ALBERT

Note: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2019 , Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1.1 Motivation und Zielsetzung 1.2 Gliederung 2 Mathematische Grundlagen 2.1 Freiform-Kurven 2.1.1 PolynomialeFunktionen 2.1.2 Splines 2.1.3 Stellgrößen 2.2 Schätztheorie 2.2.1 Methode der kleinsten Quadrate 2.2.2 M-Schätzung 2.2.3 Verschiedene (robuste) M-Schätzer 2.2.4 Lösungsalgorithmus für die M-Schätzung 3 Modellierung und Schätzung von B-Spline-Kurven 3.1 Modellwahl 3.1.1 Informationskriterien 3.1.2 Hypothesentests 3.1.3 Structural Risk Minimization 3.1.4 Zusammenfassung Modellwahl 3.2 Parametrisierung 3.2.1 Deterministische Methoden 3.2.2 Iterative Methoden 3.2.3 Zusammenfassung Parametrisierung 3.3 Knotenvektorwahl 3.3.1 Deterministische Methoden 3.3.2 Heuristische Methoden 3.3.3 Zusammenfassung Knotenvektorwahl 3.4 KontrollpunktSchätzung 3.4.1 Reine Kontrollpunktschätzung 3.4.2 Erweiterte Kontrollpunktschätzung 3.4.3 Zusammenfassung Kontrollpunktschätzung 4 Methodische Innovation Knotenvektorwahl 4.1 Residuenbasierter Iterativer Update (RIU) Algorithmus 4.1.1 Methodik. 4.2 Evolutionäre Monte-Carlo (EMC) Methode 4.2.1 Methodik 4.2.2 Parameterwahl 4.3 Elitärer genetischer Algorithmus 4.3.1 Methodik 4.3.2 Modifikationen 4.3.3 Parameterwähl 5 Numerische Beurteilung und Validierung der Knotenvektorwahl 5.1 Simulation 5.1.1 Ablauf der Simulation 5.1.2 Testdatensätze 5.1.3 Rauschmodell 5.2 Konvergenzverhalten der verschiedenen Modifikationen beim EGA 5.3 Präzision und Richtigkeit der verschiedenen Methoden zur Knotenvektorwahl 5.3.1 Ergebnisse 5.3.2 Zusammenfassung 5.4 Sensitivitätsanalyse der Kontrollpunktschätzung 5.4.1 Ergebnisse 5.4.2 Zusammenfassung 5.5 Abweichende Modellwahl 5.5.1 Ergebnisse 5.5.2 Zusammenfassung 5.6 Reale Datensätze - Kreuzvalidierung 5.6.1 Datensätze 5.6.2 KreuzValidierung 5.6.3 Ergebnisse 5.6.4 Zusammenfassung 6 Numerische Beurteilung der B-Spline-Approximation bei Ausreißern 6.1 Rauschmodelle 6.2 Ergebnisse Knotenvektormethoden 6.2.1 Zusammenfassung 6.3 Sensitivitätsanalyse der Kontrollpunktschätzung bei ausreißerbehafteten Datensätzen 6.4 Belastbarkeit der Schätzer 6.4.1 Zusammenfassung 7 Fazit und Ausblick 7.1 Fazit 7.2 Ausblick A Anhang A.l Simulierte B-spline Kurven A.2 Numerische Beurteilung und Validierung der Knotenvektorwahl A.3 Numerische Beurteilung der B-Spline-Approximation bei Ausreißern Literaturverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Algorithmenverzeichnis Lebenslauf , Kurzfassungen in deutscher und englischer Sprache

Note: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2019 , Contents Declaration Abstract Zusammenfassung List of Figures List of Tables Abbreviation 1 Introduction 1.1 Motivation of the study 1.2 Proposal and content 2 On the application of TLS in deformation monitoring 2.1 Fundamentals of TLS 2.1.1 Range measurement system 2.1.2 Beam deflection system 2.2 Error sources for TLS measurements 2.2.1 Influence factors for the errors 2.2.2 State of the art in TLS calibration 2.3 Deformation monitoring with TLS measurements 2.3.1 Design of measurement scheme 2.3.2 Data collection 2.3.3 Data pre-processing 2.3.4 General methodology in TLS-based deformation monitoring 3 The influence of a simplified stochastic model on a congruence based deformation analysis 3.1 Modelling the deformation 3.1.1 Conventional deformation model (Descriptive model) 3.1.2 Advanced deformation model (Causal model) 3.2 Hypothesis test for congruency 3.3 Influence of simplified VCMs on the congruency test 4 On the stochasticity of TLS measurement 4.1 State of the