Projektbeschreibung
Historische Bevölkerungsgeografie und ihre Auswirkungen auf die Landnutzung analysieren
Die Verstädterung hat zu radikalen Veränderungen in der Bevölkerungsverteilung geführt und steht in direktem Zusammenhang mit Umweltveränderungen wie der Entwaldung und der Aufgabe von landwirtschaftlichen Nutzflächen. Zwar gibt es aktuelle Kartierungen der Landnutzung und Bodenbedeckung im Vergleich zur dynamischen Bevölkerungsgeografie in Europa, doch sind ähnliche Korrelationen von vor 1970 nur begrenzt vorhanden. Das vom Europäischen Forschungsrat finanzierte Projekt GeoAI_LULC_Seg zielt darauf ab, geodatenbasierte künstliche Intelligenz (KI) zur genauen Kartierung von Landnutzung und Bodenbedeckung ab 1940 in einer Grenzregion zwischen Bulgarien und der Türkei einzusetzen. Frühe Luftaufnahmen, Satellitenbilder und Volkszählungsdaten werden miteinander in Beziehung gesetzt. Dadurch wird ein umfassender Überblick über Landnutzung und Bodenbedeckung geschaffen, der den Forschenden hilft, künftige Bevölkerungsgeografien und Landnutzungsänderungen vorherzusagen.
Ziel
Rural depopulation, agricultural land abandonment, and deforestation are massive concerns for Europe and elsewhere today and our planet's future. These interlinked phenomena can be analysed using land use and land cover (LULC) maps combined with dynamics of population geography, especially regarding urban sprawl. Modern LULC and spatially disaggregated population datasets go back to the 1980s and 1970s. Although we have earlier population data, these are not geomatched to locations in LULC maps. Earlier LULC maps are either not very reliable (extracted from historical maps) or limited in their geographical coverage (based on selected aerial photos or satellite imagery). These are severe limitations to developing longer and deeper perspectives and understanding the root causes of these detrimental changes in population geography and land use practices in large territories.
GeoAI_LULC_Seg will develop an advanced, modular, and customizable geospatial artificial intelligence-based land use land cover segmentation process to accurately map LULC conditions for around 30,000 km2 in a border region between Bulgaria and Turkey, including the cities Edirne, Istanbul, and Plovdiv, from historical aerial photographs and early reconnaissance satellite images (dating back to the 1950s and the 1970s respectively) by pairing them with geotagged historical population census data.
Our methodological novelties are not limited to GeoAI-based object segmentation and super-resolution applications for panchromatic imagery for our research area. Our project will create transferable knowledge and scalable methods for global applications for the 1970s, thanks to worldwide coverage of high-spatial-resolution satellite imagery we will process. Furthermore, we will build long-term LULC maps series commensurable with current satellite data (1950-2020), allowing us to improve predictions for future population geography and LULC changes.
Wissenschaftliches Gebiet
- engineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringaerospace engineeringsatellite technology
- natural sciencesphysical sciencesopticsmicroscopysuper resolution microscopy
- natural sciencesphysical sciencesastronomyplanetary sciencesplanets
- natural sciencesearth and related environmental sciencessoil sciencesland-based treatment
- social sciencessociologydemographycensus
Programm/Programme
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
HORIZON-AG-LS - HORIZON Lump Sum GrantGastgebende Einrichtung
34450 Istanbul
Türkei