by Philipp Duzak

Das FabSpace Germany nahm dieses Jahr an einer Aufgabe der Conference and Labs of the Evaluation Forum CLEF (http://clef2017.clef-initiative.eu/) teil. Ziel der Aufgabe im Bereich ImageCLEF war die Abschätzung von Bevölkerungszahlen anhand der frei verfügbaren Sentinel-Satellitenbilder. Die abschließende Konferenz in Dublin zu besuchen, wurde freundlicherweise von der Telespazio Vega Deutschland GmbH (http://www.telespazio-vega.de) ermöglicht.

Die Konferenz fand vom 11. bis 14. September im Arts Building des Trinity Colleges Dublin statt. Direkt gegenüber befindet sich die Old Library mit dem berühmten Long Room und dem dort ausgestellten Book of Kells.

Abbildung 1: Blick vom Arts Building auf die Old Library

Die Konferenz begann mit einer Keynote-Präsentation von Professor Leif Azzopardi von der Universität Strathclyde zur Zukunft der Suche im Internet. Statt aufwändig und zeitintensiv auf beispielsweise Google zu suchen, werden sogenannte Agenten sich unser Suchverhalten antrainieren, um danach die Suche selbstständig übernehmen zu können.

Im Laufe des Tages wurden die einzelnen CLEF-Bereiche (Labs) mit ihren unterschiedlichen Aufgabestellungen präsentiert. Das Spektrum reichte dieses Jahr von automatisierten Leseempfehlungen und Autorenerkennung über Tuberkuloseidentifizierung bis zur Satellitenbildauswertung. Die meisten Aufgaben wurden mit Hilfe von neuronalen Netzen umgesetzt, die mit großen Datenmengen antrainiert werden.

Abbildung 2: Eröffnung CLEF 2018

Am zweiten Tag trafen sich die einzelnen Labs. Das Lab ImageCLEF wurde von Marcel Salathé eröffnet, der an der Universität Lausanne die Professur für Digitale Epidemiologie hält. Er präsentierte, wie mit maschinellem Lernen auf Pflanzenbildern Krankheiten erkannt werden können. Dass die Arbeit mit neuronalen Netzen einen nicht auf ein Gebiet beschränkt, bewies er, indem er seine Initiative OpenFood (https://www.openfood.ch/) vorstellte. Dort füllt sich langsam eine Datenbank mit Fotos und Nährwerten von Lebensmitteln. Ziel ist es beispielsweise sein Mittagessen zu fotografieren, welches dann mit der Datenbank abgeglichen wird, um die tägliche Nährwertaufnahme zu dokumentieren.

Besonders interessant waren die anschließenden Vorträge zu ImageCLEFtuberculosis. Aufgabenstellung war die Erkennung unterschiedlicher Tuberkulose-Typen auf CT-Scans. In Osteuropa ist die Zahl der Tuberkuloseerkrankungen noch auf einem hohen Niveau und Multiresistenzen stellen zunehmend eine Gefahr dar. Die teilnehmenden Teams erzielten hohe Genauigkeiten um die 80-90% bei der Zuordnung der Typen, womit diese Methoden Ärzte bei der Ersteinschätzung unterstützen könnten.

Abbildung 3: Vortrag Josiane Mothe zu ImageCLEFremote

ImageCLEFremote wurde von Professorin Josiane Mothe von der Universität Toulouse eröffnet. Der Pilottask, der von FabSpace 2.0 initiiert wurde, umfasste die Schätzung von Bevölkerungs- und Gebäudezahlen anhand von Sentinel Satellitenbildern für Lusaka, Zambia, und ein ländliches Areal in West-Uganda. Diese Bevölkerungsdaten sind auf Grund von informellen Siedlungen und schnell wachsenden Städten kaum möglich vom Boden aus zu identifizieren. Für die Planung humanitärer Hilfe sind die Daten jedoch enorm wichtig, um beispielsweise Medikamente in ausreichender Menge zu organisieren.

Danach präsentierten die Teams aus Polen und aus Griechenland ihre Methode. Anders als die restlichen Gruppen verwendete das Team aus Polen Sentinel-1 Daten. Da die Radarbilder die Geländehöhe abbilden, konnten so Gebäude klassifiziert werden und über die durchschnittliche Haushaltsgröße die Bevölkerung berechnet werden. Vorteil der Radarbilder ist die wolkenfreie Sicht auf die Erdoberfläche.

FabSpace Griechenland verwendete wie wir Sentinel-2 Bilder und nutzte neben den sichtbaren Kanälen (2,3,4) ebenso einen Infrarot-Kanal (8) um die Klassifizierung durchzuführen. Zur abschließenden Berechnung der Bevölkerungsdaten wurde auf Basis historischer Daten eine modellierte Prognose für die heutigen Bevölkerungszahlen berechnet, um veraltete Daten zu umgehen.

Abbildung 4: Übersicht ImageCLEFremote

Da CLEF dieses Jahr zusammen mit dem MediaEval Workshop (http://www.multimediaeval.org/) stattfand, bot sich ab Mittwoch die Möglichkeiten auch deren Programmpunkte wahrzunehmen. Ich besuchte die Satellite Task Planning Session, deren Aufgabe war es auf Satellitenbildern und auf Bildern aus Sozialen Netzwerken Flutkatastrophen zu erkennen. Die Satellitenbilder wurden hierfür vom Mikrosatellitenanbieter Planet (https://www.planet.com/) gestellt.

Am letzten Tag wurden die neuen CLEF-Bereiche vorgestellt und die entsprechenden Tasks für das kommende Jahr. Leider wird es im Bereich ImageCLEF 2018 keine weitere Aufgabe im Bereich Satellitenbildauswertung geben. Eine für FabSpace interessante Aufgabe könnte GeoLifeCLEF darstellen. Ziel ist es eine positionsbasierte Liste für potentiell vorkommende Spezies zu erstellen. Unter Berücksichtigung von Klima, Böden, Landnutzung, der Höhe und Topographie sollen dafür Vorhersagen getroffen werden. Dabei bieten sich Möglichkeiten mit Sentinel-Daten die Qualität der Ergebnisse zu erhöhen.

CLEF2017 bot viele neue Einblicke besonders in das weite Feld der neuronalen Netze und auch Ideen zur Weiterentwicklung der diesjährigen Fernerkundungsaufgabe. Falls FabSpace 2.0 nächstes Jahr im Bereich GeoLifeCLEF oder im Satellite Task der MediaEval teilnimmt, bin ich gerne wieder dabei 😊

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