Grouping Uncertain Oriented Projective Geometric Entities with Application to Automatic Building Reconstruction

The fully automatic reconstruction of 3d scenes from a set of 2d images has always been a key issue in photogrammetry and computer vision and has not been solved satisfactory so far. Most of the current approaches match features between the images based on radiometric cues followed by a reconstruction using the image geometry. The motivation for this work is the conjecture that in the presence of highly redundant data it should be possible to recover the scene structure by grouping together geometric primitives in a bottom-up manner. Oriented projective geometry will be used throughout this work, which allows to represent geometric primitives, such as points, lines and planes in 2d and 3d space as well as projective cameras, together with their uncertainty. The first major contribution of the work is the use of uncertain oriented projective geometry, rather than uncertain projective geometry, that enables the representation of more complex compound entities, such as line segments and polygons in 2d and 3d space as well as 2d edgels and 3d facets. Within the uncertain oriented projective framework a procedure is developed, which allows to test pairwise relations between the various uncertain oriented projective entities. Again, the novelty lies in the possibility to check relations between the novel compound entities. The second major contribution of the work is the development of a data structure, specifically designed to enable performing the tests between large numbers of entities in an efficient manner. Being able to efficiently test relations between the geometric entities, a framework for grouping those entities together is developed. Various different grouping methods are discussed. The third major contribution of this work is the development of a novel grouping method that by analyzing the entropy change incurred by incrementally adding observations into an estimation is able to balance efficiency against robustness in order to achieve better grouping results. Finally the applicability of the proposed representations, tests and grouping methods for the task of purely geometry based building reconstruction from oriented aerial images is demonstrated. lt will be shown that in the presence of highly redundant datasets it is possible to achieve reasonable reconstruction results by grouping together geometric primitives.Gruppierung unsicherer orientierter projektiver geometrischer Elemente mit Anwendung in der automatischen Gebäuderekonstruktion Die vollautomatische Rekonstruktion von 3D Szenen aus einer Menge von 2D Bildern war immer ein Hauptanliegen in der Photogrammetrie und Computer Vision und wurde bisher noch nicht zufriedenstellend gelöst. Die meisten aktuellen Ansätze ordnen Merkmale zwischen den Bildern basierend auf radiometrischen Eigenschaften zu. Daran schließt sich dann eine Rekonstruktion auf der Basis der Bildgeometrie an. Die Motivation für diese Arbeit ist die These, dass es möglich sein sollte, die Struktur einer Szene durch Gruppierung geometrischer Primitive zu rekonstruieren, falls die Eingabedaten genügend redundant sind. Orientierte projektive Geometrie wird in dieser Arbeit zur Repräsentation geometrischer Primitive, wie Punkten, Linien und Ebenen in 2D und 3D sowie projektiver Kameras, zusammen mit ihrer Unsicherheit verwendet. Der erste Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Verwendung unsicherer orientierter projektiver Geometrie, anstatt von unsicherer projektiver Geometrie, welche die Repräsentation von komplexeren zusammengesetzten Objekten, wie Liniensegmenten und Polygonen in 2D und 3D sowie 2D Edgels und 3D Facetten, ermöglicht. Innerhalb dieser unsicheren orientierten projektiven Repräsentation wird ein Verfahren zum Testen paarweiser Relationen zwischen den verschiedenen unsicheren orientierten projektiven geometrischen Elementen entwickelt. Dabei liegt die Neuheit wieder in der Möglichkeit, Relationen zwischen den neuen zusammengesetzten Elementen zu prüfen. Der zweite Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Datenstruktur, welche speziell auf die effiziente Prüfung von solchen Relationen zwischen vielen Elementen ausgelegt ist. Die Möglichkeit zur effizienten Prüfung von Relationen zwischen den geometrischen Elementen erlaubt nun die Entwicklung eines Systems zur Gruppierung dieser Elemente. Verschiedene Gruppierungsmethoden werden vorgestellt. Der dritte Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung einer neuen Gruppierungsmethode, die durch die Analyse der Änderung der Entropie beim Hinzufügen von Beobachtungen in die Schätzung Effizienz und Robustheit gegeneinander ausbalanciert und dadurch bessere Gruppierungsergebnisse erzielt. Zum Schluss wird die Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Repräsentationen, Tests und Gruppierungsmethoden für die ausschließlich geometriebasierte Gebäuderekonstruktion aus orientierten Luftbildern demonstriert. Es wird gezeigt, dass unter der Annahme von hoch redundanten Datensätzen vernünftige Rekonstruktionsergebnisse durch Gruppierung von geometrischen Primitiven erzielbar sind

