ALBERT

Note: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2023 , Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Zielsetzung und eigene Beiträge 1.3 Gliederung der Arbeit 2 3D-Objekterfassung in der industriellen Fertigung von Großstrukturen 2.1 Bedingungen und Anforderungen in der industriellen Fertigung 2.2 Grundlagen zu Qualitätsmaßen und -parametern 2.3 Überblick Methoden der 3D-Objekterfassung 2.4 Terrestrisches Laserscanning 2.4.1 Messprinzip und Sensorik 2.4.2 Sensorkalibrierung 2.4.3 Messunsicherheiten 2.5 Statisches terrestrisches Laserscanning und Lasertracking 2.5.1 Vorbereitung und Objektaufnahme 2.5.2 Datenprozessierung 2.5.3 Validierung und Qualitätssicherung 2.5.4 Tachymeter und Lastertracker mit Scanfunktion 2.5.5 Stopp-und-Go Verfahren 2.5.6 Resümee zum statischen Laserscanning 2.6 Kinematisches terrestrisches Laserscanning 2.6.1 Messprinzip und Stand der Entwicklungen 2.6.2 Arten der Georeferenzierung 2.6.3 Resümee zum Einsatz des kinematischen terrestrischen Laserscanning 2.7 Hochgenaues kinematisches terrestrisches Laserscanning im industriellen Umfeld 2.7.1 TLS-basierte 3D-Objekterfassung 2.7.2 Systemkalibrierung und Synchronisierung der Sensoren 2.7.3 Georeferenzierung der Plattform 2.7.4 Darstellung des k-TLS-basierten Multi-Sensor-System 3 Mathematische Grundlagen 3.1 Räumliche Helmert-Transformation 3.2 Methoden der Unsicherheits-Modellierung 3.2.1 Statistische Grundlagen 3.2.2 Darstellung nach dem Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement 3.2.3 Methoden der Unsicherheitsfortpflanzung 3.2.3.1 Varianzfortpflanzung 3.2.3.2 Monte-Carlo-Simulation 3.3 Parameterschätzung im Gauß-Helmert-Modell 3.4 Räumliche Bestimmung der Form und Lage von Objekten 3.4.1 Ausgleichungsmodell 3.4.2 Klassifizierung 3.4.3 Ausgleichende Ebene 3.4.4 Flächen zweiten Grades 3.5 Filterung 3.5.1 Das Kalmanfilter 3.5.2 Das Extended Kalmanfilter 3.5.3 Das iterative Extended Kalmanfilter 4 Systemkalibrierung 4.1 Strategien und Ansätze 4.2 Darstellung des Referenzgeometrie-basierten Ansatzes 4.2.1 Schaffung Kalibrierumgebung - Bestimmung der Referenzgeometrien 4.2.2 Objekterfassung und Verknüpfung der Koordinatensysteme 4.2.3 Ausgleichung der gesuchten Parameter 4.3 Anordnung der Referenzgeometrien 4.3.1 Sensitivität der Parameter 4.3.2 Theoretische Vorbetrachtungen 4.3.3 Implementierung einer Simulationsumgebung 4.3.4 Optimierung der Referenzgeometrieanordnung 4.4 Praktische Realisierung und Durchführung 4.4.1 Realisierung einer Kalibrierumgebung 4.4.2 Durchführung der Systemkalibrierung 4.4.3 Darstellung und Diskussion der Ergebnisse 5 Georeferenzierung der mobilen Plattform 5.1 Strategien und Ansätze 5.2 Messtechnischer Ablauf 5.2.1 Methode einer punktweisen Georeferenzierung 5.3 Filtermodell 5.3.1 Vorbetrachtungen und Modellwahl 5.3.2 Implementierung 5.4 Messprozess und Datenauswertung 5.4.1 Messtechnische Umsetzung 5.4.2 Darstellung und Interpretation der Ergebnisse 5.5 Zusammenfassung und Resümee 6 Validierung und Qualitätssicherung 6.1 Strategien und Ansätze 6.2 Genauigkeitsuntersuchungen der Lasertrackermessung zur T-Probe 6.2.1 Messstrategie und Auswertung 6.2.2 Ergebnisse 6.2.3 Fazit 6.3 Betrachtung der Unsicherheiten der Einzelschritte 6.3.1 Objekterfassung durch den Laserscanner 6.3.2 Systemkalibrierung zwischen T-Probe und Laserscanner 6.3.3 Georeferenzierung der mobilen Plattform 6.3.4 Zusammenstellung der Unsicherheiten für die Einzelschritte 6.4 Modellierung der Gesamtunsicherheit 6.4.1 Umsetzung der Vorwärtsmodellierung 6.4.2 Darstellung der Ergebnisse 6.4.3 Korrelationen 6.5 Validierung der Modellierungsergebnisse 6.5.1 Rückwärtsmodellierung 6.5.2 Bewertung der Ergebnisse 7 Zusammenfassung und Ausblick A Anhang A.1 Kapitel 2 A.2 Kapitel 4 A.3 Kapitel 5 A.4 Kapitel 6 Literaturverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Lebenslauf , Sprache der Kurzfassungen: Englisch, Deutsch

Note: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2021 , Contents 1. Introduction 1.1. Motivation 1.2. Goal and Contributions 1.3. Structure of this Thesis 2. Fundamentals 2.1. Classification 2.2. Artificial Neural Network 2.2.1. Perceptron 2.2.2. Multilayer Percptrons 2.2.3. Training 2.2.3.1. Loss Function 2.2.3.2. Gradient Descent Optimization 2.2.3.3. Step Learning Policy 2.3. Convolution Neural Networks 2.3.1. Components 2.3.1.1. Convolution 2.3.1.2. Pooling 2.3.1.3. Batch Normalization 2.3.2. CNN for Image Classification 2.3.3. CNN for Semantic Segmentation 2.3.3.1. Fully Convolution Networks 2.3.3.2. U-Net 2.3.4. Training 2.3.5. Data Augmentation 3. Related Work 3.1. CNN in general 3.1.1. Image Classification 3.1.2. Semantic Segmentation 3.2. Land Cover Classification 3.3. Land Use Classification 3.3.1. Methods not based on CNN 3.3.2. CNN-based Methods 3.4. Discussion 3.4.1. Land Cover Classification 3.4.2. Land Use Classification 4. Methodology 4.1. Overview 4.2. Land Cover Classification 4.2.1. Network Architecture 4.2.2. Network Variants 4.2.2.1. Network without skip-connections 4.2.2.2. Network with elementwise addition skip-connections 4.2.2.3. Network with learnable skip-connections 4.2.3. Training 4.3. Hierarchical Land Use Classification 4.3.1. Polygon Shape Representation 4.3.2. Patch Preparation 4.3.2.1. Tiling 4.3.2.2. Scaling 4.3.2.3. Combination of tiling and scaling 4.3.3. Network Architecture 4.3.3.1. Base Network for Mask Representation: LuNet-lite 4.3.3.2. LuNet-lite with Multi-Task Learning 4.3.3.3. Achieving Consistency with the Class Hierarchy 4.3.3.4. Network Architecture for Implicit Representation 4.3.4. Training 4.3.4.1. LuNet-lite 4.3.4.2. LuNet-lite-MT 4.3.4.3. LuNet-lite-JO and LuNet-lite-BG-JO 4.3.5. Inference at Object Level 5. Datasets and Test Setup 5.1. Datasets 5.1.1. Hameln 5.1.2. Schleswig 5.1.3. Mecklenburg-Vorpommern (MV) 5.1.4. Vaihingen and Potsdam 5.2. Evaluation Metrics 5.3. Experimental Setup 5.3.1. Land Cover Classification 5.3.1.1. Test Setup 5.3.1.2. Overview of all Experiments 5.3.1.3. Prediction Variability of FuseNet-lite 5.3.1.4. Impact of the Hyperparameter Settings 5.3.1.5. Effectiveness of the learnable Skip-Connections 5.3.1.6. Performance of FuseNet-lite 5.3.1.7. Combining Datasets 5.3.2. Land Use Classification 5.3.2.1. Input Configurations 5.3.2.2. Test Setup 5.3.2.3. Overview of all Experiments 5.3.2.4. Prediction Variability of LuNet-lite-JO 5.3.2.5. Impact of the Hyperparameter Settings 5.3.2.6. Impact of Joint Optimization 5.3.2.7. Impact of the Polygon Representation 5.3.2.8. Impact of Land Cover Information 5.3.2.9. Impact of the Patch Generation 5.3.2.10. Evaluation on all Datasets 5.3.2.11. Combining Datasets 6. Experiments 6.1. Evaluation of Land Cover Classification 6.1.1. Prediction Variability of FuseNet-lite 6.1.2. Investigations of the Hyperparameter Settings 6.1.2.1. Base Learning Rate 6.1.2.2. Mini Batch Size 6.1.2.3. The Weight of the Penalty Term in the Focal Loss 6.1.3. Effectiveness of the learnable Skip-Connections 6.1.4. Evaluation on the individual Datasets 6.1.4.1. Hameln, Schleswig and MV 6.1.4.2. Vaihingen and Potsdam 6.1.4.3. Answers to the Questions raised in Section 5.3.1.6 6.1.5. Training on the combined Datasets 6.1.6. Discussion 6.2. Evaluation of Land Use Classification 6.2.1. Prediction Variability of LuNet-lite-JO 6.2.2. Investigations of the Hyperparameter Settings 6.2.2.1. Base Learning Rate 6.2.2.2. Mini Batch Size 6.2.2.3. The Weight of the Penalty Term in the Focal Loss 6.2.3. Impact of Joint Optimization 6.2.4. Impact of the Polygon Representation 6.2.5. Impact of Land Cover Information 6.2.6. Impact of the Patch Generation Approach 6.2.7. Evaluation on all Datasets 6.2.8. Training on combined Datasets 6.2.9. Discussion 7. Conclusion and Outlook 7.1. Conclusion 7.2. Outlook References , Sprache der Kurzfassungen: Englisch, Deutsch

