Entwicklung von Full-Waveform Stackingverfahren zur Detektion schwacher Gewässerbodenechos in der Laserbathymetrie

Airborne Laserbathymetrie stellt eine effiziente und flächenhafte Messmethode für die Erfassung der sich ständig im Wandel befindlichen Gewässersohlen von Inlandgewässern und küstennahen Flachwasserbereichen dar. Bei diesem Verfahren wird ein kurzer grüner Laserpuls ausgesandt, welcher mit allen Objekten entlang des Laserpulspfades interagiert (z.B. Wasseroberfläche und Gewässerboden). Die zum Sensor zurückgestreuten Laserpulsanteile (Echos) werden in einem zeitlich hochaufgelösten Messsignal (Full-Waveform) digitalisiert und gespeichert. Allerdings ist das Messverfahren aufgrund von Gewässertrübung in seiner Eindringtiefe in den Wasserkörper limitiert. Die Gewässerbodenechos werden bei zunehmender Gewässertiefe schwächer, bis sie nicht mehr zuverlässig detektierbar sind. Diese Arbeit zeigt, wie mit neuartigen Methoden schwache Gewässerbodenechos in Full-Waveforms detektiert werden können, welche durch die Standardauswerteverfahren nicht mehr berücksichtigt werden. Im Kernstück der Arbeit werden zwei Verfahren vorgestellt, die auf einer gemeinsamen Auswertung dicht benachbarter Messdaten basieren. Unter der Annahme eines stetigen Gewässerbodens mit geringer bis moderater Geländeneigung führt die Zusammenfassung mehrerer Full-Waveforms zu einer Verbesserung des Signal/Rausch-Verhältnisses und einer Verstärkung von schwachen Gewässerbodenechos, welche folglich zuverlässiger detektiert werden können. Die Ergebnisse zeigen eine erhebliche Erhöhung der auswertbaren Gewässertiefe (bis zu +30 %), wodurch eine deutlich größere Fläche des Gewässerbodens abgedeckt werden konnte (Flächenzuwachs von bis zu +113 %). In umfassenden Analysen der Ergebnisse konnte nachgewiesen werden, dass die hinzugewonnenen Gewässerbodenpunkte eine gute Repräsentation des Gewässerbodens darstellen. Somit leisten die in dieser Arbeit entwickelten Verfahren einen wertvollen Beitrag zur Steigerung der eingangs beschriebenen Effizienz der Airborne Laserbathymetrie.:Kurzfassung Abstract 1 Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Ziele der Dissertation 1.3 Aufbau der Arbeit 2 Einführung in bathymetrische Messverfahren 2.1 Hydrographie und Bathymetrie 2.2 Airborne LiDAR Bathymetrie 2.2.1 Grundlagen Airborne Laserscanning 2.2.2 Der Pfad des Laserpulses 2.2.3 Fehlereinflüsse 2.3 Die Full-Waveform 2.3.1 Aufbau und Merkmale einer Full-Waveform 2.3.2 Systemwaveform 2.3.3 Full-Waveform Auswerteverfahren 2.4 Hydroakustische Messverfahren 2.4.1 Messprinzip 2.4.2 Echolot Varianten 2.4.3 Fehlereinflüsse 3 Nichtlineare Full-Waveform Stacking-Verfahren zur Detektion und Extraktion von Gewässerbodenpunkten – Beitrag 1, Beitrag 2, Beitrag 3 3.1 Signalbasiertes nichtlineares Full-Waveform Stacking 3.2 Volumetrisches nichtlineares Ortho-Full-Waveform Stacking 4 Anwendung von nichtlinearen Full-Waveform Stacking-Methoden auf maritime Gewässer – Beitrag 4 4.1 Studiengebiet in der Nordsee 4.2 Datengrundlage 4.3 Erste Ergebnisse einer Pilotstudie in küstennahen Bereichen der Nordsee 4.4 Untersuchungsgebiet 4.5 Klassifikation der Wasseroberflächenpunkte 4.6 Visualisierung der Ergebnisse 4.7 Genauigkeit und Zuverlässigkeit 4.8 Mehrwert der Verfahren 5 Potential der Full-Waveform Stacking-Methoden zur Ableitung der Gewässertrübung – Beitrag 5 6 Diskussion und weiterführende Arbeiten 6.1 Geometrische Modellierung der Laserpulsausbreitung 6.2 Einfluss der Gewässereigenschaften auf die Gewässerbodenbestimmung 6.3 Unterschätzung der Wasseroberfläche 6.4 Nutzung von Gewässertrübungsinformation für die Beurteilung der Zuverlässigkeit der Gewässertiefenbestimmung 6.5 Auswirkung der Nachbarschaftsdefinition beim signalbasiertem Full-Waveform Stacking 6.6 Gegenüberstellung signalbasiertes und volumetrisches Full-Waveform Stacking 6.7 Erweiterung des Full-Waveform Stackings mit dem Multi-Layer-Ansatz 7 Fazit der Dissertation 7.1 Zusammenfassung 7.2 Einordnung der Dissertation 7.3 Mehrwert der Dissertation Literaturverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Symbolverzeichnis AbkürzungsverzeichnisAirborne laser