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Large-scale 3-D urban mapping by fusing InSAR and Optical Data
Shi, Yilei
München (Deutschland)
Selbstverlag
2019, VII,152 S., Abb., Tab., Lit., Kt.
Sprache: Englisch
Link zum kostenlosen Volltext
[Quelle: http://d-nb.info]
Der schnelle Urbanisierungsprozess hat das Leben des Menschen stark beeinflusst. 3-D-Stadtmodelle sind grundlegende Informationen für eine nachhaltige Stadtentwicklung und die Festlegung von Strategien zur Steuerung des städtischen Wachstums. Moderne Fernerkundungstechniken ermöglichen die Aufgabe der großräumigen Stadtkartierung. Das Ziel der Arbeit ist es, einen generischen Rahmen für die großräumige 3-D Stadtmodellierung zu schaffen. Um dies zu erreichen, befasst sich die Arbeit hauptsächlich mit folgenden Aspekten: Gebäudehöhenschätzung, Extraktion des Gebäudefußabdrucks, 3D-Stadtmodellierung durch Fusion von Gebäudehöhe und Fußabdruck. Die SAR-Tomographie ist eine sehr gute InSAR-Technik zur Schätzung von Gebäudehöhe. Obwohl TomoSAR Ergebnisse für einen großen Teil der Gebiete liefern kann, müssen, wenn unser Ziel die globale Kartierung ist, folgende Punkte berücksichtigt werden: die Auflösung von Bildern; die begrenzte Anzahl der Bilder; die Rechenzeit. TomoSAR-Algorithmen erfordern in der Regel relativ große interferometrische Stapel (mehr als 20 Bilder) für eine zuverlässige Rekonstruktion. Daher sind sie nicht direkt anwendbar für großflächige 3-D-Stadtkartierungen mit TanDEM-X-Daten, bei denen nur wenige Aufnahmen (d. h. 3-5 Interferogramme) pro Stadt vorliegen. Um die oben genannten Probleme zu lösen, wird ein schneller und genauer Algorithmus zur Entrauschung von Verfolgungsjagden vorgeschlagen, um das Problem der Minimierung der kleinsten Quadrate für die TomoSAR-Invertierung zu lösen. Außerdem, ine neue SAR-tomographische Verarbeitung wird in der Arbeit zu diesen extrem kleinen Stacks, die die nicht-lokale Filterung in die SAR-Tomographie Inversion integriert, vorgeschlagen. Die Anwendbarkeit des Algorithmus wird anhand eines TanDEM-X Multi-Baseline-Stapel mit 5 bistatischen Interferogrammen über der gesamten Stadt München nachgewiesen. Der Vergleich unseres Ergebnisses mit TanDEM-X digitalen Rohhöhenmodellen (DEM) und LiDAR-Daten aus der Luft zeigt, dass die relative Höhengenauigkeit von zwei Dritten der Gebäude innerhalb von zwei Metern liegt. Gebäude-Fußabdruckinformationen sind ein wesentlicher Bestandteil für die 3D-Rekonstruktion von Stadtmodellen. Die automatische Generierung von Gebäudeabdrücken aus Satellitenbildern stellt aufgrund der Komplexität der Gebäudeformen, v. a. bei nur mittel aufgelösten Bilddaten, eine große Herausforderung dar. Semantische Segmentierung ist vergleichsweise kostengünstig und zeitsparend für die automatische Extraktion von Gebäudeflächen. In den letzten Jahren wurde ein großer Erfolg in der semantischen Segmentierung durch den Einsatz von Deep Learning erzielt. Insbesondere die Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) haben aufgrund ihrer hohen Kapazität zum Datenlernen vielversprechende Ergebnisse gezeigt. DCNNs haben zu einer überzeugenden Weiterentwicklung gegenüber traditionellen semantischen Segmentierungsverfahren geführt. Die Nutzung von DCNN für semantische Segmentierungsaufgaben steht jedoch noch vor großen Herausforderungen. In dieser Arbeit wird ein bedingtes Wasserstein generatives gegnerisches Netzwerk (WGAN) mit Gradienten-penalty vorgeschlagen, um die Generalisierungseigenschaft von DCNN zu verbessern. Tiefe Architekturen erzeugen aufgrund ihres progressiven Down-Samplings im Allgemeinen keine feinkörnige Segmentierung mit genauen Grenzen. Darüber hinaus kann DCNN lokale Details ohne Rücksicht auf die Wechselwirkungen zwischen den Pixeln nicht genau bestimmen. Um diese Probleme zu überwinden, wird ein neuartiges Framework für das tiefe Lernen vorgeschlagen, das eine lokale und globale Verbreitung räumlicher Informationen ermöglicht, um die Leistung der Segmentierung zu verbessern. Schließlich werden die LOD1 3-D Stadtmodelle durch Verschmelzen der aus der TomoSAR-Punktwolke gewonnenen Gebäudehöhe und dem aus den optischen Satellitenbildern gewonnenen Gebäude-Fußabdruck erzeugt.
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Beiträge zum 19. Internationalen Ingenieurvermessungskurs München, 2020
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Geodäsie für Bauingenieure und Architekten
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4., neu bearb. u. erw. Aufl.
2018, 380 S., 240 mm, Softcover
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