elib
DLR-Header
DLR-Logo -> http://www.dlr.de
DLR Portal Home | Impressum | Datenschutz | Barrierefreiheit | Kontakt | English
Schriftgröße: [-] Text [+]

Explainable LiDAR 3D Point Cloud Segmentation and Clustering for Detecting Airplane-Generated Wind Turbulence

Qu, Zhan und Yuan, Shuzhou und Färber, Michael und Brennfleck, Marius und Wartha, Niklas Louis und Stephan, Anton (2025) Explainable LiDAR 3D Point Cloud Segmentation and Clustering for Detecting Airplane-Generated Wind Turbulence. In: ACM KDD 2025, Seiten 2504-2513. ACM KDD 2025, 2025-08-03 - 2025-08-07, Toronto, Canada. doi: 10.1145/3690624.3709436. ISBN 979-8-4007-1245-6/25/08.

[img] PDF
4MB

Offizielle URL: https://dx.doi.org/10.1145/3690624.3709436

Kurzfassung

Wake vortices - strong, coherent air turbulences created by aircrafts-pose a significant risk to aviation safety and therefore require accurate and reliable detection methods. In this paper, we present an advanced, explainable machine learning method that utilizes Light Detection and Ranging (LiDAR) data for effective wake vortex detection. Our method leverages a dynamic graph CNN (DGCNN) with semantic segmentation to partition a 3D LiDAR point cloud into meaningful segments. Further refinement is achieved through clustering techniques. A novel feature of our research is the use of a perturbation-based explanation technique, which clarifies the model’s decision-making processes for air traffic regulators and controllers, increasing transparency and building trust. Our experimental results, based on measured and simulated LiDAR scans compared against four baseline methods, underscore the effectiveness and reliability of our approach. This combination of semantic segmentation and clustering for real-time wake vortex tracking significantly advances aviation safety measures, ensuring that these are both effective and comprehensible.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/215725/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Zusätzliche Informationen:Funding: German Federal Ministry for Digital and Transport (mFUND project “KIWI”); Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (Wetter und Disruptive Ereignisse).
Titel:Explainable LiDAR 3D Point Cloud Segmentation and Clustering for Detecting Airplane-Generated Wind Turbulence
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Qu, ZhanKIT Karlsruhe, Karlsruhe, Germanyhttps://orcid.org/0009-0003-8753-8224NICHT SPEZIFIZIERT
Yuan, ShuzhouTU Dresden, Dresden, Germanyhttps://orcid.org/0009-0005-8862-6992NICHT SPEZIFIZIERT
Färber, MichaelTU Dresden, Dresden, Germanyhttps://orcid.org/0000-0001-5458-8645NICHT SPEZIFIZIERT
Brennfleck, MariusKIT Karlsruhe, Karlsruhe, Germanyhttps://orcid.org/0009-0001-4713-559XNICHT SPEZIFIZIERT
Wartha, Niklas LouisDLR, IPAhttps://orcid.org/0000-0002-9672-2360NICHT SPEZIFIZIERT
Stephan, AntonDLR, IPAhttps://orcid.org/0009-0002-6721-3732NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2025
Erschienen in:ACM KDD 2025
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1145/3690624.3709436
Seitenbereich:Seiten 2504-2513
ISBN:979-8-4007-1245-6/25/08
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Wake Vortex Detection, LiDAR scan, 3D Point Cloud Segmentation, Explainability
Veranstaltungstitel:ACM KDD 2025
Veranstaltungsort:Toronto, Canada
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:3 August 2025
Veranstaltungsende:7 August 2025
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Luftverkehr und Auswirkungen
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L AI - Luftverkehr und Auswirkungen
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Klima, Wetter und Umwelt
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Physik der Atmosphäre > Angewandte Meteorologie
Hinterlegt von: Wartha, Niklas Louis
Hinterlegt am:11 Aug 2025 07:23
Letzte Änderung:11 Aug 2025 07:23

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags

Blättern
Suchen
Hilfe & Kontakt
Informationen
OpenAIRE Validator logo electronic library verwendet EPrints 3.3.12
Gestaltung Webseite und Datenbank: Copyright © Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR). Alle Rechte vorbehalten.