Refine
Year of publication
Document Type
- Article (83)
- Conference Proceeding (27)
- Part of a Book (19)
- Book (2)
- Preprint (1)
Keywords
- GIS (2)
- Landsat (2)
- classification (2)
- 3D (1)
- 3D Applications (1)
- 3D Point Clouds (1)
- 3D point cloud (1)
- 3D point clouds (1)
- 3d-point cloud (1)
- Aerial Image Sequences (1)
Institute
- Fakultät Kunststofftechnik und Vermessung (132) (remove)
We present an evaluation of different deep learning and machine learning approaches for tree health classification in the Black Forest, the Harz Mountains, and the Göttinger Forest on a unique, highly accurate tree-level dataset. The multispectral UAV data were collected from eight forest plots with diverse tree species, mostly conifers. As ground truth data (GTD), nearly 1500 tree polygons with related attribute information on the health status of the trees were used. This data were collected during extensive fieldwork using a mobile application and subsequent individual tree segmentation. Extensive preprocessing included normalization, NDVI calculations, data augmentation to deal with the underrepresented classes, and splitting the data into training, validation, and test sets. We conducted several experiments using a classical machine learning approach (random forests), as well as different convolutional neural networks (CNNs)—ResNet50, ResNet101, VGG16, and Inception-v3—on different datasets and classes to evaluate the potential of these algorithms for tree health classification. Our first experiment was a binary classifier of healthy and damaged trees, which did not consider the degree of damage or tree species. The best results of a 0.99 test accuracy and an F1 score of 0.99 were obtained with ResNet50 on four band composites using the red, green, blue, and infrared bands (RGBI images), while VGG16 had the worst performance, with an F1 score of only 0.78. In a second experiment, we also distinguished between coniferous and deciduous trees. The F1 scores ranged from 0.62 to 0.99, with the highest results obtained using ResNet101 on derived vegetation indices using the red edge band of the camera (NDVIre images). Finally, in a third experiment, we aimed at evaluating the degree of damage: healthy, slightly damaged, and medium or heavily damaged trees. Again, ResNet101 had the best performance, this time on RGBI images with a test accuracy of 0.98 and an average F1 score of 0.97. These results highlight the potential of CNNs to handle high-resolution multispectral UAV data for the early detection of damaged trees when good training data are available.
Quantification of sulfur distribution on rubber surfaces by means of μ-X-ray fluorescence analysis
(2023)
A homogeneous distribution of sulfur in a rubber compound is often desired. Spatially resolved imaging techniques are useful for evaluating the distribution of this crosslinking chemical. Typical measurement methods such as SEM (scanning electron microscopy) or TEM (transmission electron microscopy) have very high resolutions. However, the sample size or the maximum area to be investigated is limited, which makes it difficult to obtain a statistically reliable determination of sulfur homogeneity across the component or sample.
In this work, an alternative measurement technique is therefore presented: the μ-XRF (μ-X-ray fluorescence analysis). With the help of this method, it is possible to scan surfaces of several cm2 and to show the distribution of different chemical elements. Its measuring principle has been known for decades but has hardly been used in the rubber industry so far.
The main reason for this is that its quantification process for polymeric samples is more complex than for geologic or metallic samples, which are typically been investigated with μ-XRF to date. In this paper, this issue is addressed and a solution is presented: With the help of the fundamental parameter method, the determination of sulfur homogeneity and distribution on rubber surfaces becomes possible. This opens up a variety of further possibilities for the use of μ-XRF in the rubber industry: For example, it could be used in areas of tire production, recycling of end-of-life rubber, and beyond.
Geovisualizations that use a virtual reality headset can have a more immersive effect on users than when only a desktop application is viewed. However, to have an overview, a VR 3D map is usually viewed from a top-down perspective. On the other hand, the first-person perspective is used when the scenario is visualized as realistically as possible, and the ultimate goal is to feel present inside the 3D city. With the help of dynamic cartographic visualization methods, such as animated symbols appearing or a dynamic change of selected or complete visualization, it is possible to convey targeted information while being inside the 3D. For this purpose, techniques and ideas from cartography and video games were utilized and combined. The combination resulted in dynamically changeable symbol objects, which can be placed automatically using tables or building information, and dynamically changeable post-processing methods. Users can interactively select a predefined set of visualization methods and show/hide dynamic cartographic symbols in the running application via an interface. The study aims to develop cartographic visualization methods that can be technically used within a game engine for VR applications to improve spatial perception.
