Preisträger

2023 - 2022 - 2021 - 2020 - 2019 - 2018 - 2017 - 2016 - 2015 - 2014 - 2013 - 2012 - 2011 - 2010 - 2009 - 2008 - 2007 - 2006 - 2005 - 2004 - 2003 - 2002 - 2001 - 2000 - 1999 - 1998 - 1997

MSc. Preisträger 2024

MSc. Nadine Sprügel


Masterarbeit: Development of Feature Detection Based on Semantic Segmentation for Visual Odometry in Agricultural Environments
Photo Nadine Sprügel   

Das Fraunhofer IPA entwickelt die Roboterreihe CURT für eine nachhaltige und ökologische Landwirtschaft. Die Lokalisierung dieser Roboter soll mittels visueller Odometrie erfolgen, da eine Lokalisierung mit GNSS oder Rad-Odometrie im Agrarbereich zu fehleranfällig ist. Allerdings erreicht kein aktueller visueller Odometrie Algorithmus die erforderliche Genauigkeit im Agrarbereich.

Deshalb war das Ziel dieser Masterarbeit neue Bildmerkmale auf Basis von semantischer Segmentierung des kompletten Bildes zu entwickeln. Diese Bildmerkmale wurden dann mithilfe eines neuronalen Netzes in den Bildern detektiert. Bei der Analyse der Stabilität und Robustheit im Agrarbereich zeigte sich, dass die entwickelten Bildmerkmale gleich gut oder besser abschnitten als die ORB-Bildmerkmale.


Der Preis für die beste Bachelorarbeit in 2023 wurde 2024 nicht vergeben.

MSc. Preisträger 2023

MSc. Yuke XIE


Masterarbeit: Ship-based GNSS ionospheric observations for the detection of tsunami
Photo Yuke XIE   

Tsunamis haben Auswirkungen auf das Leben und die Wirtschaft von Küstengemeinden. Die Früherkennung ist entscheidend. Unsere Forschung konzentriert sich auf die Nutzung von Satellitenbeobachtungen auf Schiffen, um diese Tsunamis zu erkennen, bevor sie die Küsten erreichen.

Es wurde ein Satellitennetzwerk mit 10 Schiffen im Pazifischen Ozean aufgebaut. Diese Satelliten können von Tsunamis verursachte Störungen in der Ionosphäre aufspüren. Während der Forschungarbeiten konnten diese Störungen etwa 21 Minuten bevor der Tsunami das Schiff erreichte beobachtet werden. Diese potenzielle Frühwarnung könnte einen erheblichen Beitrag zur Rettung von Leben und Eigentum leisten.

Da es in der Tiefsee Tausende von Schiffen gibt, ist dies eine vielversprechende Möglichkeit, die Gefahrenabwehr zu verbessern und die Küstengemeinden besser zu schützen.


BSc. Preisträger 2023

BSc. Jiaxin LIU


Bachelorarbeit: Dealing with challenges of altimetry based surface water height derivation over boreal catchments
Photo Jiaxin LIU   

Die Erde ist ein wasserreicher Planet, ungefähr 71 % der Erdoberfläche sind von Wasser bedeckt. Die Messungen der Wasserhöhe in Ozeanen, Seen, Flüssen und Küstengewässern sind aus verschiedenen Gründen wichtig. Die Satellitenaltimetrie, die in den 1970er Jahren ursprünglich für die Ozeanografie entwickelt wurde, hat unser Wissen über das marine Schwerefeld, die Dynamik der Ozeane und sogar die Landhydrologie revolutioniert.

Aufgrund ihrer hohen Auflösung, globalen Abdeckung und kurzen Wiederholungszeit spielt sie eine immer wichtigere Rolle bei der Messung der Wasserhöhe. Seit einigen Jahren wird diese Technologie auch eingesetzt, um die Wasserhöhe von Flüssen, Seen zu ermitteln. Im Vergleich zu den weiten Meeren sind die Messungen an Inlandgewässern jedoch mit vielen Herausforderungen verbunden.

Ziel dieser Arbeit war es, das Potenzial der Inlandsaltimetrie, ihre Probleme und mögliche Lösungsansätze mithilfe des Matlab-Programms “AltBundle+” zu untersuchen. Als Untersuchungsobjekt dient der Mackenzie River im Norden Kanadas.


MSc. Preisträger 2022

MSc. Joachim Schulz


Masterarbeit: Qualitätsuntersuchung der Phase One iXM-MV150F Dokumentenkamera für die Luftbilddigitalisierung
Photo Joachim Schulz   

Historische Luftbilder stellen ein besonderes Kulturgut dar, um Informationen über Landbedeckung und Landnutzungsänderung im 20. Jahrhundert mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung zu erhalten. Im Projekt ‚Digitaler Luftbildatlas Baden-Württemberg' wird die untersuchte Kamera zur Digitalisierung von historischen Luftbildern eingesetzt.

