Computer Modeling, Analysis and Visualization of Angkor Wat Style Temples in Cambodia

Das archäologische Gebiet von Angkor und die gigantischen Steintempel sind die verbliebenen Hauptquellen zu den fast vergessenen alten Khmer-Zivilistation die einst ihre Blühtezeit zwischen dem 7. und 13. Jahrhundert hatte. Hunderte von Tempeln wurden erbaut, doch mit der Zeit sind sie fast in Vergessenheit geraten, und haben erleidete sehr unter dem tropischen Klima, Kriegen aber auch Plünderungen gelitten. Die meisten von Ihnen liegen nun völlig in Trümmern, und Viele sind teilweise zerstört oder im Einsturzgefahr. Inzwischen wurde Angkor als UNESCO Weltkulturerbe erklärt und ist eines der beliebtesten Tourismus-Ziele, aber auch für Wissenschaftler attraktive die neue Methoden zur Unterstützung der Restaurierung, Bewahrung und Tempel-Rekonstruktion erforschen. Die Buddhistischen und Hinduistischen Tempel von Angkor wurden auf Basis der heiligen Lotusblüte, die in beiden Religionen den Mikrokosmos darstellt, als einem der Grundsymbole erbaut. Sechs Hauptdarstellungsformen des Lotus wurden identifiziert, die in einer bestimmten Weise kombiniert, und fast auf allen Tempelelementen abgebildet sind. 3D Computer-Rekonstruktionen von solchen Tempelelementen sind schwierig und enorm aufwändig. Diese Dissertation befasst sich mit der Analyse architektonischer Funktion und Geometrie der Lotusmotive und dem Versuch die Kombinationsregel der sechs Lotusmotive zu entschlüsseln. Um dies zum Einsatz zu bringen werden, mit Hilfe mathematischer Modelle und bestimmter Algorithmen eine neue modul-basierte Rekonstruktionsmethode und zwei weitere Methoden als Ergänzung speziell für Angkor Temple entwickelt. Das Ergebnis stellt ein in dieser Dissertation entwickeltes Computerprogramm dar, das drei verschiedene Rekonstruktionswerkzeuge umfasst und mit dem hoch detaillierte 3D Modelle einfach und schnell erzeugt werden können. Schließlich werden mehrere 3D Modelle von ausgewählten Tempeln als Endergebnis vorgestellt

Road Information Extraction from Mobile LiDAR Point Clouds using Deep Neural Networks

Urban roads, as one of the essential transportation infrastructures, provide considerable motivations for rapid urban sprawl and bring notable economic and social benefits. Accurate and efficient extraction of road information plays a significant role in the development of autonomous vehicles (AVs) and high-definition (HD) maps. Mobile laser scanning (MLS) systems have been widely used for many transportation-related studies and applications in road inventory, including road object detection, pavement inspection, road marking segmentation and classification, and road boundary extraction, benefiting from their large-scale data coverage, high surveying flexibility, high measurement accuracy, and reduced weather sensitivity. Road information from MLS point clouds is significant for road infrastructure planning and maintenance, and have an important impact on transportation-related policymaking, driving behaviour regulation, and traffic efficiency enhancement. Compared to the existing threshold-based and rule-based road information extraction methods, deep learning methods have demonstrated superior performance in 3D road object segmentation and classification tasks. However, three main challenges remain that impede deep learning methods for precisely and robustly extracting road information from MLS point clouds. (1) Point clouds obtained from MLS systems are always in large-volume and irregular formats, which has presented significant challenges for managing and processing such massive unstructured points. (2) Variations in point density and intensity are inevitable because of the profiling scanning mechanism of MLS systems. (3) Due to occlusions and the limited scanning range of onboard sensors, some road objects are incomplete, which considerably degrades the performance of threshold-based methods to extract road information. To deal with these challenges, this doctoral thesis proposes several deep neural networks that encode inherent point cloud features and extract road information. These novel deep learning models have been tested by several datasets to deliver robust and accurate road information extraction results compared to state-of-the-art deep learning methods in complex urban environments. First, an end-to-end feature extraction framework for 3D point cloud segmentation is proposed using dynamic point-wise convolutional operations at multiple scales. This framework is less sensitive to data distribution and computational power. Second, a capsule-based deep learning framework to extract and classify road markings is developed to update road information and support HD maps. It demonstrates the practical application of combining capsule networks with hierarchical feature encodings of georeferenced feature images. Third, a novel deep learning framework for road boundary completion is developed using MLS point clouds and satellite imagery, based on the U-shaped network and the conditional deep convolutional generative adversarial network (c-DCGAN). Empirical evidence obtained from experiments compared with state-of-the-art methods demonstrates the superior performance of the proposed models in road object semantic segmentation, road marking extraction and classification, and road boundary completion tasks

Elektronenspektroskopische Untersuchung Rb-induzierter, elektronischer und morphologischer Modifkationen der Oberfläche von WSe2