Grouping Uncertain Oriented Projective Geometric Entities with Application to Automatic Building Reconstruction

The fully automatic reconstruction of 3d scenes from a set of 2d images has always been a key issue in photogrammetry and computer vision and has not been solved satisfactory so far. Most of the current approaches match features between the images based on radiometric cues followed by a reconstruction using the image geometry. The motivation for this work is the conjecture that in the presence of highly redundant data it should be possible to recover the scene structure by grouping together geometric primitives in a bottom-up manner. Oriented projective geometry will be used throughout this work, which allows to represent geometric primitives, such as points, lines and planes in 2d and 3d space as well as projective cameras, together with their uncertainty. The first major contribution of the work is the use of uncertain oriented projective geometry, rather than uncertain projective geometry, that enables the representation of more complex compound entities, such as line segments and polygons in 2d and 3d space as well as 2d edgels and 3d facets. Within the uncertain oriented projective framework a procedure is developed, which allows to test pairwise relations between the various uncertain oriented projective entities. Again, the novelty lies in the possibility to check relations between the novel compound entities. The second major contribution of the work is the development of a data structure, specifically designed to enable performing the tests between large numbers of entities in an efficient manner. Being able to efficiently test relations between the geometric entities, a framework for grouping those entities together is developed. Various different grouping methods are discussed. The third major contribution of this work is the development of a novel grouping method that by analyzing the entropy change incurred by incrementally adding observations into an estimation is able to balance efficiency against robustness in order to achieve better grouping results. Finally the applicability of the proposed representations, tests and grouping methods for the task of purely geometry based building reconstruction from oriented aerial images is demonstrated. It will be shown that in the presence of highly redundant datasets it is possible to achieve reasonable reconstruction results by grouping together geometric primitives.Gruppierung unsicherer orientierter projektiver geometrischer Elemente mit Anwendung in der automatischen Gebäuderekonstruktion Die vollautomatische Rekonstruktion von 3D Szenen aus einer Menge von 2D Bildern war immer ein Hauptanliegen in der Photogrammetrie und Computer Vision und wurde bisher noch nicht zufriedenstellend gelöst. Die meisten aktuellen Ansätze ordnen Merkmale zwischen den Bildern basierend auf radiometrischen Eigenschaften zu. Daran schließt sich dann eine Rekonstruktion auf der Basis der Bildgeometrie an. Die Motivation für diese Arbeit ist die These, dass es möglich sein sollte, die Struktur einer Szene durch Gruppierung geometrischer Primitive zu rekonstruieren, falls die Eingabedaten genügend redundant sind. Orientierte projektive Geometrie wird in dieser Arbeit zur Repräsentation geometrischer Primitive, wie Punkten, Linien und Ebenen in 2D und 3D sowie projektiver Kameras, zusammen mit ihrer Unsicherheit verwendet.Der erste Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Verwendung unsicherer orientierter projektiver Geometrie, anstatt von unsicherer projektiver Geometrie, welche die Repräsentation von komplexeren zusammengesetzten Objekten, wie Liniensegmenten und Polygonen in 2D und 3D sowie 2D Edgels und 3D Facetten, ermöglicht. Innerhalb dieser unsicheren orientierten projektiven Repräsentation wird ein Verfahren zum testen paarweiser Relationen zwischen den verschiedenen unsicheren orientierten projektiven geometrischen Elementen entwickelt. Dabei liegt die Neuheit wieder in der Möglichkeit, Relationen zwischen den neuen zusammengesetzten Elementen zu prüfen. Der zweite Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Datenstruktur, welche speziell auf die effiziente Prüfung von solchen Relationen zwischen vielen Elementen ausgelegt ist. Die Möglichkeit zur effizienten Prüfung von Relationen zwischen den geometrischen Elementen erlaubt nun die Entwicklung eines Systems zur Gruppierung dieser Elemente. Verschiedene Gruppierungsmethoden werden vorgestellt. Der dritte Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung einer neuen Gruppierungsmethode, die durch die Analyse der änderung der Entropie beim Hinzufügen von Beobachtungen in die Schätzung Effizienz und Robustheit gegeneinander ausbalanciert und dadurch bessere Gruppierungsergebnisse erzielt. Zum Schluss wird die Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Repräsentationen, Tests und Gruppierungsmethoden für die ausschließlich geometriebasierte Gebäuderekonstruktion aus orientierten Luftbildern demonstriert. Es wird gezeigt, dass unter der Annahme von hoch redundanten Datensätzen vernünftige Rekonstruktionsergebnisse durch Gruppierung von geometrischen Primitiven erzielbar sind

