Masterarbeit zur Biomasse Vorhersage

Was erwartet dich?

• Du erstellst einen großen Datensatz (InVeKoS von NRW oder Niedersachsen) und entwickelst ein Modell zur Vorhersage der Biomasse von z.B. Kartoffelpflanzen, basierend auf multispektralen Satellitendaten (Sentinel-2)
• Du vergleichst verschiedene Modellarchitekturen, darunter rekurrente Netzwerke (z. B. LSTM), Attention-basierte Modelle (z. B. Transformer, ViT, Swin-Transformer) und State-Space-Modelle
• Du setzt Foundation Modelle ein, um die Vorhersagequalität zu verbessern
• Du untersuchst zusätzliche Satellitenprodukte (z. B. Thermal- und SAR-Daten) auf ihre Auswirkungen auf die Modell-Performance

Was bieten wir dir?

• Ein aktuelles, praxisrelevantes Forschungsthema mit echter Wirkung
• Enge Betreuung durch Dr. Till Riedel (TECO, KIT) und Benno Avino GmbH)
• Deep-Learning Workstation und wissenschaftliche Freiheit

Was solltest du mitbringen?

• Du hast gute Kenntnisse im Bereich Deep Learning und Computer Vision
• Du verfügst über gute Programmierkenntnisse in Python und NumPy
• Du hast erste Praxis-Erfahrungen mit Deep Learning Frameworks (PyTorch, TensorFlow) und GIS-Anwendungen, was hilfreich ist