Ziel dieser Masterarbeit war es das Auflösungsvermögen und die geometrische Qualität zu untersuchen: Die geometrische Qualität wurde mit einer Testfeldkalibrierung untersucht. Das Auflösungsvermögen wurde mit Siemenssternen empirisch bestimmt. Anhand eines digitalisierten Luftbildverbands vom Testfeld Vaihingen/Enz wurde der Einfluss der Auflösung und der Geometrie der Dokumentenkamera auf die Qualität der abgeleiteten Datenprodukte im Vergleich zu einem photogrammetrischen Scanner gezeigt.

Im Vergleich werden mit einem photogrammetrischen Scanner noch immer höhere geometrische Genauigkeiten und Auflösung erreicht. Mit weiteren Untersuchungen und Verbesserungen kann die Leistung mit einem kamerabasierten Scansystem weiter gesteigert werden.


BSc. Preisträger 2022

BSc. Paula Peitschat


Bachelorarbeit: Lösung von GNSS RTK Phasenmehrdeutigkeiten mit Hilfe von Partikelfilter Ansätzen
Photo Paula Peitschat   

Die globalen Navigationssatellitensysteme sind heute in vielseitigen Anwendungen fester Bestandteil. Um eine präzisere Positionierung zu erzielen, müssen die Trägerphasenbeobachtungen der Satellitensignale herangezogen werden. Diese sind jedoch von Mehrdeutigkeiten behaftet, die es zu lösen gilt, um die Trägerphasen als sehr genaue eindeutige Pseudoranges nutzen zu können.

Ziel dieser Bachelorarbeit war es, einen Partikelfilter Ansatz zu implementieren, der neben der Position auch die Phasenmehrdeutigkeiten eines statischen Rovers bzgl. einer bekannten Basis schätzt. Anhand von Testläufen wurden verschiedene Einstellparameter und Einflussgrößen analysiert und gezeigt, dass das Lösen der Phasenmehrdeutigkeiten durch diesen Ansatz möglich ist, es jedoch weiterhin limitierende Faktoren gibt.


MSc. Preisträger 2021

MSc. Lukas Lansche


Masterarbeit: 2D-Modellierung von Weinreben unter Verwendung verschiedener Machine Learning Methoden
Photo Lukas Lansche   

Um Trauben mit sehr guter Qualität zu ernten, sind über das Jahr verteilt verschiedene Arbeitsschritte notwendig. Die meisten Vorgänge können bereits maschinell bewältigt werden. Bei dem Rebschnitt muss allerdings die aufwendigste Arbeit, das Abschneiden der Ruten, nach wie vor von Hand erledigt werden.

Ziel dieser Arbeit war es eine zuverlässige Methode für die 2D-Modellierung von Weinreben aus Bilddaten zu erarbeiten. Dieses Modell wird in einer späteren Anwendung von einem Schneidrobotter verwendet, um präzise Schnittkoordinaten für den Rebschnitt zu definieren. Für die 2D-Modellierung wurden künstliche neuronale Netze in Verbindung mit klassischen Machine Learning Methoden angewendet.

Es konnte gezeigt werden, dass einfach strukturierte Reben mit Hilfe der semantischen Segmentierung in Verbindung mit einem „bottom-up parsing“- Ansatz fast vollständig modelliert werden.


BSc. Preisträger 2021

BSc. Junyang Gou


Bachelorarbeit: Estimation of significant wave height using Sentinel-3 data
Photo Junyang Gou   

Mehr als 600 Millionen Menschen (etwa 10% der Weltbevölkerung) leben in Küstengebieten, die weniger als 10 m über dem Meeresspiegel liegen. Trotz der dringenden Notwendigkeit, die Küstengewässer zu überwachen, bieten Gezeitenmessstationen auf der ganzen Welt keinen ausreichenden Einblick in die Wasserstandsschwankungen an den Küsten. Insbesondere, können sie keine ausreichenden Informationen über eine der wesentlichen Eigenschaften von Wasseroberflächen, die Signifikante Wellenhöhe (SWH), liefern. Die Satellitenaltimetrie spielt eine immer wichtigere Rolle, vor allem, wenn sie im Synthetic Aperture Radar (SAR) Modus arbeitet. Aufgrund der Komplexität der küstennahen Wasseroberflächen, bleibt die Leistung der Satellitenaltimeter über dem Küstenbereich jedoch hinter den Oberflächen des offenen Ozeans zurück. Darüber hinaus gilt wegen der Komplexität der SAR-Wellenformen die bekannte direkte Beziehung zwischen der Anstiegszeit der Wellenform und der SWH nicht mehr. Diese Arbeit schlägt eine datengesteuerte Methode zur Bestimmung des SWH unter Verwendung der Sentinel-3 Daten, sowohl für ozeanische als auch für küstennahe Gebiete, vor. Zu diesem Zweck wird eine auf der Anstiegszeit (δr) und auf die Breite der Wellenform basierenden Methode, nämlich RiwiSAR-SWH (Anstiegszeit-Breiten-Modell für SAR-SWH), entickelt. Diese ist von der Komplexität der SAR-Modellen befreit und schätzt die SWH über dem Küstenbereich und dem offenen Ozean auf relativ einfache Weise. Wir haben unsere Methode über verschiedene Regionen im Küstenbereich der Nordsee angewendet. Die Ergebnisse werden anhand von In-situ-Daten validiert und mit denen von SAMOSA+ verglichen. Die Validierung zeigt, dass die vorgeschlagene Methode zuverlässige SWH für etwa 1 km Entfernung von der Küste bestimmen kann, was eine Verbesserung von über 40% im Vergleich zu früheren Ergebnissen darstellt.


