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Originaltitel:
Fusion of Hyperspectral Images and Digital Surface Models for Urban Object Extraction 
Übersetzter Titel:
Fusion von hyperspektralen Bildern und digitalen Oberflächenmodellen zur Extraktion von städtischen Objekten 
Jahr:
2015 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Ingenieurfakultät Bau Geo Umwelt (BGU) 
Betreuer:
Bamler, Richard H. G. (Prof. Dr. habil.) 
Gutachter:
Bamler, Richard H. G. (Prof. Dr. habil.); Reinartz, Peter (Prof. Dr.); Gerke, Markus (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen; GEO Geowissenschaften 
Stichworte:
Remote Sensing, Image processing, Fusion, Hyperspectral, Digital Elevation Model, Building Extraction, Object Extraction, Edge Detection, Edge Probability, Urban 
Übersetzte Stichworte:
Erdbeobachtung, Fusion, Hyperspektral, Bildverarbeitung, Oberflächenmodell, Gebäudeextraktion, Objektextraktion, Kantenextraktion, Kantenwahrscheinlichkeit, Urban 
TU-Systematik:
BAU 967d; GEO 007d 
Kurzfassung:
The topic of this thesis is the usage of hyperspectral images and digital surface models for urban object extraction. A method for rectilinear building polygon extraction is proposed, which accounts for edge probabilities from both datasets. The edge probabilities are detected in a linear scale space and combined by a Bayesian fusion. They are introduced as weights in the adjustment of building polygons. A new quality measure for the evaluation of the extracted building polygons, named PoLiS met...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
Gegenstand der Arbeit ist die gemeinsame Nutzung von hyperspektralen Bildern und digitalen Oberflächenmodellen zur Extraktion von städtischen Objekten. Eine Methode zur Bestimmung von rechtlinigen Gebäudestrukturen basierend auf Kantenwahrscheinlichkeiten in beiden Datensätzen wird vorgestellt. Dabei werden Kantenwahrscheinlichkeiten in einem linearen Skalenraum detektiert und in einer Bayesian Fusion verschnitten. Diese dienen dann als Gewichtung in der Ausgleichung von Gebäudepolygonen. Ein ne...    »
 
Serie / Reihe:
Forschungsbericht / DLR, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt 
Bandnummer:
2016-07 
ISBN:
978-3-7696-5183-6 
Mündliche Prüfung:
01.12.2015 
Dateigröße:
28661980 bytes 
Seiten:
141 
Letzte Änderung:
26.04.2016