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Schriftenreihen ausleihbar

Systematische Bündelausgleichung großer photogrammetrischer Blöcke einer Zeilenkamera am Beispiel der HRSC-Daten (2020)

Bostelmann, Jonas [VerfasserIn] 1982- ; Heipke, Christian [AkademischeR BetreuerIn] ; Neumann, Ingo [AkademischeR BetreuerIn] ; [weitere]

Hannover : Leibniz Universität Hannover

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Signatur: S 99.0139(365)

In: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover, Nr. 365

Materialart: Schriftenreihen ausleihbar

Seiten: 129 Seiten , Illustrationen, Diagramme

ISBN: 978-3-7696-5270-3

ISSN: 0174-1454

Serie: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover Nr. 365

URL: Inhaltsverzeichnis

Sprache: Deutsch

Anmerkung: 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

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Kalman filtering with state constraints applied to multi-sensor systems and georeferencing (2020)

Vogel, Sören [VerfasserIn] 1988-

Hannover : Leibniz Universität Hannover

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Signatur: S 99.0139(364)

In: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover, Nr. 364

Materialart: Schriftenreihen ausleihbar

Seiten: XVI, 121 Seiten , Illustrationen, Diagramme

ISBN: 978-3-7696-5268-0

Serie: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Universität Hannover Nr. 364

Sprache: Englisch

Anmerkung: List of Figures List of Tables Acronyms 1 Introduction 1.1 Motivation 1.2 Objective and Outline 2 Fundamentals of Recursive State-space Filtering 2.1 Parameter Estimation 2.1.1 Gauss-Markov Model 2.1.2 Gauss-Helmert Model 2.1.3 Recursive Parameter Estimation 2.2 Recursive State-space Filtering 2.2.1 Iterated Extended Kalman Filter for Gauss-Markov Models 2.2.2 Iterated Extended Kalman Filter for Gauss-Helmert Models 2.3 State Constraints 2.3.1 Hard Constraints 2.3.2 Soft Constraints 2.3.3 Non-linear Constraints 3 Methodological Contributions 3.1 Versatile Recursive State-space Filter 3.2 Kalman Filtering with State Constraints for Gauss-Helmert Models 3.2.1 Implicit Pseudo Observations 3.2.2 Constrained Objective Function 3.2.3 Improvement of Implicit Contradictions 3.3 Recursive Gauss-Helmert Model 3.4 Example of Application 3.4.1 Monte-Carlo Simulation and Consistency 3.4.2 Results 3.4.3 Conclusions 4 Kinematic Multi-sensor Systems and Their Efficient Calibration 4.1 Kinematic Multi-sensor Systems 4.2 Calibration of Laser Scanner-based Multi-sensor Systems 4.2.1 Motivation 4.2.2 Experimental Setup 4.2.3 Classical Methods 4.2.4 Novel Recursive Calibration Approach 4.2.5 Comparison and Discussion 5 Information-based Georeferencing 5.1 Motivation 5.2 Experimental Setup 5.2.1 Kinematic Laser Scanner-based Multi-sensor Systems 5.2.2 Scenarios and Measuring Process 5.2.3 Additional Object Space Information 5.3 State of the Art Methods 5.4 Novel Information-based Georeferencing Approach 5.4.1 Basic Idea 5.4.2 Transformation of the Laser Scanner Observations 5.4.3 Assignment of the Laser Scanner Observations 5.4.4 Application of the Versatile Recursive State-space Filter 5.5 Comparison and Discussion 5.5.1 Mapping Within an Inner Courtyard 5.5.2 Georeferencing of an Autonomous Vehicle Within an Urban Canyon 5.5.3 Conclusions 6 Conclusions 6.1 Summary 6.2 Outlook A Appendix A.1 Pseudocode of the Versatile Recursive State-space Filter A.2 Analysis for the Selection of a Suitable Measurement and Process Noise Bibliography Acknowledgments CurriculumVitae , Zusammenfassung in englisch und deutsch Seite v-vii

