Fachbereich 6 Mathematik/Informatik

Institut für Informatik


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Arbeitsgruppe
Fernerkundung und Digitale Bildverarbeitung

Fernerkundung beschäftigt sich mit der sensorgestützten Erfassung von Informationen der Erdoberfläche durch Messungen und Interpretation der von der Erde ausgehenden oder reflektierten elektromagnetischen Strahlung. Die Arbeitsgruppe Fernerkundung und Digitale Bildverarbeitung des Institutes für Informatik untersucht dabei sowohl methodische als auch thematische Fragestellungen. Inhaltliche Schwerpunkte bilden u.a. die Quantifizierung von Boden- und Vegetationseigenschaften für Präzisionslandwirtschaft, Landbedeckungs-/Landnutzungsklassifikation in verschiedenen Gebieten der Erde sowie fernerkundliche Veränderungsanalysen. Methodisch beschäftigt sich die Gruppe vor allem mit Ansätzen zur Bild- und Datenfusion, Radarbildverarbeitung und der Analyse von Hyperspektraldaten.

Aktuelles

Workshop "Geo-Information for Palm Oil"

Palmöl ist das beliebteste Pflanzenöl der heutigen Zeit und findet Anwendung als alternative Energiequelle, in Lebensmitteln und vielen anderen täglichen Artikeln des Lebens. Der Zuwachs an Palmölplantagen in den hauptsächlichen Anbauländern Indonesien und Malaysien hat in den letzten Jahrzehnten zu einer erheblichen Zerstörung der Umwelt geführt, die sich global auswirkt. Am 08. Februar 2017 treffen sich Wissenschaftler der Universität Twente, Faculty of Geoinformation Science and Earth Observation (ITC) und Mitarbeiter der GRAS (Global Risk Assessment Services GmbH, International Sustainability and Carbon Certification) am Institut für Informatik, um die aktuellen Bedürfnisse und Forschungsfragen zu diskutieren, um einen nachhaltigen Anbau zu fördern. Im Rahmen dieses Workshops werden der derzeitige Stand der Forschung und aktuelle Projekte präsentiert, um potentielle Beiträge der Geoinformatik und Fernerkundung zu identifizieren. Folgende Vorträge sind geplant:

10:00 - 10:30

Opening & introduction

“Contributions of remote sensing to support palm oil sustainability" by Dr. Christine Pohl, UOS

11:00 - 11:30

“The role of geo-information in palm oil research" by Dr. Iris van Duren, ITC

11:30 - 12:00

"International Sustainability and Carbon Certification and Global Risk Assessment Services in the context of palm oil" by Mohammad Abdel Razek, GRAS/ISCC

12:00 - 12:30

“Monitoring smallholder oil palm plantations: A multi-sensor approach" by Ditte Trojaborg, ITC

12:30 - 14:00

Lunch, Mensa UOS

14:00 - 14:30

"Detection of growth anomalies in oil palm plantations using high resolution optical and SAR remote sensing data" by Nils Schön, UOS

14:30 - 15:00

“Oil palm plantation mapping and monitoring using high spatial resolution remote sensing" by André Baldauf, UOS

15:00 - 15:30

Workshop Wrap-up - research and strategies for the future

 Das aktuelle Workshop Programm kann hier heruntergeladen werden.

Interessenten sind herzlich eingeladen, an diesem Workshop teilzunehmen. Die Teilnahme ist kostenlos. Aus organisatorischen Gründen wird um eine Anmeldung per Email gebeten (christine.pohl@uos.de).

Prämierung des 7. Ideenwettbewerbs der beiden Osnabrücker Hochschulen - 1. Preis geht an Geoinformatiker der Universität

Mit dem Ziel, den Gründergeist von Studierenden zu wecken und unternehmerisches Denken und Handeln zu fördern, findet jedes Jahr der Ideenwettbewerb des gemeinsamen Gründungsservice von Universität und Hochschule statt. Kreativität, Innovation und Realisierbarkeit: Das waren in diesem Jahr die Herausforderungen, denen sich mehrere Teams aus insgesamt 24 Studierenden und Mitarbeitern stellten Eine fachkundige Jury aus der Wissenschaft und aus Führungskräften der Gründungsorganisationen der Region Osnabrück bewertete die eingereichten Ideen. Die drei besten wurden kürzlich im Rahmen der Abschlussveranstaltung der Workshopreihe "Existenzgründung" im InnovationsCentrum Osnabrück ICO prämiert. Mehr lesen

Disputation am Institut für Informatik

Foto Disputation Sayed Musharaf Ali

Am 19. Januar 2017 hat Herr Sayed Musharaf Ali aus Pakistan im Rahmen der Disputation seine Dissertation zum Thema "Fusion of Stationary Monocular and Stereo Camera Technologies for Traffic Parameters Estimation" erfolgreich verteitigt. Die Mitglieder der Prüfungskommission, Prof. Dr. Manfred Ehlers (em. UOS), Prof. Dr. Peter Reinartz (DLR), Dr. Christine Pohl (UOS) und Dr. Anko Börner (DLR) gratulierten Herrn Ali nachdem er seine Arbeit der Hochschulöffentlichkeit vorgestellt und die anschließende Prüfung erfolgreich ablegen konnte. Seine Arbeit trägt dazu bei, aus stationär gewonnenen Kamerabildern automatisch wichtige Verkehrsinformationen abzuleiten und zu bewerten. Heutige intelligente Transportsysteme (ITS) benötigen zuverlässige und genaue Verkehrsdaten. Parameter wie Reisegeschwindigkeit, Verkehrsdichte und Verkehrszustand sind dabei von besonderem Interesse. Diese Parameter können mittels Computer Vision Verfahren und Kameratechnologien effektiv ermittelt werden.

Mit den Fortschritten in Kameratechnologien und der wachsenden Leistungsfähigkeit von Computern wurden monokulare und stereobasierte Computer Vision Methoden und Techniken zur Sensordatenfusion ein Forschungsfeld von ITS. In seiner Arbeit wurden stationäre monokulare - und Stereokameras zur Ableitung von Verkehrsparametern verwendet. Stationäre Kamerasysteme liefern großräumige Informationen der Straße und können mit relativ geringem Kostenaufwand installiert werden. Zwei neue Beiträge zur Fahrzeugdetektion und – Verfolgung wurden vorgestellt. Der erste Ansatz fokussierte auf die Auswertung von Stereokameradaten, der zweite Ansatz beinhaltete Algorithmen zur Fusion von monokularen- und Stereokameradaten. Ein Computer Vision basiertes ITS besteht aus Hardware und Software Komponenten. Die Performanz eines solchen Systems ist nicht von einzelnen Modulen sondern vielmehr von deren Zusammenspiel abhängig. Anstelle der Fokussierung auf einzelne Elemente der komplexen Systemkette wurden in dieser Arbeit systematische Ansätze gewählt, die alle essentiellen Module berücksichtigen. Das führte zu detaillierten Untersuchungen in verschiedenen algorithmischen Kernbereichen, z. B. der Hintergrundschätzung, Histogramm basiertem Fingerprinting und Methoden der Datenfusion.

Anhand experimenteller Untersuchungen konnte gezeigt werden, dass mit dem vorgeschlagenen fusionsbasierten Ansatz, bestehend aus monokularen und stereokamerabasierten Komponenten, bessere Ergebnisse bei der Fahrzeugdetektion und Fahrzeugverfolgung als mit den jeweiligen Einzelverfahren erreicht werden. Die Arbeit zeigt das Potential zukünftiger Low-Cost Computer Vision ITS, die in urbanen und ländlichen Umgebungen zum Einsatz gebracht werden können.