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Jahrbuch der Braunschweigischen Wissenschaftlichen Gesellschaft, vol. 2017Jahrbuch 2017 der Braunschweigischen Wissenschaftlichen Gesellschaft, vol. 2017, p. 42

Mit der Einführung hochautomatisierter Assistenzfunktionen soll Fahrzeugführern in naher Zukunft eine Abwendung von der Fahraufgabe ermöglicht werden. Neben der Steigerung des individuellen Komforts besteht die Erwartung an eine gleichzeitig erhöhte oder zumindest vergleichbare Sicherheitsbilanz im weiterhin öffentlichen Straßenverkehr. Um eine langfristige, systemische Verantwortungsübernahme zur Verkehrsbeobachtung und Reaktion zu realisieren, muss die durchgängige Beherrschbarkeit erwartbarer Situationen ohne Fahrereingriff in der ausgewiesenen Betriebsdomäne sichergestellt werden. Für die Motor- und Bremsenansteuerung des Egofahrzeugs ist dabei die Erfassung und Auswahl relevanter Verkehrsteilnehmer eine entscheidende Herausforderung - insbesondere bei Einschermanövern in die eigene Spur. Sie kann je nach Kritikalität der eintretenden Situation und in Abhängigkeit von der Reaktionsfähigkeit zur Kollision führen. Den technisch-sicherheitsrelevanten Anforderungen zur Realisierung einer fahrerlosen Steuerung stehen den Automobilherstellern dabei u.a. die wirtschaftlichen und normativen Vorgaben gegenüber: Unter Verwendung zahlreicher Steuergeräte und Sensoren, die vorverarbeitete Informationen der erfassten Objekte liefern, muss eine hinreichende Erfüllung der gesetzlichen und marktspezifischen Anforderungen zum Serieneinsatz unter gleichzeitiger Berücksichtigung des Aufwands erfolgen. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Analyse der notwendigen sensorischen Leistungsfähigkeit zur rechtzeitigen Detektion von Spurwechseln anderer Verkehrsteilnehmer in der Betriebsdomäne einer hochautomatisierten Fahrfunktion zur Ermöglichung einer kollisionsvermeidenden Bremsreaktion. Neben der Darstellung der spezifischen Anforderungen dieser Assistenzstufe im Vergleich zu in Serie befindlichen Systemen wird im ersten Schritt die menschliche Leistungsfähigkeit aus zwei Simulatorstudien bestimmt, um eine Vergleichbarkeit der Risikobilanz für die nachfolgenden Modelle zu ermöglichen. Im nächsten Schritt werden aus den analysierten Eigenschaften der Spurwechselcharakteristik, den Normen zur Straßenanlage und den Bewegungen des sensortragenden Egofahrzeugs die Anforderungen an den sensorisch abzudeckenden Merkmalsraum formuliert. Unter Zuhilfenahme einer existierenden, algorithmischen Modellierung mittels Bayesschen Netzen können die sensorischen Daten zur Erkennung des Spurwechselvorgangs probabilistisch überführt werden. Die Parametrierung des Modells wird im Umfang dieser Arbeit unter Einbezug von Realdaten maschinell trainiert und eine Steigerung der Sensitivität ermöglicht. Für die individuellen, fehlerbehafteten sensorischen Eingangsgrößen wird folglich die Eignung im Gesamtkontext der Spurwechselerkennung simulativ untersucht und in Feldversuchen mit übergeordneter Genauigkeit bewertet. Dabei wird abschließend der für den Automobileinsatz bestimmte und einführend vorgestellte Laserscanner Ibeo ScaLa evaluiert. Die Bewertung der ermittelten Genauigkeiten der Objektdetektion sowie der bereitgestellten Fehlerschätzung erfolgen in Bezug zur erwarteten Risikobilanz des hochautomatisierten Fahrens. Als Ergebnis dieser Arbeit kann für die Spurwechseldetektion anderer Verkehrsteilnehmer neben der ermittelten Reaktionsleistung menschlicher Fahrer auch die damit verbundene, weitreichende Anforderungserfüllung für den betrachteten Laserscanner attestiert werden. Die in Extremfällen fehlende Abdeckung im Randbereich des Sichtfeldes lässt sich durch einfache Erweiterungen in der Fahrstrategie der hochautomatisierten Betriebsdomäne beherrschen. Die experimentell ermittelten Gütemaße erlauben eine Detektion der erwartbaren Spurwechsel bis zu einer durch das verbesserte Modell limitierten Dynamikgrenze. Kollisionen können bei kritischen Spurwechseln bis zu dieser Einschränkung vermieden werden.

