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Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgende
URN: urn:nbn:de:bsz:25-opus-26484
URL: http://www.freidok.uni-freiburg.de/volltexte/2648/


Mosch, Matthias

3D-Gebäudeextraktion aus Satellitenbildern suburbaner Regionen

3D building extraction from satellite images of suburban areas

Dokument1.pdf (6.528 KB) (md5sum: b6632554a45f1deaa8e40de777545edb)

Kurzfassung in Deutsch

Um eine Datenbasis für 3D-Visualisierungen zu schaffen, ist es zunächst notwendig, die Geometrie der darzustellenden Objekte zu erfassen. Je nach Anwendung erfolgt die Objektextraktion mit einer dem Zweck entsprechenden Genauigkeit und Abstraktion. Vor allem durch photogrammetrische Techniken lassen sich die für eine Visualisierung von Geodaten benötigten Informationen kostengünstig und effektiv extrahieren (HAALA, 2003). In der digitalen Bildverarbeitung steht die automatische Erfassung von Gebäuden aus Luftbildern schon seit 15 Jahren im Fokus von Wissenschaft und Forschung. In den letzten Jahren erschloss sich für die Realisierung von 3D-Landschaftsvisualisierungen eine neue viel versprechende Datenquelle. Hochauflösende Satelliten, mit Bodenauflösungen im Meter- und Submeterbereich, liefern die erforderliche Datenqualität für mittelmaßstäbige Anwendungen photogrammetrisch erfasster Daten. Exemplarisch dafür ist die Intension dieser Forschungsarbeit als Teil eines Entwicklungsprojektes zur Erstellung eines Touristeninformationssystems zu betrachten. In der Vergangenheit wurde vorrangig versucht, vollautomatische Systeme zu entwickeln. Die erarbeiteten Extraktionsansätze verfügen aber bis heute nicht über die erforderliche Zuverlässigkeit. Die aktuelle Forschung zielt daher auf die Entwicklung von teilautomatischen Systemen. Dabei werden die Vorteile der menschlichen Interpretation integriert.
Basierend auf einem multispektralen Datensatz einer Vorortlandschaft, aufgenommen mit dem Satellitensensor QuickBird, werden Gebäudeobjekte mithilfe digitaler Mustererkennung extrahiert. Die Bodenauflösung der panchromatischen Daten beträgt 0,6 m, die der multispektralen Daten 2,4 m. Ergänzende Informationen stehen durch die automatische Berechnung des Digitalen Oberflächenmodells (DOM) aus Stereodaten mit 0,6 m Auflösung zur Verfügung. Die Objektextraktion erfolgt auf der Grundlage eines semantischen Netzes. Damit werden mit multispektralen, geometrischen und kontextbezogenen Merkmalen Gebäude klassifiziert und Gebäudehöhen abgeleitet.
Das Verfahren vereint fernerkundliche und photogrammetrische Techniken zur Objektextraktion. Die Extraktion dreidimensionaler Gebäudeobjekte aus Stereosatellitendaten nutzt vor allem die oft vernachlässigten multispektralen Merkmale der neu erschlossenen Datenquelle.


Kurzfassung in Englisch

In order to create a database to support 3D visualisation, it is necessary to firstly calculate the geometry of the object to be represented during an extraction process. Object extraction is undertaken with an accuracy and abstraction that corresponds to the appropriate application. Photogrammetric techniques can be used to effectively and economically extract the information necessary for the visualisation of geo data (HAALA, 2003). The automatic detection of buildings in aerial photography has been the focus of research undertaken in the field of digital image interpretation for over 15 years. New and promising data sources have been developed in recent years for the realisation of 3D landscape visualisation. High resolution satellites, with ground resolutions in meters or at the sub-metre level, deliver the quality of data required for medium-scale applications using photogrammetrically detected
data. The work presented in this study, which is part of a development project aiming to create a tourist information system, is an example of the research presently being undertaken in this field. As current extraction approaches still do not delivered the level of reliability required in the field of 3D visualisation, this research aims to develop a new, partly automatic extraction system that harnesses the power of visual interpretation.
In this study, building objects are extracted from a QuickBird multispectral satellite imagery of a suburban landscape with the assistance of digital pattern recognition. The ground resolution of the panchromatic data used is 0.6 m, while the multispectral dataset has a resolution of 2.4 m. Supplementary information was available in the form of a digital surface model (DSM), which was automatically calculated from stereo data with a resolution of 0.6 m. Object extraction was performed on the basis of a semantic network, which facilitated the classification and height calculation of buildings with multispectral, geometric and contextappropriate features.
The procedure combines both remote sensing and photogrammetric techniques, and makes use of the often neglected characteristics of multispectral data in combination with newly available stereo satellite datasets to extract three-dimensional building objects.


SWD-Schlagwörter: Satellitenfernerkundung , Photogrammetrie , Digitales Oberflächenmodell , Bildverarbeitung
Freie Schlagwörter (deutsch): Gebäudeextraktion , QuickBird , Digitales Oberflächenmodell , Mustererkennung , Fuzzy-Logic
Freie Schlagwörter (englisch): Building Extraktion , QuickBird , Digital Surface Model , Pattern Recognition , Fuzzy Logic
NASA Thesaurus image analysis , detection , recognition , remote sensing , image classification
Institut: Institut für Forstökonomie
Fakultät: Fakultät für Forst- und Umweltwissenschaften
DDC-Sachgruppe: Technik
Dokumentart: Dissertation
Erstgutachter: Koch, Barbara (Prof. Dr.)
Sprache: Deutsch
Tag der mündlichen Prüfung: 04.07.2006
Erstellungsjahr: 2005
Publikationsdatum: 13.11.2006
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