Analysis and Visualization of Spatio-temporal Data (Wintersemester 2023/2024)

Dozent: Prof. Dr. Jürgen Döllner (Computergrafische Systeme) , Dr. Rico Richter (Computergrafische Systeme) , Sebastian Schulz (Computergrafische Systeme) , Ole Wegen , Max Reimann (Computergrafische Systeme)

Allgemeine Information

• Semesterwochenstunden: 4
• ECTS: 6
• Benotet: Ja
• Einschreibefrist: 01.10.2023 - 31.10.2023
• Lehrform: Seminar / Projekt
• Belegungsart: Wahlpflichtmodul
• Lehrsprache: Deutsch
• Maximale Teilnehmerzahl: 12

Studiengänge, Modulgruppen & Module

Beschreibung

Räumliche Daten entstehen beispielsweise bei der 3D-Erfassung von Objekten und Landschaften oder durch Sensoren. Etablierte Technologien für die Erfassung sind Bildsensoren, LiDAR-Systeme und Radar. Insbesondere die Größe und Komplexität der Daten verhindert die unmittelbare Interpretation dieser Daten und die Ableitung von Informationen und 3D-Modellen.

Gegenstand dieses Seminars sind die Erarbeitung und die softwaretechnische Umsetzung von ausgewählten Verfahren zur Visualisierung und Analyse räumlicher Daten. Mit Hilfe von selbst implementierten Algorithmen zur Datenverarbeitung sowie geeigneten Visualisierungs- und Interaktionstechniken sollen themenbezogene Fragestellungen beantwortet werden. Mögliche Themen und Anwendungsbereiche sind:

• Deep Learning für 3D-Daten (z.B. 3D-Punktwolken)
• Analyse von Infrastrukturdaten (z.B. Mobile-Mapping von Straßennetzen)
• Visualisierung und real-time Rendering von 3D-Daten
• Räumliche Datenstrukturen für große Datensätze
• Web-basierte Visualisierung und Service-basierte Infrastrukturen
• 3D-Erfassung und Auswertung von Bauwerken
• Auswertung von Radar Satellitendaten für Gebäudemonitoring
• Vegetationsanalyse (Bildanalyse und Veränderungsanalyse)

Die Themen können auch in Gruppen von bis zu zwei Studierenden bearbeitet werden. Das Bearbeiten eigener Themen ist bei entsprechender Eignung in Absprache auch möglich. 

Voraussetzungen

Projektabhängig sind Kenntnisse der objektorientierten Software-Entwicklung, der webbasierten Programmierung (JavaScript, Node.js), der Grundlagen der Computergrafik, der Visualisierung (OpenGL, GLSL und WebGL) und/oder einer Skriptsprache zur Datenverarbeitung (z.B. R oder Python) von Vorteil.

Literatur

Zu jedem Thema gibt es neben den über das Internet frei zugänglichen Informationen eine Reihe aktueller Fachartikel, die bei der Themenvergabe mit ausgegeben werden. Die weitere Recherche von themenspezifischer Literatur ist Teil der Bearbeitung.

Lern- und Lehrformen

Forschungsnahe Projektarbeit mit individueller Betreuung durch Mitarbeiter des Fachgebiets. Es wird von allen Teilnehmern erwartet im Moodle Kurs eingeschrieben zu sein.

Leistungserfassung

Die Leistungspunkte werden erreicht, wenn die Studierenden:

• über das Themengebiet, die Problemstellung und den geplanten Ansatz einen Einführungsvortrag abhalten,
• erfolgreich ein dem Thema entsprechendes Projekt planen und durchführen (50%),
• erfolgreich die Grundlagen und Ergebnisse der Seminararbeit in einer schriftlichen Ausarbeitung (4-5 Seiten) zusammenfassen (25%),
• über das Arbeitspaket bzw. einen ausgewählten Aspekt erfolgreich einen Abschlussvortrag (25%) halten.

Termine

Die Auftaktveranstaltung mit Einführung, Motivation und Themenvorstellung findet am Dienstag, den 17.10. um 15:15 Uhr im Raum G3.E15/16 statt.

Die Themenwahl durch die Studierenden soll bis zum 24.10. erfolgen. Der Leistungserfassungsprozess beginnt mit der Themenzuteilung am 24.10.

Die Seminarorganisation findet über Moodle statt.

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