Note: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2022 , Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis 1. Einführung 1.1. Ausgangssituation für die Arbeit 1.2. Stand der Wissenschaft und Forschung 1.3. Methodik der Arbeit 2. Rahmenbedingungen des Immobilienmarktes 2.1. Allgemeines 2.2. Aktuelle und zukünftige Entwicklungstendenzen 2.3. Die wachsende Bedeutung künftiger Entwicklungen 3. Theoretische Ausgangsbasis 3.1. Zur Entwicklung des Verkehrswertbegriffs 3.2. Künftige Entwicklungen - von der WertV zur ImmoWertV 2021 3.3. Normierte und nicht normierte Wertermittlungsverfahren 3.4. Die allgemeinen Wertverhältnisse 3.5. Die wertbeeinflussenden Grundstücksmerkmale 3.5.1. Allgemeines 3.5.2. Rechtliche Gegebenheiten 3.5.2.1. Allgemeines 3.5.2.2. Öffentliches Bau- und Planungsrecht 3.5.2.3. Bauordnungsrecht 3.5.2.4. Bestandsschutz 3.5.2.5. Weitere rechtliche Gegebenheiten des öffentlichen Rechts 3.5.2.6. Rechtliche Gegebenheiten des Zivilrechts 3.5.3. Die Beschaffenheit und tatsächliche Eigenschaften 3.5.4. Die Lagemerkmale 3.6. Spezifische Grundstückszustände und -merkmale 3.6.1. Allgemeines 3.6.2. Absehbare Nutzungsänderungen 3.6.3. Flächen mit Vornutzungsbelastungen und künftiger Neunutzung 3.6.4. Flächen mit städtebaulichen Missständen und erheblichenFunktionsverlusten 3.6.5. Weitere spezifische Grundstückszustände und -merkmale 3.6.5.1. Künftige Änderungen des baulichen Zustandes 3.6.5.2. Nicht ausgeschöpfte Nutzungspotentiale 3.6.5.3. Zwischennutzungen 3.6.5.4. Geplanter Ausbau der Infrastruktur 3.6.5.5. Geplante Ansiedlungen oder deren künftiger Wegfall 3.7. Internationale Wertermittlungsverfahren 3.8 Bilanzierung von Immobilien 3.9. Kreditwirtschaftliche Wertermittlung 3.10. Fazit 4. Empirische Untersuchungen zur Bedeutung künftiger Entwicklungen 4.1. Übersicht 4.2. Expertenbefragung 4.3. Auswertung von Wertgutachten 4.4. Auswertung von Grundstücksmarktberichten 4.5. Auswertung von anderenDatenquellen 4.6. Fazit 5. Systematisierung von künftigen Entwicklungen 5.1. Übersicht 5.2. Systematisierung 5.3. Fazit 6. Allgemeine Instrumente zur Berücksichtigung künftiger Entwicklungen 6.1. Übersicht 6.2. Prognosen 6.2.1. Allgemeines 6.2.2. Prognoseermächtigung und -begrenzung in der ImmoWertV 6.2.3. Prognosehorizont 6.3. Risikobewertung 6.4. Szenarien, Entwicklungskorridore undMarktanalysen 6.5. SWOT-Analysen 6.6. Fazit 7. Beispiele zum Einfluss künftiger Entwicklungen 7.1. Übersicht 7.2. Fallbeispiel: Allgemeine Wertverhältnisse - Pandemie 7.2.1. Allgemeines 7.2.2. Auswirkungen auf die Stadtentwicklungsprozesse 7.2.3. Auswirkungen auf einzelne Teilmärkte 7.2.3.1. Einzelhandel 7.2.3.2. Büro-, Gewerbe- und Industrieimmobilien 7.2.3.3. Hotels, Gaststätten und Freizeitimmobilien 7.2.3.4. Logistik-, Hafen- und Messeimmobilien 7.2.3.5. Wohnungsimmobilien 7.2.4. Fazit 7.3. Fallbeispiel: Entwicklung der Standortqualität - demografische Entwicklung 7.3.1. Allgemeines 7.3.2. Berücksichtigung von demografischen Entwicklungen am Beispiel von rückläufigen Einwohnerzahlen 7.3.3. Fazit 7.4. Fallbeispiel: Entwicklung der Standortqualität - wirtschaftliche Entwicklungen 7.4.1. Allgemeines 7.4.2. Berücksichtigung von wirtschaftlichen Entwicklungen 7.4.3. Fazit 7.5. Fallbeispiel: Entwicklungen der Standortqualität - städtebauliche Entwicklungen - Brachflächen 7.5.1. Allgemeines 7.5.2. Berücksichtigung von künftigen Entwicklungen bei zu erwartenden Brachflächen 7.5.3. Berücksichtigung von künftigen Entwicklungen bei entstandenen Brachflächen 7.5.4. Wahl der Wertermittlungsmethode bei entstandenen Brachflächen 7.5.4.1. Allgemeines 7.5.4.2. Das Residualwertverfahren 7.5.4.3. Das Liquidationswertverfahren 7.5.5. Fazit 7.6. Fallbeispiel: Planungsbezogene Entwicklungen - Informelle städtebauliche Planungen 7.6.1 Allgemeines 7.6.2. Arten von informellen städtebaulichen Planungen 7.6.3. Allgemeine Wirkung von informellen Planungen und ihreWertrelevanz 7.6.4. Bedeutung von informellen Planungen für die Wertermittlungan Beispielen 7.6.4.1. Einzelhandelskonzepte 7.6.4.2. Vergnügungsstättenkonzepte 7.6.4.3. Innenbereichsstärkungskonzepte 7.6.4.4. Stadtumbaukonzepte 7.6.5. Bedeutung von städtebaulichen Verträgen für die Wertermittlung 7.6.6. Fazit 8. Weitere Wertermittlungsaspekte zur Berücksichtigung künftiger Entwicklungen 8.1. Allgemeines 8.2. Erfordernis derhinreichenden Sicherheit aufgrundkonkreter Tatsachen 8.3. Wartezeit 8.4. Besonderheiten beider retrogradenVerkehrswertermittlung 8.5. Fazit 9. Zusammenfassende Darstellung und Ausblick 9.1. Zusammenfassung 9.2. Mögliche Weiterentwicklung desWertermittlungsrechtes und Forschungsbedarf Literaturverzeichnis , Sprache der Kurzfassungen: Englisch, Deutsch

