No description available.

Auf dem Luftbildsektor vollziehen sich seit einigen Jahren grundsätzliche Veränderungen. Digitale flugzeuggetragene Kamerasysteme und hochauflösende Satellitensysteme bieten neue Potentiale der Datenakquise und -auswertung. Diese digitalen Datensätze werden in absehbarer Zeit das herkömmliche Luftbild ersetzen und Kartographie, Photogrammetrie und Fernerkundung erheblich verändern. Die neue Generation von digitalen Kameras wird zwei zentrale Bereiche der Kartographie einschneidend beeinflussen: Die Orthokartenherstellung und die Kartenaktualisierung. Der Bedarf aktueller Geobasisdaten macht Orthobilder besonders für Geoinformationssysteme interessant. Bisher standen als Basisdaten für Orthobildkarten großer Auflösung (> 1:10 000) lediglich Luftbilder zur Verfügung. Es wird gezeigt, daß die digitalen Daten der neuen Kamerageneration zur Erstellung von Orthobildkarten operationell einsetzbar sind. Durch die automatisierte Prozessierung werden sie den Anforderungen an schnelle aktuelle Kartenprodukte gerecht, mit ihrer hochgenauen Navigation bieten die digitalen Systeme die automatisierte Erstellung geometrisch sehr genauer Datensätze, die mit herkömmlichen Mitteln nur sehr aufwendig erreicht werden könnten. Ein Vergleich mit Luftbildern zeigt und bewertet die Unterschiede beider Aufnahmesysteme. Untersucht wurden Datensätze der digitalen Kamera HRSC-A des DLR Adlershof. Mit der HRSC-A (High Resolution Stereo Camera - Airborne) und der speziell für die Prozessierung dieser Daten entwickelten Software steht den Geoinformationsnutzern erstmals ein operationelles System zur Verfügung, das vollständig digital und vollautomatisch hochauflösende Orthobilddaten produziert. Die Pixelauflösung liegt zwischen 10 und 40 cm (Flughöhe von 2500 bis 10 000 m). Als vorteilhaft für die Analyse erweist sich die gleichzeitige Verfügbarkeit von hochauflösenden panchromatischen und multispektralen Datensätzen, die Verfügbarkeit eines hochauflösenden Geländemodells (x,y: 50 cm bzw. 1m, z: 10 cm) und die hohe Genauigkeit der Datensätze. Die Arbeit diskutiert die Problematik einer automatisierten Auswertung hochauflösender Daten. Diese Datensätze stellen neue Anforderungen an Auswertungsverfahren. Der Detailreichtum erschwert die Interpretation, gröbere räumliche Auflösungen glätten die Komplexität innerhalb heterogener Landnutzungen (besonders in urbanen Gebieten) und erleichtern so eine automatische Interpretation. Es wird gezeigt, daß "klassische" Auswertungsmethoden wie pixelbasierte Klassifizierungen (überwacht oder unüberwacht) zur Auswertung der hochauflösenden Daten nur bedingt geeignet sind. Im Rahmen der Arbeit werden zwei neue Ansätze entwickelt und untersucht, die nicht mehr pixelweise, sondern flächenhaft und objektorientiert arbeiten. Ein per-parcel-Ansatz zeigt gute Ergebnisse bei der Auswertung. Das Verfahren ermittelt zunächst mittels einer unüberwachten Klassifizierung Szenekomponenten in definierten Untereinheiten (parcel), die den Inhalt des Datensatzes repräsentieren. Die klassifizierten Pixel innerhalb der definierten parcel-Einheiten werden anschließend extrahiert und ihr Verhältnis zueinander weiter ausgewertet. Ergebnis ist zunächst die prozentuelle Verteilung der Szenekomponenten in den Einheiten, anschließend werden Zusammenhänge zwischen den vorhandenen Komponenten und der Landoberfläche definiert. Untersucht wurde ferner ein objektorientierter Ansatz, der die Interpretation von Einzelobjekten erlaubt. Hierbei wird das Bild in homogene Objekte segmentiert, die die Grundlage für die weitere Analyse bilden. Der diskutierte Ansatz besteht aus zwei Strategien: Mittels multiskalarer Segmentierung wird der Bilddatensatz zunächst in Einheiten strukturiert, verschiedene Maßstabsebenen sind gleichzeitig verfügbar. Grundidee ist die Schaffung eines hierarchischen Netzes von Bildobjekten. Diese gefundenen Einheiten werden anschließend spektral mittels Nearest Neighbour oder wissensbasiert mittels Fuzzy Logic Operatoren klassifiziert. Der Ansatz zeigt überzeugende Ergebnisse bei einer automatisierten Hauserkennung und der Aktualisierung bestehender Vektordatensätze. Die Einteilung der Bilddaten in Segmente, also zunächst eine Abstrahierung der Information vom Einzelpixel zu größeren semantischen Einheiten und die weitere Bearbeitung dieser Segmente erwies sich als sinnvoll. Es wurde ferner gezeigt, daß für die Analyse in städtischen Räumen die Einbeziehung von Oberflächeninformation unbedingt erforderlich ist. Durch die spektrale Ähnlichkeit