Markus Metz

Open Source Entwickler GIS / Fernerkundung, Big Data Analysen


Beiträge

15.03
16:00
20min
Gebäudedetektion auf Basis von Luftbildern und Punktwolken des Regionalverbands Ruhr
Leonie Krelaus, Inga-Mareike Nießen, Markus Metz

Der Regionalverband Ruhr (RVR) möchte seinen Mitgliedern den Gebäudebestand im Verbandsgebiet bereitstellen. Die mundialis GmbH & Co. KG entwickelte im Auftrag des RVR ein Verfahren zur möglichst automatisierten Gebäudedetektion und Veränderungen im Raum. Es wurde ein Workflow unter Einsatz der Software GRASS GIS (Linux-Ubuntu-Distribution) entwickelt. Das Ergebnis ist ein Vektordatensatz, der u. a. auch Informationen zur Anzahl der Stockwerke des erkannten Gebäudes beinhaltet.

Praxisberichte
Hörsaal 3 (0119)
16.03
16:00
90min
Oberflächenklassifikation aus Luft- und Satellitenbildern mit Hilfe von actinia
Anika Weinmann, Carmen Tawalika, Markus Neteler, Lina Krisztian, Markus Metz

In diesem Workshop zeigen wir, wie eine Oberflächenklassifikation aus Luft- und Satellitenbildern mit Hilfe von actinia berechnet wird.

Der Workshop wird aus zwei Teilen bestehen: Erst eine allgemeine Einführung in die cloudbasierte Geoprocessing-Plattform actinia, gefolgt von der selbstständigen Erstellung einer Oberflächenklassifikation mit Hilfe von actinia.

Rasterdaten und Fernerkundung
Workshop 2 (1101)
17.03
09:00
20min
Das Beste der 60er, 70er und 80er: hochauflösende Spionagesatellitenaufnahmen
Markus Metz

Aufnahmen der historischen Spionagesatelliten aus den „Keyhole“ Missionen der 60er, 70er, und 80er Jahre sind aufgrund ihrer Qualität einzigartig, allerdings erfordern sie eine besondere Methodik zur Entzerrung der Panorama-Aufnahmen. Hier stellen wir die Ergebnisse der Orthorektifizierung dieser Aufnahmen mit der Open Source Software GRASS GIS vor.

Rasterdaten und Fernerkundung
Hörsaal 1 (0115)
17.03
09:30
20min
Automatisierte Detektion von Baumstandorten in der Metropole Ruhr
Anika Weinmann, Lina Krisztian, Markus Metz, Leonie Krelaus, Inga-Mareike Nießen

In diesem Vortrag wird die automatisierte Detektion von Baumstandorten mit Hilfe von machinellem Lernen und Fernerkundungsdaten, die im Zuge eines Projektes mit dem Regionalverband Ruhr (RVR) entwickelt wurde, präsentiert.

Rasterdaten und Fernerkundung
Hörsaal 1 (0115)