Automatisierte Generierung hochauflösender Geländemodelle: Erarbeitung eines Workflows zur automatisierten Generierung hochauflösender DGM und photorealistischer 3D-Visualisierung
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Digitale Gelände- (DGM) und Oberflächenmodelle (DOM) bilden die Grundlage vieler Anwendungen. Sie werden beispielsweise zur Generierung von 3D-Gebäude und Landschaften, von Orthophotos oder zur Visualisierung verschiedener Sachverhalte genutzt. Neben etablierten Methoden wie dem Airborne-Laserscanning lassen sich 3D-Punktwolken aus Luftbildern ableiten. Das dabei verwendete Verfahren zum Auffinden homologer Punkte wird als Matching bezeichnet. Es hat seinen Ursprung bereits in den frühen 1950er Jahren, wird jedoch erst seit wenigen Jahren zur Ableitung digitaler Modelle genutzt. Erst mit der Verbesserung der Qualität digitaler Luftbilder sowie der Entwicklung zuverlässiger Matching-Algorithmen wurde es möglich, Gelände- und Oberflächenmodelle mit hoher Genauigkeit und Punktdichte abzuleiten. Eines dieser neuen Verfahren ist das Semi-Global Matching (SGM). Es erlaubt die Zuordnung jedes Bildpixels und generiert damit hochverdichtete 3D-Punktwolken. Im Verlauf der Arbeit wird das SGM unter Verwendung des Anwendungsprogramms MATCH-T DSM der Firma INPHO näher betrachtet und die Ergebnisse ausgewertet. Die Erkenntnisse werden anschließend auf zwei Untersuchungsgebiete angewendet.2015. 128 S. 220 mmVersandfertig in 3-5 Tagen, Softcover.

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware - Digitale Gelände- (DGM) und Oberflächenmodelle (DOM) bilden die Grundlage vieler Anwendungen. Sie werden beispielsweise zur Generierung von 3D-Gebäude und Landschaften, von Orthophotos oder zur Visualisierung verschiedener Sachverhalte genutzt. Neben etablierten Methoden wie dem Airborne-Laserscanning lassen sich 3D-Punktwolken aus Luftbildern ableiten. Das dabei verwendete Verfahren zum Auffinden homologer Punkte wird als Matching bezeichnet. Es hat seinen Ursprung bereits in den frühen 1950er Jahren, wird jedoch erst seit wenigen Jahren zur Ableitung digitaler Modelle genutzt. Erst mit der Verbesserung der Qualität digitaler Luftbilder sowie der Entwicklung zuverlässiger Matching-Algorithmen wurde es möglich, Gelände- und Oberflächenmodelle mit hoher Genauigkeit und Punktdichte abzuleiten. Eines dieser neuen Verfahren ist das Semi-Global Matching (SGM). Es erlaubt die Zuordnung jedes Bildpixels und generiert damit hochverdichtete 3D-Punktwolken. Im Verlauf der Arbeit wird das SGM unter Verwendung des Anwendungsprogramms MATCH-T DSM der Firma INPHO näher betrachtet und die Ergebnisse ausgewertet. Die Erkenntnisse werden anschließend auf zwei Untersuchungsgebiete angewendet. 128 pp. Deutsch.

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Digitale Gelände- (DGM) und Oberflächenmodelle (DOM) bilden die Grundlage vieler Anwendungen. Sie werden beispielsweise zur Generierung von 3D-Gebäude und Landschaften, von Orthophotos oder zur Visualisierung verschiedener Sachverhalte genutzt. Neben etablierten Methoden wie dem Airborne-Laserscanning lassen sich 3D-Punktwolken aus Luftbildern ableiten. Das dabei verwendete Verfahren zum Auffinden homologer Punkte wird als Matching bezeichnet. Es hat seinen Ursprung bereits in den frühen 1950er Jahren, wird jedoch erst seit wenigen Jahren zur Ableitung digitaler Modelle genutzt. Erst mit der Verbesserung der Qualität digitaler Luftbilder sowie der Entwicklung zuverlässiger Matching-Algorithmen wurde es möglich, Gelände- und Oberflächenmodelle mit hoher Genauigkeit und Punktdichte abzuleiten. Eines dieser neuen Verfahren ist das Semi-Global Matching (SGM). Es erlaubt die Zuordnung jedes Bildpixels und generiert damit hochverdichtete 3D-Punktwolken. Im Verlauf der Arbeit wird das SGM unter Verwendung des Anwendungsprogramms MATCH-T DSM der Firma INPHO näher betrachtet und die Ergebnisse ausgewertet. Die Erkenntnisse werden anschließend auf zwei Untersuchungsgebiete angewendet.

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