The rubidium-covered surface of the semiconducting transition metal dichalcogenide tungsten diselenide (WSe2) is examined using photoelectron spectroscopy (PES) and photoemission electron microscopy (PEEM). Adsorbed Rb is known to induce a variety of effects in this system concerning electronic, structural, and mechanical properties. In this work, the surface potential created by charge transfer upon Rb deposition is examined in thermal equilibrium (band bending) and stationary non-equilibrium (surface photovoltage (SPV) effect), which is induced by the absorption of light. It will be shown that combined measurements and numerical simulations of the SPV effect as a function of the photon flux can be exploited for the estimation of many material parameters of the system, especially of the unoccupied adsorbate state. Issues of extending a conventional photoelectron spectrometer setup by a secondary light source will be discussed in the context of simulations and calibration measurements. The customization of an existing theoretical model of the SPV effect for the WSe2 : Rb system is introduced and a comprehensive validation of the obtained predictions will be given in the context of experimental data. In addition, the self-organized formation of Rb domains at room temperature was examined by application of spatially resolved XPS spectroscopy using the PEEM setup at the end station of beamline UE49/PGMa at the BESSY II synchrotron facility. From the obtained results, the arrangement of Rb in surface lattices can be concluded. Furthermore, an X-Ray absorption study of self-organized nanostructure networks, aiming at the chemical characterization, is presented. Based on the interpretation of the examined structures as tension-induced cracks, a statistical approach to analyzing large-scale features was pursued. First accordance with the predictions made by a primitive, mechanical model of crack creation developed here gives gives some evidence for the validity of the proposed structure creation mechanism. A detailed analysis of technical aspects of processing spatially resolved photoemission data was carried out during this work. Several novel methods were developed as compensation for well-known technical limitations of the experimental setup. As will be shown, specific perturbations of PEEM data can be eliminated efficiently hereby, so comparability of all data channels in a detector image is granted. Extensive tests with actual experimental data prove the great applicability of the approaches made here. Though usually having low individual quality, the large number of data channels allows for novel approaches to the classification of spectroscopic data. A concept originating from the field of data mining was ported to work with photoemission spectra and is applied here as an aid to the recognition of spatial structures from spectral features.Inhalt der vorliegenden Arbeit sind Untersuchungen der rubidiumbedeckten Oberfläche des halbleitenden Übergangsmetalldichalkogenids Wolframdiselenid (WSe2) durch Photoelektronenspektroskopie (PES) und Photoemissionselektronenmikroskopie (PEEM). Vielfältige, Rb-induzierte Effekte mit Auswirkungen auf elektronische, strukturelle und mechanische Eigenschaften sind von diesem System bekannt. Diese Arbeit ist der Untersuchung des Oberflächenpotentials als Folge des Ladungstransfers bei der Adsorption von Rb gewidmet. Wie gezeigt werden wird, können durch ein theoretisches Modell unterstützte Messungen des Potentials im thermischen Gleichgewicht ('Bandverbiegung') und im lichtinduzierten, stationären Nichtgleichgewicht ('surface photovoltage'(SPV)-Effekt) in Abhängigkeit von der Lichtintensität zur Bestimmung einer Reihe von Materialkonstanten, insbesondere des unbesetzten Oberflächenzustands, herangezogen werden. Die Wirksamkeit spezieller Maßnahmen zur Integration einer Sekundärlichtquelle in einen konventionellen PES-Aufbau wird anhand von Simulationsrechnungen und Kalibrierungsmessungen belegt. Umfassende Anpassungen eines bestehenden Modells des SPV-Effekts an das untersuchte System werden diskutiert. Anhand von experimentellen Daten wird die Gültigkeit des Modells demonstriert. Das selbstorganisierte Wachstum von Rubidiumdomänen bei Raumtemperatur konnte mit Hilfe von ortsaufgelöster XPS-Spektroskopie am PEEM-Experiment an der Beamline UE49/PGMa an der Synchrotronstrahlungsquelle BESSY II beobachtet werden. Die hier vorgestellten Daten lassen auf die Existenz von Rb-Oberflächengittern schließen. Neben den beobachteten, relativ großen Domänen auf der Mikrometerskala wurden ausgedehnte Netzwerke linearer Nanostrukturen spektroskopisch vermessen. Ein Ansatz zur chemischen Charakterisierung dieser Strukturen mittels Röntgenabsorptionsspektroskopie wird hier präsentiert. Ausgehend von der Annahme, dass die beobachteten Strukturen Spannungsrisse der Oberfläche repräsentieren, wurde eine statistische Analyse geometrischer Eigenschaften durchgeführt und mit den Voraussagen eines zu diesem Zweck entwickelten, stark vereinfachten Modells der Rissverteilung verglichen. Eine erste Übereinstimmung der daraus abgeleiteten Aussagen mit den experimentellen Daten gibt Hinweise auf die Gültigkeit der hierfür gemachten Annahmen. Besondere Aufmerksamkeit wurde technischen Aspekten der Datenverarbeitung von PEEM-Daten gewidmet. Einige neue Ansätze wurden entwickelt, um den Einfluss wohlbekannter Störungen in den Daten zu quantifizieren und zu entfernen. Wie anhand zahlreicher Beispiele unter realistischen Bedingungen gezeigt wird, gelingt dies mit einer derartigen Effizienz, dass die Vergleichbarkeit aller parallel gemessenen Spektren im Detektorbild sichergestellt ist. Obwohl die Information eines einzelnen Datenkanals fürgewöhnlich eine relativ schlechte Qualität aufweist, ermöglicht die große Zahl parallel gemessener Spektren neue Ansätze zur Klassifizierung der erworbenen Daten. Hier wird ein Konzept aus dem Gebiet des 'Data Mining' auf spektroskopische Daten übertragen und unter anderem zur Strukturerkennung anhand von spektraler Information eingesetzt

Human History and Digital Future

Korrigierter Nachdruck. Im Kapitel "Wallace/Moullou: Viability of Production and Implementation of Retrospective Photogrammetry in Archaeology" wurden die Acknowledgemens enfternt.The Proceedings of the 46th Annual Conference on Computer Applications and Quantitative Methods in Archaeology, held between March 19th and 23th, 2018 at the University of Tübingen, Germany, discuss the current questions concerning digital recording, computer analysis, graphic and 3D visualization, data management and communication in the field of archaeology. Through a selection of diverse case studies from all over the world, the proceedings give an overview on new technical approaches and best practice from various archaeological and computer-science disciplines