Spatiotemporele deep learning workflows voor het omzetten van remote sensing data naar geo-indicatoren voor het omgevingsbeleid KU Leuven
Data-gebaseerde omgevingsindicatoren zijn noodzakelijk om de klimaats- en biodiversiteitscrisis aan te pakken en om de voortgang te meten i.k.v. de UN doelen voor duurzame ontwikkeling (SDG’s). Momenteel investeren overheidsinstellingen vooral in meetnetwerken op de grond voor het opvolgen van de staat van onze ecosystemen en de omgevingsdrukken die erop inwerken. In Vlaanderen werden recent rondgebonden netwerken ontworpen voor ...