3D structure change detection
3D Structure Change Detection ist eine Art von Änderungserkennungsprozessen für Geoinformationssysteme. Es ist ein Prozess, der misst, wie sich das Volumen eines bestimmten Gebiets zwischen zwei oder mehr Zeiträumen verändert hat. Für die Berechnung solcher Änderungen ist ein Digitales Höhenmodell (DEM) mit hoher räumlicher Auflösung erforderlich, das genaue 4-D-Strukturinformationen (Raum und Zeit) über das Interessengebiet liefert. In der Produktion werden zwei oder mehr DEMs verwendet, die dasselbe Gebiet abdecken, um topografische Änderungen der Fläche zu überwachen. Durch den Vergleich der zu verschiedenen Zeiten erstellten DEMs kann die Struktur von Geländeänderungen durch den Bodenhöhenunterschied zu DEMs realisiert werden. Details, auftretende Zeit und Genauigkeit solcher Änderungen werden stark auf die Auflösung und Qualität der DEMs angewiesen. Im Allgemeinen besteht das Problem darin, ob eine Änderung stattgefunden hat oder nicht oder ob mehrere Änderungen stattgefunden haben. Die Erkennung solcher Strukturänderungen wurde häufig verwendet, um das städtische Wachstum, die Auswirkungen von Naturkatastrophen wie Erdbeben-, Vulkan- und Kampfschadensbewertung zu bewerten.[1][2][3]
Siehe auch[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Weblinks[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
- Wie man 3D-Technologie profitabler und skalierbarer macht
- YouTube - Erkennung von Stadtänderungen in Kataster-3D-Modellen mit Bildern
- Erkennung von realen Veränderungen und 3D-Modellierung von Minenseen mit hochauflösenden unbemannten Luftfahrzeugbildern
- Verfahren zur Änderungserkennung für Gebäudemodelle
- LIDAR Data 50 Anwendungen und Verwendungen
Einzelnachweise[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
- ↑ J. Vernon Henderson, Anthony J. Venables, Tanner Regan, Ilia Samsonov: Building functional cities. In: Science. Band 352, Nr. 6288, 20. Mai 2016, S. 946–947, doi:10.1126/science.aaf7150 (englisch).
- ↑ Digital Elevation Models (DEMs) map changes to a volcano's topography | U.S. Geological Survey. Abgerufen am 12. Dezember 2021 (englisch).
- ↑ Aravindhan K. Krishnan, Srikanth Saripalli, Edwin Nissen, Ramon Arrowsmith: 3D change detection using low cost aerial imagery. In: 2012 IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics, SSRR 2012. 2012, S. 6523892, doi:10.1109/SSRR.2012.6523892 (englisch, elsevier.com [abgerufen am 12. Dezember 2021]).