MSc. Preisträger 2020

MSc. Roman Buss


Masterarbeit: Weiterentwicklung eines selbstfahrenden Messroboters für die Kontrolle von Spalt und Übergang an Karosserien
Photo Roman Buss   

Die Messung von Spalt und Übergang bildet einen festen Bestandteil im Fertigungsprozess eines Fahrzeugs. Das verwendete Messverfahren, ob manuell über ein Handmessgerät oder automatisiert über eine Roboteranlage, ist bisher auf die Erfordernisse des jeweiligen Einsatzgebietes ausgerichtet. Die Entwicklung eines selbstfahrenden Messroboters soll dabei ein System schaffen, welches in beiden Messbereichen eingesetzt werden kann und dabei die Präzision eines Roboters mit der Flexibilität eines Menschen vereint. Dieser Messroboter besteht dabei aus einem führerlosen Transportfahrzeug, an dem ein Roboter samt Messsensor befestigt ist.

Die wesentliche Aufgabe bei der Weiterentwicklung der selbstfahrenden Spaltmesseinheit (SME) besteht darin, die Messorttreue dieses bewegten Systems insoweit zu optimieren, als dass die Genauigkeit einer stationären Roboteranlage eingehalten werden kann. Dabei gelten die Optimierungen der Fahreinheit der SME hinsichtlich  Positionsgenauigkeit und Fahrverhalten als wesentliche Aufgaben. Die Optimierungsmaßnahmen werden dabei mit ingenieurgeodätischen Verfahren durchgeführt und evaluiert. Die Ergebnisse dieser Optimierungsmaßnahmen werden in einem Einsatzkonzept der selbstfahrenden Spaltmesseinheit in der Fertigungslinie zusammengefasst. Dieses Einsatzkonzept befindet sich zum Ende dieser Arbeit im Stadium der Betriebstauglichkeitsuntersuchung. Dabei wird die Realisierung des Konzepts in einer realen Fertigungslinie geprüft.

Für den Einsatz in der manuellen Messstation wird ein kameragestüztes Positionsbestimmungskonzept untersucht. Dieses Konzept sieht vor, über eine am Messroboter angebrachte Industriekamera die relative Position zwischen Fahrzeug und Roboter zu ermitteln. Dies wird mit Hilfe von Verfahren der Computer Vision realisiert. In Laborversuchen wird ermittelt, mit welcher Genauigkeit diese relative Position bestimmt werden kann. Am Ende dieser Untersuchungen steht die Konzepttauglichkeit des kameragestützten Positionsbestimmungsverfahrens. 


BSc. Preisträger 2020

BSc. Yifei Yin


Bachelorarbeit: Entwicklung und Evaluierung eines Web-Tools zur crowd-basierten Erfassung von Bäumen aus 3D-Punktwolken
Photo Yifei Yin   

Mit dem rapiden Anstieg der Leistungsfähigkeit der Methoden des maschinellen Lerners wächst in den letzten Jahren auch zunehmend das Interesse an großen Mengen qualitativ hochwertiger Trainingsdatensätze. Um solche Datensätze möglichst gänzlich ohne den Einsatz eines Experten abzuleiten, kann bezahltes Crowdsourcing genutzt werden. Der Fokus der Arbeit liegt auf der bezahlten crowd-basierten Erfassung von Bäumen aus 3D-Punktwolken. Diese werden mittels eines implementierten Web-Tools durch minimal umschließende Zylinder annotiert. Die Qualität der Erfassungen wird durch einen Vergleich mit Referenzdaten bewertet. Um die Übereinstimmung mit diesen zu steigern, wird weiterhin das Potential einer Mehrfacherfassung aufgezeigt, um im Sinne der „Wisdom of the Crowd“ die am best-angepassten Zylinder zu rekonstruieren.


