Identifikation, Tracking, und Klassifikation von Ozeanwirbeln in der Along-Track Radaraltimetrie mit Hilfe von Deep-Learning Methoden

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Jürgen Kusche; Professorin Dr.-Ing. Ribana Roscher
• Fachliche Zuordnung: Geodäsie, Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformatik, Kartographie
• Förderung: Förderung von 2020 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 444762031

Alle großen Meeresströmungen erzeugen Wirbel (Eddies), d.h. zyklonisch oder antizyklonisch rotierende Wassermassen. Während die Überwachung individueller Wirbel Anwendungen in der marinen Biologie oder auch in der Fischerei findet, ist die Kenntnis der Eddy Statistik über größere Regionen und Zeiträume erforderlich, um die Vermischung von Wasserschichten und vertikale Wärmetransporte im Ozean zu verstehen und damit eine Voraussetzung für das Testen von Ozeanmodellen. Ozeanwirbel können eine Ausdehnung von 100 km oder mehr haben und sind daher in radaraltimetrischen Daten enthalten; Methoden zur Identifikation, Tracking und Klassifikation von Eddies in gegitterten Meeresoberflächenhöhen, die aus mehreren Satellitenmissionsdaten abgeleitet sind, wurden bereits entwickelt. Diese Verfahren haben jedoch Nachteile, da viele Informationen im Interpolations-Prozess auf das Gitter verloren gehen. Stattdessen schlagen wir hier vor, eine Methode zu entwickeln, die Ozeanwirbel überwiegend aus Along-track Altimetriedaten identifizieren, verfolgen und klassifizieren. Darüber hinaus werden wir mit weiteren Modalitäten arbeiten, die ergänzenden Informationen über das Phänomen liefern, wie z.B. aus Karten der Meeresoberflächentemperatur, die als Orientierungshilfe für das Verfahren dienen. Somit heben wir uns von unseren kürzlich veröffentlichten (Vor-)Arbeiten ab. Unsere Methode wird auf Convolutional Neural Networks (faltende neuronale Netzwerke) mit aufgabenspezifischen Netzwerkarchitekturen basieren, die sowohl räumliche als auch zeitliche Informationen in einer Aufgabe gemeinsam nutzen. Diese Methode wird auf klassische und SAR-Altimetrie angewendet und z.B. mit Ergebnissen aus der SWOT-Mission validiert. Wir werden ein umfangreichen Benchmark erstellen bestehend aus multimodalen Fernerkundungsdaten und entsprechenden Referenzdaten und werden diesen der Öffentlichkeit zur Verfügung stellen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Mitverantwortlich(e): Privatdozentin Dr.-Ing. Luciana Fenoglio-Marc, Ph.D.