Berichte 2009 - Förderergesellschaft der Geodäsie und ...

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zweidimensionalen Objekte und die zugehörigen Höhen gemeinsam zu
visualisieren bzw. zu verarbeiten. Dafür ist eine Integration der beiden
Datensätze erforderlich. Durch unterschiedliche Aufnahme- und
Produktionsverfahren sowie unterschiedliche Modellierungen entstehen aber
Inkonsistenzen zwischen DGM und DLM, die vor oder während der
Integration beseitigt werden müssen. So führt eine Integration ohne
Berücksichtigung der Semantik der Objekte bzw. ohne gegenseitige Anpassung
der Datensätze beispielsweise zu stehenden Gewässern, die starke
Höhenvariationen aufweisen, oder zu Straßen mit unzulässigen Längs- und
Querneigungen.
Für die geometrische Anpassung werden im Projekt aktive Konturen genutzt.
Dabei wird die aktuelle Position einer parametrisierten Kurve in einem Bild
mittels eines Energiefunktionals bewertet. Mit Hilfe eines iterativen
Optimierungsverfahrens wird die Lage und Form der Kurve im Bild so
verändert, dass das Energiefunktional minimal wird und die Kurve sich den
Merkmalen des Bildes anpasst. Für unsere Anwendung werden die Kurven mit
den 2D Vektordaten aus dem ATKIS ® -DLM (z.B. Straßen oder Flüsse)
initialisiert. Die Bildenergie wird aus Höhendaten (z.B. DGM aus Airborne
Laserscanning) und zugehörigen Produkten abgeleitet. Durch die Optimierung
passen sich die 2DVektordaten den Merkmalen der Höhendaten (z.B.
Geländekanten an Straßendämmen) an und ein konsistenter Datensatz
entsteht (siehe Abbildung).
Dieses Projekt ist Teil des von der DFG geförderten deutsch-chinesischen
Bündelprojektes „Interoperation of 3D Urban Geoinformation“.
RADUMPL - Radarbasiertes Umweltmonitoring landwirtschaftlicher
Flächen
Die Arbeiten zur multitemporalen Klassifizierung von landwirtschaftlichen
Flächen wurden mit einer Zeitreihe von 10 SAR Bildern (HH und VV
Polarisation) der hochauflösenden (5m) TerraSAR-X Bilder weitergeführt. Die
Untersuchungen erfolgten unter Einbeziehung eines regionalen (vor Ort
ermittelten) Anbaukalenders der landwirtschaftlichen Nutzung im Raum
„Fuhrberger Feld“. Die multitemporalen Daten wurden einer Faktorenanalyse
(Varianz- / Kovarianzanalyse) aus dem Programmpaket SPSS unterzogen.
Dabei zeigte sich neben einer weitgehenden Übereinstimmung der Faktoren
hoher Ladung mit dem Anbaukalender, die Möglichkeit zur speziellen