Geomatik
Raum-zeitliches Monitoring über Skalen
In der Forschung beschäftigte das Team Geomatics um Prof. Paffenholz mit verschiedenster Sensorik und Multi-Sensor-Systemen für eine effiziente Erfassung von dreidimensionalen (3D) Umgebungsdaten und dem Ziel des raum-zeitlichen Monitorings über Skalen.
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Wie gelingt eine effiziente Erfassung von 3D Umgebungsdaten?
- Nutzung verschiedenster Sensorik, wie terrestrische Laserscanner, Beschleunigungssensoren, GNSS-Equipment, Videotachymeter, sowie deren Fusion in Multi-Sensor-Systemen (MSS).
- Durch eine präzise, direkte Posenbestimmung eines terrestrischen Laserscanners mittels Positions- und Navigationssensoren zur Gewinnung von 3D-punktwolkenbasierten Geodaten mit einem stochastischem Modell.
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Welche mathematischen Modelle und Ansätze sind zur Aufbereitung und Fusion der erfassten heterogenen Daten sowie deren Analyse und Visualisierung geeignet?
- Rekursive Filter: Kalman-Filter, Bayes- und Partikelfilter, Raum-zeitliche Filterung.
- Weiterverarbeitung, Modellierung und Visualisierung der raumbezogenen Daten im Kontext der Digitalisierung, u. a. in GIS und im Kontext Building Information Modeling (BIM).
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Wie verändert sich das Monitoring natürlicher und anthropogener Strukturen durch die Verfügbarkeit von massen- und flächenhaften 3D Daten?
- Die verfügbaren Daten erstrecken sich von Einzelpunkten über 3D-Punktwolken bis hin zu radarinterferometrischen Daten. Somit wachsen die Anforderungen an intelligente, adaptive Auswertealgorithmen, z. B. B-Spline Approximation und Methoden der künstlichen Intelligenz.
