Zusammenfassung
Dieses Kapitel befasst sich mit statistischen Methoden zur Berücksichtigung von Kontext in der Klassifikation von Bildern und Punktwolken. Zunächst werden lokale Verfahren der Klassifikation, welche Bildprimitive oder Laserpunkte unabhängig von einander klassifizieren, im Überblick besprochen. Anschließend werden die theoretischen Grundlagen für statistische Modelle von Kontext behandelt, wobei der Schwerpunkt der Darstellung auf Markoff-Zufallsfeldern sowie Conditional Random Fields (CRF) liegt. Schließlich werden vier aktuelle Anwendungen von CRF in Photogrammetrie und Fernerkundung vorgestellt: die Klassifikation von flugzeuggestützten Laserscannerdaten, die Aktualisierung der tatsächlichen Nutzung in ALKIS, die Klassifikation von Luftbildern und Oberflächenmodellen unter Berücksichtigung von Verdeckungen, sowie die multitemporale Klassifikation von Satellitenbildern.
Dieser Beitrag ist Teil des Handbuchs der Geodäsie, Band „Photogrammetrie und Fernerkundung“, herausgegeben von Christian Heipke, Hannover.
Literatur
AdV: Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltungen der Länder der Bundesrepublik Deutschland: ALKIS-Objektartenkatalog 6.0 (2008). http://www.adv-online.de/AAA-Modell/Dokumente-der-GeoInfoDok/. Zugegriffen am 20.05.2016
Albert, L., Rottensteiner, F., Heipke, C.: Land use classification using conditional random fields for the verification of geospatial databases. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. II-4, 1–7 (2014)
Besag, J.: On the statistical analysis of dirty pictures. J. R. Stat. Soc. B 48(3), 259–302 (1986)
Bishop, C.M.: Pattern Recognition and Machine Learning, 1. Aufl. Springer, New York (2006)
Bogaert, J., Rousseau, R., Hecke, P.F., Impens, I.: Alternative area-perimeter ratios for measurement of 2D shape compactness of habitats. Appl. Math. Comput. 111(1), 71–85 (2000)
Boykov, Y.Y., Jolly, M.-P.: Interactive graph cuts for optimal boundary and region segmentation of objects in n-d images. In: Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), Vancouver, Bd. 1, S. 105–112 (2001)
Boykov, Y.Y., Veksler, O., Zabih, R.: Fast approximate energy minimization via graph cuts. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 23(11), 1222–1239 (2001)
Breiman, L.: Random forests. Mach. Learn. 45(1), 5–32 (2001)
Chai, D., Förstner, W., Lafarge, F.: Recovering line-networks in images by junction-point processes. In: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Portland, S. 1894–1901 (2013)
Chai, D., Förstner, W., Yang, M.Y.: Combine Markov random fields and marked point processes to extract building from remotely sensed image. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci. I-3, 365–370 (2012)
Chehata, N., Guo, L., Mallet, C.: Airborne lidar feature selection for urban classification using random forests. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci. XXXVIII-3/W8, 207–212 (2009)
Cortes, C., Vapnik, V.: Support-vector networks. Mach. Learn. 20, 273–297 (1995)
Cramer, M.: The DGPF test on digital aerial camera evaluation – overview and test design. Photogramm. Fernerkund. Geoinformation 2/2010, 73–82 (2010)
Dalal, N., Triggs, B.: Histograms of oriented gradients for human detection. In: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), San Diego, S. 886–893 (2005)
Duda, R.O., Hart, P.E., Stork, D.G.: Pattern Classification, 2. Aufl. Wiley, New York (2001)
Farabet, C., Couprie, C., Najman, L., LeCun, Y.: Learning hierarchical features for scene labelling. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 35(8), 1915–1929 (2013)
Förstner, W.: Graphical models in geodesy and photogrammetry. Photogramm. Fernerkund. Geoinformation 4/2013, 255–268 (2013)
Freund, Y., Schapire, R.E.: Experiments with a new boosting algorithm. In: Proceedings of the 13th International Conference Machine Learning, Bari, S. 148–156 (1996)
Frey, B.J., MacKay, D.J.C.: A revolution: belief propagation in graphs with cycles. In: Proceedings of the Neural Information Processing Systems Conference, Denver, S. 479–485 (1998)
Geman, S., Geman, D.: Stochastic relaxation, Gibbs distributions, and the Bayesian restoration of images. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 6(6), 721–741 (1984)
Gould, S., Rodgers, J., Cohen, D., Elidan, G., Koller, D.: Multi-class segmentation with relative location prior. Int. J. Comput. Vis. 80(3), 300–316 (2008)
