Dissertationen

Gemeinsame Information Verbesserung in Straßenkarten, Luft- und Bodenbilder.

Dr.-Ing. Gellert Mattyus
Technische Universität München, 2016

Elektronische Version der Dissertation

Kurzfassung:
Die Arbeit präsentiert vier Methoden, um Informationen in Straßenkarten, Luft- und Bodenbilder zu verbessern: Fahrzeuge werden in Luftbildern detektiert. Die Geoposition von Luftbildern wird automatisch durch Straßenkarten bestimmt. Straßenbreiten werden aus Luftbildern abgeleitet, um Straßenkarten zu verbessern. Luft- und Bodenbilder werden gemeinsam mit Straßenkarten verarbeitet, um ein detailliertes Straßenlayout zu extrahieren und gleichzeitig die verschiedenen Bilder zu registrieren.

Fusion of Hyperspectral Images and Digital Surface Models for Urban Object Extraction.

Dr.-Ing. Janja Avbelj
Technische Universität München, 2016

Elektronische Version der Dissertation

Kurzfassung:
Gegenstand der Arbeit ist die gemeinsame Nutzung von hyperspektralen Bildern und digitalen Oberflächenmodellen zur Extraktion von städtischen Objekten. Eine Methode zur Bestimmung von rechtlinigen Gebäudestrukturen basierend auf Kantenwahrscheinlichkeiten in beiden Datensätzen wird vorgestellt. Dabei werden Kantenwahrscheinlichkeiten in einem linearen Skalenraum detektiert und in einer Bayesian Fusion verschnitten. Diese dienen dann als Gewichtung in der Ausgleichung von Gebäudepolygonen. Ein neues Qualitätsmaß, die PoLiS Metrik, zur Beurteilung der ermittelten Gebäudepolygone wird definiert und mit in diesem Forschungsgebiet anerkannten Qualitätsmaßen verglichen.

Combination of LiDAR and SAR data with simulation techniques for image interpretation and change detection in complex urban scenario.

Dr.-Ing. Junyi Tao
Technische Universität München, 2015

Elektronische Version der Dissertation

Kurzfassung:
Ein neu entwickelter SAR Simulator GeoRaySAR wird zur Erkennung von Objekten und Gebäudenänderungen in SAR Bildern entwickelt. Damit können mehrere Layers (z.B. Überlagerung, Schattenwurf) von individuellen Gebäuden und Wänden in SAR Bildern identifiziert werden. Fünf Algorithmen werden zur Detektion neuen und zerstörten Gebäuden auf Gebäuden- und Wandebene entwickelt, welche großes Potenzial für diverse Anwendungen wie Abschätzung von Erdbebenschaden aufweisen.

SAR Interferometry for Volcano Monitoring: 3D-PSI Analysis and Mitigation of Atmospheric Refractivity.

SAR Interferometry for Volcano Monitoring: 3D-PSI Analysis and Mitigation of Atmospheric Refractivity.

Dr.-Ing. Xiaoying Cong
Technische Universität München, 2014

Elektronische Version der Dissertation

Kurzfassung:
Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Entwicklung neuer Techniken zur präzisen Bestimmung der Oberflächendeformation von aktiven Vulkanen. Die Persistent-Scatterer-Methode wird auf ihre Anwendbarkeit untersucht und erfolgreich demonstriert. Die direkte Integrationsmethode von numerischen Wetterdaten wird entwickelt, um den Einfluss der durch die vertikale Stratifikation verursachten atmosphärischen Laufzeitverzögerung zu korrigieren. Eine neue Methode zur Fusion der PS-Punktwolken wird auf Basis des Iterative Closest Point Algorithmus entwickelt.

Dense Stereo Matching with Robust Cost Functions and Confidence-based Surface Prior.

Dr.-Ing. Ke Zhu
Technische Universität München, 2014

Elekronische Version der Dissertation

Kurzfassung:
Das Ziel des Dense Stereo Matchings ist die Berechnung des Abstandes zwischen Kamera und aufgenommen Objekten für jedes Pixel eines Stereo-Bildpaares. Dies wird durch die Bestimmung von korrespondierenden Pixeln zwischen den Bildern erreicht. In dieser Dissertation werden zwei methodische Neuerungen eingeführt: Die Verknüpfung unterschiedlicher Matching-Kosten und ein konfidenzbasierter Prior für globale Optimierungsverfahren. Die Ergebnisse zeigen eine höhere Genauigkeit sowohl für die Standard Stereo Benchmarks als auch für Fernerkundungsdaten.

