Mein Leidenschaft gehörten der Softwarentwicklung, Bilder und die Berge

In unterschiedlichen Projekten sammelte ich Erfahrungen der Bilderkennung, Punktwolkenauswertung aus ALS und TLS sowie Datenbankmodellierung. Auch das Thema Künstliche Neurale Netze KNN ist ein spannendes Themenfeld in das ich mich derzeit einarbeite.

Ein kleines Beispiel:

Zur Berechnung von Digitalen Höhen Modellen DHMs kann man globale wie auch loklale Algortihmen wählen.

Der einfachste lokale Algortihmus ist der Inverse Distance Weighting IDV-Algorithmus. Vereinfacht ausgesprochen berechnet sich ein Höhenpunkt aus der Summe der Gewichte (der inversen Distanz) multipliziert mit der Höhe. Diese Summe geiteilt durch die Summe der Gewichte ergibt die gesuchte Höhe im Gitter.

Etwas komplexer dazu ist die Radial Basis Funktion RBF. Hier wird ein Höhenvektor in einen hochdimensionales Höhenpolynom transformiert. K_RBF (x_i,x_j) = e^{-0,5||x_i,x_j||²} Weitere Details kommen in Kürze.

Um Fehler zu vermeiden müssen vor all den Berechnungen die Ausreisser herausgefiltert werden. Beim DGM müssen zusätzlich noch Vegetation und Bauwerke entfernt werden.

Nach der Erstellung eines Digitalen Geländemodells DGM kann man im einfachsten Falle mit einer neuen Punktwolke des gleichen Gebites Auswertungen durchführen. Dazu nimmt man einen Punkt der neuen Punktwolke und berechnet mit Funktionen der Nächsten Nachbarschaft oder Bilinearen Inperpolation den Bodenpunkt. Diesen zieht man von der Höhe des gewählten Punktes der Punktwolke ab und erhält somit eine Höhendifferenz. Ein Beispiel sind die gemessenen Höhe auf einem Dach. Da man mit vielen Punkten arbeitet, ergeben sich aus zwei gemittelten Flächen eines Dachs eine Schnittlinie. Das ist die berechnete Firstlinie bzw. Firsthöhe.