EO4HumEn+

Die Zahl der vertriebenen Personen weltweit steigt jedes Jahr und erreichte Ende 2014 59,5 Millionen. Noch höhere Rekordzahlen können für 2015 erwartet werden. Humanitäre Hilfe als eine Antwort auf diese Krise benötigt gezielte, aktuelle und zuverlässige Informationen, um dieser Herausforderung gewachsen zu sein.

Z_GIS entwickelt im laufenden FFG-ASAP-Projekt EO4HumEn fernerkundungs- (FE-)basierte Lösungen für den humanitären Sektor und liefert regelmäßig Geoinformationsprodukte an Ärzte ohne Grenzen (MSF). Die enge Zusammenarbeit mit dem humanitären Sektor machte folgendes deutlich:

1. Zwar lebt eine große Zahl an Flüchtlingen und Binnenvertriebenen in Flüchtlingslagern, wie in diesen Projekten behandelt, mehr als die Hälfe der Flüchtlinge unter UNHCR-Mandat leben jedoch in urbanen Räumen;
2. das Monitoring von Umweltressourcen steht hoch auf der Agenda der humanitären Akteure und Akteurinnen, aber bestehende FE-Lösungen besitzen einen geringen Automatisierungsgrad und nutzen daher nicht das volle Potenzial der immensen Sentineldaten und anderer Satellitenmissionen;
3. der wachsende Bedarf nach einem diversifizierten Produktportfolio auf Seiten der größer werdenden Nutzergemeinde ruft nach einer Marktorientierung der Services.

EO4HumEn+ hat daher zum Ziel, das etablierte Serviceportfolio entsprechend dem Bedarf des humanitären Sektors (inkl. ICRC, Österreichisches Rotes Kreuz, SOS Kinderdorf, MSF und Groundwater Relief) gegenüber den Vorgängerprojekten zu erweitern, unter anderem um die Fähigkeiten in urbanen Räumen zu verbessern und die Sentinel-Daten besser zu nutzen.

Das Projekt wird dabei durch das DLR in erheblichem Umfang technologisch und personell unterstützt.

Ziele

• Automatische Präklassifikation urbaner Räume;
• halbautomatische Identifikation informeller Siedlungen;
• objektbasierte DGM-Erstellung zur Extraktion des 3D-Wohnraums;
• Entwicklung integrierter OBIA (object-based image analysis)-Ansätze zur Bevölkerungsabschätzung in urbanen Räumen;
• Integration der template-matching-Technologie in OBIA-Verfahren zur Kartierung von Unterkünften und zerstörten Tukuls;
• Implementierung einer hybriden Strategie zum Bildverstehen auf Basis von Vorwissen-basierten (Vor-)klassifikationen für das Monitoring von Binnengewässern und Landnutzung / Landbedeckung, und
• Demonstration des Potenzials von DInSAR mit Sentinel-1 Daten für das Grundwassermanagement in humanitären Krisensituationen.

Der innovative Charakter dieses Zwei-Jahres-Projekts ist vielfältig. Technologisch erlaubt die Kombination automatischer Vorprozessierung, Vorklassifikation und objektbasierter Techniken einen hohen Grad an Übertragbarkeit. Aus gesellschaftlicher Sicht reagiert diese Serviceentwicklung auf eine der global aktuell größten Herausforderungen und liefert Werkzeuge, um humanitäre Hilfe effizienter, reflektierter und effektiver einzusetzen.

Das kürzlich gegründete Spin-Off Spatial Services GmbH begleitet das Projekt, um vermarktbare technische Lösungen der generierten Produkte zu entwickeln und die langfristige Bereitstellung des Services sicherzustellen.

Projektleitung

Universität Salzburg Fachbereich Geoinformatik - Z_GIS

Projektpartner:innen

• Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR)
• Österreichisches Rotes Kreuz
• Spatial Services GmbH

Universität Salzburg Fachbereich Geoinformatik - Z_GIS
Dr. Stefan Lang
Hellbrunnerstrasse 34
A-5020 Salzburg