Damage Assessment System of Linear Infrastructure Objects during Flooding using Probabilistic Graphical Models.

Dr.-Ing. Daniel Frey
Technische Universität München, 2012

Elektronische Version der Dissertation

Kurzfassung:
In dieser Arbeit wird ein System zur Schadensdetektion von linearen Infrastrukturobjekten nach Überflutungen auf der Basis von probabilistischen graphischen Modellen präsentiert. Der Fokus der Arbeit liegt in der Fusion verschiedener Informationsquellen, wie Fernerkundungsdaten, digitalen Geländemodellen und Wasserpegelmessungen. Die entwickelten probabilistischen graphischen Modelle liefern einen konsistenten statistischen Rahmen zur Fusionierung der Daten und berücksichtigen gleichzeitig die Topologie der Infrastrukturobjekte.

High Precision 3D Localization and Motion Analysis of Persistent Scatterers using Meter-Resolution Radar Satellite Data.

Dr.-Ing. Stefan Matthias Gernhardt
Technische Universität München, 2011

Elektronische Version der Dissertation

Kurzfassung:
Die Methode der Persistent Scatterer Interferometrie ermöglicht Bewegungsmessungen in urbanen Gebieten im Bereich weniger Millimeter pro Jahr. Die Vorteile einer Verwendung von hochaufgelösten Radardaten des deutschen Fernerkundungssatelliten TerraSAR-X werden in der Arbeit untersucht und hinsichtlich einer geodätischen Nutzung zur Überwachung von Einzelgebäuden bewertet. Neben einer Analyse der Auftrittshäufigkeit der Punktstreuer werden Genauigkeiten zur 3D Position verifiziert und Ergebnisse aus unterschiedlichen Datenstapeln fusioniert.

Very High Resolution Tomographic SAR Inversion for Urban Infrastructure Monitoring — A Sparse and Nonlinear Tour.

Dr.-Ing. Xiaoxiang Zhu
Technische Universität München, 2011

Elektronische Version der Dissertation

Kurzfassung:
Das Thema dieser Arbeit ist die tomographische SAR Inversion zur Beobachtung urbaner Infrastruktur mit sehr hoher räumlicher Auflösung. Es wird die tomographische Inversion mit TerraSAR-X Spotlight-Daten demonstriert und eine 3-D und 4-D Karte eines gesamten Innenstadtgebiets mit Hochhäusern abgeleitet, einschließlich der Auflösung von Layover und der Erfassung von Gebäudedeformationen. Ein Compressive Sensing basierter Schätzer (SL1MMER) wird zur tomographischen Inversion unter Berücksichtigung der „sparsity“ des Signals entwickelt. Eine systematische Leistungsbewertung des Algorithmus hinsichtlich Höhenschätzgenauigkeit, Überauflösung und Robustheit wird durchgeführt. Ein generalisierte „Time Warp“ Methode wird entwickelt, welche es ermöglicht, nichtlineare multi-modale Bewegungen zu schätzen. Alle entwickelten Algorithmen werden sowohl in Simulationen wie auch durch Verarbeitung großer realer TerraSAR-X-Datenstapel validiert.

3D Synthetic Aperture Radar Simulation for Interpreting Complex Urban Reflection Scenarios.

Dr.-Ing. Stefan Josef Auer
Technische Universität München, 2011

Elektronische Version der Dissertation

Kurzfassung:
Die visuelle Interpretation von hochaufgelösten Synthetic Aperture Radar (SAR) Bildern urbaner Szenen ist herausfordernd aufgrund von Verzerrungseffekten, die durch das Aufnahmeprinzip des Radarsensors auftreten. Im Rahmen der Dissertation wurde deshalb ein 3D SAR Simulator namens RaySAR entwickelt, um die Natur von deterministischen Signaturen in SAR-Bildern analysieren zu können. Im Speziellen wird die Inversion des Radaraufnahmesystems simuliert, die die Verfügbarkeit von detaillierten 3D Objektmodellen erfordert. Fallstudien zeigen, dass einer Großzahl von Signaturen, die durch Mehrfachreflexionen des Radarsignals auftreten, ein direkter Bezug zur Geometrie des abgebildeten Objekts fehlt. Des Weiteren ermöglicht RaySAR die Unterstützung von Verfahren für die Lokalisierung von starken Rückstreuern in realen SAR-Daten.