von Bildelementen bietet die Einbeziehung des Oberflächenmodells die Möglichkeit, mittels einer zusätzlich bekannten Information über die Höhe der Objekte, diese Klassen zu trennen. / Remote sensing goes through times of fundamental changes. New digital airborne camera systems offer new potentials for data aquisition and interpretation. These data sets will replace aerial photography in the near future and change photogrammetry, cartography and remote sensing. The new camera generation will influence two central domains of cartography: Orthomap production and map updating. As a base for in-time updating orthomaps became more and more important. Up to now large scale mapping (scales > 1:10,000) is done nearly exclusively with aerial photographs. It can be shown that the digital data sets of the new camera generation can be used operationally for the production of orthomaps. A fully automated processing line provides the ortho images very shortly after aquisition, due to the used high precision navigation system the accuracy of the data is very high, even very big scales can be realized. A comparison of digital cameras and aerial photos discusses and rates the properties of the different aquisition systems and data sets. For interpretation data sets of the digital camera HRSC-A were used. The High Resolution Stereo Camera - Airborne (HRSC-A) digital photogrammetric camera and its processing software provides the geoinformation industry for the first time with an entirely digital and fully automatic process to produce highly accurate digital image data. The pixel size ranges between 10 and 40 cm (flight altitude 2500 - 10,000 m). The airborne camera combines high resolution, photogrammetric accuracy and all-digital acquisition and provides both multispectral and elevation information. The pushbroom instrument provides digital ortho-images and digital surface models with an accuracy of 10-20 cm. The use of this wide range of image information showed to be very helpful for data analysis. This investigation focuses on the problems of automated interpretation of high-resolution data. These data sets make high demands on automated interpretation procedures. The richness of details depicted in the data sets complicates the interpretation, coarser spatial resolutions smooth out spatial complexity within heterogeneous land cover types, such as urban, and make an automated interpretation easier. This report shows that conventional interpretation techniques like pixelbased classification (supervised or unsupervised) do not lead to satisfactory results. Two new object-oriented and region-oriented approaches for the interpretation of high resolution data sets were developped and discussed. The parcel-based approach showed good results in interpretation of the data. The proposed methodology begins with an unsupervised per-pixel classification to identify spectral clusters which represent the range of scene components present in the pre-defined land parcels. The per-parcel analysis extracts the pixels classified as scene components within the land parcel under examination and calculates the total numbers and fractions for each scene component present. To identify land cover types not represented by scene components at the land parcel level, it is necessary to process the scene component information and infer relationships between the scene components present and land cover type. A set of rules was devised to identify a range of land cover types from the mixtures of scene components found within each land parcel. Secondly an object-oriented and multi-scale image analysis approach was used for the interpretation of single objects. The procedure contains two basic domains. The strategy is to build up a hierarchical network of image objects which allows to represent the image information content at different resolutions (scales) simultaneously. In a second step the image objects were classified by means of fuzzy logic, either on features of objects and/or on relations between networked objects operating on the semantic network. The procedure showed very good results in detecting houses and updating vector data sets. Segmenting the data in semantic units and performing further analysis on these units showed to be very helpful for interpretation. It could be shown that for analysis of urban areas the use of a Digital Surface Model is necessary. Due to the spectral similarities of image elements the elevation information offers an important additional tool for analysis.

