Lässt sich die Aerosolbelastung von Stadtgebieten aus Satellitenbildern ableiten?

The use of contrast reducing Mie scattering for the derivation of aerosol optical thickness (AOT) of the atmosphere is described in this article. With the aid of Differential Texture Analysis (DTA) the contrast between two visual satellite images will be determined and the AOT will be deduced. An assessment of the DTA algorithm with Landsat 5 TM satellite images for the Munich area is presented here. Problems like false AOT values caused by surface albedo changes and uncertainties in pollution loading are discussed, and proposed solutions will also be presented. Two methods for solving these difficulties, the histogram method and the regression method, will be displayed.Zur Ableitung der Aerosol optischen Dicke (AOT) der Atmosphäre erweist sich die kontrastreduzierende Wirkung der Mie-Streuung an Aerosolpartikeln als nützlich. Zwischen zwei unterschiedlich belasteten visuellen Satellitenbildern wird mit Hilfe der Differentiellen Texturanalyse (DTA) der Kontrastunterschied beider berechnet und daraus die AOT abgeleitet. In dieser Arbeit geht es um die Bewertung des DTA-Algorithmus' anhand von Landsat 5 TM Satellitenbildern vom Großraum München. Im Folgenden werden auch Probleme des DTA-Codes, wie z.B. falsch detektierte AOT auf Grund von Änderungen der Bodenalbedo und zu niedrig ermittelte AOT-Werte bedingt durch Ungereimtheiten der Belastungssituationen der Satellitenbilder, diskutiert und Lösungsvorschläge, u.a. die Histogramm- und Regressionsmethode, präsentiert

Objektklassifizerung anhand der Modalität Textur

Service Roboter müssen eine Vielzahl an sich ständig ändernden Objekten erkennen. Um mit der Menge an Objekten umgehen zu können, muss es möglich sein, Objekte schnell und einfach zu beschreiben. Eine wichtige Eigenschaft zur Identifizierung der Objekte ist deren Textur. In dieser Arbeit wird daher ein System entwickelt, dass eine Klassifizierung von Objekten anhand von Textur- und Farbeigenschaften vornehmen kann, die dem menschlichen Empfinden entsprechen. Dazu wird ein Farbbild in homogene Segmente unterteilt und diese in eine normalisierte Ansicht transformiert. Dadurch kann eine einheitliche Auswertung vorgenommen werden. Auf den Bildausschnitten werden die Farb- und Textureigenschaften ausgewertet und anhand derer eine Klassifizierung durchgeführt. Es wird untersucht, wie gut die Eigenschaften dem menschlichen Empfinden entsprechen und mit anderen Ansätzen aus diesem Themengebiet verglichen. Es wird außerdem eine Methode implementiert die Daten zum Trainieren eines Klassifizierers aus der Beschreibung eines Menschen erzeugt.Service robots have to categorize a big amount of varying objects. Therefore the texture of an object is an important feature. This paper introduces a system, which categorizes objects by means of human-readable color and texture features. The first part of the system is an image segmentation based on depth, color and texture information. The resulting segments are transformed into a normalized view for reliable computation of the human-readable color and texture features which are used by machine learning approach for categorization. The color and texture features are analyzed according to their ability to represent the human perception. They are also compared to other approaches of human readable features. A procedure to train a classifier based on a human description of texture is presented

Analyse von Mikrostruktur und Eigenspannungszuständen in mit selektivem Laserstrahlschmelzen gefertigten Materialien mittels hochenergetischer Röntgenstrahlung

In dieser Arbeit wurden Eigenspannungen und Mikrostrukturen von additiv gefertigten Bauteilen mittels hochenergetischer Röntgenstrahlung (Synchrotronstrahlung) untersucht. In den ersten Abschnitten wurde die Theorie, die Materialien und die Experimentellen Techniken und Instrumente vorgestellt. Zum Erlangen der Ergebnisse wurde ein Algorithmus entwickelt, um die zeitliche Dynamik des Schmelzbades beim Laser Powder Bed Fusion Prozess zu analysieren. Anschließend wurde der Einfluss des Schmelzbades auf die Mikrostruktur und die entstehende Eigenspannung untersucht. Dabei wurde ebenfalls auf den Einfluss der Geometrie des gefertigten Werkstücks eingegangen und wie diese die Verteilung der Eigenspannung verändert. Zur Optimierung der Eigenspannungszustände und zur Verbesserung der Werkstücke wurden verschiedene Techniken während der Additiven Fertigung und nach Herstellung des Produkts erporbt und untersucht. Weiter wurde der Einfluss der mikroskopischen Schichtstruktur in additiven Bauteilen auf die Eindringtiefe von Gasen analysiert. Die Ergebnisse zeigen Risiken und Potentiale der Addiven Fertigung und erklären den Einfluss der Herstellung auf die Eigenspannungszustände und damit den Einfluss auf die Lebensdauer und Belastbarkeit von Werkstücken