Hall, M.A.: Correlation-based feature subset selection for machine learning. PhD thesis, Department of Computer Science, University of Waikato, Hamilton (1999). http://www.cs.waikato.ac.nz//ml/publications/1999/99MH-Thesis.pdf. Zugegriffen am 20.05.2016
Hammersley, J.M., Clifford, P.: Markov fields on finite graphs and lattices. Unveröffentlichtes Manuskript (1971). verfügbar im WWW: http://www.statslab.cam.ac.uk/~grg/books/hammfest/hamm-cliff.pdf. Zugegriffen am 20.05.2016
Hänsch, R., Hellwich, O.: Random forests. In: Heipke, C. (ed.) Handbuch Geodäsie, 1. Aufl. Photogrammetrie und Fernerkundung, Kapitel 3. Springer, New York (2015)
Haralick, R.M., Shanmugam, K., Dinstein, I.: Texture features for image classification. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. SMC-3(6), 610–622 (1973)
Helmholz, P., Rottensteiner, F., Heipke, C.: Semi-automatic verification of cropland and grassland using very high resolution mono-temporal satellite images. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 97/2014, 204–218 (2014)
Hinz, S., Baumgartner, A.: Automatic extraction of urban road networks from multi-view aerial imagery. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 58(1–2), 83–98 (2003)
Hoberg, T., Rottensteiner, F., Feitosa, R.Q., Heipke, C.: Conditional random fields for multitemporal and multiscale classification of optical satellite imagery. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 53(2), 659–673 (2015)
Hoberg, T., Rottensteiner, F., Heipke, C.: Context models for CRF-based classification of multitemporal remote sensing data. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci. I-7, 128–134 (2012)
Hughes, G.F.: On the mean accuracy of statistical pattern recognizers. IEEE Trans. Inf. Theory 14(1), 55–63 (1968)
Kohli, P., Ladický, L., Torr, P.: Robust higher order potentials for enforcing label consistency. Int. J. Comput. Vis. 82, 302–324 (2009)
Kolmogorov, V.: Convergent tree-reweighted message passing for energy minimization. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 28(10), 1568–1583 (2006)
Kosov, S., Rottensteiner, F., Heipke, C.: Sequential gaussian mixture models for two-level conditional random fields. In: Proceedings of the 35th German Conference on Pattern Recognition (GCPR). LNCS, vol. 8142, S. 153–163. Springer, Heidelberg (2013)
Krummel, J.R., Gardner, R.H., Sugihara, G., Coleman, V.O.P.R.: Landscape patterns in a disturbed environment. OIKOS 48(3), 321–324 (1987)
Kumar, S., Hebert, M.: Discriminative random fields. Int. J. Comput. Vis. 68(2), 179–201 (2006)
Lafferty, J., McCallum, A., Pereira, F.: Conditional random fields: probabilistic models for segmenting and labeling sequence data. In: Proceedings of the 18th International Conference on Machine Learning, Williamstown, S. 282–289 (2001)
Laws, K.I.: Rapid texture identification. In: Proceedings of the SPIE Conference on Image Processing for Missile Guidance, S. 376–380 (1980)
Leite, P.B.C., Feitosa, R.Q., Formaggio, A.R., Costa, G.A.O.P., Pakzad, K.: Hidden Markov models for crop recognition in remote sensing image sequences. Pattern Recognit. Lett. 32(1), 19–26 (2011)
Li, S.Z.: Markov Random Field Modeling in Image Analysis, 3. Aufl. Springer, London (2009)
Liu, D., Nocedal, J.: On the limited memory BFGS method for large scale optimization. Math. Programm. 45, 503–528 (1989)
Mallet, C., Bretar, F.: Full-waveform topographic LiDAR: state-of-the-art. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 64(1), 1–16 (2009)
Menze, M., Heipke, C., Geiger, A.: Joint 3D estimation of vehicles and scene flow. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci. II-3/W5, 427–434 (2015, in print)
Niemeyer, J., Rottensteiner, F., Sörgel, U.: Contextual classification of Lidar data and building object detection in urban areas. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 87(2014), 152–165 (2014)
Ortner, M., Descombe, X., Zerubia, J.: A marked point process of rectangles and segments for automatic analysis of digital elevation models. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 30(1), 105–119 (2008)
Pauly, M., Keiser, R., Gross, M.: Multi-scale feature extraction on point-sampled surfaces. Comput. Graph. Forum 22(3), 81–89 (2003)
Platt, J.C.: Probabilistic outputs for support vector machines and comparisons to regularized likelihood methods. In: Advances in Large Margin Classifiers, S. 61–74. MIT, Cambridge (2000)
