Dissertationen - DGK
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3.3 Der TUM-LOREX-Ansatz<br />
3.3. Der TUM-LOREX-Ansatz 47<br />
In dieser Arbeit wird als Ausgangsbasis für die Extraktion von Straßen der Ansatz der Technischen<br />
Universität München zur Extraktion von Straßennetzen aus optischen Satellitenbilddaten verwendet<br />
(TUM-LOREX: Technische Unitversität München-Low Resolution Road Extraction), (Steger et al.,<br />
1997; Wiedemann, 2002). Die Extraktionsstrategie des TUM-LOREX-Ansatzes sieht einen modularen<br />
Ablauf vor, bei dem mehrere Schritte nacheinander ausgeführt werden (siehe Abbildung 3.4). Als<br />
Eingangsdaten sind optische Bilddaten mit einer Bodenpixelgröße von ca. zwei Metern vorgesehen.<br />
Auch die Berücksichtigung von mehreren spektralen Kanälen ist möglich, indem die einzelnen Kanäle<br />
als separate Bilder (Bild1 − Bildn) in die Extraktion mit eingehen. Die einzelnen Schritte der Straßenextraktion<br />
des TUM-LOREX-Ansatzes (Abbildung 3.4) werden im Folgenden genauer beschrieben.<br />
Linienextraktion<br />
Bild 1 Bild 2 . . . .<br />
Bild n<br />
Linienextraktion<br />
Generierung<br />
potentieller<br />
Straßenstücke<br />
Bewertung<br />
potentieller<br />
Straßenstücke<br />
Linienextraktion<br />
Generierung<br />
potentieller<br />
Straßenstücke<br />
Bewertung<br />
potentieller<br />
Straßenstücke<br />
Fusion<br />
Aufbau eines<br />
gewichteten<br />
Graphen<br />
Auswahl von<br />
Startstücken<br />
Berechnung<br />
der kürzesten Pfade<br />
. . . .<br />
. . . .<br />
Vereinigung der<br />
kürzesten Pfade<br />
Vervollständigung<br />
. . . .<br />
Linienextraktion<br />
Generierung<br />
potentieller<br />
Straßenstücke<br />
Bewertung<br />
potentieller<br />
Straßenstücke<br />
Abbildung3.4. Ablauf der Extraktion bei TUM-LOREX<br />
Im ersten Schritt werden Linien aus den Bilddaten extrahiert, jeweils separat für jedes Eingangsbild<br />
bzw. für jeden Kanal. Die Linienextraktion wird mit dem Ansatz von Steger (1998a,b) durchgeführt.<br />
Der Steger-Linienoperator basiert auf einem expliziten Modell für Linien und nutzt differentialgeometrische<br />
Eigenschaften der Bildfunktion zur Detektion. Er geht von einem balkenförmigen oder<br />
parabolischen Profil der Linien aus und bestimmt die Position ihrer Grauwertmaxima bzw. -minima<br />
im Bild. Im Vergleich zu anderen Verfahren hat er den Vorteil, dass er für Linien mit unterschiedlicher<br />
Breite eingesetzt werden kann und die Position und Breite für jeden Linienpunkt subpixelgenau liefert.<br />
Er extrahiert sowohl helle als auch dunkle Linien und korrigiert eine verschobene Position der Linie,<br />
wenn unterschiedliche Kontraste auf beiden Seiten vorliegen (siehe auch Anhang A.2).<br />
Das Ergebnis der Linienextraktion sind Pixelketten (Linien) und Kreuzungspunkte, jeweils mit Subpixelgenauigkeit<br />
und mit den Attributen Breite, Richtung und Grauwert für jedes Pixel.
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