MSc. Preisträger 2019

MSc. Laura Balangé


Masterarbeit: Implementierung der Meeresspiegelgleichung
Photo Laura Balangé   

Durch die globale Erwärmung in Folge des Klimawandels kommt es zu einer Abnahme des Landeises in Grönland und der Antarktis. Dies führt zu einer globalen Änderung des Meeresspiegels. Die Variation des Meeresspiegels wird außer von der Variation der abnehmenden Eislast und der zunehmenden Wasserlast auch von der Änderung der Gravitationsanziehung beeinflusst.  Um die durch die Meeresspiegeländerungen betroffenen Gebiete rechtzeitig erkennen zu können, ist eine Berechnung der Entwicklung des Meeresspiegels von großem Interesse. Hierfür wurden zwei pseudo-spektrale Algorithmen implementiert, welche die Berechnung der Meeresspiegeländerung für eine kugelförmige, elastische, nicht rotierende Erde durchführen.  Dabei wurden je zwei Varianten implementiert. Eine Variante fixierte Küstenlinien als Berechnungsgrundlage, während die andere eine Variation der Küstenlinien zulässt. Als Eingangsmodelle wurden für den Test der implementierten Algorithmen das postglaziale ICE5G-Modell und das Modell der gravimetrischen Massenbilanz der Technischen Universität Dresden verwendet. 


BSc. Preisträger 2019

BSc. David Collmar


Bachelorarbeit: Erstellung einer GUI zur crowd-basierten Digitalisierung von Objekten sowie Analyse der dadurch erhaltenen Daten
Photo David Collmar   

Crowdsourcing hat in der Geoinformatik großes Potential: Dabei werden kleine Aufgaben über das Internet an unbekannte Nutzer übergeben und von diesen gelöst. Die Nutzer erhalten im Gegenzug einen kleinen Geldbetrag. In dieser Arbeit wurde das Potential des Crowdsourcings in Bezug auf die Digitalisierung von Gebäudeumrissen untersucht.

Hierfür wurde mit JavaScript und PHP ein webbasiert Erfassungswerkzeug erstellt und zur Digitalisierung von hunderten Gebäudeumrissen verwendet. Anschließend wurde ein Vergleich mit Referenzdatensätzen anhand ausgewählter Parameter durchgeführt, sowie Möglichkeiten untersucht, ungenau erfasste Datensätze automatisch detektieren zu können.

Die eingereichten Erfassungen waren überwiegend von hoher Genauigkeit und Sorgfältigkeit, obwohl lediglich ein geringer Centbetrag pro Erfassung ausgezahlt wurde. Zudem konnten ungenau erfasste Datensätze sehr zuverlässig durch einfache statistische Methoden detektiert und aussortiert werden, um die Datenqualität weiter zu verbessern.


MSc. Preisträger 2018

MSc. Stefan Schmohl


Masterarbeit: Untersuchung der Rausch-Robustheit von 3D Objektform-Erkennung mit Faltenden Neuronalen Netzen
Photo Stefan Schmohl   

Künstliche Neuronale Netze haben sich in den letzten Jahren als mächtiges Werkzeug erwiesen und wurden erfolgreich in vielen Anwendungsfeldern der Bildverarbeitungen eingesetzt. Zunehmend rücken ihre Robustheit und Erweiterbarkeit auf dreidimensionale Daten in den Fokus.

Ziel dieser Masterarbeit war es zu untersuchen, wie zuverlässig diese Technik Objekte anhand ihrer 3D Form erkennen kann. Verwendet wurde dazu ein synthetischer Datensatz aus 40 häufigen Objekttypen wie Fahrzeugen, Möbeln etc., auf welchen zusätzlich verschiedene Arten simulierten Messrauschens angebracht wurden.

Es konnte gezeigt werden, dass mit speziellen Generalisierungstechniken die Robustheit neuronaler Netze bezüglich dieser Störungen erheblich verbessert werden kann. Diese Erkenntnisse sind vielversprechend im Hinblick auf die automatische Klassifizierung realer 3D Messdaten.


BSc. Preisträger 2018

BSc. Lena Joachim


Bachelorarbeit: Potenzial von 3D-Punktwolken-basierter Unkrauterkennung in Mais
Photo Lena Joachim   

Die automatisierte selektive Unkrautbekämpfung stellt eine umweltfreundliche und gleichzeitig effiziente Alternative zu herkömmlichen Methoden dar, da mit ihr herbizidfreie Techniken, wie die Bestrahlung des Unkrauts mit Laser, realisiert werden können. Für eine solche Unkrautbekämpfungsmethode ist die automatische Erfassung der dreidimensionalen Lage des Unkrautes Voraussetzung, welche durch die Klassifikation des Unkrautes in 3D-Punktwolken realisiert werden könnte.