Randen, T., Husøy, J.H.: Filtering for texture classification: a comparative study. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 21(4), 291–310 (1999)
Rottensteiner, F., Sohn, G., Gerke, M., Wegner, J.D., Breitkopf, U., Jung, J.: Results of the ISPRS benchmark on urban object detection and 3D building reconstruction. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 93(2014), 256–271 (2014)
Rottensteiner, F., Trinder, J., Clode, S., Kubik, K.: Using the Dempster-Shafer method for the fusion of LIDAR data and multi-spectral images for building detection. Inf. Fusion 6(4), 283–300 (2005)
Rutzinger, M., Rottensteiner, F., Pfeifer, N.: A comparison of evaluation techniques for building extraction from airborne laser scanning. IEEE J. Select. Top. Appl. Earth Observ. Remote Sens. 2(1), 11–20 (2009)
Schindler, K.: An overview and comparison of smooth labeling methods for land-cover classification. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 50(11), 4534–4545 (2012)
Shotton, J., Winn, J., Rother, C., Criminisi, A.: Textonboost for image understanding: multi-class object recognition and segmentation by jointly modeling texture, layout, and context. Int. J. Comput. Vis. 81(1), 2–23 (2009)
Sithole, G., Vosselman, G.: Experimental comparison of filter algorithms for bare-earth extraction from airborne laser scanning point clouds. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 59(1), 85–101 (2004)
Vishwanathan, S.V.N., Schraudolph, N.N., Schmidt, M.W., Murphy, K.P.: Accelerated training of conditional random fields with stochastic gradient methods. In: Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning, Pittsburgh, S. 969–976 (2006)
Wegner, J.D., Montoya-Zegarra, J.A., Schindler, K.: A higher-order CRF model for road network extraction. In: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Portland, S. 1698–1705 (2013)
Weinmann, M., Schmidt, A., Mallet, C., Hinz, S., Rottensteiner, F., Jutzi, B.: Contextual classification of point cloud data by exploiting individual 3D neighbourhoods. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci. II-3/W4, 271–278 (2015)
Wolf, L., Bileschi, S.: A critical view on context. Int. J. Comput. Vis. 69(2), 251–261 (2006)
Wu, T.-F., Lin, C.-J., Weng, R.C.: Probability estimates for multi-class classification by pairwise coupling. J. Mach. Learn. Res. 5, 975–1005 (2004)
Yang, M.Y., Förstner, W.: A hierarchical conditional random field model for labelling and classifying images of man-made scenes. In: Proceedings of the 1st IEEE/ISPRS Workshop on Computer Vision for Remote Sensing of the Environment, Barcelona, S. 196–203 (2011)
Danksagung
Die Vaihingen-Daten wurden von der Deutschen Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation zur Verfügung gestellt [13]: http://www.ifp.uni-stuttgart.de/dgpf/DKEP-Allg.html. Die Referenzdaten wurden von RAG Steinkohle AG and SIRADEL (http://www.siradel.com) erfasst. Die in Abschn. 4.2 beschriebenen Arbeiten wurden vom Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) und dem Landesamt für Vermessung und Geoinformation Schleswig-Holstein (LVermGeo SH) unterstützt. Die Arbeiten aus Abschn. 4.3 entstanden im Rahmen der von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten Projekte HE 1822/25-1 und HI 1289/1-1. Abschn. 4.4 beruht auf den Ergebnissen des DFG-Projekts 1822/22-1. Die dort beschriebenen Methoden wurden mit Hilfe der CRF Toolbox von Kevin Murphy und Mark Schmidt implementiert: www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/CRF/crf.html. Der Autor möchte sich bei folgenden Personen bedanken, auf deren Arbeiten in Abschn. 4 zurückgegriffen wurde: Joachim Niemeyer (Abschn. 4.1), Lena Albert (Abschn. 4.2), Sergej Kosov (Abschn. 4.3) und Thorsten Hoberg (Abschn. 4.4).
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2015 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
About this entry
Cite this entry
Rottensteiner, F. (2015). Kontextbasierte Ansätze in der Bildanalyse. In: Freeden, W., Rummel, R. (eds) Handbuch der Geodäsie. Springer Reference Naturwissenschaften . Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-46900-2_45-1
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-46900-2_45-1
Received:
Accepted:
Published:
Publisher Name: Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg
Online ISBN: 978-3-662-46900-2
eBook Packages: Springer Referenz Naturwissenschaften