MOSAIK

Timestamp:

May 5, 2021 11:45:48 AM (3 years ago)

Author:

hettrich

Comment:

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project/project/subproj_de/wps52

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 === Aufgabenstellung:
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-Die Arbeit in MOSAIK-1 zeigte die große Bedeutung einer automatischen Generierung von Oberflächeneingangsparametern sowie auch der Bereitstellung von Open-Source-Daten. Da nicht alle Gemeinden Zugang zu denselben Daten in ausreichender Qualität besitzen, ist es sinnvoll, einen Basisdatensatz zur Verfügung zu haben, der konsistent die minimale Anzahl räumlicher Eingangsparameter umfasst und je nach Notwendigkeit um die lokalen Parameter ergänzt werden kann. Dieser Basisdatensatz sollte nach Möglichkeit nur Open-Source-Daten umfassen, damit jeder, der PALM-4U testen möchte, diese Daten verwenden kann. Viele Open-Source-Daten sind nicht nur in Deutschland verfügbar, sondern auch Europa- oder weltweit. Dies würde die Übertragung von PALM-4U auf Städte außerhalb Deutschland  unterstützen. 
+'''I) Entwicklung analysefähiger Oberflächendatensätze'''
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+Die Arbeit in der MOSAIK-Phase 1 zeigte, wie wichtig eine automatisierte Generierung von Oberflächeneingabeparametern sowie die Bereitstellung von analysefertigen Daten ist. Da nicht in allen Gemeinden dieselben Daten auf derselben Detailebene verfügbar sind, wurde es als wichtig erachtet, Basisschichten bereitzustellen, die konsistent eine Mindestmenge an räumlichen Eingabeparametern bereitstellen, die bei Bedarf durch lokale Parameter ergänzt werden können. Dieser Basisdatensatz sollte nach Möglichkeit nur aus frei zugänglichen Daten bestehen, damit sie für alle Anwender zur Verfügung gestellt werden können, die PALM-4U testen möchten. Viele Open-Access-Daten existieren nicht nur für Deutschland, sondern auch für Europa und weltweit. Solche Eingangsdaten ermöglichen daher potentiell auch die Übertragbarkeit von PALM-4U auf Städte außerhalb Deutschlands.
+Zusätzlich zum Ableiten und Bereitstellen der Datenschichten selbst wird daran gearbeitet, eine eigenständige Datenabrufsoftware zu erstellen und zu dokumentieren, die dann mit PALM-4U verteilt werden kann und das eigenständige Abrufen und Aufbereiten von Eingabedaten auch auf Benutzerseite ermöglicht.
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+'''II) Entwicklung von Methoden zur Integration neuer hochauflösender Eingabedaten.'''
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+Zusätzlich zur Notwendigkeit eines konsistenten Basisdatensatzes wurde während der Entwicklung von PALM in MOSAIK-1 der Bedarf an weiteren räumlichen Eingabeparametern festgestellt. Daher besteht das zweite Ziel dieses Arbeitspakets darin, neue Methoden zur Ableitung von Detailinformationen zu untersuchen, die in anderen veröffentlichten Datensätzen nicht ohne weiteres verfügbar sind. Insbesondere möchten wir die Beschreibung der Gebäudeeigenschaften anhand von Luftbildern mithilfe neuartiger Ansätze des maschinellen Lernens verbessern. 
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+=== Projektstruktur:
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+Das Projekt wird am Deutschen Zentrum für Luft-und Raumfahrt in Oberpfaffenhofen durchgeführt.
 