Note: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2022 , Inhaltsverzeichnis 0. Einleitung 1. Ländliche Räume und ihre Herausforderungen 1.1 Charakteristika von Dörfern und Kommunen – Lebensraum Dorf 1.2 Typisierungsmöglichkeiten und Heterogenität ländlicher Räume 1.3 Besondere Herausforderungen für strukturschwache, periphere Räume 2. Konzepte von Kooperation, Vertrauen, Sozialem Kapital und Verantwortung als theoretische Grundlagen für regionale Netzwerke 2.1 Kooperation als Kern von Governance-Theorien 2.1.1 Kooperation und Regionalentwicklung 2.1.2 Governance-Theorien in Fragen ländlicher Entwicklung 2.1.3 Handlungsebenen und Akteure in Governance-Theorien 2.2 Die Relation von Vertrauen und Kooperation: Ein ökonomischer Blick auf kooperatives Verhalten 2.2.1 Vertrauen als Koordinationsmechanismus 2.2.2 Ein Öffentliches-Gut-Spiel (ÖGS) als neuer Verständniszugang für zivilgesellschaftliche Netzwerke 2.3 Die Relation von Sozialem Kapital und Kooperation 2.4 Verantwortungsübernahme in Kooperationen 3. Grundlagen zur Netzwerkbildung – regional und interkommunal 3.1 Gesetzliche Grundlagen der Verantwortungsteilung in der Regionalentwicklung 3.1.1 Europäische Impulse zur regionalen Entwicklung 3.1.2 Föderalstaatlicher Rahmen und partizipative, bundesweite Fördermaßnahmen 3.2 Zivilgesellschaftliche Netzwerke im interkommunalen Kontext 3.2.1 Definition von Netzwerken 3.2.2 Verständnis von Netzwerk im regionalwissenschaftlichen Kontext unter Beteiligung der Zivilgesellschaft 3.3 Ausgewählte Studien zu Netzwerken in strukturschwachen, ländlichen Räumen 4. Forschungsfragen und Methodik der Erforschung von regionalen Netzwerken 4.1 Forschungsziel und Forschungsfragen 4.2 Auswahlkriterien des zu untersuchenden Netzwerks 4.2.1 Bestimmung der Region: Geographische Abgrenzung und sozioökonomischer Hintergrund als Auswahlkriterien 4.2.2 Wahl des Netzwerks 4.3 Methodik der Datenerhebung 4.3.1 Methodenüberblick und Begründung der Vorgehensweise 4.3.2 Dokumentenanalyse 4.3.3 Leitfaden-gestützte Interviews mit Akteuren des Netzwerks 4.3.3.1 Konzeption des Interviewleitfadens 4.3.3.2 Organisation und Durchführung der Interviews 4.3.4 Fotographische Dokumentation von Motivation und Demotivation der Akteure 4.4 Methodik der Datenauswertung – inhaltlich-strukturierende qualitative Inhaltsanalyse nach Kuckartz 5. Ergebnisse der empirischen Untersuchung des Netzwerks „Gemeinsam für die Region – Evangelische Kirche und Strukturwandel in Nordostbayern“ 5.1 Hintergründe und Arbeitsfelder des Netzwerks „Gemeinsam für die Region“ 5.1.1 Gründungsbedingungen und Vorläuferprojekt 5.1.2 Organisatorische Struktur und Ziele des Netzwerks 5.1.3 Projekte des Netzwerks 5.1.4 Gründe für Beständigkeit 5.2 Kooperation im Netzwerk 5.2.1 Definitionen von Kooperationen 5.2.2 Chancen von Kooperationen 5.2.2.1 Verbesserungsmöglichkeiten von Kooperationen 5.2.2.2 Mittelbare Effekte von Netzwerkkooperationen 5.2.3 Grenzen von Kooperationen 5.2.3.1 Umgang mit Schwierigkeiten 5.2.3.2 Herausforderungen für den Fortbestand des Netzwerks 5.2.3.3 Nicht-kooperatives Handeln 5.2.4 Interkommunale Kooperationen 5.3 Akteure als zentrale Wirkfaktoren für Kommunal- und Regionalentwicklung 5.3.1 Kompetenzen für Mitarbeit 5.3.2 Beginn und Ende der Mitarbeit 5.3.3 Art und Weise der Mitarbeit 5.3.4 Bedingungen und Hintergründe des Mitmachens 5.3.4.1 Intrinsische Motivatoren 5.3.4.2 Extrinsische Motivatoren 5.3.4.3 Motivations- und Demotivationsfaktoren im Vergleich 5.3.5 Der Rollenkontext der Mitwirkenden 5.4 Verantwortungsübernahme im Netzwerk 5.4.1 Definition von Verantwortung 5.4.2 Teilung von Verantwortung 5.4.3 Verantwortungsträger:innen 5.4.4 Verantwortung für die Region 5.4.5 Grenzen von Verantwortungsübernahme 5.4.6 Drei Dimensionen von Verantwortungsübernahme 6. Ergänzende Evidenz und Ergebnisvergleich der Erkenntnisse aus der Untersuchung des Netzwerks „Gemeinsam für die Region“ zur Kommunal- und Regionalentwicklung 6.1 Indizien der Wirkungen des Netzwerks für die Entwicklung der Region mithilfe von Daten zur Allgemeinen Lebenszufriedenheit des Sozioökonomischen Panels (SOEP) 6.1.1 Beschreibung der SOEP-Daten 6.1.2 Entwicklung der Lebenszufriedenheit im Landkreis Wunsiedel im Fichtelgebirge von 2002 bis 2017 6.1.3 Vergleich der Lebenszufriedenheit im Landkreis Wunsiedel mit Daten über den Freistaat Bayern und Deutschland von 2002 bis 2017 6.2 Theorieabgleich und Ergebnisvergleich mit Schlussfolgerungen anderer Studien 6.2.1 Beantwortung der Forschungsfragen und Abgleich der empirischen Evidenz mit dem theoretischen Fundament für regionale Netzwerkarbeit 6.2.2 Ergebnisabgleich mit ausgewählten Studien zur Kommunal- und Regionalentwicklung 7. Schlussfolgerungen 7.1 Anregungen für die Ausgestaltung der Zusammenarbeit von Staat und Bürgerschaft in der Regionalentwicklung 7.2 Ein Wirkfaktorenmodell als weiteres Ergebnis - Impuls zur Übertragbarkeit für Initiierung und Organisation (rein) zivilgesellschaftlicher Netzwerke 7.3 Ansätze für weiteren Forschungsbedarf 8. Kritische Reflexion der Forschungsarbeit Literaturverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Anhang I. Leitfaden für die Experteninterviews II. Codesystem der qualitativen Inhaltsanalyse III. Fotographische Dokumentation der Motivationskärtchen IV. Schätzergebnisse SOEP-Daten , Sprache der Kurzfassungen: Englisch, Deutsch