Ein neues optisches echtzeitfähiges real-time Sensorsystem auf einem Hubschrauber (4k System) für Einsätze bei Katastrophen, Großereignissen und anderen Überwachungsaufgaben ist nun als Prototyp einsatzfähig. Der Sensor wurde gewichtsoptimiert, klein und mit preisgünstigen Bauteilen in einem Pylon seitlich am Hubschrauber konzipiert. Es mussten jedoch aufgrund der geforderten Funktionalität und der Echtzeitfähigkeit real-time Fähigkeit hier Kompromisse eingegangen werden. Integriert sind neben der automatischen Orthophotoerstellung verschiedene thematische Prozessoren wie z.B. die automatische Verkehrsdatenextraktion. Der Sensor ist mit der neuesten Generation handelsüblicher High-End Kleinbildkameras bestückt, die je nach Anwendung konfiguriert werden können. Dabei decken die Kameras bestückt mit 50mm Objektiven ein Blickfeld von bis zu 104° ab, beim Einsatz von 100mm Objektiven werden Auflösungen bis zu 3.5 cm bei einer Flughöhe von 500m ü.G. erreicht. Zusätzlich kann mit einer Kamera der nahe Infrarotbereich erfasst werden oder ein hochaufgelöstes Video (4k Video) aufgenommen werden. In diesem Paper werden die Systemkomponenten, die technischen Eigenschaften des Sensors beschrieben sowie die verschiedenen Einsatzmöglichkeiten des Systems skizziert.

Die phreatomagmatische Eruption des isländischen Vulkans Eyjafjallajökull im Frühjahr 2010 hatte durch die Beeinträchtigung des europäischen Luftverkehrs einen enormen wirtschaftlichen Schaden verursacht. Basierend auf diesem Ereignis wird im Projekt IsViews (Iceland subglacial Volcanoes interdisciplinary early warning system) der wenige Kilometer entfernte Mýrdalsjökull mit dem subglazialen Zentralvulkan Katla untersucht. Ein erneuter Vulkanausbruch wird erwartet. Das interdisziplinär ausgerichtete Forschungsprojekt steht im Kontext von GMES. Zur Überwachung stehen eine Zeitreihe von TerraSAR-X (TSX) Daten seit 2010, optische Daten der RapidEye Satelliten sowie höchstaufgelöste HRSC Luftbilddaten zur Verfügung. Unterstützt wird das Monitoring der geodynamischen Prozesse mit kontinuierlichen Höhenmodellen aus der TanDEM-X Mission. Diese werden mit Hilfe von aktuellen LiDAR Daten verifiziert. Eine umfangreiche GIS-Datenbank wird regelmäßig erweitert, u.a. durch near real-time Stripmap TSX Szenen, aktuelle Seismik-und Wetterdaten sowie Informationen über die Gletscherdynamik. Im Sommer 2013 wurden auf dem Mýrdalsjökull zwei automatische GPS Stationen, drei Pegelstationen und am DLR neu entwickelte Top-Hat Reflektoren zur Erfassung der glazialen Bewegungsvorgänge aufgebaut. Die Reflektoren konnten auf experimentellen Staring Spotlight TSX Daten mit einer Bodenauflösung von wenigen Dezimetern identifiziert werden. Eine Höhendifferenz-Analyse von sieben TanDEM-X Szenen, aufgenommen zwischen September 2011 und Juni 2013, zeigt, dass es möglich ist mit diesen innovativen Daten Änderungen des Gletschervolumens sowie Eisdepressionen zu detektieren. Ziel des Projektes ist es Veränderungen der Gletscheroberfläche, ausgelöst durch subglaziale vulkanische Aktivitäten, automatisch zu erfassen. Ein satellitengestütztes near real-time Monitoring zur Früherkennung von Naturereignissen wird entwickelt und in eine internetbasierte 3D Visualisierungsumgebung integriert. Hierfür wurde bereits ein 3D Modell von ganz Island basierend auf 267 RapidEye Bildkacheln aus den Jahren 2011 und 2012 erstellt. Die hohe vulkanische Aktivität auf Island erlaubt, Anwendungen und Methoden mittels near real-time Fernerkundungs-und GIS-Daten für den Katastrophenschutz zu erproben und einzusetzen.

