ML: An Earthology of Moving Landforms

Recent space imaging developments have given rise to a spread of commercial services based on the temporal dimensions of satellite imagery. Marketed under umbrella terms such as environmental intelligence, real-time Earth observation or orbital insight, these imaging projects deliver the surface of the planet as an image flow encoded into video streams, where change and variation become a commodified resource on the one hand, as well as a visual spectacle on the other.

Postprocessed by computer vision and machine learning algorithms, these services extend the geospatial logic of GIS systems to the surface of the image. Paths become trackable, objects classificable and movements predictable. Seen from the satellite networks, the surfaces of the planet are imaged as visual feeders for data-extractive algorithms. As aerial images become data, then, the Earth is operationalised as a legible screen, where the predicted predates the perceived.

This workshop proposes to examine the use of video prediction techniques based on machine learning within this imaging context of the transformations of landscape. It seeks to explore the cinematic character of some of the active landforms of the planet, such as river thalwegs, drifting glaciers or crawling dunes. This way, the workshop will present the capacity to generate video-predicted landscapes as a platform to speculate with this particular entanglement between visual media and the surfaces of the planet, beyond the extractive and finantial contexts that have given rise to it.

The workshop is part of an ongoing research on the image character and temporality of the planetary surfaces developed together with Jussi Parikka and the Archaeologies of Media and Technology group.

Date
18.05.
Start
13
30
End
18
00
max. Participants
10
Target group
Intermediate
Contributor(s)
Options for Participants

Laptop

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Deutsche Beschreibung

Die jüngsten Entwicklungen im Bereich der Weltraumfotografie haben zu einer Verbreitung kommerzieller Dienste geführt, die auf den zeitlichen Dimensionen von Satellitenbildern basieren. Unter Dachbegriffen wie Umweltintelligenz, Echtzeit-Erdbeobachtung oder orbitaler Einblick liefern diese Bildprojekte die Oberfläche des Planeten als einen in Videoströme kodierten Bildfluss, in dem Veränderung und Variation einerseits zu einer Commodified Resource und andererseits zu einem visuellen Spektakel werden.

Nachbearbeitet durch Computer Vision und Machine Learning Algorithmen, erweitern diese Dienste die räumliche Logik von GIS-Systemen auf die Oberfläche des Bildes. Wege werden nachvollziehbar, Objekte klassifizierbar und Bewegungen vorhersehbar. Von den Satellitennetzen aus gesehen, werden die Oberflächen des Planeten als visuelle Feeder für datenextraktive Algorithmen abgebildet. Wenn Luftbilder zu Daten werden, wird die Erde als lesbarer Bildschirm operationalisiert, auf dem das Vorhergesagte das Wahrgenommene voraussagt.

Dieser Workshop schlägt vor, den Einsatz von Videoprädiktionstechniken auf der Grundlage des maschinellen Lernens in diesem bildgebenden Kontext der Landschaftsveränderungen zu untersuchen. Es geht darum, den filmischen Charakter einiger der aktiven Landformen des Planeten zu erforschen, wie z.B. Fluss-Thalwege, treibende Gletscher oder kriechende Dünen. Auf diese Weise präsentiert der Workshop die Fähigkeit, videovorhergesagte Landschaften als Plattform zu generieren, um mit dieser besonderen Verschränkung zwischen visuellen Medien und den Oberflächen des Planeten zu spekulieren, jenseits der extraktiven und finanziellen Kontexte, die sie hervorgebracht haben.

Der Workshop ist Teil einer laufenden Forschung über den Bildcharakter und die Zeitlichkeit der Planetenoberflächen, die zusammen mit Jussi Parikka und der Gruppe Archäologies of Media and Technology entwickelt wurde.

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