Das Potenzial einer solchen Klassifikation wurde in dieser Arbeit anhand einer exemplarischen Punktwolke eines Maisfeldes evaluiert. Hierzu wurden drei Realisierungen eines Unkraut-Klassifikators entwickelt, die jeweils auf verschiedenen Merkmalskombinationen beruhen und unterschiedliche Klassifikationsverfahren nutzen. Die besten Ergebnisse erzielte die Klassifikation mit einer in Matlab implementierten Support Vector Machine, die auf fünf verschiedenen Merkmalen basiert, darunter zum Beispiel ein Farbindex und die geometrische Verteilung der Nachbarpunkte. Mit diesem Klassifikator werden bei einer hohen Zuverlässigkeit der Unkraut-Klasse circa 70% der Unkrautpflanzen in der Referenzpunktwolke erkannt.


MSc. Preisträger 2017

MSc. Falk Kappel


Masterarbeit: Detektion und Klassifikation von Verkehrszeichen mittels Deep Learning
Photo Falk Kappel   

Die Erkennung von Verkehrszeichen ist wichtiger Bestandteil von Fahrerassistenzsystemen sowie Systemen zum autonomen Fahren.  Ziel dieser Masterarbeit war eine auf neuronalen Netzen basierende Methode, die diese Erkennung ermöglicht. Der Schwerpunkt wurde dabei auf Zusatzschilder wie beispielsweise zeitliche Begrenzungen von Tempolimits gelegt. Neben einer Methode, die zwischen verschiedenen Klassen von Zusatzschildern unterscheidet, wurde eine binäre Methode entwickelt. Diese erlaubt es, auch Zusatzschilder zu erkennen, die nicht in den Trainingsdaten enthalten waren. Dadurch kann eine Datenbank mit diesen Schildern erstellt werden. Diese wiederum kann dann für ein Training mit mehr Trainingsdaten genutzt werden.


BSc. Preisträger 2017

BSc. Muyan Xiao


Bachelorarbeit: Superweitwinkel- und Fisheye-Kameras in photogrammetrischen Anwendungen
Photo Muyan Xiao   

Im Rahmen der Arbeit soll untersucht werden, in wie weit sich das klassische perspektivische Kalibriermodell (mit physikalischer Parameter von D. Brown) auf superweitwinklige bzw. Fisheye-Kameras übertragen lässt bzw. modifizierte Parametersätze notwendig sind. Dafür wird das Kalibriermodell mathematisch simuliert und der Einfluss der Kalibrierungen an empirischen Datensätzen untersucht. Aus dem Ergebnis der Simulation lässt sich feststellen, dass sich der Unterschied zwischen dem erweiterten perspektivischen Modell und einer idealen Fisheye-Projektion mit steigendem Einfallswinkel des Abbildungsstrahls vom Objektpunkt vergrößert. Bis zu einem maximalen Einfallswinkel von etwa 60° zeigt die durchgeführte Simulation eine Abweichung beider Modelle kleiner 1 pix. Das erweiterte klassische perspektivische Kalibriermodell reicht also nicht aus um die Bilder mit großen Bildwinkeln wie bei Fisheye-Objektiven komplett auszuwerten. In der empirischen Untersuchung werden drei Fisheye-Kamerasysteme und eine normale weitwinklige Kamera verwendet. Der Unterschied von äquidistantem bzw. erweitertem perspektivischem Kalibriermodell wird anhand verschiedener Datensätze einer Laborszene untersucht.


MSc. Preisträger 2016

MSc. Philipp Pitzer


Masterarbeit: Ansatz zur Kartierung von Autobahnen für das autonome Fahren durch Mehrfachbefahrungen mittels potentieller Sensorik zukünftiger Serienfahrzeuge
Photo Philipp Pitzer   

Aktueller Forschungsschwerpunkt der Automobilindustrie sind Systeme für das autonome Fahren auf Autobahnen. Diese müssen u. a. zur Erweiterung der begrenzten Reichweite der Sensorik für die Echtzeit-Umgebungserfassung auf eine digitale Karte, welche im Vergleich zu herkömmlichen Navigationskarten wesentlich genauer ist und zudem jede einzelne Fahrspur mit globalen Koordinaten beschreibt, zurückgreifen.
Karten, die solch hohe Anforderungen erfüllen, sind nicht flächendeckend oder mit ausreichender Aktualität verfügbar und werden bisher mit hohem Aufwand durch dafür mit entsprechend hochpreisiger Sensorik ausgestatteten Messfahrzeugen erstellt.

