Dissertationen - DGK

7.3. Ausblick 107
Merkmale können unterschiedliche Gewichte aufgrund der Merkmalsextraktion selbst und/oder der
Datenqualität berücksichtigt werden.
Neue Möglichkeiten ergeben sich auch durch technische Fortschritte in der SAR-Sensorik. Die Entwicklung
geht dabei immer mehr zu multiparametrischen Systemen, d.h. Systemen mit mehreren Frequenzen,
Polarisationen, verschiedenen Aufnahmerichtungen, höheren Auflösungen und mehrfachen Aufnahmen
zur Erfassung einer weiteren Information, z.B. der Höhe, des Volumens oder der Geschwindigkeit
von Objekten. Mit dem Start des TerraSAR-X im Jahr 2006 steht beispielsweise ein hoch auflösender
SAR-Satellit für weitere Forschungen zur Verfügung. In zukünftigen Forschungsarbeiten wird es daher
um die Entwicklung geeigneter Verfahren zur Extraktion von Objekten, der Bewertung der Verfahren
und der Datenfusion auf Basis der hoch aufgelösten Daten gehen.
Mit diesen neuen Daten wird auch die Straßenextraktion in Wald- und Stadtgebieten weiter fortschreiten
können. Die Sichtbarkeit von Straßen in bebauten Gebieten oder im Wald ist grundsätzlich vom
Einfalls- und Aspektwinkel des SAR-Sensors zur Straße abhängig. Eine Detektion ist schwierig, da
es beim SAR in Straßen- oder Waldschneisen zu Artefakten wie Layover- und Schatten kommt, die
zu Informationsverlusten führen. Für Untersuchungen im Bereich von Waldschneisen wären höherwertige
Höhenmodelle wünschenswert, beispielsweise aus Laserscanning-Aufnahmen. Auch die SAR-
Tomographie, die es ermöglicht das 3D-Volumen des Waldes aufzuzeichnen, könnte für die Extraktion
von Straßen im Wald nützlich sein (Reigber, 2002).
Für Straßen in städtischen Gebieten könnten die Erfahrungen aus optischen Bilddaten hilfreich sein.
Dort werden zur Extraktion hoch aufgelöste Daten, Höhenmodelle und Kontextwissen miteinander
kombiniert (Hinz, 2004a). Ein Algorithmus zur Extraktion von Straßen in städtischen Gebieten basierend
auf SAR-Daten sollte auch eine Kombination von verschiedenen Einfallswinkeln und Einfallsrichtungen
beinhalten.
In dieser Arbeit wurde gezeigt, dass durch die Modellierung von lokalem und globalem Kontextwissen
die Extraktion vollständiger und zuverlässiger geworden ist. Daran anknüpfend stellt sich die Frage,
inwieweit eine Interpretation der gesamten Szene hilfreich für die Extraktion einzelner Objekte sein
kann. Bringt eine Kombination von Ansätzen zur Extraktion von einzelnen Objekten wie Gebäuden,
Fahrzeugen, Straßen und Vegetation eine Unterstützung für die Extraktion eines einzelnen Objektes
und wenn ja, wie sähe eine mögliche Kombination der Verfahren aus? In dieser Richtung zeigen beispielsweise
Stilla et al. (2004) den Zusammenhang von Straßen zu Fahrzeugen und Gebäuden auf.
Ein praktischer Einsatz vollautomatischer Verfahren kommt zur Zeit lediglich bei sehr niedrigen Qualitätsanforderungen
in Betracht, bespielsweise bei der gegenseitigen Registrierung von Bildern. Ein
automatisches System zur Extraktion von Straßen erscheint zur Zeit aber noch in weiter Ferne, denn
eine ausreichend hohe Vollständigkeit und Zuverlässigkeit ist in nächster Zeit von keinem automatischen
Verfahren zu erwarten.