Note: Beiträge teilweise in deutscher, teilweise in englischer Sprache

Note: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2021 , Inhaltsverzeichnis 1 Problemstellung 2 Stand der Forschung: Literaturreview und Beurteilung 2.1 Die Boden- und Gebäudewertermittlung aus Kaufpreisen bebauter Grundstücke 2.1.1 Beiträge zur Bodenwertableitung oder Repartition mittels Umkehrung der Wertermittlungsverfahren 2.1.2 Beiträge zur Bodenwertableitung oder Repartition mittels konstantem Verteilungsschlüssel 2.1.3 Beiträge zur Bodenwertableitung oder Repartition mittels sachverständigem Ermessen 2.1.4 Beiträge zur Bodenwertableitung oder Repartition mittels sonstiger Ansätze 2.1.5 Beiträge zur Bodenwertableitung oder Repartition ohne Benennung eines spezifischen Ansatzes 2.2 Bodenwertermittlung über den direkten und indirekten Preisvergleich 2.2.1 Verfahren des direkten Preisvergleichs 2.2.2 Verfahren des indirekten Preisvergleichs 2.3 Zusammenfassung und Beurteilung der Verfahren zur Bodenwertermittlung und Repartition 3 Zielstellung und Methodik 3.1 Forschungslücke und Forschungsbeitrag 3.2 Eingrenzung der Untersuchung 3.3 Methodik 4 Die Bodenwertableitung aus Kaufpreisen bebauter Grundstücke (Ziel 1) 4.1 Definition wesentlicher Begriffe 4.1.1 Der Marktteilnehmer 4.1.2 Preis und Wert 4.1.3 Die Trennung von Boden und Gebäude 4.2 Prozess der Kaufentscheidung 4.3 Verhalten des Marktteilnehmers 4.4 Dem Marktteilnehmer zugängliche Marktdaten 4.5 Mathematischer Ansatz 4.6 Erläuterungen zu den Merkmalen 4.7 Die kausale Unabhängigkeit von Gebäude- und Bodenwertanteil 4.8 Regressionsanalyse – Verfahrenswahl 4.9 Die Regressionsanalyse mit partieller Modellauflösung unter Anwendung des Normierungsprinzips gemäß Mann (2004) 4.9.1 Das Verfahren im Überblick 4.9.2 Schritt 1: Teilmarktdefinition 4.9.3 Schritt 2: Klassierung der Merkmalsausprägungen 4.9.4 Schritt 3: Regressionsanalyse 4.9.5 Schritt 4: Partielle Zerlegung und Normierung 4.10 Bodenrichtwerte aus Kaufpreisen bebauter Grundstücke 5 Fallstudien, Parameterschätzung und Validierung 5.1 Innere und äußere Genauigkeit 5.2 Datenbasis – Wahl der Testregionen und des Untersuchungszeitraums 5.3 Parameterschätzung – Empirische Untersuchung anhand ausgewählter Fallstudien 5.3.1 Einführende Hinweise 5.3.2 Dresden, Doppelhaushälften 5.3.3 Dresden, Freistehende Einfamilienhäuser 5.3.4 Düsseldorf, Doppelhaushälften 5.3.5 Düsseldorf, Freistehende Einfamilienhäuser 5.3.6 Frankfurt a. M., Doppelhaushälften 5.3.7 Frankfurt a. M., Freistehende Einfamilienhäuser 5.3.8 Freiburg i. Br., Doppelhaushälften 5.3.9 Freiburg i. Br., Freistehende Einfamilienhäuser 5.3.10 Hannover, Doppelhaushälften 5.3.11 Hannover, Freistehende Einfamilienhäuser 5.3.12 Stuttgart, Doppelhaushälften 5.3.13 Stuttgart, Freistehende Einfamilienhäuser 5.4 Innere Genauigkeit 5.4.1 Diskussion der Ergebnisse 5.4.2 Eine Besonderheit in Hannover? 5.5 Die multiple lineare Regression im Vergleich 5.5.1 Lösung des Modells mithilfe der Methode der klassischen multiplen linearen Regression 5.5.2 Überführung des Regressionsmodells in eine einfache lineare Form 5.5.3 Vergleich der Ergebnisse 5.5.4 Die Frage der Objektivierung 5.5.5 Zur Bestätigung der Verfahrenswahl 5.6 Äußere Genauigkeit – Validierung des Verfahrens 5.7 Anwendungsbeispiel 6 Die überregionale Vergleichbarkeit des Preisbildungsmechanismus 6.1 Die Korrekturfunktionen fk(BW ), gk(FL) und uk(GSW ) 6.2 Der Normpreis N 6.3 Fazit 7 Die Repartition von Kaufpreisen bebauter Grundstücke (Ziel 2) 7.1 Entwicklung eines Ansatzes zur Repartition 7.2 Bedeutung und Interpretation der korrigierten Konstanten β0 korr 7.3 Plausibilisierung der Interpretation der korrigierten Konstanten β0 korr durch Expertenbefragung 7.4 Diskussion und Schlussfolgerungen aus dem Repartitionsansatz 7.5 Modellgröße und Marktgröße vs. Markttransparenz 8 Schlussbetrachtung 8.1 Methodenkritik 8.2 Zusammenfassung und Ausblick Quellenverzeichnis Literatur Interviews Anhang: Plots und Berechnungsprotokolle , Sprache der Kurzfassungen: Englisch, Deutsch

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: 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

Note: 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

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 1. Introduction 1.1. Motivations and background 1.2. Research hypotheses and aims 1.3. Outline of this work 2. Fundamentals and theory of seismic noise 2.1. Fundamentals of mechanical vibration 2.1.1. Theory of oscillation 2.1.1.1. Oscillation and waves 2.1.1.2. Standing waves and resonance 2.1.1.3. Types of noise 2.1.1.4. Signal-to-Noise Ratio 2.1.2. The oscillatory systems 2.1.2.1. Mass-Spring-Damper model 2.1.2.2. Equation of motion 2.1.2.3. Free damped oscillation 2.1.2.4. Forced damped oscillation 2.1.3. Modal analysis 2.1.3.1. Fourier transform 2.1.3.2. Windowing 2.1.3.3. Averaging and overlapping 2.1.4. Data evaluation 2.1.4.1. Presenting spectra and spectral densities 2.1.4.2. RMS value in the frequency domain 2.1.4.3. Transfer function 2.1.4.4. Spectrogram 2.2. Seismic noise sources 2.2.1. Natural sources 2.2.1.1. Geodynamical aspects 2.2.1.2. Geological aspects at Hamburg, DESY 2.2.2. Human-made sources 2.2.2.1. Impact by stationary objects 2.2.2.2. Impact by traffic on site, machines and human work 2.2.2.3. Technical devices in the laboratory 2.3. Methods of seismic isolation 2.3.1. Passive constructions 2.3.1.1. Principle of a simple pendulum 2.3.1.2. Principle of a spring pendulum 2.3.1.3. The inverted pendulum concept 2.3.1.4. The anti-spring concept 2.3.1.5. The harmonic oscillator as transfer function 2.3.2. Control theory 2.3.2.1. Simple controller 2.3.2.2. Feed-forward controller 2.3.2.3. Feedback controller 2.3.2.4. Combined controller 3. The Any Light Particle Search experiment 3.1. ALPS and its seismic noise requirements 3.1.1. The physics of ALPS 3.1.2. Optical resonators 3.1.3. Control loop design 3.1.4. Frequency region and absolute length requirements 3.1.5. Infrastructure and status 3.2. Tools and techniques used for seismicmeasurements, analyses, and isolations 3.2.1. Seismic measuring instruments 3.2.1.1. Seismometers 3.2.1.2. Acquisition devices 3.2.1.3. Selected measurement chain 3.2.2. Data management and analyses 3.2.2.1. Notations for documentation 3.2.2.2. Analysing procedure 3.2.3. Finite Element Method simulation 3.2.3.1. Simple isolation simulations 3.2.3.2. Over-determined isolation systems 3.2.3.3. Selected FEM tools 4. Seismic noise analysis 57 4.1. Method of frequency-weighted and averaged FFT 4.1.1. Problem definition and motivation 4.1.2. The solution approaches 4.1.2.1. Stitching 4.1.2.2. LPSD 4.1.2.3. New solution approach 4.1.3. The MfwaFFT algorithm 4.1.3.1. Data preparation 4.1.3.2. FFT generation 4.1.3.3. Windowing of the iteration steps 4.1.3.4. Weighting 4.1.3.5. Summing up 4.1.4. Advantages and disadvantages 4.1.5. Discussion in the field of geodesy 4.2. Measurement Preparation 4.2.1. Calibration of seismic devices 4.2.1.1. Single instruments 4.2.1.2. Cross-calibration 4.2.2. Accuracy analysis 4.2.2.1. Measuring device accuracy and precision 4.2.2.2. Digital uncertainties and errors 4.3. Seismic measurements on-site 4.3.1. On-site noise conditions (HERA) 4.3.1.1. ALPS IIa laboratory (HERA West) 4.3.1.2. ALPS IIc site (HERA North) 4.3.1.3. Reference (HERA South) 4.3.2. Optic-related components of the ALPS II experiment 4.3.2.1. Optical tables 4.3.2.2. CBB and mirror mountings 4.3.3. Associated noise sources 4.3.3.1. Dipole magnet girders 4.3.3.2. Filter Fan Units 4.4. Filtering of signal 4.4.1. Spatial transfer functions 4.4.2. Low-pass filter due to the cavity pole frequency 4.4.3. Filter by the control loop 4.5. Data evaluation 4.5.1. Specifications for the ALPS IIa isolation 4.5.2. Specifications for an ALPS IIc isolation 4.5.3. Specifications for a JURA isolation 5. Development of seismic isolation systems 5.1. Procedure for handling seismic noise and isolation problems 5.2. State-of-the-art seismic isolation concepts 5.2.1. The LIGO system 5.2.2. The VIRGO system 5.3. Development of a seismic isolation system 5.3.1. CAD draft of a test model 5.3.2. FEM simulations 5.3.3. Design drawing 5.3.4. Evaluation and validation 5.4. Seismic isolation concept for ALPS IIc and JURA 6. Conclusion 6.1. Summary 6.2. Outlook , Sprache der Zusammenfassungen: Englisch, Deutsch