Landnutzungsdaten zur Modellierung Zellularer Mobilfunknetze: Der Integrative Einsatz digitaler Bildverarbeitungstechniken und Geographischer Informationssysteme zur Erfassung urbaner Strukturen

Zur effizienten Planung von zellularen Mobilfunknetzen ist es notwendig, die Funkwellenausbreitung in Computermodellen zu simulieren. Dazu benötigt man neben einem digitalen Höhenmodell auch digitale Daten über die Oberflächenbedeckung/Landnutzung, die einen möglichst aktuellen Stand ausweisen und von ihrer Auflösung her hinreichend genaue Informationen liefern. Die vorliegende Arbeit präsentiert eine Methode zur Detektion der benötigten Information aus Fernerkundungsdaten. Landnutzung setzt sich vor allem im urbanen Raum aus einer Mischung verschiedener Bodenbedeckungsformen zusammen. Eine multispektrale Klassifikation hochauflösender Fernerkundungsdaten alleine ist nicht ausreichend, da sie lediglich die Bodenbedeckung berücksichtigt. Eine Postklassifikation der Ergebnisse, die die räumliche Verteilung dieser Bedeckungen analysiert, erlaubt die geforderte Bestimmung der Landnutzung. Zusätzlich wird die Methode durch die Einbeziehung von texturaler Information erweitert. Als Alternative zum vorgestellten Verfahren wurden analoge Orthophotos visuell interpretiert und mit den automatisch klassifizierten Ergebnissen verglichen. (authors' abstract)Series: Discussion Papers of the Institute for Economic Geography and GIScienc

Konzepte zur Auslegung von Echtzeit-Bildverarbeitungssystemen für die Qualitätssicherung am Beispiel der Inspektion von Texturen

Bildverarbeitungssysteme werden in zunehmendem Maße für Aufgaben der Automatisierungstechnik und im besonderen in der Qualitätssicherung erfolgreich eingesetzt. Zur Lösung komplexer oder zeitkritischer Erkennungsaufgaben, wie z.B. in der Oberflächeninspektion und Texturanalyse, ist der Einsatz rechenintensiver Algorithmik erforderlich, so daß eine Softwarerealisierung nicht oder nur in speziellen Fällen möglich ist. Der vorliegende Beitrag zeigt Ansatzpunkte und Methoden zur Auslegung von Softwaresystemen zur Qualitätssicherung in Echtzeit am Beispiel der Inspektion texturierter Oberflächen auf Es werden merkmalsbasierte Verfahren diskutiert, wobei die ganzheitliche und zielorientierte Berücksichtigung aller Verfahrensschritte wesentlich ist. Zur Unterstützung des Designs von Bildverarbeitungslösungen werden automatische Verfahren der Systemkonfigurierung vorgestellt

CT-Texturanalyse zur Beurteilung des Therapieansprechens im Zwischen-Staging bei Patienten mit Hodgkin-Lymphom: ein Vergleich mit FDG-PET Evaluation

