Hin zu akkuraten Geo-Raum-Informationen
Die Fülle der in kommerziellen, industriellen und alltäglichen Anwendungen genutzten geographischen Daten führte zu einem zunehmenden Bewusstsein für deren Genauigkeit und Vollständigkeit. Darüber hinaus können diese Daten nur schwer mit aktuellen Informationen aus Geographischen Informationssystemen (GIS) kombiniert werden. Dies ist auf die quantitative Natur der GIS zurückzuführen. Davon angetrieben, konzentrierte man sich im Rahmen des REGIVIS-Projekts auf die Untersuchung neuer Theorien und Tools, um die Genauigkeit unsicherer geographischer Informationen zu steigern. Mit Unterstützung durch Fuzzy-Logik nutzte die Projektforschung die Fusion unterschiedlicher formaler Verfahren, um die Unbestimmtheit räumlicher Daten zu handhaben. Eines der Schlüsselprojekte umfasste eine Studie verschiedener Segmentierungsansätze, einschließlich Graustufen und mulitvariate Strukturen, zur Fuzzy-Objektidentifizierung. Die Quantifizierung der Objektunbestimmtheit bietet die Identifizierung von Übergangszonen für Objekte mit undeutlichen Grenzen. Durch Anwendung der Modellierungsstruktur des Local Binary Pattern (LBP) Operators werden homogene Strukturregionen in einem Bild bestimmt. Um Beschreibungen der Farbstruktur zu ermöglichen, konzentrierten sich die Forscher auf die Erweiterung des standardisierten univariaten LBP-Operators auf eine multivariate Version anhand zweier Fallstudien. Die erste Studie umfasste ein Bild mit fünf Strukturregionen, bei dem zwei LBP-Operatoren gute Segmentierungsergebnisse lieferten. Die zweite Studie bezog sich auf die Segmentierung von Küstenlandschaften und Objekten der Landnutzung mit Hilfe spezieller geographischer Daten. Diese Daten setzen sich aus LIght Detection And Ranging (LIDAR) Digital Elevation Models (DEM) und Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) Bildern einer Küstenregion in Großbritannien zusammen. Verglichen mit dem univariaten LBP-Operator ermöglicht der multivariate LBP-Operator eine bessere Segmentierung des Gebiets in Objekte. Als eine Erweiterung zu standardisierten Strukturklassifikatoren genutzt, kann er entscheidende Informationen zur Unbestimmtheit in den Übergangszonen aufzeigen. Der Algorithmus wurde bereits in einen Software-Prototypen namens Parbat integriert, der auf folgender Website zur Verfügung steht: http://parbat.lucieer.net(öffnet in neuem Fenster).
