Objekterkennung auf Satellitenaufnahmen und Luftbildern

Betreuer: Fabian Hollaus

Beschreibung

Dieses Praktikum beschäftigt sich mit der automatisierten Objekterkennung anhand von Satellitenaufnahmen und Luftbildern. Durch die Verwendung von geeigneten Featuredeskriptoren und Machine Learning Verfahren, sollen gewisse Objektkategorien (wie Bäume oder Häuser) gelernt und erkannt werden. Im Praktikum sollen geeignete Algorithmen für diese Form der Objekterkennung implementiert und insbesondere auf Aufnahmen von geringer Qualität (z.B. geringe Auflösung und teilweise Überdeckungen von Wolken) getestet werden.

Beispiel für Gebäudeerkennung aus [2].

Zielsetzung

Ziel dieses Praktikums ist die Implementation von geeigneten Verfahren und die Auswertung auf zuvor erstellter Ground Truth (GT) Daten. Hierzu soll zuerst eine Literaturrecherche durchgeführt werden und danach die Ergebnisse einzelner Algorithmen miteinander verglichen werden.

Literatur

[1] T. Blaschke, Object based image analysis for remote sensing, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 65, Issue 1, January 2010, p. 2-16

[2] Sirmacek, B.; Unsalan, C., “Urban-Area and Building Detection Using SIFT Keypoints and Graph Theory,” Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on , vol.47, no.4, pp.1156-1167