Das Ziel dieser Studie war es, die Hypothese zu überprüfen, ob CTTA für die Beurteilung des Therapieansprechens von HL-Patienten geeignet ist. Des Weiteren soll erörtert werden, ob sich Unterschiede beim Therapieansprechen der einzelnen Subtypen des HLs ergeben. Methoden: Eingeschlossen in die Studie wurden 100 HL-Patienten bei welchen CTTA zum Ausgang- sowie zum Zwischen-Staging durchgeführt wurde. Durch manuelles Einzeichnen von Ausschnitten mittels der Texturanalysesoftware in das in der CT-Bildgebung dargestellten Lymphomgewebe, wurden die einzelnen Texturparameter erster, zweiter und höherer Ordnung generiert. Ergebnisse: Zum Zeitpunkt des Zwischen-Stagings (nach wenigen Zyklen Chemotherapie) zeigten die Parameter erster Ordnung eine signifikante Veränderung. Dabei zeigte beispielsweise die Entropy of Heterogeneity mit p=0,01 einen signifikanten Abfall, die Deviation mit p<0,001 dagegen einen signifikanten Anstieg. Die Texturparameter zweiter und höherer Ordnung wie zum Beispiel Entropy (COM) zeigte mit p<0,001 einen signifikanten Abfall. Diese Veränderungen lassen sich mit dem Ansprechen der HL auf die jeweilige Therapie begründen. Des Weiteren wurde bei einem Teil der Patienten zusätzlich eine 18F-FDG- PET/CT-Untersuchung durchgeführt und die Ergebnisse von PR und KR miteinander verglichen. Bei Patienten, die am Ende der Behandlung eine KR erreichten, war der Wert für die Entropy of Heterogeneity mit p<0,05 im Vergleich von Ausgangs-Staging zum Zwischen-Staging signifikant niedriger als bei Patienten, die nur eine PR erreichten. Ein weiteres Ziel war es Unterschiede der Parameter zwischen den einzelnen Subtypen des HL zu finden. Es zeigte sich hierbei keine statistische Signifikanz, sodass diese Hypothese nicht bestätigt werden konnte. Schlussfolgerung: Insgesamt lässt sich feststellen, dass sich die CT-Texturparameter bei HL-Patienten mit dem Ansprechen auf die leitliniengerechte Therapie signifikant verändern und sich daher als diagnostisches Instrument für eine genauere Beurteilung des Ansprechens bei HL eignen. Sie könnte zukünftig eine wichtige Rolle bei der individuellen non-invasiven Diagnostik und Therapieplanung des HLs spielen

Prädiktion und Überwachung des Behandlungsansprechens bei mit Trabectedin und Pazopanib behandelten inoperablen abdominalen/retroperitonealen Weichgewebssarkomen: CT-Ansprechmuster und die Rolle der CT-Texturanalyse

In der vorliegenden Dissertationsschrift sollte das Therapieansprechen von mit Trabectedin und Pazopanib behandelten Weichteilsarkomen in fortgeschrittenen Tumorstadien erfasst und bewertet werden. Zudem sollten auch spezifische Ansprechmuster im Rahmen der neuartigen Therapieansätze identifiziert werden. In diesem Kontext sollte außerdem die Rolle der CT-Texturanalyse in Bezug auf die Vorhersage des Behandlungsansprechens untersucht und beurteilt werden, um ultrastrukturelle Veränderungen identifizieren und womöglich ein Ansprechen oder spezielle Muster frühestmöglich vorhersagen zu können. Insgesamt wurden in dieser Studie 64 Patienten mit einem inoperablen bzw. nicht resezierbaren Weichteilsarkom, die zwischen Oktober 2008 und Juli 2017 am Universitätsklinikum Tübingen behandelt wurden, ausgewertet. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine Verflüssigung der Tumormasse mit dem Verlust der eigentlichen Tumorform ein häufiges Ansprechmuster auf die Therapie von Weichteilsarkomen mit Trabectedin oder Pazopanib darstellt. Dabei sollte beachtet werden, dass die Interpretation des Therapieergebnisses zu einer Pseudoprogression führen kann, wenn man nur größenassoziierte Bewertungskriterien verwendet. Als weitere Ansprechmuster zeigten sich die Größenabnahme der Tumormasse, die Nekrose des Tumors oder die Kavernisierung des Tumorgewebes. Vergleicht man die beiden Therapieformen, so sind bei Pazopanib die Verflüssigung und die Nekrose des Tumors die häufigsten Ansprechmuster. Bei Trabectedin überwiegt die Tumorverflüssigung als Ansprechmuster deutlich. Die vorliegende Arbeit konnte zeigen, dass einige Texturanalyse-Parameter durchaus für die Überwachung und die Vorhersage des Therapieansprechens in Frage kommen. Sie könnten dabei ergänzend und in einem begrenzten Bereich eingesetzt werden, um das Therapieansprechen vorherzusagen. Allerdings müssen auf diesem Gebiet noch prospektive Daten gesammelt werden, um genaue Prognosen über das Behandlungsansprechen von Tumoren treffen zu können. Es kann jedoch angenommen werden, dass die Rolle der CT-Texturanalyse in diesem Bereich auch in Hinblick auf die aktuellen Entwicklungen der personalisierten Medizin zunimmt, um Weichteilsarkome prätherapeutisch zu charakterisieren und eine Therapieentscheidung zu treffen

Automatisierte Erkennung und Kartierung von Lawinenablagerungen mit optischen Fernerkundungsdaten