Dataset shift in land-use classification for optical remote sensing

Multimodal dataset shifts consisting of both concept and covariate shifts are addressed in this study to improve texture-based land-use classification accuracy for optical panchromatic and multispectral remote sensing. Multitemporal and multisensor variances between train and test data are caused by atmospheric, phenological, sensor, illumination and viewing geometry differences, which cause supervised classification inaccuracies. The first dataset shift reduction strategy involves input modification through shadow removal before feature extraction with gray-level co-occurrence matrix and local binary pattern features. Components of a Rayleigh quotient-based manifold alignment framework is investigated to reduce multimodal dataset shift at the input level of the classifier through unsupervised classification, followed by manifold matching to transfer classification labels by finding across-domain cluster correspondences. The ability of weighted hierarchical agglomerative clustering to partition poorly separated feature spaces is explored and weight-generalized internal validation is used for unsupervised cardinality determination. Manifold matching solves the Hungarian algorithm with a cost matrix featuring geometric similarity measurements that assume the preservation of intrinsic structure across the dataset shift. Local neighborhood geometric co-occurrence frequency information is recovered and a novel integration thereof is shown to improve matching accuracy. A final strategy for addressing multimodal dataset shift is multiscale feature learning, which is used within a convolutional neural network to obtain optimal hierarchical feature representations instead of engineered texture features that may be sub-optimal. Feature learning is shown to produce features that are robust against multimodal acquisition differences in a benchmark land-use classification dataset. A novel multiscale input strategy is proposed for an optimized convolutional neural network that improves classification accuracy to a competitive level for the UC Merced benchmark dataset and outperforms single-scale input methods. All the proposed strategies for addressing multimodal dataset shift in land-use image classification have resulted in significant accuracy improvements for various multitemporal and multimodal datasets.Thesis (PhD)--University of Pretoria, 2016.National Research Foundation (NRF)University of Pretoria (UP)Electrical, Electronic and Computer EngineeringPhDUnrestricte

