MasterForum Geomatics Winter 2025
Das MasterForum Geomatics Winter 2025 bot am 14. Januar eine faszinierende Bühne für drei Abschlussarbeiten, die alle auf innovative Weise mit der Verarbeitung und Nutzung von Bilddaten arbeiteten.

Pavle Radunović beschäftigte sich mit Satellitenbildern. Im Rahmen seiner Arbeit „Creating a Global Image Dataset from Sentinel-2 Data using Color Harmonization and Seamless Tile Blending“ erstellte er ein europaweites Luftbild. Dabei nutzte er ein Generative Adversarial Network (GAN), um teilbewölkte Aufnahmen zu vervollständigen und die Bilder zu harmonisieren. Das Ergebnis war ein nahtloses, wolkenfreies Luftbild.

Andreas Koch präsentierte seine Arbeit „Von der Photogrammetrie zu strukturierten 3D-Siedlungsmodellen“. Dabei wurde eine Klassifizierung der Punktwolke in Boden, Fassaden, Dächer und Vegetation durchgeführt. Durch die Kombination mit öffentlich zugänglichen Daten wie LiDAR und amtlichen Vermessungsdaten kann eine flächendeckende Bodenpunktwolke erstellt und Objekte mit zusätzlichen Informationen verknüpft werden. Das Modell kann anschließend in einem 3D-Webviewer dank der Speicherung in 3D-Tiles performant visualisiert werden.

Luca Reber untersuchte in seiner Arbeit „Evaluation of Game Engines for Labelled Image Generation for Object Detection and Pose Estimation“ die Eignung von Game Engines zur Generierung beschrifteter Bilder für die Objekterkennung und Pose-Estimation. Dafür entwickelte er einen Workflow, in dem die Bewegungen eines Gleiskrans in einer Game Engine simuliert werden können. Mithilfe öffentlicher Geodaten wurden reale Umgebungen in der Game Engine modelliert.
Die Szenen lassen sich flexibel anpassen, etwa durch verschiedene Kranpositionen für unterschiedliche Arbeitsschritte, variierende Sonnenstände und Belichtungssituationen sowie unterschiedliche Wetterbedingungen wie Schnee und Regen. Dadurch können aufwendig gelabelte Bilder aus Feldkampagnen durch synthetisch generierte Bilder ergänzt werden. Diese generierten Bilder wurden anschließend auch als Trainingsdaten verwendet.

Zusätzlich zu den Masterarbeiten präsentierte Marosch Novák auch die Ergebnisse seiner Bachelorarbeit im Rahmen der Poster-Diskussion. Er befasste sich mit neuen Möglichkeiten zur Visualisierung von Daten. Dabei verwendete er Small Multiples, um das Bevölkerungswachstum in einen zeitlichen Kontext zu setzen, sowie Punktmengen und -größen, um Bevölkerungsmengen beispielsweise in Abstimmungsergebnissen darzustellen.
Die Präsentationen wurden mit großem Interesse verfolgt, und die drei Studierenden beantworteten die zahlreichen Fragen des Publikums kompetent. Die Posterwände im 10. Stock boten anschließend den idealen Rahmen für angeregte Diskussionen und einen fachlichen Austausch mit einem Apero.
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