In dieser Arbeit ist ein Ansatz entwickelt und implementiert worden, der die Generierung solcher Karten, ausgehend von Sensoren die in heutigen Fahrzeugen von manchen Fahrzeugherstellern verfügbar sind oder in naher Zukunft verfügbar sein werden, ermöglicht. Das hier entwickelte mehrstufige Verfahren wertet Daten aus unterschiedlichen Fahrten aus und berechnet eine abschnittsweise kontinuierliche Beschreibung der Fahrspurmarkierungen durch ein Klothoidenmodell. Die Kombination aus einer GNSS-basierten Positionsmessung und einer relativen Lokalisierung des Fahrzeugs in der mehrspurigen Fahrbahn ermöglicht eine für Fahrzeugregelsysteme ausreichende Genauigkeit der generierten Karte.

BSc. Preisträger 2016

BSc. Julia Aichinger


Bachelorarbeit: Grundlagen und Beispielrechnungen zu NURBS
Photo Julia Aichinger   

Auf Anwendungen zum geometrischen Modellieren im Computer-Aided-Design-Umfeld ist heutzutage nicht mehr zu verzichten. Gerade NURBS-Flächen (Nicht Uniforme Rationale B-Spline-Flächen) sind in Bereichen wie etwa dem Maschinenbau, der Architektur oder der Geodäsie ein unverzichtbares Mittel geworden, um Daten interaktiv-graphisch verarbeiten zu können. Ein aktuelles Messverfahren der Ingenieurgeodäsie ist das terrestrische Laserscanning. Mithilfe dieser Methodik können Oberflächen mit sehr hoher Abtastung erfasst werden. Somit führt der Weg von der punktweisen zur flächenhaften Betrachtungsweise gescannter Objekte. Oftmals werden Flächen erfasst, die sich analytisch nicht mehr in einfacher Weise beschreiben lassen. Für diese Problemstellung werden die eben genannten NURBS-Flächen herangezogen. NURBS bilden die allgemeinste Form und können in B-Spline- sowie Bézier-Flächen unterteilt werden. So ist es etwa mit rationalen Bézier-Kurven aufgrund unterschiedlicher Gewichtungen möglich, Kegelschnitte zu modellieren. Eine formelmäßig ähnlich aufgebaute Methode stellt die B-Spline-Technik dar. Die hier verwendeten Basisfunktionen und das Einsetzen eines Knotenvektors eröffnen der B-Spline-Kurve entgegen der Bézier-Technik günstigere Eigenschaften. Diese lassen sich in Bezug auf die lokale Kontrollierbarkeit sowie die Höhe des Polynomgrads ausmachen. Ähnlich der Bézier-Methode können B-Spline-Kurven zu einer rationalen Form, NURBS genannt, verallgemeinert werden. Der Entwurf der Kurvendarstellung kann in beiden Fällen auf Flächen projiziert werden.  Die hier im Kurzen umrissene Systematik zweier Techniken zur geometrischen Modellierung von Flächen wurde in dieser Arbeit in seinen Grundlagen aufgearbeitet und durch exemplarische Darstellungen mittels MATLAB programmierter Grafiken veranschaulicht. Das theoretische Fundament wird durch eine Anwendung auf zwei reale Laserscandatensätze abgerundet, aus denen Bézier- sowie B-Spline-Flächen erstellt und auf wesentliche Eigenschaften überprüft werden.


Preisträger 2015

Dipl.-Ing. Luis Diemer


Diplomarbeit: Entwicklung einer echtzeitfähigen C/C++ Software zur Verbesserung der GPS-Messungen mittels SBAS für die Landfahrzeugnavigation
Photo Luis Diemer   

Für die Landfahrzeugnavigation haben sich die äußeren Bedingungen in den letzten Jahren im Wesentlichen aus zwei Gründen erschwert. Ein Grund ist der kontinuierlich zunehmende Straßenverkehr, ein anderer die vor allem in Ballungszentren stetig komplexer werdende Infrastruktur. Um das Autofahren dennoch möglichst komfortabel, sicher, sowie effizient zu gestalten forscht die Automobilindustrie vermehrt in dem Bereich des autonomen Fahrens.
Auf Grund der Positionsgenauigkeit von ca. 10m ist ein allein auf GPS basierendes Positionierungssystem nicht ausreichend um zu erkennen auf welcher Fahrspur sich das Fahrzeug befindet. Unterstützt man die GPS-Messungen jedoch mit SBAS-Beobachtungen kann eine Genauigkeit von ca. 1-3m erreicht werden.
Das Ziel dieser Diplomarbeit war es eine echtzeitfähige C/C++ Software zu erstellen, um die Genauigkeit der GPS-Messungen durch kombinierte GPS- und SBAS-Beobachtungen gegenüber herkömmlichen Navigation- und Positionierungssystemen zu steigern. Die aus GPS-Rohdatenbeobachtungen  eines u-blox Empfängers berechnete Positions- und Geschwindigkeitsschätzung wurde zunächst an einer statischen Antenne getestet und anschließend um die ebenfalls aus Rohdaten generierten SBAS-Korrekturen ergänzt. Die Software wurde zum einen durch einen Soll-Ist Vergleich von Langzeitbeobachtungen und zum anderen durch Vergleich mit Literaturangaben bezüglich der erzielten Genauigkeiten nach dem Zuschalten der einzelnen Korrekturen auf Stabilität und Integrität getestet. Während einer Testfahrt konnten sowohl kinematische Einflüsse als auch Einflüsse einer variierenden Antennenumgebung in unterschiedlichen Szenarien untersucht und gegen eine Referenzmessung übergeordneter Genauigkeit verglichen werden. Bei der Auswertung der Szenarien für die Positionsschätzung im kinematischen Fall ließ sich im Allgemeinen eine Genauigkeitssteigerung erkennen. Ist die direkte Antennenumgebung allerdings von großen, benachbarten Objekten geprägt, weist die Positionslösung große Sprünge auf und ist somit nicht mehr vertrauenswürdig. Daher bleibt für die Landfahrzeugnavigation die zuverlässige Modellierung der in der unmittelbaren Antennenumgebung auftretenden Fehler die größte Herausforderung.