art for the stochastic models of TLS measurements 4.2 Challenge of specifying variance-covariance values 4.3 Statistical evaluation of stochastic model 5 Approximating the 3D point clouds with B-spline models for deformation monitoring 5.1 State of the art on the approximation of 3D point clouds 5.2 B-spline approximation in a linear Gauss-Markov model 5.3 Model selection methodology based on hypothesis testing 5.4 Comparison between B-splines and polynomial approximation 6 Conclusion and Outlook Contributions of Authors Paper 1 Paper 2 Paper 3 Paper 4 Bibliography Curriculum Vitae Acknowledgement , Zusammenfassung in Englisch und Deutsch

Note: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2019 , Inhaltverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis 1 Einführung 1.1 Anlass und Ziel der Arbeit 1.2 Überblick über den Stand der Forschung 1.3 Methodische Überlegung der Arbeit und Arbeitsschritte 2 Folgen der demografischen Entwicklung für die Grundschulen 2.1 Demografische Entwicklung in Deutschland 2.2 Auswirkung der demografischen Entwicklung auf den Bestand der Grundschulen in Niedersachsen 2.3 Folgerungen für die Arbeit 3 Auslastung der Grundschulen 3.1 Gesetzliche Rahmenbedingungen für die Auslastung der Schule 3.2 Literaturmeinung zur Definition der unterausgelasteten Schule 3.3 Definition der unterausgelasteten Schulen in dieser Arbeit 4 Einzugsbereiche der Grundschulen 4.1 Gesetzliche Rahmenbedingungen des Einzugsbereiches einer Grundschule 4.2 Literaturmeinung zur Ermittlung eines Einzugsbereiches einer Grundschule 4.3 Ermittlung des Einzugsbereiches einer Schule in der Arbeit 4.3.1 Zuordnung der Schüler eines Ortsteils 4.3.2 Varianten des Einzugsbereiches 4.3.3 Mehrere Schulen in einem Ortsteil 4.4 Gruppierung der Grundschulen 4.4.1 Kriterien der Gruppierung der Grundschulen 4.4.2 Überlappungen der Gruppen 5 Bewertung der Zuordnungen der Schüler zu der Schulen 5 .1 Bewertungsmethoden der Schulen 5.2 Bisherige Literaturmeinung zur Bewertung der Schulen 5.3 Nutzwertanalysen zu Zuordnungen der Schüler zu den Schulen einer Gruppe 5.3 .1 Demografische Kriterien 5.3.2 Ökonomische Kriterien 5.3.3 Ökologische Kriterien 5.3.4 Qualitative Kriterien eines Schulstandortes 6 Fallstudie Landkreis Holzminden 6.1 Landkreis Holzminden 6.2 Auslastungsquote der Grundschulen im Landkreis Holzminden 6.3 Einzugsbereiche der Schulen im Landkreis Holzminden 6.3.1 Grundschule Lauenförde 6.3.2 Grundschule Ottenstein 6.4 Optimale Gruppierungen von Grundschulen im Landkreis Holzminden 6.5 Nutzwerte der Aufteilungen der Schüler der Gruppen im Landkreis Holzminden 6.5.1 Demografische Nutzwertanalyse 6.5.2 Ökonomische Nutzwertanalyse 6.5.3 Ökologische Nutzwertanalyse 6.5.4 Qualitative Nutzwertanalyse 6.5.5 Diskussion des Gesamtergebnisses 6.6 Validierung der Ergebnisse durch Gegenüberstellung von amtlichen und neuen Einzugsbereichen 7 Fazit und Ausblick 8 Literaturverzeichnis Anhang 1 Anhang 1.1 Grundschule am Sollingtor Anhang 1.2 Grundschule Polle Anhang 1.3 Grundschulen Holzminden Stadt Anhang 1.4 Grundschule Hehlen Anhang 1.5 Grundschule Bevem Anhang 1.6 Grundschule Bodenwerder Anhang 1.7 Grundschule Neuhaus im Solling Anhang 1.8 Grundschule im Forstbachtal Anhang 1.9 Grundschule Kirchbrak Anhang 1.10 Grundschule am Nordsolling Deensen Anhang 1.11 Grundschule Hagentorschule Stadtoldendorf Anhang 1.12 Grundschule Eschershausen Anhang 1.13 Grundschule Delligsen Anhang 1.14 Grundschule Halle Anhang 1.15 Grundschule Grünenplan Anhang 2 Anhang 3 Sortierung der Ortsteile der Überlappungsgebiete Anhang 4 Anhang 4.1 Gruppe Hehlen - Kirchbrak - Halle - Bodenwerder Anhang 4.1.1 Demografische Nutzwertanalyse Anhang 4.1.2 Ökonomische Nutzwertanalyse Anhang 4.1.3 Ökologische Nutzwertanalyse Anhang 4.1.4 Qualitative Nutzwertanalyse Anhang 4.2 Gruppe Holzminden Stadt und Bevem Anhang 4.2.1 Demografische Nutzwertanalyse Anhang 4.2.2 Ökonomische Nutzwertanalyse Anhang 4.2.3 Ökologische Nutzwertanalyse Anhang 4.2.4 Qualitative Nutzwertanalyse Anhang 4.3. Gruppe Lauenförde, Boffzen und Neuhaus im Solling Anhang 4.3.1 Demografische Nutzwertanalyse Anhang 4.3.2 Ökonomische Nutzwertanalyse Anhang 4.3.3 Ökologische Nutzwertanalyse Anhang 4.3.4 Qualitative Nutzwertanalyse Anhang 4.4 Gruppe Polle und Ottenstein Anhang 4.4.1 Demografische Nutzwertanalyse Anhang 4.4.2 Ökonomische Nutzwertanalyse Anhang 4.4.3 Ökologische Nutzwertanalyse Anhang 4.4.4 Qualitative Nutzwertanalyse Anhang 4.5 Gruppe Delligsen und Grünenplan Anhang 4.5.1 Demografische Nutzwertanalyse Anhang 4.5.2 Ökonomische Nutzwertanalyse Anhang 4.5.3 Ökologische Nutzwertanalyse Anhang 4.5 .4 Qualitative Nutzwertanalyse

Note: 1. Einleitung 1.1. Motivation 1.2. Zielsetzung und Beitrag der Arbeit 1.2.1. Zielsetzung 1.2.2. Beitrag der Arbeit 1.3. Gliederung 2. Stand der Forschung 2.1. Bündelausgleichung 2.1.1. Zeilenkamera-Bilder 2.1.2. DGM als Passinformation 2.2. High Resolution Stereo Camera (HRSC) 2.2.1. Photogrammetrische Mars-Missionen 2.2.2. Mars Express 2.2.3. Entwicklung und Aufbau der Kamera 2.2.4. Verarbeitung der HRSC-Daten 3. Methodik 3.1. Mathematisches Modell der Bündelausgleichung 3.1.1. Funktionales Modell 3.1.2. Interpolation und Distanz zwischen den Orientierungspunkten 3.1.3. Stochastisches Modell 3.2. Systematische Bündelausgleichung der HRSC-Daten 3.2.1. Vorverarbeitung 3.2.2. Verknüpfungspunktbestimmung 3.2.3. Bündelausgleichung 3.2.4. Evaluierung der Orientierungsdaten 3.3. Zweistufige Bündelausgleichung von Zeilenkamera-Blöcken 3.3.1. Einzelstreifenausgleichung 3.3.2. Konzept der Blockbildung 3.3.3. Teilblock-Strategie zur Verknüpfungspunktbestimmung 3.3.4. Verknüpfungspunktfilter 3.3.5. Blockausgleichung 3.3.6. Stellgrößen des Verfahrens 4. Experimente und Ergebnisse 4.1. Ziele und Daten 4.1.1. Zielsetzung der Experimente 4.1.2. Verwendete HRSC-Daten 4.2. Einzelstreifenauswertung 4.2.1. Beispiel 4.2.2. Schwingungen in den Mars-Express-Orientierungsdaten 4.2.3. Globale Einzelstreifenausgleichung 4.3. Blockauswertungen 4.3.1. Beispiel 4.3.2. Untersuchungen zum Verknüpfungspunktfilter 4.3.3. Systematische Bündelausgleichung der MC-30-Blöcke 4.4. Diskussion der Ergebnisse 5. Fazit 5.1. Zusammenfassung und Schlussfolgerungen 5.2. Ausblick , Sprache der Zusammenfassungen: Deutsch, Englisch

Note: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2017 , Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1.1 Zielsetzung 1.2 Struktur 2 Grundlagen und Stand der Forschung 2.1 Mobile Mapping Systeme 2.1.1 Allgemeine Funktionsweise 2.1.2 Riegl VMX-250 2.1.3 Alternative Systeme 2.2 Punktwolken 2.2.1 Definition 2.2.2 Abgrenzung zu vermaschten Punkten 2.2.3 Speicherformate von Punktwolken 2.2.4 Visualisierungstechniken 2.2.5 Level Of Detail 2.3 Farbmodelle 2.3.1 Farbanpassung 2.4 Verteiltes Rechnen 2.5 Verdeckungsanalyse 2.6 Registrierung mehrerer Datensätze 2.7 Visualisierungssysteme 2.7.1 Standalone Point Cloud Viewer 2.7.2 Webbasierte Systeme 3 Effizienzbetrachtungen 3.1 Effiziente Verarbeitung von Massendaten durch Parallelisierung 3.1.1 Parallelisierungsformen 3.1.2 Umsetzung 3.1.3 Vergleich 3.2 Effiziente Datenstrukturen 3.2.1 Scanstreifen 3.2.2 Scanstreifenbasierte Pufferstrategie 3.2.3 Rasterdatenstruktur 