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Simulation framework for collaborative navigation : Development – Analysis – Optimization (2020)

Fernandez, Nicolas Garcia [VerfasserIn] 1988-

Hannover : Leibniz Universität Hannover

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Signatur: S 99.0139(363)

In: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover, Nr. 363

Materialart: Schriftenreihen ausleihbar

Seiten: 165 Seiten , Diagramme, Karten

ISBN: 9783769652673

Serie: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Universität Hannover Nr. 363

URL: Volltext

Sprache: Englisch

Anmerkung: 1 Introduction 1.1 Motivation and Research Questions 1.2 Objective Definition and Contributions 1.3 Outline of the Thesis 2 Theory and Related Work in Geodetic Network Analysis 2.1 Parameter Estimation in a Gauß - Markov Model 2.2 Parameter Estimation in a Gauß - Helmert Model 2.3 Geodetic Network Optimization: Theoretical Background and Related Work 2.3.1 Network Quality Criteria 2.3.2 Objective Functions and Optimality Criteria 2.3.3 Types of Optimization Problems 2.4 Discussion 3 Theoretical Background in Positioning and Navigation 3.1 Global Navigation Satellite Systems 3.1.1 GNSS Observables 3.1.2 GNSS positioning techniques 3.2 Inertial Navigation Systems 3.2.1 Coordinate Frames 3.2.2 Mechanization in the Navigation Frame 3.2.3 INS/GNSS Integration 3.3 Filtering Techniques 3.3.1 Bayes Filter 3.3.2 Kalman Filter 3.3.3 Linearized Kalman Filter 3.3.4 Extended Kalman Filter 3.4 Multi-Sensor Fusion 3.4.1 Laser Scanner 3.4.2 Stereo Cameras 3.4.3 Localization Versus Simultaneous Location and Mapping 4 State of the art in Collaborative Positioning 4.1 Introduction 4.2 Communication Architectures 4.3 Collaborative Positioning 4.3.1 GNSS Collaborative Positioning Approaches 4.3.2 Inertial Measurement Collaborative Positioning 4.3.3 Collaborative Positioning with Laser Scanner 4.3.4 Collaborative Positioning with Vision-Based Sensors 4.3.5 Collaborative Positioning Using Other Sensors 4.4 Simulation Technologies 4.4.1 Simulation Environments: Overview 4.4.2 Monte Carlo Methods 4.5 Discussion 5 Simulation Framework for Collaborative Scenarios 5.1 Design and Implementation 5.1.1 Vehicle Trajectories Simulator 5.1.2 Environmental Model 5.1.3 Measurement Generation 5.1.4 Collaborative-Extended Kalman Filter 5.1.5 Collaborative SLAM 5.1.6 Localization with Landmark Uncertainty 5.2 Application Example 5.2.1 Scenario and Setup 5.2.2 Sample Run 5.3 Discussion 6 Sensitivity Analysis of Dynamic Sensor Networks 6.1 Geodetic Network Optimization Problems for Dynamic Networks 6.2 Best Sensor Combination 6.2.1 Scenario and Sensor Setup 6.2.2 Sensitivity Results 6.3 Vehicle Dynamics Evaluation 6.3.1 Simulation Scenario and Setup 6.3.2 Process Noise Assessment 6.3.3 Process Noise to Measurement Noise Selection 6.4 Summary and Conclusions 7 Collaboration Versus Single Vehicle Estimation 7.1 Collaborative Navigation: Concept 7.2 Experiment Scenario and Setup 7.3 Collaboration Results 7.3.1 Accuracy and Precision Analysis 7.3.2 Integrity Analysis 7.4 Summary and Discussion 8 Conclusions 8.1 Summary 8.2 Outlook , Zusammenfassung in Englisch und Deutsch Seite i-iii

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Probabilistic Pose Estimation and 3D Reconstruction of Vehicles from Stereo Images (2020)

Coenen, Maximilian Alexander [VerfasserIn] 1987- ; Rottensteiner, Franz [AkademischeR BetreuerIn] ; Brenner, Claus [AkademischeR BetreuerIn] ; [weitere]