Preisträger 2014

BSc. Robin Thor


Bachelorarbeit: Least-squares prediction of runoff
Photo Robin Thor   

Diese Arbeit schätzt Oberflächenabflussmengen eines Einzugsgebiets für die Modellierung des Wasserkreislaufs mithilfe der Prädiktion nach der Methode der kleinsten Quadrate. Sie benutzt die räumlichen Korrelationen zwischen terrestrisch bestimmten Oberflächenabflussmengen, die in einem Testzeitraum bestimmt wurden, um Werte für eine Validierungsphase, in der die Messungen für eines der Einzugsgebiete als unbekannt angenommen werden, zu prädizieren. Vielversprechende Ergebnisse werden erzielt, wenn Einzugsgebiete existieren, die ein sehr ähnliches Verhalten gegenüber zu prädizierenden Einzugsgebieten aufweisen. Hohe Ähnlichkeit, ausgedrückt als Korrelation, geht häufig mit räumlicher Nähe einher. Die Prädiktion von Oberflächenabflussmengen nach der Methode der kleinsten Quadrate kann möglicherweise einen partiellen Ersatz für kostspielige Satellitenmissionen oder die Einrichtung zusätzlicher Pegel darstellen, und außerdem Zeit bei Entwicklung und Bau einsparen.


Preisträger 2013

Dipl.-Ing. Matthias Ellmer


Diplomarbeit: Optimization of the orbit parameters of future gravity missions using genetic algorithms
Photo Mathhias Ellmer    Die besten globalen Modelle für das Gravitationsfeld der Erde wurden aus Satellitenmissionen der jüngeren Vergangenheit wie CHAMP, GRACE und GOCE abgeleitet. Mit dem absehbaren Ende der noch aktiven Missionen GRACE und GOCE stellte sich die wissenschaftliche Gemeinde die Frage nach dem Aufbau möglicher Nachfolgemissionen, welche idealerweise inhärente Probleme der alten Missionen, wie z.B. das räumliche Aliasing der GRACE-Mission, nicht mehr aufweisen. Diese Diplomarbeit beschäftigte sich mit der Bestimmung eines Auswahlverfahrens für mögliche Mehr-Paar-Missionen, bei welchen mehrere auf dem GRACE-Prinzip zweier aufeinanderfolgender Satelliten basierende Satellitenpaare die Erde gleichzeitig auf verschiedenen Umlaufbahnen umrunden und beobachten. Zu diesem Zweck wurde ein Softwarepaket in der freien Programmiersprache Python entwickelt, welches es erlaubt, eine Vielzahl von Missionskonfigurationen mit Hinblick auf objektive Qualitätsmerkmale zu untersuchen und zu bewerten.Diese Qualitätsmerkmale wurden mit Hilfe von 9510 Parameterstudien, von denen jede eine einzigartige Konfiguration einer Satellitenmission beschreibt, auf Ihre Aussagekraft und Ihr Verhalten in Antwort auf leichte Parameteränderungen untersucht. Die Effizienz der durchgeführten Berechnungen wurde durch mehrere Optimierungsschritte, unter anderem die Ausnutzung der erheblichen Rechenkapazität moderner Grafikkarten, erheblich erhöht. Das Softwarepaket und die Parameterstudien bildeten die Grundlage eines Optimierungsprozess, der mit Hilfe genetischer Algorithmen aus dem riesigen Lösungsraum aller möglichen Kombinationen von zwei Satellitenpaaren eine möglichst gute auswählen sollte. Hierzu wurden über 2000 Kombinationen automatisch untersucht. Diese deckten zwar zusammen nur 0.005% des Lösungsraumes ab, aber lieferten trotzdem ein den gestellten Anforderungen genügendes Ergebnis. Dies verdeutlicht sehr Anschaulich die Leistungsfähigkeit von genetischen Algorithmen in komplexen Optimierungsproblemen. Ein auf solch einer Mission basierendes verbessertes Schwerefeldmodell würde in vielen Bereichen der Forschung und Technik Anwendung finden. Diese Modelle liefern in so diversen Bereichen wie der Flutvorhersage, der Grundwasserüberwachung, oder der Bestimmung der Grönländischen Eisschmelze wertvolle Grundlagendaten.