This diploma thesis deals with the updating of digital technical city map. Specifically with map updating using data from mobile scanning system and a comparison with map updating performed without the use of a mobile mapping system. Aim of the thesis was to update the digital technical map of Pardubice in the range of map sheet Pardubice 8-1/21.

Le Ministère des Ressources Naturelles et de la Faune (MRNF) a mandaté la compagnie de géomatique SYNETIX inc. de Montréal et le laboratoire de télédétection de l’Université de Montréal dans le but de développer une application dédiée à la détection automatique et la mise à jour du réseau routier des cartes topographiques à l’échelle 1 : 20 000 à partir de l’imagerie optique à haute résolution spatiale. À cette fin, les mandataires ont entrepris l’adaptation du progiciel SIGMA0 qu’ils avaient conjointement développé pour la mise à jour cartographique à partir d’images satellitales de résolution d’environ 5 mètres. Le produit dérivé de SIGMA0 fut un module nommé SIGMA-ROUTES dont le principe de détection des routes repose sur le balayage d’un filtre le long des vecteurs routiers de la cartographie existante. Les réponses du filtre sur des images couleurs à très haute résolution d’une grande complexité radiométrique (photographies aériennes) conduisent à l’assignation d’étiquettes selon l’état intact, suspect, disparu ou nouveau aux segments routiers repérés. L’objectif général de ce projet est d’évaluer la justesse de l’assignation des statuts ou états en quantifiant le rendement sur la base des distances totales détectées en conformité avec la référence ainsi qu’en procédant à une analyse spatiale des incohérences. La séquence des essais cible d’abord l’effet de la résolution sur le taux de conformité et dans un second temps, les gains escomptés par une succession de traitements de rehaussement destinée à rendre ces images plus propices à l’extraction du réseau routier. La démarche globale implique d’abord la caractérisation d’un site d’essai dans la région de Sherbrooke comportant 40 km de routes de diverses catégories allant du sentier boisé au large collecteur sur une superficie de 2,8 km2. Une carte de vérité terrain des voies de communication nous a permis d’établir des données de référence issues d’une détection visuelle à laquelle sont confrontés les résultats de détection de SIGMA-ROUTES. Nos résultats confirment que la complexité radiométrique des images à haute résolution en milieu urbain bénéficie des prétraitements telles que la segmentation et la compensation d’histogramme uniformisant les surfaces routières. On constate aussi que les performances présentent une hypersensibilité aux variations de résolution alors que le passage entre nos trois résolutions (84, 168 et 210 cm) altère le taux de détection de pratiquement 15% sur les distances totales en concordance avec la référence et segmente spatialement de longs vecteurs intacts en plusieurs portions alternant entre les statuts intact, suspect et disparu. La détection des routes existantes en conformité avec la référence a atteint 78% avec notre plus efficace combinaison de résolution et de prétraitements d’images. Des problèmes chroniques de détection ont été repérés dont la présence de plusieurs segments sans assignation et ignorés du processus. Il y a aussi une surestimation de fausses détections assignées suspectes alors qu’elles devraient être identifiées intactes. Nous estimons, sur la base des mesures linéaires et des analyses spatiales des détections que l’assignation du statut intact devrait atteindre 90% de conformité avec la référence après divers ajustements à l’algorithme. La détection des nouvelles routes fut un échec sans égard à la résolution ou au rehaussement d’image. La recherche des nouveaux segments qui s’appuie sur le repérage de points potentiels de début de nouvelles routes en connexion avec les routes existantes génère un emballement de fausses détections navigant entre les entités non-routières. En lien avec ces incohérences, nous avons isolé de nombreuses fausses détections de nouvelles routes générées parallèlement aux routes préalablement assignées intactes. Finalement, nous suggérons une procédure mettant à profit certaines images rehaussées tout en intégrant l’intervention humaine à quelques phases charnières du processus. / In order to optimize and reduce the cost of road map updating, the Ministry of Natural Resources and Wildlife is considering exploiting high definition color aerial photography within a global automatic detection process. In that regard, Montreal based SYNETIX Inc, teamed with the University of Montreal Remote Sensing Laboratory (UMRSL) in the development of an application indented for the automatic detection of road networks on complex radiometric high definition imagery. This application named SIGMA-ROUTES is a derived module