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Berichte 2009 - Förderergesellschaft der Geodäsie und ...

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aus Brasilien, Saudi-Arabien <strong>und</strong> Japan exemplarisch getestet. Kooperationen<br />

im Projekt bestehen unter an<strong>der</strong>en zu <strong>der</strong> PUC-Rio. Außerdem wurde das Jahr<br />

<strong>2009</strong> genutzt, um das Projekt <strong>und</strong> die im Projekt entwickelte Software bei<br />

Firmen im In- <strong>und</strong> Ausland vorzustellen.<br />

Schwerpunkte <strong>der</strong> Arbeiten des Jahres <strong>2009</strong> am IPI waren die Entwicklung<br />

zweier neuer Bildanalyseoperatoren zur Unterscheidung von Acker- <strong>und</strong><br />

Grünland, ein Studie zur Verwendung von Radardaten sowie die<br />

Weiterentwicklung eines Ansatzes zur Verifikation von Straßen in urbanen<br />

Gebieten. Außerdem wurden am IPI im Rahmen dieses Projektes eine<br />

Bachelor- <strong>und</strong> eine Masterarbeit betreut.<br />

Detaillierte Informationen zum gesamten Projekt sind auf <strong>der</strong> Seite: www.ipi.unihannover.de,<br />

im Bereich Forschung <strong>und</strong> Projekte zu finden.<br />

Automatische Qualitätsbewertung <strong>und</strong> Aktualisierung von Straßendaten<br />

in Vorstadtbereichen mit Hilfe von Luftbil<strong>der</strong>n<br />

Digitale Straßendatenbanken haben in den letzten Jahren immer mehr an<br />

Bedeutung gewonnen, zum Beispiel durch die weite Verbreitung von<br />

Navigationssystemen. Um aktuelle <strong>und</strong> genaue Daten zur Verfügung zu haben,<br />

müssen die Datenbanken regelmäßig überprüft <strong>und</strong> aktualisiert werden. Das<br />

Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung eines Verfahrens zur automatischen<br />

Überprüfung <strong>und</strong> Aktualisierung von Straßendatenbanken in Vorstadtgebieten<br />

mit hochaufgelösten Luftbil<strong>der</strong>n. Der Schwerpunkt in den vergangenen zwei<br />

Jahren lag auf <strong>der</strong> Aktualisierung, wobei neue, noch nicht in <strong>der</strong> Datenbank<br />

vorhandene Straßen gesucht werden.<br />

Zunächst werden Straßenstücke extrahiert, die dann zu längeren Straßen <strong>und</strong><br />

schließlich zu einem Straßennetz miteinan<strong>der</strong> verb<strong>und</strong>en werden. Das Bild wird<br />

mit einem graphbasierten Verfahren, das es erlaubt, mehrere<br />

Segmentierungskriterien zu kombinieren, segmentiert <strong>und</strong> danach zu größeren<br />

zusammenhängenden Regionen gruppiert. Schließlich werden die gruppierten<br />

Regionen anhand von Form- <strong>und</strong> Farbkriterien bewertet, um Straßensegmente<br />

auszuwählen. Danach werden die Straßensegmente zu einem Straßennetz<br />

verb<strong>und</strong>en.<br />

Zuerst werden Straßenstücke miteinan<strong>der</strong> verb<strong>und</strong>en, von denen angenommen<br />

werden kann, dass sie zu dem gleichen Straßenzug gehören. Dabei werden<br />

zunächst mehrere Möglichkeiten für eine Fortsetzung zugelassen, von denen<br />

im nächsten Schritt mittels eines Optimierungsverfahrens die beste ausgewählt

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