Citizen Science apl. Prof. Dr. Christian Thiel Mitarbeiter am DLR-Institut für Datenwissenschaften Jena Forschungsschwerpunkte Ausbau von Citizen Science als Option der Wissen(schaft)skommunikation und Ausbildung sowie Förderung von Open Innovation Integrative Erdbeobachtung: Zusammenführung von Citizen Science und Fernerkundung sowie Entwicklung und Anpassung kostengünstiger Technologien für Citizen Science (z.B. Einsatz preiswerter Drohnen zur Ableitung ultrahochaufgelöster 2D und 3D Informationen der Erdoberfläche) Entwicklung und Implementation von Verfahren zur Steigerung der Qualität von Crowdsensing Daten Technologische Lösungen können dabei helfen, aktuelle und zukünftige ökonomische und gesellschaftliche Herausforderungen zu bewältigen. Grundvoraussetzung für die Wirksamkeit dieser Lösungen, beispielsweise in Form der Steigerung der Resilienz, sind entsprechende parallel einhergehende Transformationsprozesse. Für den Erfolg der Transformation ist damit essentiell, dass technologische Trends in Innovationen überführt werden und dass der Transformationsprozess von allen beteiligten Akteuren der Gesellschaft getragen wird. Insofern hängt der Erfolg innovativer Technologien stark von der Akzeptanz der intendierten Nutzer der technologischen Lösungen ab. Daher zielt der Forschungsbereich auf die Bündelung der Kompetenzen aus Gesellschaft und Wissenschaft ab, um Trends im Forschungs- und Entwicklungsbedarf frühzeitig aufzunehmen, gemeinsam mit den relevanten Akteuren zu entwickeln und so die Grundlage für erfolgreiche Verteilte Intelligenz und Open Innovation Innovation zu schaffen. Konsequenterweise befasst sich die Arbeitsgruppe mit Methoden der proaktiven Akzeptanzforschung beispielsweise in Form von prozeduraler Teilhabe und Enabling aller Beteiligten unter Berücksichtigung der Human Factors zur nachhaltigen Identifikation mit einem Innovationsprodukt und somit zur Steigerung der Akzeptanz. Der zweite zentrale Schwerpunkt der Arbeitsgruppe ist die Entwicklung und Anpassung kostengünstiger und zielgruppenangepasster Technologien zur Erhebung und Auswertung wissenschaftlich und wirtschaftlicher verwertbarer Datensätze, die nicht zuletzt für die Entwicklung innovativer datenbasierter Produkte eine Grundvoraussetzung sind. Bei der Entwicklung dieser Technologien werden insbesondere die Aspekte Datenqualität, Datenquantität, Datenannotation und Standardisierung berücksichtigt. Grafik: Christian Thiel [1] C. Thiel, M.M. Mueller, L. Epple, C. Thau, S. Hese, M. Voltersen, and A. Henkel (2020): UAS Imagery-Based Mapping of Coarse Wood Debris in a Natural Deciduous Forest in Central Germany (Hainich National Park). In: MDPI Remote Sensing 12, 3293. DOI:10.3390/rs12203293. [2] C. Thiel, J. Baade & C. Schmullius (2016): Comparison of UAV Photograph based and Airborne LiDAR based Point Clouds over Forest from a Forestry Application Perspective. In: International Journal of Remote Sensing 38 (810), pp. 2411-2426. DOI:10.1080/01431161.2016. 1225181. 130 — FORSCHUNG
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