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Fusion von Airborne Laserscanning und Dense Image Matching Punktwolken

Leitung:Politz
Bild Fusion von Airborne Laserscanning und Dense Image Matching Punktwolken

Einführung und Ziel der Arbeit

In den Landesvermessungsämtern liegen flächendeckende Airborne Laserscanning-Datensätze (ALS) mit unterschiedlichen Punktdichten vor. Des Weiteren leiten sie auf Basis von digitalen Bildflügen mit hohen Überlappungen 3D- Punktwolken (Dense Image Matching: DIM) ab, welche eine Auflösung im Pixelbereich besitzen.

Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Algorithmus entwickelt werden, mit der die Laserscanning-Punktwolke mit der bildbasierten, korrelierten Punktwolke fusioniert werden kann. Die ALS-Daten haben dabei eine individuelle punktuell hohe Lage- und Höhengenauigkeit. Die DIM-Daten hingegen haben eine hohe geometrische Auflösung und ergänzende, radiometrische Informationen.

Als Grundlage für die Fusion der Daten soll der Iterative Closest Point Algorithmus (ICP) genutzt werden.

Aufgaben und zeitlicher Ablauf

  1.  Einarbeitung in die Datensätze und den ICP-Algorithmus
  2. Fusion der Datensätze mittels des ICP-Algorithmus

    1.  Naiver Ansatz
    2.  Erweiterungen des naiven Ansatzes

      1. Mit robuster Ausgleichung
      2. Alternativer Gleichungsansatz (Verbesserung in Normalenrichtung)
      3. Berücksichtigung der Klassen

  3. Qualitativer Vergleich aller Ansätze
  4. Optional: Untersuchung weiterer Algorithmen für die Fusion
  5. Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse

Hilfsmittel

  • Airborne Laserscanning und Dense Image Matching Punktwolken

Voraussetzungen

  • Programmierkenntnisse in Matlab, Python oder C++
  • Erfahrungen mit PCL oder einer anderen Bibliothek für die Bearbeitung mit Punktwolken wünschenswert

Ansprechpartner

Florian Politz (Email florian.politzikg.uni-hannover.de, Tel. 0511 762-19436)

apl. Prof. Dr.-Ing. Claus Brenner (Email claus.brennerikg.uni-hannover.de, Tel. 0511 762-5076)

Institut für Kartographie und Geoinformatik, Appelstraße 9a, 30167 Hannover, Raum 616

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