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Signatur: S 99.0139(362)

In: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover, Nr. 362

Materialart: Schriftenreihen ausleihbar

Seiten: XV, 143 Seiten , Illustrationen, Diagramme

Serie: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover Nr. 362

URL: Inhaltsverzeichnis

Sprache: Englisch

Anmerkung: 1 Introduction 1.1 Contributions 1.2 Thesis outline 2 Basics 2.1 Convolutional Neural Networks 2.1.1 Training 2.1.2 CNN Architectures 2.2 Active Shape Model 2.3 Monte Carlo based optimisation 3 State of the art 3.1 Data driven approaches 3.1.1 Viewpoint prediction 3.1.2 3D pose prediction 3.1.3 3D pose and shape prediction 3.2 Model driven approaches 3.2.1 Shape priors 3.2.2 Scene priors 3.2.3 Shape aware reconstruction 3.2.4 Optimisation 3.3 Discussion 4 Methodology 4.1 Overview 4.1.1 Input 4.1.2 Problem statement 4.1.3 Scene layout 4.1.4 Detection of vehicles 4.2 Subcategory-aware 3D shape prior 4.2.1 Geometrical representation 4.2.2 Mode Learning 4.3 Multi-Task CNN 4.3.1 Input branch 4.3.2 Vehicle type branch 4.3.3 Viewpoint branch 4.3.4 Keypoint/Wireframe branch 4.3.5 Training 4.4 Probabilistic vehicle reconstruction 4.4.1 3D likelihood 4.4.2 Keypoint likelihood 4.4.3 Wireframe likelihood 4.4.4 Position prior 4.4.5 Orientation prior 4.4.6 Shape prior 4.4.7 Inference 4.5 Discussion 5 Experimental setup 5.1 Objectives 5.2 Test data 5.2.1 KITTI benchmark 5.2.2 ICSENS data set 5.3 Parameter settings and training 5.3.1 Learning the ASM 5.3.2 Training of the CNN 5.4 Evaluation strategy and evaluation criteria 5.4.1 Detection 5.4.2 Multi-Task CNN 5.4.3 Probabilistic model for vehicle reconstruction 5.4.4 Comparison to related methods 6 Results and discussion 6.1 Detection 6.2 Evaluation of the CNN components 6.2.1 Evaluation of the viewpoint branch 6.2.2 Evaluation of the vehicle type branch 6.3 Ablation studies of the model components 6.3.1 Analysis of the observation likelihoods 6.3.2 Analysis of the state priors 6.4 Analysis of the full model for vehicle reconstruction 6.4.1 Evaluation of the pose 6.4.2 Evaluation of the shape 6.4.3 Analysis of further aspects 6.5 Comparison to related methods 6.6 Discussion 6.6.1 Likelihood terms 6.6.2 State priors 6.6.3 Full model 6.6.4 Inference 7 Conclusion and outlook , Sprache der Kurzfassungen: Englisch, Deutsch

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Integrated Estimation of UAV Image Orientation with a Generalised Building Model (2020)

Unger, Jakob Daniel [VerfasserIn] 1986- ; Heipke, Christian [AkademischeR BetreuerIn] ; Rottensteiner, Franz [AkademischeR BetreuerIn] ; [weitere]

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Signatur: S 99.0139(361)

