Thomas Löcherbach, "Fusing Raster- and Vector- Data with Applications to Land- Use Mapping". Thesis at: Institute of Photogrammetry, University of Bonn. 1998.

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Summary
Digital images both from satellite and airborne sensors are a major information source for land-use mapping. For agricultural applications it is particularly important to use multitemporal and multisensoral data. Today the extracted information is generally maintained in a geographic information system (GIS). Particularly for agricultural areas a more frequent update of this spatial information is required. The amount of available image data is increasing dramatically. Only automation can handle the processing of these data volumes. Among automated methods in photogrammetry and remote sensing that are being applied operationally are the generation of digital elevation models, interior and exterior orientation, tie point extraction for aerial triangulation and classification procedures. Besides these approaches numerous solutions to very specific problems exist that are research topics and not applied operationally. Two observations can be made:
- Due to increasing resolution of satellite images the distinction between photogrammetry and remote sensing becomes more and more obsolete, meaning that the extraction of geometric and thematic information becomes more integrated.
- Due to the complexity of natural scenes, data fusion is essential. In particular, automated approaches still do not make sufficient use of existing GIS data. Land-use data can ideally be represented in a GIS in a vector format, while image data is in a raster format. In this thesis an approach has been realized to update land-use maps of agricultural areas by fusing multitemporal and multisensoral raster images with digital vector map data. Images are the primary information source, representing the actual state while vector polygons are used as additional prior information. A matching of images and vector maps is obtained by a least squares estimation. Prior information is introduced in a Bayesian manner. Image intensities are used as primary observations while vector polygons and orientation parameters are used as observations representing prior information. The strength of the prior information is triggered by its a priori variances. The estimation is performed in object space enabling a global solution in one step. Unknown parameters that are solved for are primarily the adjusted coordinates of the vector polygons describing the land-use units and features of these land-use units. Further parameters are the orientation parameters and edge-parameters describing the feature transition between land-use units. This approach can be seen as part of a larger concept for land-use mapping which consists of three steps:
1. A local image segmentation inside each polygon of the initial map. This is used to add approximate boundaries to the initial map.
2. A global estimation of the exact location of the vector polygons and features of the land- use units.
3. A classification of the land-use units based on these features. Our approach treats step 2 and thus closes a gap between existing solutions for steps 1 and 3. It combines classical techniques from least squares estimation with a very general concept for data fusion.
Zusammenfassung
Digitale Aufnahmen sowohl satelliten- als flugzeuggestützter Sensoren stellen eine Hauptinformationsquelle für die Landnutzungskartierung dar. Von besonderer Bedeutung für landwirtschaftliche Anwendungen ist das Nutzen multitemporaler und multisensoraler Daten. Die gewonnene Information wird heute in der Regel in geographischen Informationssystemen (GIS) bereitgehalten. Gerade für landwirtschaftliche Gebiete ist eine Aktualisierung der räumlichen Information in immer kürzeren Abständen notwendig. Die Menge der zur Verfügung stehenden Bilddaten wächst dramatisch. Eine Verarbeitung dieser Datenmengen ist nur durch mehr Automation möglich. Zu automatischen Verfahren, die in der Photogrammetrie und Fernerkundung in der Praxis eingesetzt werden, gehören die Generierung digitaler Höhenmodelle, die Bestimmung der inneren und äußeren Orientierung, die Extraktion von Verknüpfungspunkten für die Aerotriangulation sowie Klassifikationsalgorithmen. Neben diesen Verfahren existieren zahlreiche Lösungen zu sehr speziellen Problemen, die in der Regel Forschungsgegenstand sind, aber nicht operationeIl eingesetzt werden. Dabei können folgende Beobachtungen gemacht werden:
- Aufgrund steigender Auflösung von Satellitenaufnahmen wird die Trennung von Photogrammetrie und Fernerkundung undeutlicher. Dies bedeutet, dass die Extraktion geometrischer und thematischer Informationen zunehmend integriert wird.
- Aufgrund der Komplexität natürlicher Szenen ist Datenfusion entscheidend. Insbesondere werden existierende GIS- Daten noch zu wenig in automatisierten Verfahren genutzt. Während digitale Bilder im Rasterformat vorliegen, können Landnutzungsdaten idealerweise in einem Vektor-GIS repräsentiert werden. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Verfahren zur Aktualisierung von Landnutzungskarten landwirtschaftlicher Gebiete durch die Integration multitemporaler und multisensoraler Rasterbilder mit digitalen Vektorkarten entwickelt. Bilder sind die primäre Informationsquelle und stellen den aktuellen Zustand dar, während Vektorpolygone als zusätzliche Vorinformation genutzt werden. Eine Zuordnung von Bildern und Vektorkarten geschieht durch eine Kleinste-Quadrate-Ausgleichung. Vorinformation wird im Sinne der Bayes-Statistik eingeführt. Primäre Beobachtungen sind die Intensitätswerte der Bilder, während die Koordinaten der Vektorpolygone und die Orientierungsparameter Beobachtungen sind, die die Vorinformation darstellen. Die Stärke der Vorinformation wird durch die apriori Varianzen dieser Beobachtungen gesteuert. Die Ausgleichung geschieht im Objektraum, wodurch eine globale Lösung in einem Schritt ermöglicht wird. Die zu bestimmenden unbekannten Parameter sind in erster Linie die ausgeglichenen Koordinaten der Vektorpolygone, die die Landnutzungseinheiten beschreiben, sowie Merkmale dieser Landnutzungseinheiten. Weitere Parameter sind die Orientierungsparameter und Kantenparameter, welche den Merkmalsübergang zwischen den Landnutzungseinheiten beschreiben. Dieses Verfahren kann als Teil eines Konzepts zur Landnutzungskartierung gesehen werden, welches aus drei Schritten besteht:
1. Nach einer lokalen Bildsegmetierung innerhalb jedes Polygons werden Näherungsgrenzen zur Ausgangskarte hinzugefügt.
2. In einer globalen Schätzung werden die exakten Koordinaten der Vektorpolygone sowie die Merkmale der Landnutzungseinheiten geschätzt.
3. Aufgrund dieser Merkmale werden die Landnutzungseinheiten klassifiziert. Unser Verfahren behandelt Schritt 2 und schließt damit eine Lücke zwischen bestehenden Lösungen für die Schritte 1 und 3. Es kombiniert klassische Verfahren der Kleinste-Quadrate-Ausgleichung mit einem allgemeinen Konzept zur Datenfusion.

