Die historische Holzkohleproduktion spielte eine bedeutende Rolle in der industriellen Entwicklung. Traditionell wurde Holzkohle in sogenannten Meilern, aufrechtstehenden Öfen, hergestellt. Diese Praxis führte zur weitreichenden Abholzung und veränderte die Vegetationszusammensetzung. Um die historische Waldbedeckung und historischen Landnutzungspraktiken besser zu verstehen, ist es notwendig, die räumliche Verteilung der Meiler zu analysieren. Die manuelle Kartierung der Meilerüberreste mittels DGM-Visualisierungstechniken ist sehr zeit- und arbeitsintensiv. Diese Arbeit untersucht daher den Einsatz von Deep Learning zur automatischen Detektion von Meilerplätzen basierend auf LiDAR-Datenprodukten. Hierfür wurden vortrainierte Modelle der Toolbox MMDetection mit DGM-Bildern trainiert, um ein spezifisch auf Meiler abgestimmtes Modell zu entwickeln. Insgesamt wurden vier Experimente durchgeführt, die den Einfluss verschiedener DGM-Visualisierungen, die Größe der Bounding Boxen und Hyperparameter unter Verwendung des FoveaBox-Detektors sowie die Leistung unterschiedlicher Modelle (ATSS, VFNet, RetinaNet) analysierten. Die Ergebnisse zeigen, dass ein 3-Band Bild bestehend aus Hügelschattierung, Sky-View Faktor und Neigung sowie eine Bounding Box Größe von 50 m optimal für die Detektion von Meilern sind. Der FoveaBox-Detektor erzielte die beste Leistung mit dem RAdam-Optimierer und einer Lernrate von 0.0001, wobei das ATSS-Modell mit den gleichen Hyperparametern die schlüssigsten Ergebnisse mit einer Genauigkeit von 93 % erreichte und nur 7 % der Meiler übersah. Das ATSS-Modell zeigte im Gegensatz zu anderen Studien eine um bis zu 10 % bessere Leistung. Ausschlaggebende Faktoren für diese Verbesserungen waren der verwendete Datensatz aus den 3-Band Bildern, die Größe der Bounding Boxen und die umfangreichere Datenaugmentierung, insbesondere die ergänzende Nutzung radiometrischer Techniken. Durch die experimentelle Herangehensweise konnte die Erkennungsgenauigkeit um 13 % gesteigert werden. Im Vergleich zur manuellen Kartierung hat das Modell viele zusätzliche Meiler identifiziert, obwohl es gelegentlich zu Verwechslungen mit angehäufter Erde am Hang und Fehldetektionen in unebenem Gelände mit geringen Höhenunterschieden kam. Die Eignung des Algorithmus zur verbesserten Erkennung von Meilerplätzen anstelle der manuellen Kartierung wird als effizienter, aber nicht zwangsläufig als präziser eingeschätzt:Selbständigkeitserklärung II
Weitergabe der Arbeit II
Kurzfassung IV
Abstract V
Abbildungsverzeichnis VIII
Tabellenverzeichnis X
Abkürzungsverzeichnis XI
1 Einleitung 1
1.1 Problemstellung und Zielsetzung 1
1.2 Aufbau der Arbeit 2
2 Grundlagen 3
2.1 Historischer und archäologischer Kontext von Meilerplätzen 3
2.1.1 Holzkohleproduktion und ihre Auswirkungen auf die Umwelt 3
2.1.2 Wichtigkeit der Erforschung von Meilerplätzen 4
2.1.3 Aussehen der Meilerüberreste 5
2.2 Einsatz von LiDAR-Daten für die Detektion von Meilerplätzen 6
2.2.1 Einführung in LiDAR 6
2.2.2 LiDAR in der archäologischen Praxis 8
2.2.3 Visualisierungstechniken von Höhenmodellen 10
2.2.4 Automatisierte Detektion von Meilerplätzen 15
2.3 Objekterkennung mit Deep Learning 16
2.3.1 Einführung in Deep Learning 16
2.3.2 Bildbasierte Objekterkennung von kleinen Objekten 17
2.3.3 Training eines Deep Learning-Modells 18
2.3.4 Datenaugmentierung 19
2.3.5 Hyperparameter 21
2.3.6 Bewertungsmetriken 21
2.3.7 Kategorisierung von Deep Learning-Modellen 23
2.3.8 Verwendete Modelle 25
3 Daten und Methoden 31
3.1 Datengrundlage und Computer-Hardware 31
3.2 Aufbereitung der Daten 32
3.2.1 Bearbeitung der Meilerdaten 32
3.2.2 Vorverarbeitung der DGM-Bilder 33
3.2.3 Aufteilung in Trainings-, Test- und Validierungsdatensatz 34
3.2.4 Datenaugmentierung des Trainingsdatensatzes 35
3.2.5 Verwendete DGM-Visualisierungstechniken 37
3.2.6 COCO-Format und Normalisierung 38
3.3 Experimentelles Vorgehen 39
3.3.1 Experiment 1: Verschiedene Eingangsdaten 39
3.3.2 Experiment 2: Verschiedene Bounding Box-Größen 40
3.3.3 Experiment 3: Verschiedene Hyperparameter 41
3.3.4 Experiment 4: Verschiedene Modelle 41
3.4 Verwendete Bewertungsmetriken 42
4 Ergebnisse 44
4.1 Experiment 1: Verschiedene Eingangsdaten 44
4.2 Experiment 2: Verschiedene Bounding Box-Größen 48
4.3 Experiment 3: Verschiedene Hyperparameter 52
4.4 Experiment 4: Verschiedene Modelle 56
4.5 Inferenz des besten Modells auf ein unbekanntes Gebiet 61
5 Diskussion 63
5.1 Interpretation der Ergebnisse 63
5.2 Vergleich der Ergebnisse mit anderen Studien 66
5.3 Bewertung der Modelleistung in einem gut und schlecht zu kartierendem Gebiet 68
6 Fazit und Ausblick 71
7 Literaturverzeichnis 73