BIM is a powerful tool for the construction industry as well as for various other industries, so that its use has increased massively in recent years. Laser scanners are usually used for the measurement, which, in addition to the high acquisition costs, also cause problems on reflective surfaces. The use of photogrammetric techniques for BIM in industrial plants, on the other hand, is less widespread and less automated. CAD software (for point cloud evaluation) contains at best automated reconstruction algorithms for pipes. Fittings, flanges or elbows require a manual reconstruction. We present a method for automated processing of photogrammetric images for modeling pipelines in industrial plants. For this purpose we use instance segmentation and reconstruct the components of the pipeline directly based on the edges of the segmented objects in the images. Hardware costs can be kept low by using photogrammetry instead of laser scanning. Besides the autmatic extraction and reconstruction of pipes, we have also implemented this for elbows and flanges. For object recognition, we fine-tuned different instance segmentation models using our own training data, while also testing various data augmentation techniques. The average precision varies depending on the object type. The best results were achieved with Mask R–CNN. Here, the average precision was about 40%. The results of the automated reconstruction were examined with regard to the accuracy on a test object in the laboratory. The deviations from the reference geometry were in the range of a few millimeters and were comparable to manual reconstruction. In addition, further tests were carried out with images from a plant. Provided that the objects were correctly and completely recognized, a satisfactory reconstruction is possible with the help of our method.
Malaria is one of the most cited vector-borne infectious diseases by climate change expert panels. Malaria vectors often need water sheets or wetlands to complete the disease life cycle. The current context of population mobility and global change requires detailed monitoring and surveillance of malaria in all countries. This study analysed the spatiotemporal distribution of death and illness cases caused by autochthonous and imported malaria in Spain during the 20th and 21st centuries using multidisciplinary sources, Geographic Information System (GIS) and geovisualisation. The results obtained reveal that, in the 20th and 21st centuries, malaria has not had a homogeneous spatial distribution. Between 1916 and 1930, 77% of deaths from autochthonous malaria were concentrated in only 20% of Spanish provinces; in 1932, 88% of patients treated in anti-malarial dispensaries were concentrated in these same provinces. These last data reveal the huge potential that anti-malarial dispensaries could have as a tool to reconstruct historical epidemiology. Spanish autochthonous malaria has presented epidemic upsurge episodes, especially those of 1917–1922 and 1939–1944, influenced by armed conflict, population movement and damaged health and hygiene conditions. Although meteorological variables have not played a key role in these epidemic episodes, they contributed by providing suitable conditions for their intensification. After the eradication of autochthonous malaria in 1961, imported malaria cases began to be detected in 1973, reaching more than 700 cases per year at the end of the second decade of the 21st century. Therefore, consistent and detailed historical studies are necessary to better understand the drivers that have led to the decline and elimination of malaria in Europe and other temperate countries.
In this paper we develop a new approach to recognize structural elements of orthodox churches. We will work with 3D point clouds, received as a result of 3D point cloud acquisitions of churches, e.g. from laser scanning. Because of the large amount of points in such clouds, we have to use a projection (elevation) to decrease the calculation effort. To get meaningful images from the projection of the point cloud we do some prior segmentation of the 3D cloud. Images binary, with a predefined resolution that depends on the resolution of the 3D point cloud. To recognize elements we decide to use neural networks (Perceptron and Counter propagation neural networks) as they allow the automation of the process and have a broad range of methods to recognize images. For the subsequent 3D modeling we use analytic expressions, that describe each of the structural church elements. A further step is the deduction of those expressions that describe each of the recognized sectional views
Seit einigen Jahren setzt die Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt (FHWS) Blended Learning und Blended Networking erfolgreich ein. Die Methodik findet in der Ausbildung im Projekt „SMART vhb“ sowie in der Weiterbildung im Projekt „Mobile 3D Vermessung für kleine und mittlere Unternehmen“ (MV-3D4KMU) Anwendung. Die Erstellung der Online-Lerneinheiten im Regelbetrieb erfordert die Realisierung einer Prozesskette, die Schaffung klarer Rahmenbedingungen, die Auswahl von Themen und Inhalten der Lektionen, das Schreiben von Drehbüchern, die Umsetzung der Lektionen, eine Qualitätssicherung in der Herstellung und Überführung der Lektionen in den Regellehrbetrieb durch ein Repositorium. Die Intention einer Netzwerkbildung zwischen den Lehrenden erfordert zusätzlich Interaktionen in Präsenzveranstaltungen und eine Dokumentations- und Austauschplattform. Dieser Beitrag behandelt die Ziele und Motivationen der Projekte und gibt methodische Einblicke in didaktische, technische und organisatorische Konzepte. Praktische Einblicke stellen bereits erprobte Einsatzfelder von Blended Learning und Blended Networking vor und ermöglichen Bewertungen des Erreichten.