Semi-Supervised Pattern Recognition and Machine Learning for Eye-Tracking

The first step in monitoring an observer’s eye gaze is identifying and locating the image of their pupils in video recordings of their eyes. Current systems work under a range of conditions, but fail in bright sunlight and rapidly varying illumination. A computer vision system was developed to assist with the recognition of the pupil in every frame of a video, in spite of the presence of strong first-surface reflections off of the cornea. A modified Hough Circle detector was developed that incorporates knowledge that the pupil is darker than the surrounding iris of the eye, and is able to detect imperfect circles, partial circles, and ellipses. As part of processing the image is modified to compensate for the distortion of the pupil caused by the out-of-plane rotation of the eye. A sophisticated noise cleaning technique was developed to mitigate first surface reflections, enhance edge contrast, and reduce image flare. Semi-supervised human input and validation is used to train the algorithm. The final results are comparable to those achieved using a human analyst, but require only a tenth of the human interaction

Design Aspects of the VLBI2010 System - Progress Report of the IVS VLBI2010 Committee

This report summarizes the progress made in developing the next generation VLBI system, dubbed the VLBI2010 system. The VLBI2010 Committee of the International VLBI Service for Geodesy and Astrometry (IVS) worked on the design aspects of the new system. The report covers Monte Carlo simulations showing the impact of the new operating modes on the final products. A section on system considerations describes the implications for the VLBI2010 system parameters by considering the new modes and system-related issues such as sensitivity, antenna slew rate, delay measurement error. RF1, frequency requirements, antenna deformation, and source structure corrections_ This is followed by a description of all major subsystems and recommendations for the network, station. and antenna. Then aspects of the feed, polarization processing. calibration, digital back end, and correlator subsystems are covered. A section is dedicated to the NASA. proof-of-concept demonstration. Finally, sections tm operational considerations, on risks and fallback options, and on the next steps complete the report

Publications of the Jet Propulsion Laboratory, January through December 1974

Formalized technical reporting is described and indexed, which resulted from scientific and engineering work performed, or managed, by the Jet Propulsion Laboratory. The five classes of publications included are technical reports, technical memorandums, articles from the bimonthly Deep Space Network Progress Report, special publications, and articles published in the open literature. The publications are indexed by author, subject, and publication type and number

Large-Scale Textured 3D Scene Reconstruction

Die Erstellung dreidimensionaler Umgebungsmodelle ist eine fundamentale Aufgabe im Bereich des maschinellen Sehens. Rekonstruktionen sind für eine Reihe von Anwendungen von Nutzen, wie bei der Vermessung, dem Erhalt von Kulturgütern oder der Erstellung virtueller Welten in der Unterhaltungsindustrie. Im Bereich des automatischen Fahrens helfen sie bei der Bewältigung einer Vielzahl an Herausforderungen. Dazu gehören Lokalisierung, das Annotieren großer Datensätze oder die vollautomatische Erstellung von Simulationsszenarien. Die Herausforderung bei der 3D Rekonstruktion ist die gemeinsame Schätzung von Sensorposen und einem Umgebunsmodell. Redundante und potenziell fehlerbehaftete Messungen verschiedener Sensoren müssen in eine gemeinsame Repräsentation der Welt integriert werden, um ein metrisch und photometrisch korrektes Modell zu erhalten. Gleichzeitig muss die Methode effizient Ressourcen nutzen, um Laufzeiten zu erreichen, welche die praktische Nutzung ermöglichen. In dieser Arbeit stellen wir ein Verfahren zur Rekonstruktion vor, das fähig ist, photorealistische 3D Rekonstruktionen großer Areale zu erstellen, die sich über mehrere Kilometer erstrecken. Entfernungsmessungen aus Laserscannern und Stereokamerasystemen werden zusammen mit Hilfe eines volumetrischen Rekonstruktionsverfahrens fusioniert. Ringschlüsse werden erkannt und als zusätzliche Bedingungen eingebracht, um eine global konsistente Karte zu erhalten. Das resultierende Gitternetz wird aus Kamerabildern texturiert, wobei die einzelnen Beobachtungen mit ihrer Güte gewichtet werden. Für eine nahtlose Erscheinung werden die unbekannten Belichtungszeiten und Parameter des optischen Systems mitgeschätzt und die Bilder entsprechend korrigiert. Wir evaluieren unsere Methode auf synthetischen Daten, realen Sensordaten unseres Versuchsfahrzeugs und öffentlich verfügbaren Datensätzen. Wir zeigen qualitative Ergebnisse großer innerstädtischer Bereiche, sowie quantitative Auswertungen der Fahrzeugtrajektorie und der Rekonstruktionsqualität. Zuletzt präsentieren wir mehrere Anwendungen und zeigen somit den Nutzen unserer Methode für Anwendungen im Bereich des automatischen Fahrens

