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Änderungsdetektion zwischen Airborne Laserscanning und Dense Image Matching Punktwolken

Leitung:Politz
Bild Änderungsdetektion zwischen 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. Mit Hilfe dieser Punktwolken sollen Veränderungen innerhalb des Landesgebietes aufgezeichnet und geortet werden.

Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Algorithmus entwickelt werden, der die verschiedenen Arten von Veränderungen automatisch detektiert. Dabei sind natürliche Veränderungen wie das Wachstum der Vegetation und künstliche Veränderungen wie die Konstruktion von Gebäuden zu unterscheiden.

Aufgaben und zeitlicher Ablauf

  1.  Einarbeitung in das Thema und die Datensätze
  2. Detektion, z.B. anhand der relativen, minimalen und maximalen Höhen beider Punktwolken
  3. Gruppierung z.B. mittels morphologischer Operatoren
  4. Unterscheidung in natürliche und künstliche Veränderungen
  5. Visueller und qualitativer Vergleich der Ergebnisse
  6. Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse

Hilfsmittel

  • Airborne Laserscanning und Dense Image Matching Punktwolken aus dem Jahr 2012 und 2016

Voraussetzungen

  • Programmierkenntnisse in Matlab, Python oder C++

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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