Informatikerin oder Informatiker o. ä. (w/m/d) - Verfahren für die 3D-Rekonstruktion von Gebäuden und Fassaden aus Street View und Satellitenbildern

3D-Gebäudemodellierung auf Basis von Satellitenbilddaten ist ein wichtiges Thema in der Fernerkundung. Die weltweite Forschung zu Gebäuderekonstruktionsmethoden wird durch das ständig wachsende Anwendungsspektrum von Stadtmodellen vorangetrieben, begleitet von der Notwendigkeit effizienter, genauer und hochautomatisierter Algorithmen. Grundlegende Gebäudedarstellungen in Form von digitalen Oberflächenmodellen oder 3D-Vektorblöcken sind nicht immer ausreichend, da viele Anwendungen detaillierte Modelle erfordern, die mit expliziten semantischen Informationen zu Gebäudefassaden wie Fenstern, Türen und Balkonen angereichert sind.

Es ist jedoch unmöglich, solche Informationen nur aus Satellitenbildern zu rekonstruieren. Heutzutage bieten diverse Plattformen Street View Daten, also eine große Menge georegistrierter Bilder mit wertvollen semantischen Informationen für dicht bebaute städtische Gebiete kostenfrei an. Ziel ist es, diese kostenfreien Informationen zusammen mit uns zur Verfügung stehenden Satelliten- oder Luftbilddaten zu nutzen, um die vollständige semantische Information der Gebäudefassade unter Verwendung von generativen Netzwerken zu generieren.

Ihre Aufgabe umfasst im Wesentlichen:

• Literaturrecherche und kritische Auswertung wissenschaftlicher Publikationen, um die Entwicklung von Verfahren zur automatisierten Generierung der semantischen Fassaden-Informationen aus Satellitendaten und Street View Bildern zu realisieren
• Analyse und Implementierung von optimierten Verfahren (Textur-Erzeugung, semantische Segmentierung) zur Gebäudefassaden-Rekonstruktion mit Verwendung von Deep Learning Methoden (z.B. generativen Netzwerken)
• Methoden für eine Anwendung auf weltweit unterschiedliche Gebäudefassaden mittels des maschinellen Lernens zu verallgemeinern
• Testung der Trainings-Verfahren der Netzwerke und der Methoden aus der Literatur
• Auswahl optimaler Verfahren und Modifizierung mit Python und PyTorch
• Validierung anhand unabhängiger Stichproben von Testdaten in den unterschiedlichen Regionen
• Anleitung von Studenten, Praktikanten und Praktikantinnen sowie Studenten, die eine Bachelorarbeit anfertigen
• Dokumentation und wissenschaftliche Veröffentlichung der Ergebnisse, sowie deren Präsentationen auf nationalen und internationalen Konferenzen