Kursinformation

Ziele

Sicherer Umgang mit den Basisfunktionen in Google Earth Engine und die kontextuelle Einbindung in neue und bestehende Projektstrukturen.

Google Earth Engine (GEE) ist eine cloudbasierte Analyseplattform für raumbezogene Daten, die es ihren Nutzern ermöglicht, skalenübergreifend Veränderungen der Land- und Meeresoberfläche zu beobachten und dabei auf mehrere Petabyte frei verfügbarer Sensordaten zurückzugreifen und diese im Backend heimressourcensparend zu verarbeiten. Die vielfältigen Anwendungsfelder schließen Umweltveränderungen wie bspw. die Abnahme von Biomasse oder Temperaturveränderungen, aber auch die generellen Veränderungen von urbanen und ruralen Räumen mit ein. Das Seminar führt in die grundlegenden Anwendungsmöglichkeiten der modernen Plattform ein und trainiert dabei angeleitet das Erstellen von ersten einfachen, kohärenten Codes für die Datenabfrage- und prozessierung innerhalb des Webinterfaces. Im Blockseminar werden Zeitreihenanalysen mit Fernerkundungsdaten von aktiven und passiven Sensorsystemen durchgeführt, deren Umsetzung mit JavaScript vertieft und Exkurse zur Nutzung von Python in GEE gegeben. Während des Seminarsf haben die Seminarteilnehmer*innen die Aufgabe, sich intensiver mit einer Forschungsfrage in GEE zu beschäftigen, Gelerntes anzuwenden und diese in einen zusammenhängenden Projektbericht einzubinden, der aktuelle Themen aus dem Bereich der modernen Fernerkundung umfasst.

Nach einer generellen Einführung in die Handhabung der Plattform wird anhand vieler praktischer Beispiele in die GEE-interne Codelandschaft eingeführt, um anhand ausgewählter thematischer Ansätze Landschaftsveränderungen mit multisensor und multiskalen Ansätzen zu analysieren. Dabei vermittelt der Kurs zwei kontextuelle Kernkompetenzen: Den geübten Umgang mit der GEE sowie das Anfertigen und Modifizieren von Skripten im ersten Teil, gefolgt vom zweiten Teil, in dem die neuen Methoden innerhalb von Kleingruppen auf ausgewählte Themen der Fernerkundung angewendet und dabei in eine klassische wissenschaftliche Forschungsarbeit eingebettet werden. Die neuen technischen Ansätze werden also sofort in einen praktischen Anwendungsbezug überführt und damit das effiziente Anfertigen von strukturierten Forschungsarbeiten im Team geübt.