A manifold learning approach to target detection in high-resolution hyperspectral imagery

Imagery collected from airborne platforms and satellites provide an important medium for remotely analyzing the content in a scene. In particular, the ability to detect a specific material within a scene is of high importance to both civilian and defense applications. This may include identifying targets such as vehicles, buildings, or boats. Sensors that process hyperspectral images provide the high-dimensional spectral information necessary to perform such analyses. However, for a d-dimensional hyperspectral image, it is typical for the data to inherently occupy an m-dimensional space, with m \u3c\u3c d. In the remote sensing community, this has led to a recent increase in the use of manifold learning, which aims to characterize the embedded lower-dimensional, non-linear manifold upon which the hyperspectral data inherently lie. Classic hyperspectral data models include statistical, linear subspace, and linear mixture models, but these can place restrictive assumptions on the distribution of the data; this is particularly true when implementing traditional target detection approaches, and the limitations of these models are well-documented. With manifold learning based approaches, the only assumption is that the data reside on an underlying manifold that can be discretely modeled by a graph. The research presented here focuses on the use of graph theory and manifold learning in hyperspectral imagery. Early work explored various graph-building techniques with application to the background model of the Topological Anomaly Detection (TAD) algorithm, which is a graph theory based approach to anomaly detection. This led towards a focus on target detection, and in the development of a specific graph-based model of the data and subsequent dimensionality reduction using manifold learning. An adaptive graph is built on the data, and then used to implement an adaptive version of locally linear embedding (LLE). We artificially induce a target manifold and incorporate it into the adaptive LLE transformation; the artificial target manifold helps to guide the separation of the target data from the background data in the new, lower-dimensional manifold coordinates. Then, target detection is performed in the manifold space

On the use of smartphones as novel photogrammetric water gauging instruments: Developing tools for crowdsourcing water levels