Lawinen bedrohen Gebäude sowie Verkehrsinfrastruktur im Alpenraum. Sie fordern in der Schweiz mehr Todesopfer als jeder andere Typ von Naturkatastrophen. Deshalb sind rasch verfügbare und präzise Informationen über die Lage und Reichweite von Lawinenereignissen wichtig für die Lawinenwarnung und die Entscheidungsfindung bezüglich der Sperrung von Strassen, Bergbahnen und Skipisten. Für die Evaluation der Gefahrenprognose, für die Erstellung von Kataster und Gefahrenkarten sowie für die Kalibrierung und Evaluation von Lawinenmodellen sind sie ebenfalls von grosser Bedeutung. Heute werden diese Informationen vorwiegend von Beobachtern vor Ort erhoben. Aufgrund der eingeschränkten Zugänglichkeit hochalpiner Gebiete im Winter kann aber nur ein Bruchteil aller Lawinenereignisse erfasst werden. Insbesondere kleinere bis mittlere Lawinenereignisse in abgelegenen Gebieten werden nur sporadisch kartiert. Aber gerade dieser Lawinentyp fordert die meisten Todesopfer unter der steigenden Zahl von Wintersportlern, die sich abseits der markierten Pisten bewegen. Fernerkundungssensoren können auch über schwer zugänglichem Gebiet grossflächig Daten erheben und sind deshalb ein potentielles Werkzeug, das zur Schliessung dieser Informationslücke beitragen kann. In dieser Arbeit wird systematisch untersucht, inwiefern Lawinenkegel mit räumlich hochauflösenden optischen Fernerkundungsdaten erkannt und kartiert werden können. Anhand von Feld-Spektroradiometermessungen von neun Lawinenkegeln wird analysiert, ob allgemeingültige, substantielle spektrale Unterschiede zwischen Lawinenkegel und der angrenzenden, ungestörten Schneedecke bestehen. Obwohl interessante Absorptionsfeatures im nahen Infrarotbereich des elektromagnetischen Spektrums identifiziert werden können, sind die Unterschiede kaum ausgeprägt genug, um sie mit flugzeug- oder satellitengestützten Sensoren zu erfassen. Das direktionale Reflexionsverhalten der rauen Oberfläche eines Lawinenkegels verhält sich konträr zum Reflexionsverhalten der ungestörten Schneedecke. Anhand von Daten des Luftbildscanners ADS40, aufgenommen aus unterschiedlichen Blickwinkeln, kann gezeigt werden, dass dieser Unterschied im Reflexionsverhalten der zwei Schneeoberflächentypen mit grosser Wahrscheinlichkeit genutzt werden kann, um Lawinenkegel zu detektieren. Allerdings reicht der in dieser Untersuchung verfügbare Blickwinkelunterschied von 16° nicht aus, um Lawinenkegel allein auf Basis der direktionalen Unterschiede mit genügender Genauigkeit zu kartieren. Die Texturen von Lawinenkegeln und der ungestörten Schneedecke unterscheiden sich deutlich. Eine grobe Unterscheidung ist bereits von blossem Auge möglich. Die Statistik zweiter Ordnung, welche die räumliche Verteilung von Intensitätswerten berücksichtigt, kann Texturmerkmale in digitalen Bilddaten quantitativ erfassen. Dies ist die Voraussetzung für eine automatisierte Erkennung spezifischer Texturen. Anhand von RC30 Luftbildern, aufgenommen während des Lawinenwinters 1999, werden in der Literatur beschriebene Texturmasse auf ihre Eignung für die Unterscheidung zwischen Lawinenkegel und ungestörter Schneedecke getestet. Dabei werden die massgebenden Parameter systematisch variiert, um die optimalen Einstellungen zu identifizieren. Das Texturmass Entropy erweist sich als stabilster Indikator für die Differenzierung zwischen rauen und glatten Schneeoberflächen. Weil aber auch weitere raue Schneeoberflächen, wie vom Wind modellierte Schneedecken oder künstlich angehäufter Schnee an Rändern von Skipisten, vergleichbare Texturwerte wie Lawinenkegel zeigen, reichen Texturparameter alleine nicht aus, um Lawinenkegel eindeutig zu identifizieren. Basierend auf den Erkenntnissen aus den vorangegangenen Untersuchungen wird eine Prozessierungskette entwickelt, welche spektrale und direktionale Parameter mit Texturparametern und Informationen aus Hilfsdatensätzen kombiniert. Diese Prozessierungskette wird anhand von Daten des Luftbildscanners ADS40 im Raum Davos evaluiert und verbessert. Dabei werden 94% der in drei Testgebieten vorhandenen Lawinenkegel vom Algorithmus korrekt erkannt. Auch kleinere Kegel mit einer Fläche von weniger als 2000 m2 und Kegel in Schattenhängen werden korrekt erfasst. Dieses Ergebnis zeigt das grosse Potential des entwickelten Ansatzes für die automatisierte Erkennung und Kartierung von Lawinenkegeln. Die Verfügbarkeit geeigneter Daten ist aber aufgrund der nach intensiven Schneefällen häufigen noch vorhandenen Bewölkung eingeschränkt. Zudem treten vereinzelt Fehlklassifikationen auf. Dies sind hauptsächlich vom Wind modellierte Schneedecken, künstlich angehäufter Schnee und von spärlicher Vegetation durchsetzte Flächen. Trotz diesen Einschränkungen kann der in dieser Arbeit entwickelte Ansatz in Zukunft zur Schliessung substanzieller Datenlücken beitragen. Besonders in Gebirgen von Entwicklungsländern, in denen noch kaum verlässliche