3.2.4 Randproblematik und Caching 4 Modulare Verarbeitungskette f ̈ur Mobile Mapping Daten 4.1 Analyse der beteiligten Komponenten des Herstellerworkflows 4.2 Exemplarische modulare Verarbeitungskette 4.3 Vorverarbeitungsmodul 4.3.1 Vereinfachung 4.3.2 Zeitsegmentierung 4.3.3 Bestimmung von Punktattributen 4.4 Segmentierung und Klassifikation 4.4.1 Bodenextraktion 4.4.2 Objektsegmentierung 5 Sensordatenintegration: Kalibrierung der Kameraorientierung 5.1 Zeitstempelabweichung 5.2 Ansatz 5.3 Extraktion von Silhouetten 5.3.1 Extraktion von Silhouetten aus Kamerabildern 5.3.2 Extraktion von Silhouetten aus Laserscandaten 5.4 ICP-basierte Identifikation der Korrespondenzen 5.4.1 Beschränkung der Scanpunktbildsilhouette 5.4.2 Gruppierung der Scanpunktdaten 5.4.3 ICP unter Berücksichtigung der Punktnormalen 5.5 Bestimmung der Kameraparameter mittels Rückwärtsschnitt 5.5.1 Wahl der Stichprobe 5.5.2 Anzahl an Iterationen 5.5.3 Bewertung der gefundenen Modelle 5.6 Ergebnisse 5.7 Verbesserungspotential und Probleme 5.7.1 Laufzeiten 5.7.2 Robustheit des Verfahrens und Qualität der Ergebnisse 6 Farbbestimmung 6.1 Farbextraktion 6.2 Verdeckungsanalyse 6.2.1 Geometrische Verdeckungsanalyse 6.2.2 Ballbasierter Tiefenpuffer 6.2.3 Ergebnisse 6.2.4 Nicht erfasste und dynamische Objekte 6.3 Farbanpassung 6.3.1 Einfärbesituationen benachbarter Scanpunkte 6.3.2 Objektweise Farbanpassung 6.3.3 IDP-Interpolierte radiometrische Helligkeitsanpassung von Bodenpunkten 6.3.4 Radiometrische Helligkeits- und Sättigungsanpassung von Objektpunkten 6.4 Farbsynthese 6.4.1 Histogrammbasierte Farbinterpolation 6.4.2 Ergebnis 7 Aus Punktwolken abgeleitete Modelle 7.1 3D Modelle 7.1.1 Identifikation planarer Bereiche 7.1.2 Nachbearbeitung der erstellten Texturen 7.1.3 Effiziente Verwaltung von Texturen 7.1.4 Erhöhung der Speichereffizienz 7.1.5 Level of Detail 7.2 2D Modelle 7.2.1 Trackjektorienabschnitte 7.2.2 Ermittlung relevanter Ebenen 7.2.3 Ergebnis 8 Visualisierung von Mobile Mapping Daten 8.1 3D Visualisierung 8.1.1 Visualisierung via Web-App 8.1.2 Performante Client-Server Kommunikation und Serialisierung 8.1.3 Scheduling der LOD-Daten 8.1.4 GUI Responsiveness 8.1.5 Navigation und Nutzerinteraktion 8.2 2D Visualisierung 8.2.1 Parallax Scrolling Visualisierung via Android-App 8.2.2 Beleuchtungsmodell 8.2.3 Ergebnis und Ausblick 9 Schlussfolgerungen und Ausblick 9.1 Ausblick Literaturverzeichnis

Note: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2017 , Contents 1 Introduction 1.1 Motivation, research questions and overview 1.1.1 Rainfall estimation at high spatial and temporal resolution 1.1.2 Precipitation estimation with cars 1.1.3 Motion estimation from in-situ sensor data 1.2 Outline 2 Basics 2.1 Precipitation 2.1.1 Resolution, accuracy and precision of precipitation measurements 2.1.2 In-situ point measurements of precipitation by rain gauges 2.1.3 Weather radar 2.2 Wireless Sensor Networks 2.2.1 Modeling sensor networks 2.2.2 Sensor network algorithms and protocols 2.3 Statistics 2.3.1 Basics and notation 2.3.2 Regression 2.3.3 Stochastic processes 2.3.4 Stochastic filtering and the Kalman filter 2.3.5 Geostatistics 2.4 Interpolation methods 2.4.1 Inverse-Distance-Weighted 2.4.2 Ordinary kriging 2.4.3 Regression kriging 2.4.4 Cross-validation for performance assessment 2.5 Optical flow 2.5.1 Optical flow intensity conservation 2.5.2 Gradient-based optical flow 2.5.3 Probabilistic optical flow 3 Related Work 3.1 Quantitative precipitation estimation from rain gauges, weather radar and other data sources 3.1.1 Precipitation estimation with weather radar 