The term global climate change is omnipresent since the beginning of the last decade. Changes in the global climate are associated with an increase in heavy rainfalls that can cause nearly unpredictable flash floods. Consequently, spatio-temporally high-resolution monitoring of rivers becomes increasingly important. Water gauging stations continuously and precisely measure water levels. However, they are rather expensive in purchase and maintenance and are preferably installed at water bodies relevant for water management. Small-scale catchments remain often ungauged. In order to increase the data density of hydrometric monitoring networks and thus to improve the prediction quality of flood events, new, flexible and cost-effective water level measurement technologies are required. They should be oriented towards the accuracy requirements of conventional measurement systems and facilitate the observation of water levels at virtually any time, even at the smallest rivers. A possible solution is the development of a photogrammetric smartphone application (app) for crowdsourcing water levels, which merely requires voluntary users to take pictures of a river section to determine the water level. Today’s smartphones integrate high-resolution cameras, a variety of sensors, powerful processors, and mass storage. However, they are designed for the mass market and use low-cost hardware that cannot comply with the quality of geodetic measurement technology. In order to investigate the potential for mobile measurement applications, research was conducted on the smartphone as a photogrammetric measurement instrument as part of the doctoral project. The studies deal with the geometric stability of smartphone cameras regarding device-internal temperature changes and with the accuracy potential of rotation parameters measured with smartphone sensors. The results show a high, temperature-related variability of the interior orientation parameters, which is why the calibration of the camera should be carried out during the immediate measurement. The results of the sensor investigations show considerable inaccuracies when measuring rotation parameters, especially the compass angle (errors up to 90° were observed). The same applies to position parameters measured by global navigation satellite system (GNSS) receivers built into smartphones. According to the literature, positional accuracies of about 5 m are possible in best conditions. Otherwise, errors of several 10 m are to be expected. As a result, direct georeferencing of image measurements using current smartphone technology should be discouraged. In consideration of the results, the water gauging app Open Water Levels (OWL) was developed, whose methodological development and implementation constituted the core of the thesis project. OWL enables the flexible measurement of water levels via crowdsourcing without requiring additional equipment or being limited to specific river sections. Data acquisition and processing take place directly in the field, so that the water level information is immediately available. In practice, the user captures a short time-lapse sequence of a river bank with OWL, which is used to calculate a spatio-temporal texture that enables the detection of the water line. In order to translate the image measurement into 3D object space, a synthetic, photo-realistic image of the situation is created from existing 3D data of the river section to be investigated. Necessary approximations of the image orientation parameters are measured by smartphone sensors and GNSS. The assignment of camera image and synthetic image allows for the determination of the interior and exterior orientation parameters by means of space resection and finally the transfer of the image-measured 2D water line into the 3D object space to derive the prevalent water level in the reference system of the 3D data. In comparison with conventionally measured water levels, OWL reveals an accuracy potential of 2 cm on average, provided that synthetic image and camera image exhibit consistent image contents and that the water line can be reliably detected. In the present dissertation, related geometric and radiometric problems are comprehensively discussed. Furthermore, possible solutions, based on advancing developments in smartphone technology and image processing as well as the increasing availability of 3D reference data, are presented in the synthesis of the work. The app Open Water Levels, which is currently available as a beta version and has been tested on selected devices, provides a basis, which, with continuous further development, aims to achieve a final release for crowdsourcing water levels towards the establishment of new and the expansion of existing monitoring networks.Der Begriff des globalen Klimawandels ist seit Beginn des letzten Jahrzehnts allgegenwärtig. Die Veränderung des Weltklimas ist mit einer