of a software called SIGMA0 earlier developed by the UMRSL for optic and radar imagery of 5 to 10 meter resolution. SIGMA-ROUTES road detections relies on a map guided filtering process that enables the filter to be driven along previously known road vectors and tagged them as intact, suspect or lost depending on the filtering responses. As for the new segments updating, the process first implies a detection of potential starting points for new roads within the filtering corridor of previously known road to which they should be connected. In that respect, it is a very challenging task to emulate the human visual filtering process and further distinguish potential starting points of new roads on complex radiometric high definition imagery. In this research, we intend to evaluate the application’s efficiency in terms of total linear distances of detected roads as well as the spatial location of inconsistencies on a 2.8 km2 test site containing 40 km of various road categories in a semi-urban environment. As specific objectives, we first intend to establish the impact of different resolutions of the input imagery and secondly establish the potential gains of enhanced images (segmented and others) in a preemptive approach of better matching the image property with the detection parameters. These results have been compared to a ground truth reference obtained by a conventional visual detection process on the bases of total linear distances and spatial location of detection. The best results with the most efficient combination of resolution and pre-processing have shown a 78% intact detection in accordance to the ground truth reference when applied to a segmented resample image. The impact of image resolution is clearly noted as a change from 84 cm to 210 cm resolution altered the total detected distances of intact roads of around 15%. We also found many roads segments ignored by the process and without detection status although they were directly liked to intact neighbours. By revising the algorithm and optimizing the image pre-processing, we estimate a 90% intact detection performance can be reached. The new segment detection is non conclusive as it generates an uncontrolled networks of false detections throughout other entities in the images. Related to these false detections of new roads, we were able to identify numerous cases of new road detections parallel to previously assigned intact road segments. We conclude with a proposed procedure that involves enhanced images as input combined with human interventions at critical level in order to optimize the final product.

Le Ministère des Ressources Naturelles et de la Faune (MRNF) a mandaté la compagnie de géomatique SYNETIX inc. de Montréal et le laboratoire de télédétection de l’Université de Montréal dans le but de développer une application dédiée à la détection automatique et la mise à jour du réseau routier des cartes topographiques à l’échelle 1 : 20 000 à partir de l’imagerie optique à haute résolution spatiale. À cette fin, les mandataires ont entrepris l’adaptation du progiciel SIGMA0 qu’ils avaient conjointement développé pour la mise à jour cartographique à partir d’images satellitales de résolution d’environ 5 mètres. Le produit dérivé de SIGMA0 fut un module nommé SIGMA-ROUTES dont le principe de détection des routes repose sur le balayage d’un filtre le long des vecteurs routiers de la cartographie existante. Les réponses du filtre sur des images couleurs à très haute résolution d’une grande complexité radiométrique (photographies aériennes) conduisent à l’assignation d’étiquettes selon l’état intact, suspect, disparu ou nouveau aux segments routiers repérés. L’objectif général de ce projet est d’évaluer la justesse de l’assignation des statuts ou états en quantifiant le rendement sur la base des distances totales détectées en conformité avec la référence ainsi qu’en procédant à une analyse spatiale des incohérences. La séquence des essais cible d’abord l’effet de la résolution sur le taux de conformité et dans un second temps, les gains escomptés par une succession de traitements de rehaussement destinée à rendre ces images plus propices à l’extraction du réseau routier. La démarche globale implique d’abord la caractérisation d’un site d’essai dans la région de Sherbrooke comportant 40 km de routes de diverses catégories allant du sentier boisé au large collecteur sur une superficie de 2,8 km2. Une carte de vérité terrain des voies de communication nous a permis d’établir des données de référence issues d’une détection visuelle à laquelle sont confrontés les résultats de détection de SIGMA-ROUTES. Nos résultats confirment que la complexité radiométrique des images à haute résolution en milieu urbain bénéficie des prétraitements telles que la segmentation et la compensation d’histogramme uniformisant les surfaces routières. On