Das gesellschaftliche Interesse an virtuellen 3D-Darstellungen ist in den letzten Jahren stark gestiegen und reicht längst weit über den Unterhaltungssektor hinaus. Damit einher schreiten auch die technischen Entwicklungen von dreidimensionalen Ein- und Ausgabemöglichkeiten unaufhaltsam fort und die Verfügbarkeit von Laien bedienbarer digitaler Werkzeuge zur virtuellen 3D-Modellierung hat mittlerweile den Freeware-Bereich erreicht. So bietet etwa die Firma Trimble die Software „SketchUp“ zum kostenlosen Download an, mit der u. a. dreidimensionale Modelle realer Gebäude am Rechner umgesetzt und in Google Earth eingebettet werden können.
Mit dem Blick auf die Einsatzmöglichkeiten der Softwareprodukte geben die Beiträge geben eine grundlegende Einführung in ihre Bedienung und zeigen auf, wie Gebäudemodelle für die Verwendung mit Google Earth erstellt werden können.
Seit dem 17. Jhd. bis in die Gegenwart hinein beschäftigten sich Wissenschaftler mit der Zoolithenhöhle (nahe Bamberg). Unerschlossene Höhlen, vor allem Tropfsteinhöhlen, weisen eine hohe Feuchtigkeit und große Verdeckungen auf. Zudem herrscht vollkommene Finsternis. Befestigte Wege sind nicht vorhanden. Für fachspezifische Untersuchungen wird ein genaues 3D-Modell der Höhle benötigt. Dieses soll Aufschluss über die genaue Höhlengeometrie geben. Nach einer detaillierten Planungsphase im Innen- sowie im Außendienst wurde ein Teil der Zoolithenhöhle mit einem 3D-Laserscanner erfasst. Um die geforderten Genauigkeiten des 3D-Modells einzuhalten, wurden die Zielmarken für die Verknüpfung der Scans mittels eines tachymetrischen Messnetzes koordiniert. Aus diesen gewonnenen 3D-Daten entsteht ein dreidimensionales Höhlen-Modell.
Complex geometry extraction from point clouds is an actual problem in reverse engineering. Simple geometrical models (like parallelepipeds, prisms, pyramids, cones, spheres) were already applied in construction and machine-building modeling, but are not sufficient for high quality BIM now. This work, which is carried out in the context of virtual reconstruction of destroyed orthodox churches, presents a robust and efficient method of cupola (domes) and tambour geometry extraction from precise point clouds. The rich diversity of architectural forms, which are defined by many parameters, does not allow to consider this problem as a trivial duty, because usual geometry extraction methods fail for these object types. The new developed algorithm is presented and realized
Das Land Bayern erstellt zurzeit einen flächendeckenden 3D-Gebäudebestand. Die Erfassung erfolgt aktuell aus Punktwolken des flugzeuggetragenen Laserscannings. Die Verwendung von Digitalen Oberflächenmodellen (DOM) aus photogrammetrischen Befliegungen wird zurzeit diskutiert. In diesem Beitrag wird daher die Generierung von digitalen Oberflächenmodellen aus Luftbilddaten der regelmäßigen Befliegung der Stadt Würzburg untersucht. Zum Einsatz kommt die Software „Erdas Imagine 2014“, die den Semi-Global Matching Algorithmus (SGM) implementiert. Das Verfahren wird unter wirtschaftlichen, die erzielten Punktwolken unter geometrischen Aspekten beurteilt. Zur Bewertung der geometrischen Qualität der Ergebnisse werden die erzeugten Punktwolken mit LoD2-Daten der Bayerischen Vermessungsverwaltung überlagert und verglichen. Die Ergebnisse zeigen eine hohe geometrische Qualität in radiometrisch gut strukturierten Bereichen. Defizite sind in verschatteten Modellbereichen und teilweise in der Laufzeit der Berechnungen vorhanden.
