Satellitenfernerkundung, Geostatistik und Zeitreihenanalyse mit Methoden des maschinellen Lernens und Künstlicher Intelligenz.
Hochschule für angewandte Wissenschaften München (HM)
Andreas Schmitt ist seit 2016 Professor für Angewandte Geodäsie an der Fakultät für Geoinformation und Gründungsmitglied des im Jahr 2020 gegründeten Forschungsinstituts IAMLIS. Aus der Radarfernerkundung kommend beschäftigt er sich mit der konsistenten Aufbereitung und Fusion multimodaler und multitemporaler Satellitenaufnahmen zu Analysis Ready Data Cubes für die anschließende Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens und Künstlicher Intelligenz zur automatischen Interpretation. Meilensteine seiner Forschung sind die Hyperkomplexen Basen bzw. Kennaugh-Elemente zur Fusion von multispektralen optischen Aufnahmen mit multipolarisierten Radarbildern, das multiskalige Multilooking und Clustering sowie die nach ihm benannten Schmittlets. Einen Schwerpunkt bildet die raumzeitliche Analyse von Geodaten zur Ableitung und Visualisierung von Veränderungen in der Umwelt, wozu die Stadtellipsen, die Raum-Zeit-Anamorphose und nicht zuletzt die Baufallerkundung aus dem All zählen. Für die Veröffentlichung dieser Neuentwicklung wurde die Autorenschaft mit dem Geodäsie-Preis 2023 der Nico Rüpke-Stiftung und des DVW (Gesellschaft für Geodäsie, Geoinformation und Landmanagement) ausgezeichnet.
(Foto: Julia Bergmeister/HM)