constate aussi que les performances présentent une hypersensibilité aux variations de résolution alors que le passage entre nos trois résolutions (84, 168 et 210 cm) altère le taux de détection de pratiquement 15% sur les distances totales en concordance avec la référence et segmente spatialement de longs vecteurs intacts en plusieurs portions alternant entre les statuts intact, suspect et disparu. La détection des routes existantes en conformité avec la référence a atteint 78% avec notre plus efficace combinaison de résolution et de prétraitements d’images. Des problèmes chroniques de détection ont été repérés dont la présence de plusieurs segments sans assignation et ignorés du processus. Il y a aussi une surestimation de fausses détections assignées suspectes alors qu’elles devraient être identifiées intactes. Nous estimons, sur la base des mesures linéaires et des analyses spatiales des détections que l’assignation du statut intact devrait atteindre 90% de conformité avec la référence après divers ajustements à l’algorithme. La détection des nouvelles routes fut un échec sans égard à la résolution ou au rehaussement d’image. La recherche des nouveaux segments qui s’appuie sur le repérage de points potentiels de début de nouvelles routes en connexion avec les routes existantes génère un emballement de fausses détections navigant entre les entités non-routières. En lien avec ces incohérences, nous avons isolé de nombreuses fausses détections de nouvelles routes générées parallèlement aux routes préalablement assignées intactes. Finalement, nous suggérons une procédure mettant à profit certaines images rehaussées tout en intégrant l’intervention humaine à quelques phases charnières du processus. / In order to optimize and reduce the cost of road map updating, the Ministry of Natural Resources and Wildlife is considering exploiting high definition color aerial photography within a global automatic detection process. In that regard, Montreal based SYNETIX Inc, teamed with the University of Montreal Remote Sensing Laboratory (UMRSL) in the development of an application indented for the automatic detection of road networks on complex radiometric high definition imagery. This application named SIGMA-ROUTES is a derived module of a software called SIGMA0 earlier developed by the UMRSL for optic and radar imagery of 5 to 10 meter resolution. SIGMA-ROUTES road detections relies on a map guided filtering process that enables the filter to be driven along previously known road vectors and tagged them as intact, suspect or lost depending on the filtering responses. As for the new segments updating, the process first implies a detection of potential starting points for new roads within the filtering corridor of previously known road to which they should be connected. In that respect, it is a very challenging task to emulate the human visual filtering process and further distinguish potential starting points of new roads on complex radiometric high definition imagery. In this research, we intend to evaluate the application’s efficiency in terms of total linear distances of detected roads as well as the spatial location of inconsistencies on a 2.8 km2 test site containing 40 km of various road categories in a semi-urban environment. As specific objectives, we first intend to establish the impact of different resolutions of the input imagery and secondly establish the potential gains of enhanced images (segmented and others) in a preemptive approach of better matching the image property with the detection parameters. These results have been compared to a ground truth reference obtained by a conventional visual detection process on the bases of total linear distances and spatial location of detection. The best results with the most efficient combination of resolution and pre-processing have shown a 78% intact detection in accordance to the ground truth reference when applied to a segmented resample image. The impact of image resolution is clearly noted as a change from 84 cm to 210 cm resolution altered the total detected distances of intact roads of around 15%. We also found many roads segments ignored by the process and without detection status although they were directly liked to intact neighbours. By revising the algorithm and optimizing the image pre-processing, we estimate a 90% intact detection performance can be reached. The new segment detection is non conclusive as it generates an uncontrolled networks of false detections throughout other entities in the images. Related to these false detections of new roads, we were able to identify numerous cases of new road detections parallel to previously assigned intact road segments. We conclude with a proposed procedure that involves enhanced images as input combined with human interventions at critical level in order to optimize the final product.