Note: Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1.1 Ausgangssituation 1.2 Projektkonzept und Fragestellungen 2 Zusammenfassung der Ergebnisse 3 Empfehlungen für die Praxis 3.1 Tangeihumus erkennen 3.2 Humusabbau vorbeugen 3.3 Humusvorräte wiederherstellen 4 Offene Fragen und Forschungsbedarf 4.1 Hemmung des Humusabbaus 4.2 Bedeutung des Totholzes die Humusbildung 4.3 Umsetzung in der Forstpraxis 5 Deutsche und englische Kurzfassung 5.1 Zusammenfassung 5.2 Alpine humus as C-storage and vital site factor for mountain forests of Bavaria's Limestone Alps (English Summary) 6 Literatur

Note: Inhaltsverzeichnis Kurzfassung Abstract Abbildungsverzeichnis Liste der Abkürzungen 1 Einleitung 1.1 Motivation 1.1.1 Merkmale von geodätischen Daten 1.1.2 Statistische Modelle 1.1.3 Computergestützte und simulationsbasierte geodätische Datenanalyse 1.2 Ziele der Arbeit 1.3 Übersicht der originalen Publikationen zur kumulativen Habilitation 1 TEIL 1: Synopse der Habilitation 2 Optimierungsverfahren und Parameterschätzung in linearen und nicht-linearen Modellen 2.1 Einführung in die Parameterschätzung in linearen Regressionsmodellen 2.2 Vorstellung der ausgewählten nicht-linearen Regressionsmodelle 2.3 MODELL I: Robuste B-Spline Regressionsmodelle 2.3.1 Mathematisches Modell und Algorithmen zur Optimierung von Knotenvektoren 2.3.2 Anwendungsfälle zum MODELL I 2.4 MODELL II: Regressionsmodelle mit autoregressiven Prozessen und t-verteiltem Messrauschen 2.4.1 Mathematisches Modell und GEM-Algorithmen zur Parameterschätzung 2.4.2 Anwendungsfälle zum MODELL II 2.5 MODELL III: Bayessche robuste Regressionsmodelle mit t-verteiltem Messrauschen 2.5.1 Mathematisches Modell 2.5.2 Markov-Chain-Monte-Carlo (MCMC) Algorithmen zur Parameterschätzung 2.5.3 Anwendungsfälle zum MODELL III 2.6 Zusammenfassung des Kapitels 3 Filterungs- und Optimierungsverfahren für die Zustandsschätzung im nicht-linearen Zustandsraum 3.1 Einführung zur verschiedenen Filterungstechniken und zur sequentiellen Bayesschen Zustandsschätzung 3.2 Vorstellung nicht-linearer Filterungstechniken 3.3 FILTERUNGSANSÄTZE I: Stochastisch-analytische Ansätze 3.4 FILTERUNGSANSÄTZE II: Monte-Carlo-Simulationsbasierte Ansätze 3.5 FILTERUNGS ANSÄTZE III: Kombinierte stochastisch-deterministische Ansätze 3.6 Zusammenfassung des Kapitels 4 Simulationsbasierte Methoden für die Inferenzstatistik 4.1 Einführung in Monte-Carlo- und Bootstrapping-Methoden 4.2 Vorstellung der simulationsbasierten Methoden für die Inferenzstatistik 4.3 Simulationsbasierte-Techniken zur Bestimmung von statistischen Momenten und Konfidenzintervallen 4.3.1 BEREICHSSCHÄTZUNG I: Monte Carlo-Methoden zur GUM Unsicherheitsmodellierung 4.3.2 BEREICHSSCHÄTZUNG II: Bootstrapping zur Schätzung des Konfidenzbereichs für den EM-Algorithmus 4.4 Statistische Beurteilung von Schätzergebnissen mit simulationsbasierten Hypothesentests 4.4.1 TESTPROBLEM I: Simulationsbasierter Ansatz für die Modellwahl zur Oberflächenmodellierung von 3D-Punktwolken 4.4.2 TESTPROBLEM II: Bootstrap-Ansatz für das Testen auf Zeitvariabilität eines AR-Prozesses 4.5 Zusammenfassung des Kapitels 5 Zusammenfassung und Ausblick 5.1 Zusammenfassung 5.2 Ausblick II TEIL 2: Eigene Veröffentlichungen 6 Liste der eigenen Publikation 6.1 Veröffentlichungen zur Kapitel 2 6.2 Veröffentlichungen zur Kapitel 3 6.3 Veröffentlichungen zur Kapitel 4 6.4 Beiträge der Autoren 7 Originalpublikationen 7.1 Originalpublikationen zur Kapitel 2 7.2 Originalpublikationen zur Kapitel 3 7.3 Originalpublikationen zur Kapitel 4 Literaturverzeichnis Danksagung Lebenslauf

Note: Inhaltsverzeichnis Impressum Vorwort Inhaltsverzeichnis Älter als die Römer? Bisher übersehene Spuren einstiger Beackerung unter bayerischen Wäldern / Volker Arnold Der Fichten-Wirtschaftswald ist krank - Vorgeschichte, Diagnose und Therapie / Günter Biermayer Aus den Nürnberger WaldherrenVerlässen - Eine Kostprobe aus den 1590er Jahren / Daniel Burger Stadt und Wald: Die Reichsstadt Nürnberg und ihr Umgang mit einem knappen Gut / Helmut Demattio Natur- und Kulturlandschaft Frankenwald / Dietrich Förster Die mittelalterliche Wüstung Mensberg und ihre Lokalisierung anhand von Waldnutzungsrechten / Julian Gröber Der Grünwalder Forst / Dietrich Grund Bambi: Fiktion, Bedeutungen und Folgen / Hubertus Habel Der Luchs ist zurück im Frankenwald / Peter Hagemann, Alexander Kelle, Sybille Wölfl Ein „Hippokratischer Eid“ für Forstleute? Ein Diskussionsvorschlag / Joachim Hamberger, Robert Staufer, Jörn Erler, Ulrich Schraml, Katharina Bauckmeier, Christian Ammer Beitrag zur Geschichte der Jagd im Nationalpark Hohe Tauern, Kärnten, im ausgehenden Mittelalter und der Frühen Neuzeit / Elisabeth Johann Die Sprache des Waldes - eine neue Sicht durch das Kosmos Wald & Forst-Lexikon / Wilhelm Kaltenstadler Wilhelm Albrecht aus Rothenburg ob der Tauber begründet die landwirtschaftlichen Winterschulen und rettet den Westerwald / Bernhard Mall Ludwig Thoma: Der Förstersohn, seine Vorfahren und die spannende Frage, warum er kein Forstmann wurde/ Wolfgang Mantel Das Bayerische Forstamt Heigenbrücken von 1902 bis 2005 / Walter Mergner Zur Frühgeschichte des Biotopbaumschutzes in bayerischen Wäldern des 19. Jahrhunderts / Andreas Mölder Hundert Jahre forstliche Ausbildung in Aschaffenburg / Hubert Röbner Erlebte Geschichte(n) - Möglichkeiten für die Verknüpfung von Waldgeschichte und Waldpädagogik im Forstenrieder Park / Dirk Schmechel Schlaglichter auf die Geschichte des Nationalparks Bayerischer Wald aus jagdlicher Sicht sowie die Veränderung der Wertschätzung des Waldes in der Gesellschaft / Sigrid Schwenk Heinrich Mayr - ein Pionier des Fremdländeranbaus in Bayern / Hans-Ulrich Sinner, Philip Sinner Geschichte der Staatswaldungen im nördlichen Steigerwald / Hans Stark Eine Hirschbrunft in Ilmenau / Heinz Staudinger Der frühe Abschied des Schwarzwaldes vom Urwald / Helmut Volk 80 Jahre Schwerspatabbau bei Rothenkirchen / Gerhard Walther Vom sauren Regen zum Klimawandel - Dokumentation stillen Leidens / Alexandra Wauer Waldflurnamen im Chiemgau am Beispiel des ehemaligen Herrschaftswaldes Hohenaschau / Rupert Wörndl Wilderei in Bayern / Hubert Zierl, Martin Kropf Autorenverzeichnis