Multi-Camera-Rover are recently coming up for usual terrestrical surveying tasks. This technique is new for the surveyors. Although photogrammetric specialists realize the benefits of such systems immediately, surveyors have difficulties to find efficient usages. To approach this new measurement systems the technique has to be understood and the confidence on the accuray has to grow. In this paper we analyze the accuracy of a Multi-Camera-Rover using an indoor testfield by photogrammetric algorithms. The results show that the knowledge of the interior orientation parameter of the cameras and the relative orientation of the cameras is essential for precise geometric reconstructions. Knowing these additional data, high accurate results become possible.
In diesem Beitrag wird eine Methode entwickelt, die auf Basis der automatischen Verkehrserfassung des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR), stehende Fahrzeuge in „parkend“ und „am Verkehr teilnehmend“ unterteilt. Bei der Erfassung, die Teilbereich des Projektes VABENE++ ist, werden während eines Helikopterfluges Fahrzeuge im Bild detektiert und über eine Bildsequenz getrackt, sodass anschließend für jedes wiedergefundene Fahrzeug mehrere Positionen vorliegen. Im Zuge dessen werden zahlreiche Verkehrsparameter gewonnen. Anhand dieser Daten wird die finale Unterscheidung mithilfe von Fuzzy-Logik realisiert. Neben den gegenwärtigen Umgebungseinflüssen werden dabei auch die benachbarten Fahrzeuge mit einbezogen.
Überführung von 2D-Passmarken in hoch aufgelöste 3D-Punktwolken mittels Präzisions-Lasercsanning
(2019)
Die Technik der mobilen 3D Vermessung wird immer komplexer und durch die zunehmende Digitalisierung weiter beschleunigt. Ein ähnlicher Trend zeichnet sich auch in verwandten Branchen ab. Vermessungsleistungen müssen daher schneller und in anderen Dimensionen erfüllt werden. Dies stellt gerade kleine und mittlere Unternehmen vor technologische, aber auch personelle Herausforderungen. Im Projekt „Mobile Vermessung für kleine und mittlere Unternehmen (MV-3D4KMU)“ wird versucht, die Fortbildung in den Unternehmen zu ergänzen und zu vereinfachen. Das geschieht durch intensivere Nutzung des Mediums Video, mit einer für den Endnutzer einfachen Plattform und durch das spielerische Lernen.
Wissen wird nicht nur aus einer Richtung vermittelt, sondern die Bildungsbedürfnisse werden in der Gruppe erfasst und es wird im ersten Schritt der Grundstein für zielgerichtetes Lehren und gemeinsames Lernen gelegt. Die Erfahrungen aus der Theorie werden in praktische Beispiele umgesetzt. Der Wissensaustausch zwischen der Hochschule und Unternehmen, neben gemeinsamen wissenschaftlichen Arbeiten, schafft eine intensive Rückkopplung und Vernetzung zwischen allen am Bildungsprozess beteiligten Projektparteien.
Autorensoftware für e-Lernmodule ermöglicht eine saubere, einheitlich gestaltete, ansprechende Gestaltung. Webtechnologien begünstigen das einfachere Verteilen von Daten und fördern daneben die digitale Zusammenarbeit im Web, auch über große Entfernungen hinweg. Bildung soll noch spannender, zielgerichteter und effizienter stattfinden. Die Außenwirkung und Begeisterung für das Feld muss weiter gestärkt werden, um für noch mehr Interesse und Nachwuchs im Feld der mobilen 3D Vermessung, mit ihren Teilbereichen, zu sorgen. Abschließend werden Trends in Bildung und Technik aufgezeigt, um mit der immer höher werdenden Entwicklungsgeschwindigkeit der Technik auch in den Unternehmen mithalten zu können.
