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Originaltitel:
Combination of LiDAR and SAR data with simulation techniques for image interpretation and change detection in complex urban scenarios 
Übersetzter Titel:
Simulationsbasierte Fusion von LiDAR- und SAR-Daten zur Bildinterpretation und Änderungsdetektion in Stadtgebieten 
Jahr:
2015 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Ingenieurfakultät Bau Geo Umwelt (BGU) 
Betreuer:
Bamler, Richard (Prof. Dr. habil.) 
Gutachter:
Bamler, Richard (Prof. Dr. habil.); Reinartz, Peter (Prof. Dr.); Sörgel, Uwe (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen; GEO Geowissenschaften 
Stichworte:
Digital surface model (DSM), Synthetic aperture radar (SAR), Data fusion, SAR simulation, Change detection, Image interpretation, Mutual information, Wall segmentation, GeoRaySAR 
Übersetzte Stichworte:
Digital Oberflächenmodelle (DOM), Synthetic Aperture Radar (SAR), Datenfusion, SAR Simulation, Änderungserkennung, Bild Interpretation, Mutual Information, Wand Segmentierung, GeoRaySAR 
TU-Systematik:
BAU 967d; GEO 007d 
Kurzfassung:
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. 
Übersetzte Kurzfassung:
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. 
Mündliche Prüfung:
13.04.2015 
Dateigröße:
25969094 bytes 
Seiten:
124 
Letzte Änderung:
06.11.2015