bathymetry is an efficient and area-wide measurement method for the detection of the permanently changing water bottoms of inland waters and shallow water areas close to the coast. In this method, a short green laser pulse is emitted, which interacts with all objects along the laser pulse path (e.g. water surface and bottom). The backscattered laser pulse components (echoes) are digitized and stored in a high temporal resolution measurement signal (full-waveform). However, the measurement method is limited in its penetration depth into the water body due to water turbidity. The water bottom echoes become weaker as the water depth increases until they are no longer reliably detectable. This work shows how novel methods can be used to detect weak water bottom echoes in full-waveforms that are no longer accounted for by standard processing methods. In the core of the work, two methods are presented which are based on a joint evaluation of closely adjacent measurement data. Under the assumption of a steady water bottom with low to moderate slope, the combination of several full-waveforms leads to an improvement of the signal-to-noise ratio and an enhancement of weak water bottom echoes, which consequently can be detected more reliably. The results show a significant increase in the analyzable water depth (up to +30 %), allowing a much larger area of the water bottom to be covered (increase up to +113 %). Comprehensive analyses of the results proved that the added water bottom points are a good representation of the water bottom. Thus, the methods developed in this work constitute a valuable contribution to increase the efficiency of airborne laser bathymetry described at the beginning.:Kurzfassung Abstract 1 Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Ziele der Dissertation 1.3 Aufbau der Arbeit 2 Einführung in bathymetrische Messverfahren 2.1 Hydrographie und Bathymetrie 2.2 Airborne LiDAR Bathymetrie 2.2.1 Grundlagen Airborne Laserscanning 2.2.2 Der Pfad des Laserpulses 2.2.3 Fehlereinflüsse 2.3 Die Full-Waveform 2.3.1 Aufbau und Merkmale einer Full-Waveform 2.3.2 Systemwaveform 2.3.3 Full-Waveform Auswerteverfahren 2.4 Hydroakustische Messverfahren 2.4.1 Messprinzip 2.4.2 Echolot Varianten 2.4.3 Fehlereinflüsse 3 Nichtlineare Full-Waveform Stacking-Verfahren zur Detektion und Extraktion von Gewässerbodenpunkten – Beitrag 1, Beitrag 2, Beitrag 3 3.1 Signalbasiertes nichtlineares Full-Waveform Stacking 3.2 Volumetrisches nichtlineares Ortho-Full-Waveform Stacking 4 Anwendung von nichtlinearen Full-Waveform Stacking-Methoden auf maritime Gewässer – Beitrag 4 4.1 Studiengebiet in der Nordsee 4.2 Datengrundlage 4.3 Erste Ergebnisse einer Pilotstudie in küstennahen Bereichen der Nordsee 4.4 Untersuchungsgebiet 4.5 Klassifikation der Wasseroberflächenpunkte 4.6 Visualisierung der Ergebnisse 4.7 Genauigkeit und Zuverlässigkeit 4.8 Mehrwert der Verfahren 5 Potential der Full-Waveform Stacking-Methoden zur Ableitung der Gewässertrübung – Beitrag 5 6 Diskussion und weiterführende Arbeiten 6.1 Geometrische Modellierung der Laserpulsausbreitung 6.2 Einfluss der Gewässereigenschaften auf die Gewässerbodenbestimmung 6.3 Unterschätzung der Wasseroberfläche 6.4 Nutzung von Gewässertrübungsinformation für die Beurteilung der Zuverlässigkeit der Gewässertiefenbestimmung 6.5 Auswirkung der Nachbarschaftsdefinition beim signalbasiertem Full-Waveform Stacking 6.6 Gegenüberstellung signalbasiertes und volumetrisches Full-Waveform Stacking 6.7 Erweiterung des Full-Waveform Stackings mit dem Multi-Layer-Ansatz 7 Fazit der Dissertation 7.1 Zusammenfassung 7.2 Einordnung der Dissertation 7.3 Mehrwert der Dissertation Literaturverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Symbolverzeichnis Abkürzungsverzeichni

Multiple Instance Choquet Integral for multiresolution sensor fusion