Hyperspectral imaging sensors exibit high spectral resolution, but normally low spatial resolution. This leads to spectral signatures of pixels originating from different object types. Such pixels are called mixed pixels. Spectral unmixing methods can be employed to estimate the fractions of reflected light from the different objects within the pixel area. However, spectral unmixing does not provide any spatial information about the sources and therefore additional information is needed to precisely locate the sources. In order to restore the spatial information of hyperspectral images we propose a hyperspectral and multispectral image fusion method based on spectral unmixing. The algorithm is tested with HyMAP image data consisting of 125 spectral bands and a simulated multispectral image consisting of 8 bands.

This article describes several methods for traffic monitoring from airborne optical remote sensing data. These methods classify the traffic into free flowing traffic, traffic congestion and traffic jam. Furthermore a method is explained, which provides information about the average speed of dense traffic on a defined part of the road. All methods gather the information directly from image features, without the use of single vehicle detection. The classification of the traffic is done by stacking at least three overlapping images on top of each other and calculating the standard deviation of the gray values of each overlying pixel. In addition to that a texture analysis is implemented to differentiate the traffic. The average speed of dense traffic is calculated employing disparities of two following images of the same scene. All methods, which were presented in this article were tested on various data sets and compared with interactive measured reference data. These methods will be applicable in combination with methods using single car detection in the ARGOS-Project (AiRborne wide area hiGh altitude mOnitoring System).

A near real time airborne monitoring system for monitoring of natural disasters, mass events, and large traffic disasters was developed in the last years at the German Aerospace Center (DLR). This system consists of an optical wide-angle camera system (3K system), a SAR sensor, an optical and microwave data downlink, an onboard processing unit and ground processing station with online data transmission to the DLR traffic and disaster portals. The development of the near real time processing chain from the data acquisition to the ground station is still a very challenging task. In this paper, an overview of all relevant parts of the airborne optical mapping system is given and selected system processes are addressed and described in more detail. The experiences made in the flight campaigns of the last years are summarized with focus on the image processing part, e.g. reached accuracies of georeferencing and status of the traffic processors.