Informationen über Lawinenniedergänge existieren, können damit wertvolle Informationen für die Gefahrenkartierung und die Siedlungsplanung gewonnen werden. Summary Snow-avalanches kill more people in Switzerland than any other natural hazard and threaten buildings and traffic infrastructure. Rapidly available and accurate information about the location and extent of avalanche events is important for avalanche forecasting, safety assessments for roads and ski resorts, verification of warning products as well as for hazard mapping and avalanche model calibration/validation. Today, isolated observations from individual experts in the field provide information with limited coverage. Only a fraction of all avalanche events can be recorded due to restricted accessibility of many alpine terrain sections during winter season. Information on small to medium size avalanche events within remote regions is collected only sporadically. However, these avalanches notably claim most casualties within the raising number of people pursing off-slope activities. Remote sensing instruments are able to acquire wide-area datasets even over poorly accessible regions. Therefore they are promising tools to close the above- mentioned information gap. This research systematically investigates the potential of spatially high resolved remote sensing instruments for the detection and mapping of snow-avalanche deposits. Fieldspectroradiometer data of nine avalanche deposits are analysed to identify universally valid and significant spectral offsets between avalanche deposits and the adjacent undisturbed snow cover. Promising absorption features are found in the near-infrared region of the electromagnetic spectrum. Nevertheless, the differences are unlikely to be distinct enough for a detection using air- or spaceborne remote sensing instruments. The directional reflection of rough avalanche deposit surfaces is contrary to the directional reflection of smooth undisturbed snow covers. The potential of multriangular remote sensing data for the detection and mapping of avalanche deposits is demonstrated using multiangular data acquired by the airborne scanner ADS40. However, the difference between observation angles (16°) proves to be insufficient for accurate avalanche detection solely on the base of directional properties. Therefore, auxiliary data has to be utilised. The texture of avalanche deposits and undisturbed snow cover can already be distinguished by the naked eye. Using second-order statistics, comprising the spatial distribution of the variation in pixel brightness, textural characteristics in digital image data can be quantified. This is a prerequisite for an automated detection of particular textures. Different established texture measures are tested for their discriminating potential of avalanche deposits and undisturbed snow cover using RC30 aerial images of avalanche deposits acquired within the avalanche winter 1999 in Switzerland. The control parameters such as the size of the filter box are systematically varied to find the ideal settings. The texture measure Entropy is identified as the most distinct and stable indicator to distinguish between rough and smooth snow surfaces. But avalanche deposits are not the only rough snow surfaces within the Alpine winter landscape. For example wind modeled snow surfaces or artificially piled snow at the edge of roads and ski slopes show texture characteristics similar to avalanche deposits. Consequently, a classification approach using texture information only is not sufficient for an accurate identification of avalanche deposits. Based on the findings described above, we develop an avalanche detection and mapping processing chain, combining spectral, directional and textural parameters with auxiliary datasets. The processing chain is tested and improved using data acquired by the airborne scanner ADS40 over the region of Davos, Switzerland. The accuracy assessment, based on ground reference data within three test sites, shows that 94% of all existing avalanche deposits are identified. Even small scale deposits (area < 2000 m2) and deposits within shadowed areas are detected correctly. These results demonstrate the big potential of the proposed approach for automated detection and mapping of avalanche deposits. Yet, cloud cover constrains the availability of appropriate optical remote sensing data after heavy snowfall while wind modeled snow surfaces, artificially piled snow and sparsely vegetated snow surfaces cause sporadic misclassifications. Despite these constraints, the approach developed within this research shows a big potential to fill existing gaps in avalanche information. Especially within alpine areas of developing countries with almost no reliable information on past avalanche events, such an approach may be used to acquire valuable data for hazard mapping and settlement planning