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Bathymetrievermessung durch Fusion von Flugzeuglaserscanning und multispektralen Luftbildern

Fachliche Zuordnung Geodäsie, Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformatik, Kartographie
Förderung Förderung von 2016 bis 2020
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 313499925
 
Erstellungsjahr 2020

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Die Forschungsschwerpunkte betrafen die Bereiche Laserbathymetrie, Mehrmedienphotogrammetrie und multispektrale Tiefenbestimmung. Im Bereich Laserbathymetrie sind neuartige Ansätze zur Rekonstruktion der Wasseroberfläche auf Basis von redundanten Beobachtungen des Gewässerbetts aus unterschiedlichen Blickrichtungen zu nennen. Beim Thema Mehrmedienphotogrammetrie wurde erstmals ein Ansatz basierend auf dichter Bildzuordnung entwickelt, erprobt und anhand von zeitgleich aufgenommenen Laserdaten validiert. Neben der Prototyps-mäßigen Umsetzung stellt hier vor allem die publizierte Diskussion der Möglichkeiten und Grenzen einen Beitrag für das Fachgebiet dar. Bei der Bathymetrieableitung aus multispektralen Bildern wurde ein Verfahren vorgestellt, dass pixelweise Tiefenbestimmung mittels Deep Learning ermöglicht. Der auf state-of-the-art Convolutional Neural Networks basierende Ansatz erlaubt darüber hinaus auch eine gleichzeitige Klassifikation des Unterwasser-Bildinhalts. Dieser Anwendungsfall stellt ein Paradebeispiel der im Zentrum des Projektantragsstehenden Bemühens der Mehrwertgenerierung durch Fusion zeitgleich erfasster Laser- und Bilddaten dar.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

  • (2017) Interaction of Laser Pulses with the Water Surface – Theoretical Aspects and Experimental Results. Allgemeine Vermessungsnachrichten (AVN) 11-12/2017, pp. 343-352. Wichmann Verlag Berlin
    Mandlburger, G.
  • (2018). Gewässervermessung mittels aktiver und passiver optischer Fernerkundung. VGI - Die Zeitschrift, 2018 - 106. Jahrgang, Heft 3/2018
    Mandlburger, G.
  • (2019) Classification of ALS Point Clouds Using End-to-End Deep Learning. PFG - Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Aug 2019, pp. 1-16
    Winiwarter, L.; Mandlburger, G.; Schmohl, S. & Pfeifer, N.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s41064-019-00073-0)
  • (2019). Design and evaluation of a full-wave surface and bottom-detection algorithm for LiDAR bathymetry of very shallow waters. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 150 (2019), S. 1 - 10
    Schwarz, R.; Mandlburger, G.; Pfennigbauer, M. & Pfeifer, N.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.02.002)
  • (2019). On the Feasibility of Water Surface Mapping with Single Photon LiDAR. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2019, 8(4), 188
    Mandlburger, G. & Jutzi, B.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.3390/ijgi8040188)
  • (2019). Through-Water Dense Image Matching for Shallow Water Bathymetry. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Volume 85, Number 6, June 2019, pp. 445-455(11)
    Mandlburger, G.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.14358/PERS.85.6.445)
 
 

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