3D-Rekonstruktion von Gebäuden in SAR-/InSAR-Daten mittels iterativen Analyse- und Syntheseverfahren basierend auf "Marked Point" Prozessen

在这种情况下，将通过卫星干涉SAR数据自动重建三维图像，并进行韦尔登和评估。在持续散射SAR-干涉测量和SAR-层析成像的基础上，建立了一个用于卫星成像的最小干涉图像空间。在InSAR-Aufnahme上有一个上升轨道和一个下降轨道。雷达-干涉测量学中用于时代批评的测量方法的研究（z.B.自然灾害和危机）发生在韦尔登。在SAR图像增强的高分辨率基础上，通过对图像进行韦尔登，SAR图像不可能获得高分辨率图像，因此必须采用基于模型的提取方法来获得高分辨率图像。Dies schränkt zwar grundsätzlich die Vielfalt an extrahierbaren Gebäudegeometrien gegenüber datengetriebenen Vorgehensweisen ein，jedom haben neuere Ansätze gezeigt，dass auch eine expliczite Objektmodelierung，wenn sie mit einer statistischen Komponente durch Marked-Point-Prozesse bzw.马尔可夫链蒙特卡罗抽样方法是一种非常有效的方法，它可以通过积分来实现。“reversible jumps”- also Modifikationen des Parametersatzes im Modell - auch flexibel sein kann.

In diesem Vorhaben soll ein iteratives, Objektmodell-getriebenes Bildanalyseverfahren zur automatisierten 3D Rekonstruktion von Gebäudestrukturen aus satellitengestützten interferometrischen SAR Daten konzipiert, implementiert und evaluiert werden. Im Gegensatz zu anderen Ansätzen wie Persistent Scatterer SAR-Interferometrie und SAR-Tomographie, die inhärent auf einer Vielzahl von Aufnahmen beruhen, soll das zu entwickelnde Verfahren auf ein Minimum an interferometrischen Bildpaaren abgestimmt sein - im Satellitenfall z.B. auf je eine InSAR-Aufnahme eines aufsteigenden und eines absteigenden Orbits. Damit soll der langfristigen und aktuell noch grundlagenorientiert angelegten Forschungsperspektive des Einsatzes von Radar-Interferometrie für zeitkritische Anwendungen (z.B. Naturkatastrophen und Krisensituationen) nachgegangen werden. Aufgrund des hohen Rauschniveaus von einzelnen SAR-Aufnahmen, das nicht wie bei Mehrbild- (In)SAR durch zeitliche Filterung unterdrückt werden kann, muss sich die Extraktionsmethodik auf eine stärkere modellgetriebene Komponente stützen. Dies schränkt zwar grundsätzlich die Vielfalt an extrahierbaren Gebäudegeometrien gegenüber datengetriebenen Vorgehensweisen ein, jedoch haben neuere Ansätze gezeigt, dass auch eine explizite Objektmodellierung, wenn sie mit einer statistischen Komponente durch Marked-Point-Prozesse bzw. Markov Chain Monte Carlo Sampling-Methoden unterlegt wird, trotzdem sehr leistungsfähig und durch die Integration von sog. „reversible jumps“ - also Modifikationen des Parametersatzes im Modell - auch flexibel sein kann.