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Azure Orbital Analytics

Azure Orbital Analytics verarbeitet und analysiert Satellitendaten mit KI und Machine Learning direkt in der Azure Cloud.

analytics
Preismodell Nach Verarbeitung
Verfügbarkeit Preview
Datensouveränität EU-Regionen verfügbar
Zuverlässigkeit Preview SLA SLA

Was ist Azure Orbital Analytics?

Azure Orbital Analytics ist eine Plattform zur Verarbeitung und Analyse von Satelliten- und Geospatialdaten. Der Service kombiniert Datenerfassung über Azure Orbital Ground Station mit leistungsstarken Analytics-Pipelines für Bildverarbeitung, Machine Learning und KI-gestützte Erkennung.

Die Plattform bietet vorgefertigte Modelle für häufige Anwendungsfälle wie Objekterkennung, Landklassifizierung und Veränderungserkennung sowie die Möglichkeit, eigene ML-Modelle zu trainieren und zu deployen.

Kernfunktionen

  • Vorgefertigte KI-Modelle für Satellitenbildanalyse
  • Integration mit Azure Machine Learning
  • Skalierbare Verarbeitung großer Datensätze
  • Unterstützung gängiger Satellitendatenformate
  • Geospatial Analytics mit Azure Maps

Typische Anwendungsfälle

Landwirtschaft: Analyse von Vegetationsindizes, Erntevorhersagen und Bewässerungsoptimierung basierend auf Multispektraldaten.

Umweltmonitoring: Erkennung von Waldbränden, Überschwemmungen oder Entwaldung durch automatisierte Bildanalyse.

Stadtplanung: Veränderungserkennung in urbanen Gebieten, Verkehrsanalyse und Infrastrukturmonitoring.

Vorteile

  • Schnelle Time-to-Value durch vorgefertigte Modelle
  • Skalierbare Cloud-Verarbeitung für Petabyte-Daten
  • Integration mit Azure AI und ML Services
  • Kombination mit Azure Orbital für End-to-End-Workflows

Häufig gestellte Fragen

Welche Datenquellen werden unterstützt?

Azure Orbital Analytics verarbeitet Daten von kommerziellen Satellitenanbietern, Open-Data-Quellen wie Sentinel und Landsat sowie eigene Satellitendaten über Azure Orbital Ground Station.

Kann ich eigene ML-Modelle verwenden?

Ja, eigene Modelle können über Azure Machine Learning integriert werden. Die Plattform unterstützt gängige Frameworks wie TensorFlow und PyTorch für Geospatial-Anwendungen.

Wie werden große Datensätze verarbeitet?

Die Plattform nutzt Azure Batch und Spark für parallele Verarbeitung. Petabyte-große Archive können effizient durchsucht und analysiert werden.

Was ist der Status des Services?

Azure Orbital Analytics befindet sich in der Preview-Phase. Funktionen und Preise können sich noch ändern.

Integration mit innFactory

Als Microsoft Solutions Partner unterstützt innFactory Sie bei Azure Orbital Analytics: Entwicklung von Geospatial-Pipelines, Training eigener ML-Modelle und Integration in bestehende Workflows.

Typische Anwendungsfälle

Satellitenbildanalyse
Geospatial Machine Learning
Umweltmonitoring
Landwirtschaftliche Analyse

Schnellzugriff

Microsoft Solutions Partner

innFactory ist Microsoft Solutions Partner. Wir bieten Beratung, Implementierung und Managed Services für Azure.

Microsoft Solutions Partner Microsoft Data & AI

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