Zunahme von Starkregenereignissen verbunden, die nahezu unvorhersehbare Sturzfluten verursachen können. Folglich gewinnt die raumzeitlich hochaufgelöste Überwachung von Fließgewässern zunehmend an Bedeutung. Pegelmessstationen erfassen kontinuierlich und präzise Wasserstände, sind jedoch in Anschaffung und Wartung sehr teuer und werden vorzugsweise an wasserwirtschaftlich-relevanten Gewässern installiert. Kleinere Gewässer bleiben häufig unbeobachtet. Um die Datendichte hydrometrischer Messnetze zu erhöhen und somit die Vorhersagequalität von Hochwasserereignissen zu verbessern, sind neue, kostengünstige und flexibel einsetzbare Wasserstandsmesstechnologien erforderlich. Diese sollten sich an den Genauigkeitsanforderungen konventioneller Messsysteme orientieren und die Beobachtung von Wasserständen zu praktisch jedem Zeitpunkt, selbst an den kleinsten Flüssen, ermöglichen. Ein Lösungsvorschlag ist die Entwicklung einer photogrammetrischen Smartphone-Anwendung (App) zum Crowdsourcing von Wasserständen mit welcher freiwillige Nutzer lediglich Bilder eines Flussabschnitts aufnehmen müssen, um daraus den Wasserstand zu bestimmen. Heutige Smartphones integrieren hochauflösende Kameras, eine Vielzahl von Sensoren, leistungsfähige Prozessoren und Massenspeicher. Sie sind jedoch für den Massenmarkt konzipiert und verwenden kostengünstige Hardware, die nicht der Qualität geodätischer Messtechnik entsprechen kann. Um das Einsatzpotential in mobilen Messanwendungen zu eruieren, sind Untersuchungen zum Smartphone als photogrammetrisches Messinstrument im Rahmen des Promotionsprojekts durchgeführt worden. Die Studien befassen sich mit der geometrischen Stabilität von Smartphone-Kameras bezüglich geräteinterner Temperaturänderungen und mit dem Genauigkeitspotential von mit Smartphone-Sensoren gemessenen Rotationsparametern. Die Ergebnisse zeigen eine starke, temperaturbedingte Variabilität der inneren Orientierungsparameter, weshalb die Kalibrierung der Kamera zum unmittelbaren Messzeitpunkt erfolgen sollte. Die Ergebnisse der Sensoruntersuchungen zeigen große Ungenauigkeiten bei der Messung der Rotationsparameter, insbesondere des Kompasswinkels (Fehler von bis zu 90° festgestellt). Selbiges gilt auch für Positionsparameter, gemessen durch in Smartphones eingebaute Empfänger für Signale globaler Navigationssatellitensysteme (GNSS). Wie aus der Literatur zu entnehmen ist, lassen sich unter besten Bedingungen Lagegenauigkeiten von etwa 5 m erreichen. Abseits davon sind Fehler von mehreren 10 m zu erwarten. Infolgedessen ist von einer direkten Georeferenzierung von Bildmessungen mittels aktueller Smartphone-Technologie abzusehen. Unter Berücksichtigung der gewonnenen Erkenntnisse wurde die Pegel-App Open Water Levels (OWL) entwickelt, deren methodische Entwicklung und Implementierung den Kern der Arbeit bildete. OWL ermöglicht die flexible Messung von Wasserständen via Crowdsourcing, ohne dabei zusätzliche Ausrüstung zu verlangen oder auf spezifische Flussabschnitte beschränkt zu sein. Datenaufnahme und Verarbeitung erfolgen direkt im Feld, so dass die Pegelinformationen sofort verfügbar sind. Praktisch nimmt der Anwender mit OWL eine kurze Zeitraffersequenz eines Flussufers auf, die zur Berechnung einer Raum-Zeit-Textur dient und die Erkennung der Wasserlinie ermöglicht. Zur Übersetzung der Bildmessung in den 3D-Objektraum wird aus vorhandenen 3D-Daten des zu untersuchenden Flussabschnittes ein synthetisches, photorealistisches Abbild der Aufnahmesituation erstellt. Erforderliche Näherungen der Bildorientierungsparameter werden von Smartphone-Sensoren und GNSS gemessen. Die Zuordnung von Kamerabild und synthetischem Bild erlaubt die Bestimmung der inneren und äußeren Orientierungsparameter mittels räumlichen Rückwärtsschnitt. Nach Rekonstruktion der Aufnahmesituation lässt sich die im Bild gemessene 2D-Wasserlinie in den 3D-Objektraum projizieren und der vorherrschende Wasserstand im Referenzsystem der 3D-Daten ableiten. Im Soll-Ist-Vergleich mit konventionell gemessenen Pegeldaten zeigt OWL ein erreichbares Genauigkeitspotential von durchschnittlich 2 cm, insofern synthetisches und reales Kamerabild einen möglichst konsistenten Bildinhalt aufweisen und die Wasserlinie zuverlässig detektiert werden kann. In der vorliegenden Dissertation werden damit verbundene geometrische und radiometrische Probleme ausführlich diskutiert sowie Lösungsansätze, auf der Basis fortschreitender Entwicklungen von Smartphone-Technologie und Bildverarbeitung sowie der zunehmenden Verfügbarkeit von 3D-Referenzdaten, in der Synthese der Arbeit vorgestellt. Mit der gegenwärtig als Betaversion vorliegenden und auf ausgewählten Geräten getesteten App Open Water Levels wurde eine Basis geschaffen, die mit kontinuierlicher Weiterentwicklung eine finale Freigabe für das Crowdsourcing von Wasserständen und damit den Aufbau neuer und die Erweiterung bestehender Monitoring-Netzwerke anstrebt