Note: 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

Note: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2019 , 1 Einleitung 2 Grundlagen 2.1 Entwicklung der Gravimeter 2.1.1 Funktionsprinzip Freifall-Absolutgravimeter 2.1.2 Stand der Technik Absolutgravimeter 2.1.3 Funktionsprinzip der Relativgravimeter 2.1.4 Relativgravimetrische Methoden 2.1.5 Anwendungen gravimetrischer Messungen 2.1.6 Abgrenzung klassischer gegenüber neuartiger Sensoren 2.1.7 Entwicklungen der Atominterferometer und Quantengravimeter 2.2 Zeitlich variable Schwereeffekte 2.2.1 Gezeiten 2.2.2 Atmosphäre 2.2.3 Polbewegung 2.2.4 Lokale Hydrologie 2.3 Methoden der Modellierung geometrischer Objekte 3 Kombination klassischer Instrumente und Quantensensoren 3.1 Die klassische Referenz: Untersuchung des FG5X-220 3.1.1 Umrüstung des FG5-220 auf das FG5X-220 3.1.2 Rückführung des FG5X-220 auf SI-Einheiten 3.1.3 Zur Genauigkeit des FG5X-220 3.2 State-of-the-Art Relativgravimeter 3.3 Charakterisierung von Quantengravimetern 3.3.1 Vergleichskampagnen in Berlin 3.3.2 Vergleichskampagne in Onsala 3.4 Anforderungen an Reduktionen neuartiger Sensoren 3.4.1 Verbesserte Atmosphärenmodellierung 3.4.2 Vergleich der ERA5 Lösung mit Atmacs 4 Modellierung beliebiger Körper 4.1 Erste Tests anhand Laborumgebungen 4.1.1 Gravimetermesskampagne 4.1.2 Modell der 200 kN Kraft-Normalmesseinrichtung 4.1.3 Vergleich Messung und Modell 4.1.4 Berechnung der Schwere innerhalb der Belastungskörper 4.2 Modellierung des VLBAI 4.2.1 Das Modell des HITec Gebäudes 4.2.2 Gravimetrische Messkampagne 4.2.3 Effekt der Ausstattung am Beispiel der optischen Tische 4.2.4 Beitrag der lokalen Hydrologie 4.2.5 Zusammenfassung der Modellierung im Umfeld des VLBAI 5 Zusammenfassung und Ausblick A Quantengravimeter: Ergänzungen A.1 Atominterferometer Sequenz A.2 Das Gravimetric Atom Interferometer B Absolutgravimetrie mit dem FG5X-220: Ergänzungen B.1 Geräteuntersuchungen B.1.1 Einfluss der Super Spring B.1.2 Bestimmung des Coriolis-Effekt B.2 Absolutgravimetervergleiche B.3 FG5X-220 Zeitreihen C Ergänzende Untersuchungen der Relativgravimeter C.1 Defekt am ZLS B-64 C.2 Kalibrierfaktoren der IfE Relativgravimeter C.3 ZLS B-114 D Arbeiten an der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt D.1 Die 200 kN K-NME der PTB D.2 Koordinatensystem an der Kraft-Normalmesseinrichtung (K-NME) D.3 Absolutgravimetermessungen E Hannover Institut für Technologie E.1 Gravimetrische Messungen , Zusammenfassung in Deutsch und Englisch

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: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2018 , 1 Einleitung 1.1 Hintergrund und Problemstellung 1.2 Ziel der Arbeit 1.2.1 Problemstellung: Erfassung von Trajektorien 1.2.2 Problemstellung: Erkennung von Bewegungsmustern in Trajektorien 1.3 Gliederung 2 Grundlagen 2.1 Modellierung von Objektbewegungen 2.2 Erfassung von Trajektorien 2.2.1 GNSS-Tracking 2.2.2 Videobasiertes Tracking 2.2.3 Vergleich des GNSS- und videobasierten Trackings 2.2.4 Weitere Tracking-Verfahren 2.2.5 Probabilistische Modellierung 2.2.6 Viterbi-Algorithmus 2.3 Erkennung von Bewegungsmustern 2.3.1 Data Mining 2.3.2 Filterung und Glättung 2.3.3 Segmentierung 2.3.4 Distanzmaße zur Bestimmung der Ähnlichkeit von Trajektorien 2.3.5 Maschinelles Lernen im Kontext raum-zeitlicher Daten 2.3.6 Sequenzmustererkennung 2.4 Dynamische Programmierung 2.5 Unterschiedliche Varianten der Datenverarbeitung 2.5.1 Zentrale und dezentrale Verarbeitung 2.5.2 Informationsaustausch 3 Stand der Forschung und verwandte Arbeiten 3.1 Erfassung von Trajektorien 3.1.1 Objektdetektion 3.1.2 Objekt-Tracking 3.1.3 Fusion heterogener Detektionen 3.1.4 Kommerzielle Systeme 3.1.5 Diskussion und Fazit 3.2 Mustererkennung in Trajektorien 3.2.1 Erkennung von wiederkehrenden unbekannten Mustern 3.2.2 Diskussion und Fazit 4 Erfassung von Trajektorien - GPS-unterstütztes Kamera-Tracking 4.1 Überblick über den Lösungsansatz 4.2 Sensoren und Eingangsdaten 4.2.1 GPS-Daten 4.2.2 Kameradaten 4.3 Vorverarbeitung 4.4 Fusion der heterogenen Daten 4.4.1 Detektionsbasierte Modellierung 4.4.2 Rasterbasierte Modellierung 4.4.3 Generierung der Trajektorien 4.5 Laufzeit des Algorithmus 4.6 System design 5 Mustererkennung in Trajektorien 5.1 Definition von Bewegungsmustern 5.2 Überblick über das entwickelte Mustererkennungsverfahren 5.3 Trajektorien als Datengrundlage 5.4 Vorverarbeitung 5.4.1 Datenbereinigung 5.4.2 Datenselektion 5.4.3 Datenintegration und Transformation 5.5 Mustererkennung: Clustering-basierter Ansatz 5.5.1 Segmentierung der Trajektorien 5.5.2 Clustering der Trajektorien 5.6 Mustererkennung: Sequenzbasierter Ansatz 5.6.1 Eingangsdaten 5.6.2 Generierung der Sequenzen aus Bewegungen 5.6.3 Bestimmung des Alphabets 5.6.4 Identifikation wiederkehrender Teilsequenzen 5.6.5 Rücktransformation zu Trajektorien 5.7 Laufzeit des Algorithmus 6 Experimente und Evaluation der Erfassung der Trajektorien 6.1 Verwendete Software 6.2 Verwendete Sensoren 6.3 Korrektheit der Zuordnungen 6.3.1 Experiment: 2 Personen 6.3.2 Experiment: Fußballanalyse 6.4 Geometrische Genauigkeit der Trajektorien 6.5 Laufzeit 6.6 Fazit 7 Experimente und Evaluation der Mustererkennung 7.1 Verwendete Software 7.2 Ergebnisverifikation 7.3 Interessantheitsmaß für Bewegungsmuster 7.4 Parameterstudien 7.4.1 Eingabeparameter 7.4.2 Datendichte 7.4.3 Invarianzen 7.5 Experimente auf realen Datensätzen 7.5.1 Beschreibung der Datensätze und Experimente 7.5.2 Experiment 1 - ACM DEBS 2013-Datensatz 7.5.3 Experiment 2 - GPS-Fußball-Datensatz 7.5.4 Experiment 3 - MapConstruction.org 7.5.5 Experiment 4 - Mantelpaviane 8 Zusammenfassung und Ausblick 8.1 Zusammenfassung 8.2 Ausblick Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Literaturverzeichnis Lebenslauf Danksagung

