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Satellitenbilder zeigen Akademikerquote

Mithilfe Künstlicher Intelligenz verraten uns rein visuelle Satellitendaten, wo Akademiker*innen zu Hause sind

Satellitenbilder zeigen Akademikerquote
Copyright: Matthias Zeppelzauer

Gemeinsam mit Kolleg*innen der FH Kufstein haben Forscher*innen des IC\M/T eine Methode basierend auf Artificial Intelligence (AI) entwickelt, die vollautomatisch demographische Eigenschaften rein aus Satellitenbildern extrahieren kann, und zwar im Speziellen: die Akademikerquote in einer bestimmten Umgebung.

Getestet wurde dieses Verfahren an mehreren Städten in Österreich, die Vorhersagegenauigkeit ist erstaunlich hoch.

Aussagekraft visueller Merkmale

Matthias Zeppelzauer, Leiter der Forschungsgruppe Media Computing, und seine Kolleg*innen von der FH Kufstein haben die Frage untersucht, ob man die räumliche Verteilung von Hochschulabsolvent*innen in einer Stadt auf Basis von visuellen Merkmalen in Satellitenbildern wie etwa der lokalen Bebauungsstruktur und der Vegetation, abschätzen kann. Methodisch haben die Forscher*innen dabei auf Techniken der künstlichen Intelligenz aufgebaut.

"Mittels AI lassen sich nützliche Daten aus Satellitenbildern extrahieren und mit statistischen Bevölkerungsdaten verknüpfen", erklärt Zeppelzauer. "Konkret wenden wir ein Faltungsbasiertes neuronales Netzwerk (CNN) auf Satellitenbilder einer Stadt an und sagen damit fünf Dichteklassen von Hochschulabsolvent*innen voraus. Unser Ansatz basiert auf der Annahme, dass Satellitenbilder von Wohngebieten visuelle Indikatoren enthalten, die eine Schätzung des Akademikeranteils in einem definierten Wohngebiet ermöglichen."

Darüber hinaus konnte das Forschungsteam mit dieser Methode auch bewohnte von unbewohnten Gebieten mit einer beeindruckenden Genauigkeit von 96 Prozent durch rein visuelle Merkmale automatisch unterscheiden.

Potential für Stadt- und Regionalentwicklung

Die Ergebnisse zeigen das hohe Potenzial von AI und maschinellem Sehen (Computer Vision) für die Stadt- und Regionalökonomie. Insbesondere in datenarmen Regionen erleichtert der verwendete Ansatz die demographische Analyse.

"Insgesamt sehen wir eine breite Anwendbarkeit für unser Vorhersagemodell in der zukünftigen Forschung und Praxis", so Zeppelzauer über das Potential der verwendeten Methode. "Die Akademiker*innen-Quote ist nur ein erster demographischer Parameter, der aus Satellitenbildern vorhergesagt werden kann. In Zukunft möchten wir weitere Parameter auf ihre Vorhersagbarkeit prüfen. So könnte die zukünftige Stadtplanung verbessert und die Stadtentwicklung reichhaltiger gesteuert werden."

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FH-Prof. Priv.-Doz. Dipl.-Ing. Mag. Dr. Zeppelzauer Matthias

FH-Prof. Priv.-Doz. Dipl.-Ing. Mag. Dr. Matthias Zeppelzauer

Forschungsgruppenleiter
Forschungsgruppe Media Computing
Institut für Creative\Media/Technologies
Department Medien und Digitale Technologien