In: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover, Nr. 361

Materialart: Schriftenreihen ausleihbar

Seiten: 108 Seiten , Illustrationen, Diagramme

Serie: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover Nr. 361

URL: Inhaltsverzeichnis

Sprache: Englisch , Deutsch

Anmerkung: 1 Introduction 1.1 Motivation 1.2 Problem Statement and Contributions 1.3 Structure 2 State-of-the-art 2.1 Integration of Object Knowledge in Image Space 2.2 Integration of Object Knowledge in Object Space 2.3 Discussion 3 Photogrammetric Pose Estimation with a Generalised Building Model 3.1 Overview 3.2 Hybrid Bundle Adjustment 3.2.1 Modelling Relations of Object Points to Model Planes 3.2.2 Functional Model 3.2.3 Stochastic Model 3.2.4 Robust Estimation 3.2.5 Determination of Initial Values 3.3 Workflow 3.3.1 Global Adjustment 3.3.2 Sliding Window Adjustment 4 Assignment Under Generalisation Effects 4.1 Generalisation Effects 4.2 Direct Assignment: Point-Plane-Matching 4.3 Indirect Assignment: Plane-Plane-Matching 4.3.1 Indirect Assignment without ROIs 4.3.2 Indirect Assignment with ROIs 4.4 Summary of the Assignment Parameters 5 Experiments 5.1 Setup of the experiments 5.1.1 Scenarios 5.1.2 Sequences 5.1.3 Evaluation 5.1.4 Structure of the Experiments 5.2 Dataset 5.2.1 Hardware 5.2.2 Data 5.3 Parameter Settings and Implementation 6 Results and Discussion 6.1 The Short Sequence: Generalisation & Systematic Effects 6.2 The Long Sequence: Generalisation & Systematic Effects, Block Deformations... 6.3 Check Point Errors versus Estimated Standard Deviations 6.4 Sliding Window versus Global Adjustment 6.5 Assignment Strategies 6.6 The Full Sequence 6.7 Parameter Variation 6.7.1 Fictitious Distance Observations of Tie Points 6.7.2 Maximum Distance of Tie Points to Model Planes 6.7.3 Estimation of Vertex Coordinates 6.7.4 Window Size Nws and Overlap AW 7 Conclusion and Outlook , Kurzfassungen in Deutscher und Englischer Sprache

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Schema-Matching in räumlichen Datensätzen durch Zuordnung von Objektinstanzen (2020)

Kieler, Birgit [VerfasserIn] 1979- ; Sester, Monika [AkademischeR BetreuerIn] ; Haunert, Jan-Henrik [AkademischeR BetreuerIn] ; [weitere]

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Signatur: S 99.0139(359)