Die Mars Express Mission mit der High Resolution Stereo Camera (HRSC) an Bord begann im Januar 2004 ihre Aufnahmephase. Während der ersten drei Jahre wurden 1200 Bildstreifen erfasst. Das primäre Ziel dieser Arbeit ist die Bestimmung der äußeren Orientierung der HRSC unter Verwendung von Mars Orbiter Laser Altimeter (MOLA) Daten in einer kombinierten Ausgleichung. In der Ausgleichung werden alle 1200 Bildstreifen ausgeglichen. In 82 Prozent der Fälle werden gute Ergebnisse erzielt. Die Ausgleichung von nebeneinander liegenden Einzelstreifen als Block zeigt, dass im Gegensatz zu Einzelstreifen, bessere Ergebnisse erzielt werden können. Zusätzlich werden die Parameter der inneren Orientierung in einer simultanen Ausgleichung geschätzt. Mit der verbesserten Orientierung können hochwertige photogrammetrische Produkte wie digitale Geländemodelle, Orthophotomosaike und topographische Karten aus den Bildern abgeleitet werden. The Mars Express Mission with the High Resolution Stereo Camera (HRSC) on board started its mapping phase in January 2004. During the first three years 1200 image strips were acquired. The primary goal of this thesis is to estimate the exterior orientation of HRSC using Mars Orbiter Laser Altimeter (MOLA) data in a combined adjustment approach. With this adjustment all 1200 image strips will be adjusted. Within 82 percent good results are achieved. The adjustment of neighboring single strips computed as block yields better results compared to the adjustment of single strips. Additionally, the parameters of interior orientation can be estimated by simultaneous adjustment. With the improved orientation high quality photogrammetric products such as digital terrain models, ortho image mosaics, and topographic maps can be derived.