-Zusätzlich zum Bedarf eines Basisdatensatzes wurden in MOSAIK-1 während der PALM-Entwicklung noch zusätzliche Parameter identifiziert, die in diesem Arbeitspaket erstellt werden sollen. Daher ist die Aufgabe im Arbeitspaket WP-S5.2 die Verbesserung der Oberflächeneingangsparameter für PALM-4U auf zwei unterschiedlichen Wegen: 
+PI: Julian Zeidler 
 
-1) die Entwicklung von Open-Source-Datensätzen zur automatischen Erstellung der Oberflächeneingangsdaten, und
+Projektmitarbeiter: Dr. Benjamin Leutner 
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+=== Bisheriger Fortschritt:
+||
 
-2) die Entwicklung von Methoden um neue, hochauflösende Eingangsparameter zu integrieren.
+'''I) Abrufen und Aufbereiten von Eingangsdaten'''
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+Basiseingangsdatensätze für PALM-4U wurden aus Open-Access-Datenquellen kuratiert und an die Projektpartner verteilt. Dies umfasst Datensätze wie Vegetationshöhen, Oberflächenmaterialien oder Gebäudehöhen.
 
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 }}}
 
-'''Abbildung 1:''' Beispiele von Eingangsdaten für (Teile daraus) das Untersuchungsgebiet Berlin für PALM-4U. Erstellt von DLR mit Daten von FIS Broker Berlin (Lidar, Luftbilder, CityGML), OpenStreetMap (OSM) und SRTM
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-=== Projektstruktur:
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-Das Projekt wird am Deutschen Zentrum für Luft-und Raumfahrt in Oberpfaffenhofen durchgeführt.
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-PI: Dr Wieke Heldens.
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-=== Zu liefernde Ergebnisse:
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+'''Abbildung 1:''' Beispiele für Eingabeparameter (Teile davon) des Untersuchungsgebiets Berlin für PALM-4U. Erstellt vom DLR. Datenquellen: FIS Broker Berlin (LiDAR, CIR-Bilder, CityGML), Open Street Map (OSM) und SRTM. 
 
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-=== Bisheriger Fortschritt:
+'''II) KI-basierte Extraktion von Gebäudeinformationen aus Luftbildern.'''
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+Jüngste Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz ermöglichen einen immer detaillierteren Informationsabruf aus sehr hochauflösenden Bildern. In dieser Aufgabe untersuchen wir das Potenzial von Schrägblick-Luftbildern, um detaillierte Informationen zu Gebäudefassaden abzurufen. Zu diesem Zweck wurde ein Deep-Learning-basierter Klassifikator implementiert und trainiert, der eine Instanzsegmentierung für zweidimensionale Bilder durchführt. 
+
+Hier wird die Fassadenfensterfläche, eine wichtige Komponente des Wärmeaustauschs von Gebäuden, anhand von Texturbildern aus einem 3D-Stadtmodell Berlins (LOD2 CityGML) abgeleitet. Trainingsdaten, die aus öffentlich verfügbaren Datensätzen stammen, wurden in einer ersten Iteration verwendet, um ein Mask-RCNN-Modell zu trainieren. In einem zweiten Transfer-Lernschritt wurde das Modell auf manuell klassifizierte 2D-Bilder der Fassaden abgestimmt, die aus den LOD2-Daten extrahiert wurden. Dieses endgültige Modell wurde validiert und verwendet, um alle Fassadentexturen aus den LOD2-Daten zu klassifiziern und so eine Karte der Fassadenfensteranteile zu erstellen. 
+{{{
+#!div style="align:center; width: 800px; border: 0px solid"
+[[Image(WP-S52-figure2.png,nolink,800px,center)]]
+}}}
+
+'''Abbildung 2:''' Modellbasierte Extraktion der Fassadenfensterfläche aus Schrägblick-Luftbildern (CityGML LOD2) mithilfe eines Instanzsegmentierungsalgorithmus.
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 === Referenzliteratur:
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 === Kontaktdaten:
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-Dr. Wieke Heldens
+Julian Zeidler 
 
-Wieke.Heldens[at]dlr.de
+Julian.Zeidler[at]dlr.de. 
 
 Deutsches Zentrum für Luft u. Raumfahrt e.V. (DLR)