In: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover, Nr. 359

Materialart: Schriftenreihen ausleihbar

Seiten: 134 Seiten , Diagramme, Karten

Serie: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover Nr. 359

URL: Inhaltsverzeichnis

Sprache: Deutsch , Englisch

Anmerkung: 1 Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Zielsetzung 1.3 Gliederung 2 Verwandte Arbeiten 2.1 Grundbegriffe 2.1.1 Raumbezogene Objekte 2.1.2 Ähnlichkeit 2.1.3 Relation 2.1.4 Schema 2.2 Data-Matching 2.2.1 Klassifikation von Zuordnungsverfahren auf Objektebene 2.2.2 Herausforderungen bei der Objektzuordnung 2.2.3 Ausgewählte, merkmalsbasierte Verfahren 2.2.4 Ausgewählte, relationale Verfahren 2.3 Schema-Matching 2.3.1 Klassifikation von Zuordnungsverfahren auf Schemaebene 2.3.2 Herausforderungen bei der Zuordnung auf Schemaebene 2.3.3 Ausgewählte Schema-Matching-Verfahren im geographischen Kontext 3 Grundlagen 3.1 Ähnlichkeitsmaße 3.1.1 Geometrische Ähnlichkeit 3.1.2 Topologische Ähnlichkeit 3.1.3 Semantische Ähnlichkeit 3.2 Relationstypen 3.2.1 Relationen auf Objektebene 3.2.2 Relationen auf Schemaebene 3.3 Graphentheorie 3.3.1 Graph-Definitionen 3.3.2 Graph-Matching 3.3.3 Graph-Partitionierung / Graph-Cut 3.4 Ganzzahlige lineare Programmierung 4 Entwicklung von Data-Matching-Verfahren für verschiedene Objektgeometrien 4.1 Zuordnung von Polygonobjekten 4.1.1 Geometrischer Parameter 4.1.2 Heterogenitätsparameter 4.1.3 Erzeugung eines kombinierten Ergebnisses für das Schema-Matching 4.2 Zuordnung von unterschiedlichen Objektgeometrien 5 Entwicklung von Schema-Matching-Verfahren basierend auf Instanzdaten 5.1 Formale Problemdefinition 5.1.1 Synthetisches Beispiel 5.2 Einfache Lösungsverfahren 5.2.1 Beschränkung auf 1:1-Zuordnungen (Max-Match) 5.2.2 Beschränkung auf zwei Cluster (Min-Cut) 5.3 Einsatz von Heuristiken 5.4 Einsatz der ganzzahligen linearen Programmierung 5.4.1 Optimierungsziele und Bedingungen 5.4.2 Kombination von Optimierungszielen 5.4.3 Einführung einer festen Clustergröße (MaxScoreHardConstraintFixedSize) 5.4.4 Optimale Lösung ohne Nullcluster (MaxScoreHardConstraintFixedSizeNonEmpty) 5.4.5 Vereinfachtes Programm (MaxScoreHardConstraintFixedSizeUnique) 6 Experimente mit Realdaten und Untersuchungsergebnisse 6.1 Datenquellen und Datenvorverarbeitung 6.1.1 Datenquellen 6.1.2 Testgebiete 6.1.3 Datenvorverarbeitung 6.2 Ergebnisse des Data-Matching 6.2.1 Testgebiet A: ALKIS OSM in Hannover 6.2.2 Testgebiet B: ALKIS ATKIS in Hameln 6.2.3 Testgebiet C: ATKIS GDF in Hannover-Wedemark 6.2.4 Zusammenfassung der Data-Matching-Ergebnisse 6.3 Ergebnisse des Schema-Matching 6.3.1 Testgebiet B: ALKIS ATKIS in Hameln 6.3.2 Testgebiet A: ALKIS OSM in Hannover 6.3.3 Testgebiet C: ATKIS GDF in Hannover-Wedemark 6.3.4 Zusammenfassung aller Schema-Matching-Ergebnisse 7 Zusammenfassung und Ausblick , Kurzfassungen in Deutscher und Englischer Sprache

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3D pedestrian tracking using neighbourhood constraints (2020)

Nguyen, Uyen Dao-Xuan [VerfasserIn]

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Signatur: S 99.0139(358)

In: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover, (DE-B103)99942

Materialart: Schriftenreihen ausleihbar

Seiten: x, 115 Seiten , Illustrationen, Diagramme

ISBN: 9783769652666 , 978-3-7696-5266-6

ISSN: 0174-1454

Serie: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover Nr. 358

Sprache: Englisch

Anmerkung: Table of Contents 1 Introduction 1.1 Problem statement 1.2 Research objectives and contributions 1.3 Outline of the thesis 2 Basics 2.1 Linear programming 2.2 MaskR-CNN 2.3 TriNet 2.4 Social force model 2.5 Kalman filter 3 Related Works 3.1 Tracking approaches 3.2 Object detection 3.3 Tracking-based-detection 3.4 Motion model 3.5 Discussion 4 Multi-pedestrian Tracking in 3D Object Space 4.1 Problem statement and thegeneral pipeline 4.2 Detection and localization 4.2.1 Scene modelling 4.2.2 Observations 4.3 Hierarchical data association 4.3.1 Anchor determination 4.3.2 Local structure refinement 4.4 Motion correction and position prediction 4.4.1 Velocity calculation and correction 4.4.2 Missed detections retrieval 4.5 Filtering 4.6 Discussion 4.6.1 Probabilistic pedestrian tracking 4.6.2 Assumptions 5 Experiments and Results 5.1 Data and evaluation metrics 5.1.1 Data 5.1.2 Evaluation metrics 5.2 Component optimization 5.2.1 Detection and post-processing 5.2.2 Data association 5.2.3 Missed detections recovery 5.3 Component evaluation 5.4 Localization accuracy in 3D object space 5.5 Comparison with state-of-the-art trackers 6 Discussion 6.1 Proposed components 6.2 Performance of the proposed tracker 7 Conclusion Bibliography , Sprache der Kurzfassungen: Englisch, Deutsch