Note: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2018 , Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Zielsetzung der Arbeit 1.3 Wissenschaftliche Beiträge 1.4 Gliederung 2 Grundlagen 2.1 Graphentheorie 2.1.1 Struktur 2.1.2 Der Algorithmus von Dijkstra 2.2 Der Algorithmus von Viterbi 2.3 Simulated Annealing 3 Unüberwachtes Lernen 3.1 Dichteschätzung 3.1.1 Parametrisierte Schätzer 3.1.2 Nichtparametrisierte Schätzer 3.1.3 Mischverteilungen 3.1.4 Zusammenfassung 3.2 Monte Carlo Methoden 3.2.1 Inversionsmethode 3.2.2 Verwerfungsmethode 3.3 Markov-Chain-Monte-Carlo Methoden 3.3.1 Markov-Ketten 3.3.2 Der Metropolis-Hastings-Algorithmus 3.4 Reversible Jump MCMC Methoden 4 Stand der Forschung 4.1 Digitale Straßenkarten 4.2 Rekonstruktion fahrbahngenauer Straßenkarten 4.2.1 Punktwolkenanalyse 4.2.2 Inkrementelle Trajektorien Analyse 4.2.3 Analyse charakteristischer Punkte 4.2.4 Verfahren nach Biagioni und Eriksson 4.2.5 Verfahren nach Cao und Krumm 4.3 Rekonstruktion fahrspurgenauer Straßenkarten 4.3.1 Fahrerassistenzsysteme 4.3.2 Naive Verfahren 4.3.3 Komplexe Verfahren 5 Verfahren zur automatischen Konstruktion hochgenauer Straßenkarten 5.1 Überblick 5.2 Segmentierung von Fahrzeugtrajektorien 5.3 Rekonstruktion fahrbahngenauer Straßenkarten 5.3.1 Initialisierung 5.3.2 Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo 5.3.3 Algorithmus 5.3.4 Bewertung 5.4 Rekonstruktion fahrspurgenauer Straßenkarten 5.4.1 Modell 5.4.2 Initialisierung 5.4.3 Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo 5.4.4 Algorithmus 5.4.5 Bewertung 6 Ergebnisse 6.1 Eingabedatensätze 6.2 Referenz Datensatz 6.3 Bewertungen 6.4 Fahrbahngenaue Rekonstruktion 6.4.1 Analyse des Verfahrens 6.4.2 Bewertung der Ergebnisse 6.5 Fahrspurgenaue Rekonstruktion 6.5.1 Analyse des Verfahrens 6.5.2 Bewertung der Ergebnisse 7 Zusammenfassung und Ausblick Anhang A. Literaturverzeichnis B Mathematische Definitionen C Eingabedaten D Dokumente E Danksagung F Widmung G Lebenslauf , Zusammenfassung in Englisch und Deutsch Seite 1-3

Note: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2018 , 1. Einleitung 1.1. Motivation 1.2. Ziel der Arbeit 1.3. Struktur derArbeit 2. Grundlagen 2.1. Laserscanning 2.1.1. Distanzmessung 2.1.2. Scanmechanismus 2.1.3. Mobile Mapping 2.1.4. Registrierung von Punktwolken 2.1.5. Räumliche Datenstrukturen 2.1.6. Segmentierung in Punktwolken 2.2. Maschinelles Lernen 2.2.1. K-Means-Algorithmus 2.2.2. Bewertung einer Klassifizierung 2.2.3. Random Forests 2.2.4. Neuronale Netze 2.3. Filterverfahren zurLokalisierung 2.3.1. Bayessche Filter 2.3.2. Kalman-Filter 2.3.3. Extended Kalman-Filter 3. Stand der Forschung 3.1. Detektion dynamischer Objekte 3.1.1. Änderungsdetektion in Punktwolken 3.1.2. Klassifizierung dynamischer Objekte 3.2. Fahrzeuglokalisierung 3.2.1. Feinlokalisierung 3.2.2. Globale Positionsbestimmung 4. Verwendete Sensoren und Daten 4.1. Mobile-Mapping-System Riegl VMX-250 4.2. Valeo Scala 4.3. Oxford Robotcar Dataset 4.4. Velodyne VLP-16 4.4.1. Kalibrierung des Systems 4.5. Vergleich der verwendeten Laserscanner 5. Detektion dynamischer Objekte 5.1. Anderungsdetektion 5.2. Klassifizierung dynamischer Objekte 5.2.1. Klassifizierung von Vegetation 5.2.2. Klassifizierung dynamischer Objekte in einzelnen Zeilenscans 5.2.3. Klassifizierung dynamischer Objekte in Scanbildern 6. Fahrzeug-Lokalisierung durch Automotive-Laserscanner 6.1. Verwendung stangenförmiger Objekte undEbenen 6.1.1. Erstellung der Referenzkarte 6.1.2. Extraktion der Landmarken aus den Messungen eines horizontal montierten Automotive-Zeilenscanners 6.1.3. Extraktion der Landmarken aus den Messungen eines vertikal montierten Automotive-Laserscanners 6.1.4. Landmarken-Muster 6.2. Sequenzanalyse zur globalen Lokalisierung 6.2.1. Reduzierung der Dimension durch einen Autoencoder 6.2.2. Clustering der Daten 6.2.3. Bestimmung der Position 6.3. Scanbildkorrelation zur hochgenauen Lokalisierung 6.3.1. Automotive Daten eines Einzeilenscanners 6.3.2. Verwendung der Daten des Velodyne VLP-16 7. Ergebnisse der Fahrzeug-Lokalisierung 7.1. Verwendung stangenförmiger Objekte und Ebenen zur Fahrzeug-Lokalisierung 7.1.1. Valeo Scala 7.1.2. Velodyne VLP-16 7.1.3. Auswertung der Zuordnung überLandmarken-Muster 7.1.4. Laufzeitbetrachtung 7.2. Sequenzanalyse 7.2.1. Automotive-Daten eines Einzeilen-Laserscanners 7.2.2. Oxford Robotcar Dataset 7.2.3. Velodyne VLP-16 7.2.4. Verwendung eines Filteransatzes 7.2.5. Laufzeitbetrachtung 7.3. Scanbildkorrelation 7.3.1. Automotive-Daten eines Einzeilen-Laserscanners 7.3.2. Velodyne VLP-16 7.3.3. Laufzeitbetrachtung 7.4. Diskussion der Ergebnisse 8. Zusammenfassung und Ausblick 8.1. Zusammenfassung 8.2. Ausblick Anhang A. Ergebnisse der Lokalisierungüber stangenförmige Objekte und Ebenen B. Ergebnisse der Sequenzanalyse durch einen Velodyne VLP-16 Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Literaturverzeichnis Lebenslauf Danksagung , Deutsche und englische Zusammenfassung

