Generalisierte Extraktion von Oberflächendynamik aus multimodalen 4D-Punktwolken für topographisches Monitoring von Erdoberflächenprozessen und deren Interaktionen (Extract4D)

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professorin Dr. Katharina Anders; Professor Dr. Bernhard Höfle
• Fachliche Zuordnung: Geodäsie, Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformatik, Kartographie
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 535733258

Die Beobachtung der Oberflächendynamik in natürlichen Landschaften liefert wertvolle Erkenntnisse über erdformende Prozesse, ihre komplexen Wechselwirkungen und Umwelteinflussfaktoren. Die Analyse von Oberflächenaktivitäten in 4D-Punktwolken ist daher ein wesentlicher Bestandteil des topographischen Monitorings lokaler Landschaftsszenen in der Umweltforschung. Diese Daten enthalten detaillierte 3D-Informationen der Topographie mit Zeit als zusätzliche Dimension, die durch Techniken wie permanentes terrestrisches Laserscanning (TLS) oder 3D-Photogrammetrie in (sub-)stündlichen Intervallen über Monate bis Jahre erfasst werden. Neueste Methoden der Änderungsanalyse beziehen die Zeitserieninformationen ein, um Oberflächenaktivitäten mit variablen raumzeitlichen Eigenschaften zu identifizieren und zu charakterisieren. Bisherige Methoden konzentrieren sich jedoch auf Daten aus unimodalen Aufnahmen (z. B. nur TLS) und gehen von einem regelmäßigen Messintervall nahezu-kontinuierlicher 3D-Beobachtungssysteme aus. 4D-Punktwolken werden jedoch häufig zeitlich adaptiv aufgenommen. Darüber hinaus werden häufig zusätzliche Aufnahmen, z. B. durch TLS von mehreren Standpunkten oder UAV-basierte 3D-Erfassung, durchgeführt, um die Abdeckung zu erhöhen und Unsicherheiten zu verringern. Ziel dieses Projekts ist es, die Informationen, die über die Oberflächendynamik gewonnen werden können, durch die Integration multimodaler Punktwolken in Zeitserien-basierte Änderungsanalysen für verschiedene Datenquellen und Arten von Oberflächenaktivitäten zu verbessern. Dieses Forschungsziel beinhaltet die Generalisierung einer aktuellen 4D-Punktwolken-basierten Methode, der Extraktion von 4D-Änderungsobjekten (4D objects-by-change), die einzelne Oberflächenaktivitäten in einer beobachteten Szene in Raum und Zeit abgrenzt. Die Objektextraktion wird so erweitert, dass sie sich automatisch an unterschiedliche Punktwolken anpasst (Laserscanning vs. Photogrammetrie, variable zeitliche Aufnahme und räumliche Skalen, unterschiedliche Oberflächendynamik), vor allem durch Berücksichtigung räumlich und zeitlich variabler Unsicherheiten und durch Berücksichtigung unregelmäßiger zeitlicher Messungen. Darauf aufbauend werden verschiedene Strategien der integrierten Änderungsanalyse untersucht, mit Ansätzen der Fusion auf Datenebene von 3D-Zeitserien und auf der Feature-Ebene von Änderungsinformationen, die aus jedem unimodalen 4D-Punktwolkendatensatz abgeleitet werden. Das Projekt nutzt virtuelles Laserscanning einer Vielzahl an Szenarien von Oberflächendynamik und drei Anwendungsfälle mit realen 4D-Punktwolken aus unterschiedlichen geographischen Gegebenheiten. Somit verbessert das Projekt die automatische Analyse und die Ergebnisse, die aus 4D-Punktwolken beim topographischen Monitoring komplexer natürlicher Szenen gewonnen werden können. Diese Grundlagenforschung macht Methoden der 4D-Änderungsanalyse übertragbar auf eine Vielzahl von Anwendungsfällen in der Umweltforschung.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen