectureres.

• 19.04. (in person) Introduction to the seminar (Prof. Dr. Hannes Taubenböck)
• 26.04. (in person) Earth Observation for Disaster Management Support (Dr. Torsten Riedlinger)
• 03.05. (online) Managing the Center for satellite-based crisis information (ZKI) (Dr. Monika Gähler)
• 10.05. (in person) Research from an Small and Medium Company (SME) perspective… (Dr. Tobias Leichtle)
• 17.05. (online) A research career in the domain of thermal and radar remote sensing for natural hazards (Dr. Simon Plank)
• 24.05. (online) Writing a proposal for a PhD project (Jeroen Staab)
• 31.05. no seminar due to Pfingsten
• 07.06. no seminar due to Pfingsten
• 14.06. (online/in person) Dissemination of science to the public and policy makers (Dr. Nikola Sander & Martin X)
• 21.06. (online) Managing large international research projects - importance, complexity and challenges (Dr. Elisabeth Schöpfer)
• 28.06. (online) Master’s, research associate, service staff, Phd – A career at a large scale research facility (Patrick Aravena)
• 05.07. (in person) The first year of my PhD (Johannes Mast)
• 12.07. (online) Earthquakes, Earth Observation and Machine Learning – one Decade of Research (Prof. Dr. C. Geiß)
• 12.07. Submission of the project proposal
• 19.07. (in person) Presentation of the Proposals (Prof. Dr. Hannes Taubenböck)

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Remote Sensing in the Field: Campaigning, Sampling, Drones

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This course builds up on the first-semester course "Introduction into Programming" and features the following three topics:

1.) Development (web API communication; development using version control, foreign code, unit testing & continuous integration)
3.) Machine Learning (algorithmic vs. statistical Modeling; representation learning; Deep Neural Networks & Deep Learning; Machine Learning in Remote Sensing)
4.) Data fusion (time series data fusion; SAR-optical data fusion)

Natural Hazards – Rapid mapping and Analysis by means of Earth Observation data

Always Mondays starting at 12:15

Aim: The objectives of the course are to: 1) Give a general knowledge on how remote sensing data of the different sensors (optical, SAR, thermal) are operationally used for crisis response; 2) Teach the limitations of currently operationally used state-of-the-art rapid damage mapping techniques and how one could overcome these limitations by more advanced techniques (incl. PolInSAR); 3) Teach how remote sensing combined with terrestrial observations can provide an added value to geoscientific research of e.g., volcanological processes

Content: Almost every week a natural disaster happens somewhere around the world. Floods wash away communities under torrents of water, volcanic eruptions destroy houses and infrastructure, forests go up in flames, settlements collapse after an earthquake, roads and bridges are torn away by landslides. Major disasters could threaten the life of thousands. To support search and rescue teams, rapid damage mapping after a disaster is crucial, i.e., to detect the affected area, including grade and type of damage. Thereby, satellite remote sensing plays a key role due to its fast response, wide field of view, and low cost. Satellite sensors enable monitoring of the entire planet, they can “see” through the clouds, detect fires and storms, and even measure the slightest movements in the Earth’s crust. The purpose of this class is to study which type of satellite sensor is suitable for rapid mapping and analysis of the different types of natural disasters, how multi-sensor data approaches can overcome current limitations in operational crisis response, and how the combination of satellite data with terrestrial measurements can provide an added value to geoscientific research.