Note: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2018 , 1. EINLEITUNG 1.1. Motivation 1.2. Zielsetzung 1.3. Wissenschaftlicher Beitrag 1.4. Gliederung der Arbeit 2. STAND DER WISSENSCHAFT 2.1. Klassifikation von Einzelbildern 2.2. Multitemporale Klassifikation 2.2.1. Steigerung der Klassifikationsgenauigkeit 2.2.2. Detektion von Veränderungen 2.3. Klassifikation von Bilddaten mit Zufallsfeldern 2.4. Zufallsfelder in der Fernerkundung 2.5. Diskussion 3. GRUNDLAGEN 3.1. Merkmale 3.1.1. Merkmalsextraktion 3.1.2. Merkmalsselektion 3.2. Graphische Modelle für die Bildanalyse 3.2.1. Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie 3.2.2. Graphische Modelle zur Modellierung von Wahrscheinlichkeiten 3.2.3. Markov Random Fields 3.2.4. Conditional Random Fields 3.2.5. Inferenz 3.3. Bewertungskriterien 4. CRF ZUR KLASSIFIKATION MULTITEMPORALER BILDDATEN UNTERSCHIEDLICHER AUFLÖSUNG 4.1. Multitemporale Klassifikation von Bildern identischer Auflösung 4.2. Multitemporale Klassifikation von Bildern unterschiedlicher Auflösung 4.3. Assoziationspotential 4.4. Räumliches Interaktionspotential 4.5. Zeitliches Interaktionspotential 5. EXPERIMENTELLE UNTERSUCHUNGEN 5.1. Strategie 5.2. Daten und Klassen 5.3. Merkmalsextraktion 5.4. Merkmalsselektion 5.5. Maximale Merkmalsskala für das Assoziationspotential 5.6. Parameter des räumlichen Interaktionspotentials 5.7. Evaluation der Klassifikationsgenauigkeit feiner Strukturen 5.8. Multitemporale Klassifikation von Fernerkundungsdaten mit einheitlicher Auflösung 5.9. Multitemporale Klassifikation von Daten unterschiedlicher Auflösung ohne Veränderungen der Landbedeckung 5.10. Multitemporale Klassifikation von Daten unterschiedlicher Auflösung mit Veränderungen der Landbedeckung 6. SCHLUSSBETRACHTUNG UND AUSBLICK 7. LITERATUR

Note: Inhaltsverzeichnis Exkursionen 5. Fußexkursionen F 1: Wendelstein —Wangen —Nebra F2: Vitzenburg - Schmoner Tal - Reinsdorf F3: Karsdorf - Steigra - Karsdorf F4: Nebra —Dissau —Karsdorf F5: Dorndorfer und Gleinaer Berge F6: Freyburg - Laucha F7: Bad Bibra - Krawinkel - Laucha F8: Bergrücken Rödel S Freyburg F9: Um Freyburg F 10: Naumburg - Schulpforte - Bad Kosen - Naumburg F 11: Bad Kosen - Saaleck - Bad Kosen F12: Bad Kosen - Bad Sulza F l3: Rund um Bad Sulza F l4: Bad Sulza - Eckartsberga F l 5: Rund um Eckartsberga 6. Exkursionen mit dem Rad R I: Unstrut-Radwanderweg von Naumburg über Freyburg, Laucha, Karsdorf und Nebra zum Bottendorfer Flügel bei Roßleben R2: Saaletal 7. Exkursionen mit dem KFZ K 1: Nebra-Querfurter Platte K2: Naumburg - Möllern - Eckartsberga - Rastenberg - Schafau - Burgwenden - Flemleben K3: SE Naumburg (Naumburg - Janisroda - Meyhen - Wettaburg - Pratschütz)

Note: Abstracts teilweise deutsch, teilweise english

Note: Text auf Englisch, Vorwort auf Deutsch, Französisch und Englisch, Zusammenfassung auf Deutsch, Französisch und 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: Text deutsch mit deutscher und englischer Zusammenfassung

Note: Text deutsch mit deutscher und englischer Zusammenfassung

Note: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2017 , Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Stand der Forschung 1.3 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit 2 Grundlagen 2.1 Grundlagen der physikalischen Geodäsie 2.1.1 Das Schwerefeld der Erde 2.1.2 Gravitationspotential - Kugelfunktionsentwicklung und Fehler 2.1.3 Ableitungen des Gravitationspotentials 2.1.4 Satellitengradiometrie 2.1.5 Zeiten 2.2 Ausgewählte Grundlagen der Statistik und digitalen SignalVerarbeitung 2.2.1 Deskriptive Statistik 2.2.2 Aspekte der digitalen Signalverarbeitung 2.2.3 Filterung 2.2.4 Spektralschätzung 2.3 Drehmatrizen, Eulerwinkel und Quaternionen 2.4 Methodische Grundlagen der Kreuzungspunktanalyse 2.4.1 Bestimmung von Kreuzungspunkten 2.4.2 Kreuzungspunktposition und Interpolationen 3 Die GOCE-Mission 3.1 Wahl des GOCE-Orbits 3.2 Gradiometer und Gravitationsgradienten 3.2.1 Gradiometeraufbau und Beschleunigungsmesser 3.2.2 Gravitationsgradienten aus Beschleunigungsdifferenzen 3.2.3 Einschränkungen und Fehler des Gradiometers 3.3 Weiteres Instrumentarium im GOCE-Satelliten 3.4 Koordinatensysteme und Transformationen 3.4.1 GOCE-relevante Koordinatensysteme 3.4.2 Transformationen zwischen Koordinatensystemen 3.5 Datenprodukte und deren Genauigkeiten 4 Genauigkeitsanforderungen an Datenprodukte und Rechenoperationen 4.1 Analyse der GOCE-Gravitationsgradienten 4.1.1 Gradienten und Fehler in Zeit- und Frequenzbereich 4.1.2 Vergleich der Gradienten mit globalen Gravitationsfeldmodellen 4.2 Abschätzung der Genauigkeit der Gravitationsgradienten 4.3 Bestimmung der Genauigkeitsanforderungen 5 Methodik zur Gradienten-Validierung in Kreuzungspunkten 5.1 Übersicht zum Ablauf der Validierung 5.2 Kreuzungspunktbestimmung 5.2.1 Ziele und Methodik 5.2.2 Beschreibung des Algorithmus und Implementierung 5.3 Interpolation der Beobachtungsgrößen 5.3.1 Interpolation der reduziert-dynamischen Positionen 5.3.2 Interpolation der finalen Kreuzungspunktpositionen 5.3.3 Interpolation weiterer Datenprodukte im Kreuzungspunkt 5.4 Vergleichskoordinatensystem 5.5 Transformation des Tensors der GOCE-Gravitationsgradienten 5.5.1 Rotation des GOCE-GGT (Einfügen modellbasierter Vij, Filterung) 5.5.2 Translation des Tensors der GOCE-Gravitationsgradienten 5.5.3 Transformation und Diskussion 5.6 Closed-Loop-Test 6 Analyse der Kreuzungspunktdifferenzen 6.1 Einleitung 6.2 Qualität des Gesamtdatensatzes 6.2.1 Statistische Parameter 6.2.2 Korrelationen und Abhängigkeiten 6.3 Regionale Untersuchungen 6.4 Lokale Artefakte mit zeitlich begrenztem Einfluss auf die Gradienten 6.5 Zusammenfassung und Diskussion 7 Gradiometerkonzepte zukünftiger Schwerefeld-Satellitenmissionen 7.1 Missionsplanung und bisherige Studien 7.2 Gradiometriekonzepte und Technologien 7.2.1 Feste Testmassen und deren Lagebestimmung sowie Lageregelung 7.2.2 Atominterferometrie auf Basis kalter Atome 7.3 Kombinierte Beobachtungskonzepte und Bestimmung dritter Ableitungen 7.4 Zusammenfassung 8 Zusammenfassung und Ausblick Abkürzungsverzeichnis Literaturverzeichnis

Note: Beiträge teilweise deutsch, teilweise englisch

Note: Erscheint zusammen mit "Beiträge der DGMK/ÖGEW-Frühjahrstagung des Fachbereiches "Aufsuchung und Gewinnung" am 21. und 22. April 2016 in Celle" auf USB-Stick, enthält nur "Verzeichnis der Vorträge und Poster" der Tagung

Note: Beiträge überwiegend deutsch, teilweise englisch

Note: Univ., Diss.--Hannover, 2015