Qualifikationsziele: Die Studierenden verfügen über weiterführende Kenntnisse aktueller Methoden zum automatisierten Prozessieren und zur Analyse von fernerkundungsbasierten Daten. Sie können selbstständig aktuelle Fragestellungen aus dem Bereich Planetary Sciences formulieren und diese mithilfe fachspezifischer Software und einer angewandten Pro grammiersprache in der Gruppe bearbeiten und die Ergebnisse fachgerecht präsentieren.

Inhalte: Die Studierenden lernen aktuelle Verfahren aus dem Bereich der Geodatenverarbeitung kennen. Hierzu zählen zum Beispiel Verfahren zur Ableitung und Verarbeitung spezifischer Parameter (z. B. durch Analyse von Multispektral- und Hyperspektraldaten und deren Verschneidung). Dies umfasst auch Methoden zur Big-Data-Verarbeitung und deren Anwendungsmöglichkeiten sowie eine Einführung in verschiedene Machine-Learning-Ansätze, die de ren theoretische Grundlagen, die praktische Anwendung sowie Bewertung verschiedener Algorithmen einschlie ßen (z. B. Random Forest, Support Vector Machines, Neural Networks). Die Inhalte des Moduls werden in Gruppenarbeiten anhand einer spezifischen Fragestellung erarbeitet. Die theo retischen Grundlagen bereiten die Studierenden in Präsentation auf. Mithilfe gängiger Softwarepakete und ange wandter Programmiersprachen werden diese Verfahren praktisch umgesetzt und erlernt. Die Studierenden disku tieren Konzepte und Fortschritte der Gruppenprojekte, inkl. Kurzpräsentationen