Übersetzte Kurzfassung:
Diese Arbeit ist der Verschmelzung von heterogenen Datenquellen aus Straßenvektoren und georeferenzierten Bildern gewidmet. Das Congruent Hybrid Model (CHM) verfügt über drei Haupteigenschaften: 1) ein Linienextraktionsansatz, der aus dem Elastic-Circular-Mask (ECM)-Algorithmus und dem Genetic Algorithmus (GA)-basierten Ansatz besteht, 2) ein Sparse Matching Algorithmus (SMA), und 3) ein Vergleich von zwei Transformationsfunktionen.