@phdthesis{Locherbach1998Fusing,
  author = {L\"ocherbach, Thomas},
  title = {Fusing Raster- and Vector- Data with Applications to Land- Use Mapping},
  school = {Institute of Photogrammetry, University of Bonn},
  year = {1998}
}

Felicitas Lang and Thomas Löcherbach and Wolfgang Schickler, "A one-eye Stereo System for Semi-Automatic 3D-Building Extraction", In Geomatics Info Magazine. 1995.

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We present a semi-automatic system for building extraction that has been developed at the Institute for Photogrammetry at the University of Bonn. Digitized images are used as data source. Data capture takes place at a simple workstation. Single point measurement is replaced by the measurement of building models. Automation supports the operator and thus increases the system performance. The representation of building models allows a link to CAD, GIS and computer graphics.

@inproceedings{Lang1995one,
  author = {Lang, Felicitas and L\"ocherbach, Thomas and Schickler, Wolfgang},
  title = {A one-eye Stereo System for Semi-Automatic 3D-Building Extraction},
  booktitle = {Geomatics Info Magazine},
  year = {1995}
}

Thomas Löcherbach, "Fusion of Multi-Sensor Images and digital Map Data for the Reconstruction and Interpretation of Agricultural Land-use Units", In Submitted to ISPRS Commission III Symposium on Spatial Information from Digital Photogrammetry and Computer Vision. Munich, Germany 1994.

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The paper describes an approach to reconstructing agricultural land-use areas from remotely sensed images using digital polygon maps as prior information. Our goal is to update the geometry and class label of agricultural parcels. The approach integrates an estimation of the vector polygons and the derivation of object (i. i. land-use unit) related features for the determination of the object classes. Both a feature edge model for the transition between two land-use units and the assumption of homogeneity are used to reconstruct the land-use units in a least squares approach. The theoretical concept and its technical realization are described, first results are presented and a critical evaluation of the results with a discussion of possible extension is given.

@inproceedings{Locherbach1994Fusion,
  author = {L\"ocherbach, Thomas},
  title = {Fusion of Multi-Sensor Images and digital Map Data for the Reconstruction and Interpretation of Agricultural Land-use Units},
  booktitle = {Submitted to ISPRS Commission III Symposium on Spatial Information from Digital Photogrammetry and Computer Vision},
  year = {1994}
}

Thomas Löcherbach, "Reconstruction of Land-Use Units ...", In Proceedings of the IAPR-TC7 Workshopon Multisource Data Integration in Remote Sensing with Respect to Land Inventory Applications. Delft, The Nederlands, pp. 95-112. 1992.

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[none]

@inproceedings{Locherbach1992Reconstruction,
  author = {L\"ocherbach, Thomas},
  title = {Reconstruction of Land-Use Units ...},
  booktitle = {Proceedings of the IAPR-TC7 Workshopon Multisource Data Integration in Remote Sensing with Respect to Land Inventory Applications},
  year = {1992},
  pages = {95--112}
}