Automatische Extraktion von Straßen aus SAR-Bilddaten

Kurzfassung

Diese Arbeit stellt einen Ansatz zur automatischen Extraktion von Straßen aus SAR-Bilddaten vor. Für die Extraktion werden explizit modellierte Eigenschaften von Straßen sowie deren Nachbarschaftsbeziehungen im lokalen und globalen Umfeld verwendet. Der vorgestellte Ansatz ist für offenes, ländliches Gebiet und für Bilddaten mit einer Bodenpixelgröße von ca. zwei Metern geeignet. Generell basiert der Ansatz zur automatischen Straßenextraktion auf der Extraktion von Linien aus SAR-Bilddaten. Für die differential-geometrische Linienextraktion wird eine SAR-spezifische Vorverarbeitung vorgestellt, mit der das Specklerauschen reduziert und die Messwerte radiometrisch kalibriert werden. Eine Vorklassifikation von städtischen und ländlichen Gebieten möglicht die Durchführung der Linienextraktion gezielt auf ländlichen Gebieten. Durch die Gruppierung und Bewertung der Linien nach geometrischen und radiometrischen Kriterien entstehen Hypothesen für traßen, die mit Hilfe einer kürzesten Pfadsuche zu einem Straßennetz miteinander verbunden werden. Dieses Verfahren wird auf verschiedenen Szenen flugzeuggetragener SAR-Sensoren (E-SAR, AER II, AeS 1) angewendet. Eine Analyse der erzielten Ergebnisse zeigt die Stärken und Schwächen des Verfahrens auf. Für fehlerhafte Extraktionen, die auf spezielle Eigenschaften der SAR-Rückstreuung zurückzuführen sind, werden die Abbildungseigenschaften der verantwortlichen Objekte modelliert. Darauf aufbauend werden Verbesserungen hinsichtlich der Modellierung von Straßen und deren achbarschaften vorgenommen. So werden benachbarte Objekte, die das Erscheinungsbild von Straßen beeinflussen, wie Bäume, Brücken, bewegte Fahrzeuge und Verkehrsschilder, als Kontextinformation in die traßenextraktion integriert. Dadurch können kleinere Lücken im extrahierten Straßennetz geschlossen und die topologische Korrektheit der extrahierten Straßen erhöht werden. Eine weitere Verbesserung der Straßenextraktion wird durch die Einführung von Städten aus der Vorklassifikation erzielt. Mit dieser Information können neue, sichere Startstücke für Straßen gewonnen werden, die die Vollständigkeit des extrahierten Straßennetzes verbessern. Darüber hinaus wird eine automatische Extraktion von Autobahnen vorgestellt, die auf einer expliziten Modellierung der geometrischen, radiometrischen und multi-skalen Eigenschaften von Autobahnen beruht. Die Leistungsfähigkeit dieses Verfahrens wird anhand von verschiedenen SAR-Szenen aus ländlichen und industriellen Gebieten demonstriert und durch einen Vergleich der Ergebnisse mit manuell erfassten Referenzdaten evaluiert. Eine Diskussion der Vorteile und Defizite des Verfahrens schließt die Arbeit ab.