Verwendung raumbezogener Hinweise durch Schatten in Satellitenbildern zur approximativen Bestimmung der Höhe von Windkraftanlagen mit Convolutional Neural Networks

Lukas, Uwe vonStaadt, OliverAlbadawi, MohamadSidin, DennisDennisSidin2022-03-072022-03-072021https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/283834In dieser Masterarbeit wird ein neuartiges Verfahren zur approximativen Bestimmung der Höhe von Windkraftanalgen auf Satellitenbildern konzipiert und implementiert. Hierzu werden Windkraftanlagen auf Satellitenbildern detektiert und deren 2D-Pose bestimmt. Anhand einer Auswertung der Schatten werden räumliche Hinweise ermittelt und anschließend die Objekthöhen berechnet. Sowohl die Objektdetektion als auch die Posenbestimmung wird mit Convolutional Neuronal Networks durchgeführt. Hierfür werden annotierte Datensätze aufgebaut und unterschiedliche Modelle trainiert. Zur automatischen Auswertung von Satellitendaten wird dabei ein Gesamtsystem mit einer schrittweisen Verarbeitung und Auswertung der Bild- und Geodaten implementiert.deLead Topic: Visual Computing as a ServiceResearch Line: Computer vision (CV)computer visionobject detectionpose estimationremote sensingdeep learning006Verwendung raumbezogener Hinweise durch Schatten in Satellitenbildern zur approximativen Bestimmung der Höhe von Windkraftanlagen mit Convolutional Neural Networksmaster thesis