Am 11. Mai 2024 hat Seyed Timour Seyedi erfolgreich seine Dissertation zum Thema “Identification and Assessment of Damage Caused by Natural Disasters Based on Deep Learning Methods Using Remote Sensing Data” an der School of Surveying and Geospatial Engineering der Universität Teheran verteidigt. Prof. Mahdi Hasanlou von der Universität Teheran war der Hauptbetreuer, ausserdem wurde die Arbeit von Prof. Hossein Arefi, Hochschule Mainz und Prof. Jocelyn Chanussot vom Grenoble Institute of Technology betreut. Wir gratulieren Teymoor sehr herzlich!

In seiner Arbeit befasste sich Seyedi mit der Bewertung von durch Naturkatastrophen verursachten Schäden mit Hilfe von Fernerkundungsdaten. Diese werden aufgrund ihrer großen Reichweite und der schnellen Datenerfassung häufig für das Management von Naturkatastrophen und die Krisenbewertung verwendet.

Zwei geophysikalische Ereignisse (Erdbeben und Waldbrände), die im Iran schwere Schäden verursachen, wurden untersucht. Fernerkundungsdaten, sowohl optische als auch Radardaten, wurden vor und nach den Ereignissen gesammelt. Auf Deep Learning basierende Methoden werden eingesetzt, um die durch diese Ereignisse verursachten Schäden abzuschätzen. Es zeigte sich, dass der Ansatz in der Lage ist, Merkmale auf verschiedenen Ebenen zu extrahieren und Schadenskarten der betroffenen Gebiete mit hoher Genauigkeit zu erstellen.