Anhang 78 / The historical production of charcoal played a significant role in the industrial development. Traditionally, charcoal was produced in so-called kilns, upright ovens. This practice led to extensive deforestation and changed the vegetation composition. In order to better understand historical forest cover and historical land use practices, it is necessary to analyze the spatial distribution of the charcoal kilns. However, manual mapping of the kilns remains using DTM visualization techniques is very time-consuming and labour-intensive. Therefore, this study examines the use of deep learning for the automatic detection of charcoal kiln sites based on LiDAR data products. Pre-trained models from the MMDetection toolbox were trained with DTM images to develop a model specifically adapted to the charcoal kilns. A total of four experiments were conducted to analyze the impact of different DTM visualizations, bounding box sizes, and hyperparameters using the FoveaBox detector as well as the performance of different models (FoveaBox, ATSS, VFNet, RetinaNet). The results show that a 3-band image consisting of hill shading, Sky-View factor, and slope, and a bounding box size of 50 m, is ideal for the detection of kilns. The FoveaBox detector achieved the best performance with the RAdam optimizer and a learning rate of 0.0001, while the ATSS model performed the most consistent results with an accuracy of 93 % and missing only 7 % of the kilns. The ATSS model shows up to 10 % better performance compared to other studies. Key factors for these improvements were the used dataset of the 3-band images, the size of the bounding boxes, and the more extensive data augmentation, particularly the complementary use of radiometric techniques. Through the experimental approach, detection accuracy was improved by 13 %. Compared to manual mapping, the model could identify many additional kilns, although it sometimes led to confusion with accumulated soil on slopes and false detections in uneven terrain with small height differences. The suitability of the algorithm for improved detection of charcoal kiln sites instead of manual mapping is considered efficient but not necessarily more accurate.:Selbständigkeitserklärung II
Weitergabe der Arbeit II
Kurzfassung IV
Abstract V
Abbildungsverzeichnis VIII
Tabellenverzeichnis X
Abkürzungsverzeichnis XI
1 Einleitung 1
1.1 Problemstellung und Zielsetzung 1
1.2 Aufbau der Arbeit 2
2 Grundlagen 3
2.1 Historischer und archäologischer Kontext von Meilerplätzen 3
2.1.1 Holzkohleproduktion und ihre Auswirkungen auf die Umwelt 3
2.1.2 Wichtigkeit der Erforschung von Meilerplätzen 4
2.1.3 Aussehen der Meilerüberreste 5
2.2 Einsatz von LiDAR-Daten für die Detektion von Meilerplätzen 6
2.2.1 Einführung in LiDAR 6
2.2.2 LiDAR in der archäologischen Praxis 8
2.2.3 Visualisierungstechniken von Höhenmodellen 10
2.2.4 Automatisierte Detektion von Meilerplätzen 15
2.3 Objekterkennung mit Deep Learning 16
2.3.1 Einführung in Deep Learning 16
2.3.2 Bildbasierte Objekterkennung von kleinen Objekten 17
2.3.3 Training eines Deep Learning-Modells 18
2.3.4 Datenaugmentierung 19
2.3.5 Hyperparameter 21
2.3.6 Bewertungsmetriken 21
2.3.7 Kategorisierung von Deep Learning-Modellen 23
2.3.8 Verwendete Modelle 25
3 Daten und Methoden 31
3.1 Datengrundlage und Computer-Hardware 31
3.2 Aufbereitung der Daten 32
3.2.1 Bearbeitung der Meilerdaten 32
3.2.2 Vorverarbeitung der DGM-Bilder 33
3.2.3 Aufteilung in Trainings-, Test- und Validierungsdatensatz 34
3.2.4 Datenaugmentierung des Trainingsdatensatzes 35
3.2.5 Verwendete DGM-Visualisierungstechniken 37
3.2.6 COCO-Format und Normalisierung 38
3.3 Experimentelles Vorgehen 39
3.3.1 Experiment 1: Verschiedene Eingangsdaten 39
3.3.2 Experiment 2: Verschiedene Bounding Box-Größen 40
3.3.3 Experiment 3: Verschiedene Hyperparameter 41
3.3.4 Experiment 4: Verschiedene Modelle 41
3.4 Verwendete Bewertungsmetriken 42
4 Ergebnisse 44
4.1 Experiment 1: Verschiedene Eingangsdaten 44
4.2 Experiment 2: Verschiedene Bounding Box-Größen 48
4.3 Experiment 3: Verschiedene Hyperparameter 52
4.4 Experiment 4: Verschiedene Modelle 56
4.5 Inferenz des besten Modells auf ein unbekanntes Gebiet 61
5 Diskussion 63
5.1 Interpretation der Ergebnisse 63
5.2 Vergleich der Ergebnisse mit anderen Studien 66
5.3 Bewertung der Modelleistung in einem gut und schlecht zu kartierendem Gebiet 68
6 Fazit und Ausblick 71
7 Literaturverzeichnis 73
Anhang 78
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:93003 |
| Date | 20 August 2024 |
| Creators | Rünger, Carolin |
| Contributors | Eltner, Anette, Neubauer, Grit, Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:masterThesis, info:eu-repo/semantics/masterThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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