Imagine you are traveling to Columbia, MO for the first time. On your flight to Columbia, the woman sitting next to you recommended a bakery by a large park with a big yellow umbrella outside. After you land, you need directions to the hotel from the airport. Suppose you are driving a rental car, you will need to park your car at a parking lot or a parking structure. After a good night's sleep in the hotel, you may decide to go for a run in the morning on the closest trail and stop by that recommended bakery under a big yellow umbrella. It would be helpful in the course of completing all these tasks to accurately distinguish the proper car route and walking trail, find a parking lot, and pinpoint the yellow umbrella. Satellite imagery and other geo-tagged data such as Open Street Maps provide effective information for this goal. Open Street Maps can provide road information and suggest bakery within a five-mile radius. The yellow umbrella is a distinctive color and, perhaps, is made of a distinctive material that can be identified from a hyperspectral camera. Open Street Maps polygons are tagged with information such as "parking lot" and "sidewalk." All these information can and should be fused to help identify and offer better guidance on the tasks you are completing. Supervised learning methods generally require precise labels for each training data point. It is hard (and probably at an extra cost) to manually go through and label each pixel in the training imagery. GPS coordinates cannot always be fully trusted as a GPS device may only be accurate to the level of several pixels. In many cases, it is practically infeasible to obtain accurate pixel-level training labels to perform fusion for all the imagery and maps available. Besides, the training data may come in a variety of data types, such as imagery or as a 3D point cloud. The imagery may have different resolutions, scales and, even, coordinate systems. Previous fusion methods are generally only limited to data mapped to the same pixel grid, with accurate labels. Furthermore, most fusion methods are restricted to only two sources, even if certain methods, such as pan-sharpening, can deal with different geo-spatial types or data of different resolution. It is, therefore, necessary and important, to come up with a way to perform fusion on multiple sources of imagery and map data, possibly with different resolutions and of different geo-spatial types with consideration of uncertain labels. I propose a Multiple Instance Choquet Integral framework for multi-resolution multisensor fusion with uncertain training labels. The Multiple Instance Choquet Integral (MICI) framework addresses uncertain training labels and performs both classification and regression. Three classifier fusion models, i.e. the noisy-or, min-max, and generalized-mean models, are derived under MICI. The Multi-Resolution Multiple Instance Choquet Integral (MR-MICI) framework is built upon the MICI framework and further addresses multiresolution in the fusion sources in addition to the uncertainty in training labels. For both MICI and MR-MICI, a monotonic normalized fuzzy measure is learned to be used with the Choquet integral to perform two-class classifier fusion given bag-level training labels. An optimization scheme based on the evolutionary algorithm is used to optimize the models proposed. For regression problems where the desired prediction is real-valued, the primary instance assumption is adopted. The algorithms are applied to target detection, regression and scene understanding applications. Experiments are conducted on the fusion of remote sensing data (hyperspectral and LiDAR) over the campus of University of Southern Mississippi - Gulfpark. Clothpanel sub-pixel and super-pixel targets were placed on campus with varying levels of occlusion and the proposed algorithms can successfully detect the targets in the scene. A semi-supervised approach is developed to automatically generate training labels based on data from Google Maps, Google Earth and Open Street Map. Based on such training labels with uncertainty, the proposed algorithms can also identify materials on campus for scene understanding, such as road, buildings, sidewalks, etc. In addition, the algorithms are used for weed detection and real-valued crop yield prediction experiments based on remote sensing data that can provide information for agricultural applications.Includes biblographical reference