Erkennung von Gebäudestrukturen anhand von Mustern punktförmiger Reflektoren in SAR-Bildern

Moderne weltraumgestützte SAR-Sensoren wie etwa TerraSAR-X sind in der Lage eine geometrische Auflösungen im Bereich eines Meters oder besser zu erzielen. Dadurch sind Gebäudedetails wie Fenster oder Balkone in den Daten zu erkennen. Aufgrund ihrer vorzugsweise rechtwinkligen Anordnung, die eine starke Reflexion zum Sensor bewirken kann, prägen sie sich häufig als sehr helle Linien oder Punkte aus, die sich deutlich vom dunkleren Hintergrund abheben. Da solche Gebäudestrukturen in der Regel langlebig sind, können deren Signale in vielen Fällen als sogenannte Persistent Scatterer (PS) fungieren. Dabei handelt es sich um Reflektoren, die eine sehr stabile Phasenhistorie aufweisen und sich somit gut für eine interferometrische Auswertung eignen, die sich über Jahre erstreckt. Bedingt durch die übliche Bauweise von Gebäuden treten solche PS zudem in regelmäßigen Mustern auf. So kann man oftmals vertikale und horizontale Reihen von PS an Fassaden beobachten, die durch Fensterreihungen hervorgerufen werden. Die Tatsache, dass bestimmte PS auf einem Gebäude liegen stellt dabei eine nützliche Information dar, die in den aktuellen Auswertealgorithmen jedoch nicht verwendet wird. Wir demonstrieren in diesem Aufsatz eine Möglichkeit, die in einem Stapel von Interferogrammen identifizierte PS-Menge, zu sinnvollen Einheiten zu gruppieren. Dafür verwenden wir ein Produktionssystem, das Konzepte der menschlichen Wahrnehmung verwendet, um regelmäßige Strukturen in einer Menge von Basisobjekten (in diesem Fall den PS) zu finden.