Da sich die ökologische Forschung weiterhin über zeitliche und räumliche Skalen ausdehnt, erzeugt sie immense Datenmengen. Die ständig wachsende Menge und Komplexität dieser Daten stellt einen großen Engpass im wissenschaftlichen Prozess dar.

Das Hauptziel dieser interdisziplinären Arbeit war es, mehrere Datenanalyseaufgaben in der ökologischen Forschung zu beschleunigen, die zu zeitaufwändig sind, um manuell durchgeführt zu werden. In einem ersten Schritt wurde die Realisierbarkeit dieses Ziels durch den Einsatz bestehender, generischer Methoden evaluiert. Für einige spezifische Aufgaben, wie z. B. die Instanzsegmentierung von Baumringen oder die Schätzung des Wurzelumsatzes, erfüllte die Erkennungsleistung dieser generischen Methoden nicht das gewünschte Genauigkeitsniveau, aufgrund einzigartiger Anforderungen, die in der generischen Bildverarbeitungs-Forschung nicht angemessen adressiert werden.

Dies führte zur Entwicklung neuer Algorithmen zur Bewältigung dieser neuen Herausforderungen, die den Hauptteil dieser Arbeit ausmachen. Die Einbeziehung von domänenspezifischem Vorwissen über die zugrunde liegenden biologischen Systeme und Prozesse hat sich als wesentlich für die Entwicklung dieser Algorithmen erwiesen. Die vorgestellten Algorithmen sind als benutzerfreundliche Analysewerkzeuge verpackt, die kein hohes Maß an technischem Fachwissen erfordern. Sie haben ihre Verwendbarkeit bereits in mehreren ökologischen Studien bewiesen und zu neuen Folgeprojekten geführt.