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Klassifikation multitemporaler Fernerkundungsdaten unter Verwendung fehlerbehafteter topographischer Daten (2020)

Maas, Alina Elisabeth [VerfasserIn] 1990-

Hannover : Leibniz Universität Hannover

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Signatur: S 99.0139(357)

In: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover, Nr. 357

Materialart: Schriftenreihen ausleihbar

Seiten: 220 Seiten , Illustrationen, Diagramme, Karten

ISSN: 0174-1454

Serie: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover Nr. 357

Sprache: Deutsch

Anmerkung: Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung 1.1. Motivation 1.2. Zielsetzung und wissenschaftlicher Beitrag 1.3. Aufbau der Arbeit 2. Stand der Forschung 2.1. Änderungsdetektion 2.2. Reduzierung des Bedarfs an manuell erstellten Trainingslabels 2.3. Strategien zum Umgang mit fehlerhaften Labels 2.4. Fehlerhafte Trainingslabels im Bereich der Fernerkundung 2.5. Merkmalsselektion 2.6. Diskussion 3. Grundlagen 3.1. Klassifikation 3.2. Merkmale 3.2.1. Spektrale Merkmale 3.2.2. Texturmerkmale: Haralick Merkmale 3.2.3. Strukturmerkmale: gewichtetes Histogramm der Gradientenrichtungen 3.2.4. 3D Merkmale: normalisiertes digitales Oberflächenmodell 3.2.5. Merkmalsselektionsalgorithmus 3.3. Logistische Regression 3.4. Gegenüber fehlerhaften Trainingslabels robuste logistische Regression 3.5. Klassifikations- und Regressionsbäume 3.6. Random Forest 3.7. Conditional Random Fields 4. Methodik 4.1. Uberblick des Klassifikationsalgorithmus 4.1.1. Initialisierung 4.1.2. Iterativer Prozess 4.2. Robuster Random Forest 4.2.1. Auswahl der Entscheidungsgrenze 4.2.2. Wahrscheinlichkeit der Klassenzugehörigkeit 4.2.3. Individuelle Übergangswahrscheinlichkeiten für jedes Trainingsbeispiel 4.2.4. Wahrscheinlichkeit in den Blättern 4.3. Integration der Kartenlabels als Beobachtungen 4.4. Bestimmung der Ubergangsmatrix 4.5. AnderungsWahrscheinlichkeit 4.6. Klassifikation basierend auf der robusten logistischen Regression 4.7. Multitemporale Klassifikation 4.7.1. Multitemporales CRF Modell 4.7.2. Sequenzielles Training 4.7.3. Ablauf der multitemporalen Klassifikation 5. Aufbau der Experimente 5.1. Datensätze 5.1.1. Hameln 5.1.2. Las Vegas 5.1.3. Vaihingen 5.1.4. Herne 5.1.5. Husum 5.2. Auswahl der Trainingsbeispiele 5.3. Merkmale 5.4. Analyse der Merkmalsselektionsmethode 5.5. Genauigkeitsmaße 5.6. Aufbau und Zielsetzung der Experimente 5.6.1. Merkmalsselektion 5.6.2. Parametertests 5.6.3. Monotemporale Klassifikation 5.6.4. Multitemporale Klassifikation 6. Experimente 6.1. Merkmalsselektion 6.2. Einfluss der Parameter 6.3. Monotemporale Klassifikation 6.3.1. Hameln 6.3.2. Las Vegas 6.3.3. Vaihingen 6.3.4. Herne und Husum 6.3.5. Diskussion 6.4. Multitemporale Klassifikation 6.4.1. Hameln 6.4.2. Las Vegas 6.4.3. Diskussion 7. Fazit und Ausblick 7.1. Fazit 7.2. Ausblick A. Anhang - Daten B. Anhang - Klassifikationsergebnisse , Zusammenfassungen in deutscher und englischer Sprache

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