Neben dem dateibasierten Management von 3D-Punktwolken besteht seit einigen Jahren auch die Möglichkeit, diese gemeinsam mit anderen Geodaten in räumlichen Datenbanksystemen vorzuhalten und dabei von den Vorteilen der kombinierten Analyse von georeferenzierten Punktwolken-, Raster- und Vektordaten zu profitieren. In diesem Beitrag wird vorgestellt, wie die Punktwolkenerweiterung „Pointcloud“ für die PosgreSQL/PostGIS Datenbank mit ihren speziellen Methoden und der Integration von PostGIS-Funktionen genutzt werden kann, um auch räumliche Abfragen in 3D zu realisieren. Im Besonderen werden erweiterte Möglichkeiten zur Punktwolkenkachelung durch Kombinationen von Funktionen der Point Data Abstraction Library (PDAL) aufgezeigt und dahingehend untersucht, in wie weit sich unterschiedliche Kachelmethoden und -konfigurationen auf Speicherplatzbedarf, Abfrageperformance und Interaktionen zwischen Punktwolken und anderen 2D und 3D Geoobjekten in der Datenbank auswirken. Die Ergebnisse zeigen, dass eine individuell gewählte Speicherstruktur für eine Punktwolke unter Berücksichtigung ihrer dreidimensionalen räumlichen Ausdehnung und Punktdichte ausschlaggebend für einen geringen Speicherverbrauch und performante Abfragen in PostGIS-Anwendungen ist.
Blended Learning in Photogrammetrie und Bildverarbeitung für regionale KMUs - Ein Erfahrungsbericht
(2018)
Blended-Learning etabliert sich immer stärker als anerkannte Lehr- und Lernform. Die Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt (FHWS), Labor für Photogrammetrie hat von 2015-2017 (Projektlaufzeit 26 Monate) das Projekt „Digitale Photogrammetrie und Bildverarbeitung für kleine und mittlere Unternehmen (DiPhoBi4KMU)“ mit dem Ziel der Stärkung regionaler kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) durchgeführt, einerseits durch Wissensvermittlung, andererseits durch Netzwerkbildung. Erstmalig verfolgte der Studienbereich Geo an der FHWS den Ansatz des Blended-Learnings in einem Projekt mit regionalen Unternehmen. Ergebnisse und Erfahrungen werden sowohl aus der technisch-fachlichen als auch aus der didaktischen Sicht präsentiert und bewertet. Nach dem erfolgreichen Abschluss des Projekts DiPhoBi4KMU wird die FHWS das Projektformat in weiteren Themengebieten weiter fortführen.
Um Unternehmen bei der Integration aktuell stark im Fokus stehender, berührungsloser Messverfahren zu unterstützen, wird in einem Projekt der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt (FHWS), das hybride Bildungskonzept „Blended Learning“ verfolgt. Ziel ist es, den Teilnehmern grundlegende Fachkenntnisse in digitaler Photogrammetrie und Bildverarbeitung zu vermitteln. Die Lehr- und Lernstrategien beruhen dabei auf einer Kombination von multimedialen online Lerneinheiten und „klassischen“ Präsenzveranstaltungen, weshalb sie sich besonders für eine Zielgruppe im täglichen Arbeitsleben eignen. Eine stetig wachsende Projektteilnehmerzahl und deren stets große Beteiligung an den Aktivitäten im Projekt, zeigen bisher eine positive Resonanz auf das spezielle Informationsangebot.
State of the art adult education combines both online and offline lectures. There is a variety of terms that describe combinations of online and offline learning settings.
We apply Blended Learning in the project SMART vhb to teach students photogrammetry, laser scanning and image analysis. We extend Blended Learning by face-to-face meetings with networking aspects and call this approach Blended Networking. We apply Blended Networking in the project MV-3D4KMU to teach mobile mapping and collaborate with experienced professionals.
We share our experience with Blended Learning and Blended Networking. Both approaches proved to be efficient when applied in a well-structured framework. In this paper, we explain how to structure the development process of these lectures and settings, how to successfully conduct such lectures. We give recommendations based on our experience for both methods. We encourage to use and assess these novel approaches to sustainably implement lectures in adult education and educational networking
Der Aufbau internationaler Partnerschaften nach Osteuropa ist aktuell ein Thema für viele Hochschulen im deutschsprachigen Raum. Gerade die Studiengänge der Vermessung und Geoinformatik haben oftmals Schwierigkeiten Partner im Ausland zu finden, da das Fach in vielen Ländern nicht in der gleichen Form gelehrt wird. Dieser Beitrag zeigt aktuelle Möglichkeiten des Aufbaus von Partnerschaften nach Russland anhand der Erfahrungen der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt auf. Dazu werden die aktuelle fachspezifische Situation in der Hochschulausbildung wie auch die Struktur der Ausbildung in Russland vorgestellt, kurz mit der Situation an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt verglichen sowie die Möglichkeiten der Zusammenarbeit aufgezeigt.