3.1.2 Precipitation estimation by interpolation of rain gauges measurements 3.1.3 Geostatistical merging of radar and rain gauge data 3.1.4 Motion-based methods used in nowcasting 3.1.5 New data sources for precipitation estimation 3.2 Decentralized estimation with geosensor networks 3.2.1 Estimation of spatio-temporal field properties with GSN 3.2.2 Object-tracking with GSN 4 Methodology for precipitation intensity estimation at 1-min resolution 4.1 Time-window approach for estimation 4.1.1 Estimation of field motion 4.1.2 Weather radar upsampling 4.1.3 Variogram estimation 4.2 Estimation methods 4.2.1 Spatial rain gauge interpolation methods 4.2.2 Space-time symmetric rain gauge interpolation method 4.2.3 Space-time asymmetric rain gauge interpolation methods 4.2.4 Radar-rain gauge merging methods 4.2.5 Estimation methods solely based on radar 4.3 Summary 5 Methodology for precipitation intensity estimation with car sensors 5.1 Car sensors 5.1.1 Wiper Frequency Sensor 5.1.2 Xanonex optical sensor 5.1.3 Other sensors investigated 5.1.4 Experimental setup and preprocessing 5.2 Theoretical considerations for the calibration of the W-R relationship in the field . 5.3 Dependency between car speed, windscreen angle and sensor readings 5.3.1 Manually-operated windscreen wipers 5.3.2 Automatically-operated windscreen wipers 5.3.3 Xanonex optical sensor 5.4 Summary 6 Methodology for motion estimation with a geosensor network 6.1 Algorithm overview 6.2 Network and field model 6.3 Gradient constraint estimation in the network 6.3.1 Gradient constraint estimation from irregular data 6.3.2 Requirements on node stationarity and sampling synchronicity 6.3.3 Estimation of partial derivative error 6.3.4 Gradient constraint selection and derivation of gradient constraint error 6.4 Temporal coherence: Kalman filter for recursive motion estimation 6.4.1 Estimation of process noise Q 6.4.2 Estimation of measurement noise R 6.4.3 Difference to common Kalman filtering problems 6.5 Algorithm protocol 6.6 Algorithm complexity 6.6.1 Communication complexity 6.6.2 Load balance 6.6.3 Computational complexity of partial derivative estimation 6.6.4 Computational complexity of motion estimation 6.7 Summary 7 Results 7.1 Precipitation intensity estimation at 1-min resolution 7.1.1 Study area and data basis 7.1.2 Performance assessment via cross-validation 7.1.3 Exploratory and visual data analysis 7.1.4 Radar estimation and rain gauge cross-validation results 7.1.5 Summary 7.2 Precipitation intensity estimation with cars 7.2.1 Study area and data basis 7.2.2 Selection of the reference method 7.2.3 Manually-operated windscreen wipers 7.2.4 Automatically-operated windscreen wipers 7.2.5 Xanonex optical rain sensor 7.2.6 Results of experiments on the VW rain track 7.2.7 Summary 7.3 Motion estimation with a geosensor network 7.3.1 Study Area, sensor network and deployment strategies 7.3.2 Error measures 7.3.3 Setting the filter parameters 7.3.4 Results - simulated field 7.3.5 Results - radar field 7.3.6 Summary 8 Summary and discussion of the research hypotheses 8.1 Discussion of research hypotheses 1 and 2: 1-min precipitation intensity estimation 8.2 Discussion of research hypothesis 3: precipitation estimation with cars 8.3 Discussion of research hypothesis 4: decentralized motion estimation 8.4 Outlook 9 Appendix 9.1 Discussion on the 'frozen field' distance function 9.2 Executable Kalman filter equations for the motion estimation algorithm 9.3 Controllability and Observability of the Kalman filter for motion estimation List of Figures List of Tables References