Diese Arbeit stellt ein Verfahren zur automatischen Extraktion von Straßennetzen aus optischen Satellitenbilddaten und Methoden zurBewertung von Extraktionsergebnissen vor. Dabei wird dieNetzwerkeigenschaft von Straßen explizit für ihre Extraktiongenutzt. Die Bewertung umfaßt sowohl die Bewertung der Richtigkeit derextrahierten Straßen anhand aus der Literatur bekannter Maße, als auch dieBewertung der Netzwerkeigenschaft des extrahierten Straßennetzesanhand neu entwickelter Maße. Die praktischen Untersuchungen zeigen, daßsich die Nutzung der Netzwerkeigenschaft von Straßen für ihreExtraktion in einer stark verbesserten Netzwerkeigenschaftder Extraktionsergebnisse niederschlägt. Als Eingangsdaten dienen optische Luft- oder Satellitenbilddaten miteiner Bodenpixelgröße von ca. 2 m x 2 m und ggf. mehreren spektralen Kanälen. Das Verfahren zur Straßenextraktion besteht aus zwei Teilschritten:der vorläufigen Extraktion und der Verbesserung der Extraktion. Imersten Schritt wird ein vorläufiges Straßennetz extrahiert. Daszugrundeliegende Modell beinhaltet neben lokalen (Radiometrie) undregionalen (Geometrie) Aspekten insbesondere die globaleVerbindungsfunktion von Straßen (Topologie). Diese Eigenschaft vonStraßennetzen wird durch die Suche nach langen, zusammenhängendenStraßenstücken realisiert. Im zweiten Schritt erfolgt die Verbesserungdes vorläufig extrahierten Straßennetzes aufgrund weitererNetzwerkeigenschaften. Zwei wesentliche Eigenschaften vonStraßennetzen werden hierfür eingesetzt. Zum einen ist das Straßennetzunter gewissen Randbedingungen so optimiert, daß man von einembeliebigen Punkt aus jeden anderen Punkt des Straßennetzes aufmöglichst kurzem Weg erreichen kann. Dies ist ein wesentlicherGrund für die Netzstruktur von Straßen und damit eine wesentlicheNetzwerkeigenschaft, die durch die Analyse von Pfadlängen innerhalbdes vorläufig extrahierten Straßennetzes für die Verbesserunggenutzt wird. Andererseits wird die Netzstruktur von Straßen erst durchKreuzungen ermöglicht, da sie unterschiedliche Straßen miteinanderverbinden. Durch eine explizite Rekonstruktion der Kreuzungen könnenFehler der vorläufigen Extraktion eliminiert und ein optischansprechendes und topologisch korrektes Ergebnis erzielt werden.Die Bewertung der Extraktionsergebnisse erfolgt durch einen Vergleichmit Referenzdaten. Zuerst werden die Extraktionsergebnisse und dieReferenzdaten einander zugeordnet. Aus den Zuordnungsergebnissenwerden Qualitätsmaße zur Bewertung der Extraktion abgeleitet. DieBewertung wird für Straßen und Kreuzungen separat durchgeführt. Indieser Arbeit wird ein neues Verfahren zur Bewertung der Netzwerkeigenschaften der Extraktionsergebnisse entwickelt. Es basiert einerseits auf der Analyse von Pfadlängen und andererseits auf der Topologie der Extraktionsergebnisse, jeweils im Vergleich zu den Referenzdaten. Esergänzt die bestehenden Arbeiten zur Bewertung von Extraktionsergebnissen um den für Straßennetze wichtigen Bereich der Netzwerkeigenschaften.Anhand experimenteller Untersuchungen wird die Leistungsfähigkeit derentwickelten Verfahren nachgewiesen. Hierfür werden exemplarisch anhandeines Beispiels der Ablauf der Extraktion dargestellt sowie dieErgebnisse bewertet und diskutiert. Im Anschluß werden die Stärken und Schwächen der entwickelten Verfahren diskutiert. Ein Ausblick schließt die Arbeit ab. This thesis presents an approach for the automatic extraction of road networks from optical satellite imagery and for the evaluation of the extraction results. For the extraction of the roads, road network characteristics are explicitly used. The evaluation comprises the quality of the extracted roads, using measures, known from literature. The network characteristics themselves are evaluated based on newly developed quality measures. Tests show that the use of the network characteristics for road extraction leads to results with much better network characteristics. Input data are optical aerial or satellite images with a ground pixel size of about 2 m x 2 m, possibly having more than one spectral channel. The approach for road extraction consists of two parts: the preliminary extraction and the improvement of the extraction. In the first part, a preliminary road network is extracted. The used model comprises local (radiometric) and regional (geometric) aspects, as well as the connection property of roads (topological aspects). This property of road networks is implemented through the search for long connected road segments. In the second part, the improvement of the extraction result based on further network characteristics is performed. On the one hand, among ancillary conditions, the road network is optimized such that there exists a connection as short as possible between any pair of points lying on the road network. This is a major reason for the network structure of roads and, therefore, an important network characteristic. This characteristic is implemented by locally analyzing the path lengths within the extracted road network. On the other hand, the network structure of roads depends on the crossings which connect roads. By means of an explicit reconstruction of crossings, some errors of the preliminary extraction are eliminated and, a visually pleasing and topologically correct result can be obtained. The evaluation of the extraction results is carried out by a comparison with reference data. First, the extraction results are matched to the reference data. Then, quality measures for the evaluation of the extraction are derived from the matching results. The evaluation is carried out separately for roads and crossings. A new approach for the evaluation of the network characteristics of the extraction results is presented in this thesis. It is based on the analysis of path lengths as well as on the topology of the extraction results, in each case with respect to the reference data. It supplements the existing approaches for the evaluation of extraction results by adding the evaluation of network characteristics which are especially important for road networks. The complete process is illustrated on the basis of one example and the results are evaluated and discussed. Subsequent, the strengths and weaknesses of the developed approaches are discussed. The obtained results prove the capability of the developed approaches for the extraction of road networks. An outlook concludes the thesis.

The basic components of the future German satellite mission EnMAP (Environmental Mapping and Analysis Program) are the project management led by the Space Agency of the German Aerospace Centre (DLR) located in Bonn-Oberkassel, the space segment consisting of the satellite bus and the hyperspectral instrument established by Kayser Threde in Munich and OHB-Systems in Bremen, the science advisory group headed by GFZ (Deutsches GeoForschungsZentrum) and the ground segment led by DLR. The ground segment is responsible for the establishment of missions operations (e.g. satellite and instrument control), provision of the payload ground segment services (e.g. data reception, operational processing, archiving, user interfacing, product handling) and development of the processor/calibration/validation (PCV) system. This paper describes briefly the EnMAP mission, the mission objectives, the instrument and satellite bus characteristics, the ground segment structure and mainly addresses the concept and activities within the PCV sub-system, which is responsible for the generation of high quality hyperspectral data products