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Original title:
Combination of LiDAR and SAR data with simulation techniques for image interpretation and change detection in complex urban scenarios 
Translated title:
Simulationsbasierte Fusion von LiDAR- und SAR-Daten zur Bildinterpretation und Änderungsdetektion in Stadtgebieten 
Year:
2015 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Ingenieurfakultät Bau Geo Umwelt 
Advisor:
Bamler, Richard (Prof. Dr. habil.) 
Referee:
Bamler, Richard (Prof. Dr. habil.); Reinartz, Peter (Prof. Dr.); Sörgel, Uwe (Prof. Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen; GEO Geowissenschaften 
Keywords:
Digital surface model (DSM), Synthetic aperture radar (SAR), Data fusion, SAR simulation, Change detection, Image interpretation, Mutual information, Wall segmentation, GeoRaySAR 
Translated keywords:
Digital Oberflächenmodelle (DOM), Synthetic Aperture Radar (SAR), Datenfusion, SAR Simulation, Änderungserkennung, Bild Interpretation, Mutual Information, Wand Segmentierung, GeoRaySAR 
TUM classification:
BAU 967d; GEO 007d 
Abstract:
A novel SAR simulator GeoRaySAR is developed for object identification in SAR images and building change detection in urban scenarios. Based on this simulator, different layers (layover, shadow) of digital surface models, individual buildings and walls can be identified in SAR images. Five change detection algorithms are developed to detect new and demolished buildings on building and wall level, which have shown great potential in different applications like earthquake damage assessment. 
Translated abstract:
Ein neu entwickelter SAR Simulator GeoRaySAR wird zur Erkennung von Objekten und Gebäudenänderungen in SAR Bildern entwickelt. Damit können mehrere Layers (z.B. Überlagerung, Schattenwurf) von individuellen Gebäuden und Wänden in SAR Bildern identifiziert werden. Fünf Algorithmen werden zur Detektion neuen und zerstörten Gebäuden auf Gebäuden- und Wandebene entwickelt, welche großes Potenzial für diverse Anwendungen wie Abschätzung von Erdbebenschaden aufweisen. 
Oral examination:
13.04.2015 
File size:
25969094 bytes 
Pages:
124 
Last change:
06.11.2015