TomoSAR II: 3D Semantische Szeneninterpretation auf Grundlage tomographischer SAR-Daten

• Antragsteller: Olivier D' Hondt, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Geodäsie, Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformatik, Kartographie ; Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2015 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 273687959

Das vorgeschlagene Projekt schließt sich an das Projekt “Informationsextraktionsverfahren für Tomographische Sythetik Apertur Radar (TomoSAR) Daten” an. Ziel ist die Entwicklung von Algorithmen zur automatischen semantischen Interpretation dreidimensionaler Information aus tomographischen SAR-Daten.Dabei wird auf einer Methode zur überwachten 3D-Klassifikation tomographischer Daten, die mit Ergebnissen bekannter zweidimensionaler Bildklassifikationen kombiniert werden, aufgebaut. Dieser Klassifikator wird an die Erkennung “kontinuierlicher” Landnutzungsarten wie Wälder, Wiesen, Straßen und Felder angepaßt. Zur Identifizierung “diskreter” Objekte, beispielsweise Bauwerke und andere anthropogene Strukturen, werden zwei komplementäre Detektionsansätze vorgeschlagen. Einerseits wird die auf der psycho-visuellen Gestalt-Theorie basierende perzeptuelle Gruppierung von Merkmalen zur Extraktion geometrischer Primitive eingesetzt. Andererseits erfolgt die Lokalisierung und 3D-Posenschätzung von Objekten auf der Grundlage von abstrakten Modellen, die sich auf Gruppen von Punktmerkmalen beziehen. Der neue Ansatz macht von einer Objektmodell-Datenbank Gebrauch, die simulierte TomoSAR-Daten enthält, um den Mangel an realen tomographischen SAR-Trainingsdaten zu umgehen.Die Ausgaben der Klassifikatoren und Detektoren werden unter Optimierung einer Kostenfuktion zu einer Interpretation der gesamten Szene fusioniert. Die sich ergebende Repräsentation wird mittels einer Feedback-Schleife zur Verfeinerung der Tomogramme und zur Verbesserung der Qualität der individuellen Objektextraktionsergebnisse verwendet. Die Verarbeitungsschleife wird geschlossen, indem die semantische Szeneninterpretation auf Grundlage der Ergebnisse der vorangehenden Verarbeitungsschritte weiter verbessert wird.Außerdem werden die Arbeiten des Antragstellers zur räumlich-adaptiven Kovarianzschätzung bei der Filterung von Single-Look-Complex SAR-Daten und zur Schätung der Modellordnung gefilterter SAR-Daten fortgesetzt. Die Ergebnisse dieser Arbeiten werden in die semantische Verarbeitung tomographischer SAR-Daten und somit in die endgültige Szeneninterpretation integriert.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Mitverantwortlich: Professor Dr.-Ing. Olaf Hellwich