Preisträger 2012

Dipl.-Ing. Thomas Friederichs


Diplomarbeit: Entwicklung eines Algorithmus zur Bestimmung der Objektlage und Position im dreidimensionalen Raum
Photo Thomas Friederichs    Diese Diplomarbeit wurde bei der Bosch Engineering GmbH in der Abteilung Sensor Systems angefertigt. Hier werden u.a. Sensorsystemlösungen für Nutzfahrzeuge, Bau- und Landmaschinen, Schienenfahrzeuge, Freizeitfahrzeuge, maritime und industrielle Anwendungen entwickelt.
 
Unter den Sensoren spielen besonders die Inertialsensoren - also Sensoren, die der Messung translatorischer und rotatorischer Beschleunigungen dienen - eine große Rolle. Im Verbund mit anderen Sensoren kann ein ganzes Sensorsystem erstellt werden, das durch die Kopplung der unterschiedlichen Sensoren mächtiger und mehr Informationen liefern kann, als jeder Sensor für sich alleine genommen.
 
Im Rahmen eines Entwicklungsprojekts werden u.a. Bosch-Inertialsensoren verwendet, um ein Inertialnavigationssystem namens Motion Control Unit (MCU) zu entwickeln.
 
Der Prototyp einer solchen MCU nutzt GPS-Daten, stützt diese mit inertialen Messgrößen (6-dimensional) sowie Magnetfeld (3-dimensional) und barometrischer Höhe.
 
Das Ziel der Diplomarbeit besteht darin, all die Sensordaten, die fehlerhaft sein können, so zu fusionieren, dass im Zielzustand möglichst genau die Lage, Geschwindigkeit und Position im Raum zu jedem Zeitpunkt bestimmt und ausgegeben werden. Der Kern der Abschlussarbeit liegt somit in der Entwicklung eines Algorithmus zur Sensordatenfusion und Zustandsbestimmung. Auf Basis von Matlab Simulink wurde ein Regleransatz mit Zustandsbeobachter gewählt. Hierfür wurden geeignete Filter aus der Gruppe der Sigma-Punkt-Kalman-Filter (z.B. Central Difference Kalman-Filter) entwickelt und implementiert. Durch den Einbau der Messinstrumente (u.a. MCU und ein hochgenaues Referenzmessgerät) in ein Fahrzeug wurden Testmessungen durchgeführt, um entsprechende Datensätze zu generieren. Anhand dieser Daten wurden die entwickelten, unterschiedlichen Algorithmus-Architekturen getestet und analysiert.
 
Angedachte Anwendungs- und Einsatzgebiete für eine MCU: Zum einen können unterschiedlichste Fahrzeuge mit einer MCU ausgerüstet und deren Position und
 
Bewegungsverhalten erfasst und ausgewertet werden. Auch beim Aufbau von Offshore-Windkraftanlagen oder für die Stabilisierung von Hubschrauberlandeplätzen auf Schiffen kann ein Messsystem wie die MCU für Zeitersparnis und damit Kostenersparnis sorgen.

Preisträger 2011

M.sc. Ali Kohsravani


Masterarbeit: Digital Preservation of the Hirsau Abbey by means of HDS and Low Cost Close Range Photogrammetry
Photo Ali Kohsravani    Für die Dokumentation historischer Stätten werden unter anderem Methoden der Nahbereichsphotogrammetrie und terrestrisches Laserscanning eingesetzt. Diese Diplomarbeit behandelt die fotorealistischen 3D-Rekonstruktion eines Turms im Kloster Hirsau, mittels High Definition Surveying (HDS) und Nahbereichsphotogrammetrie unter Verwendung von  Sensorendaten eines Smartphones. Mittels des in diesem Projekt verwendeten Smartphones lassen sich Geo-Taged-Daten (Kamera Position und Orientierung) aufzeichnen. Diese Daten wurden als externe Orientierungsparameter der Kamera verwendet und für die finale Bündelblockausgleichung verwendet. Aus klassisch photogrammetrisch generierten Punktwolken wie auch den LiDAR-Daten wurden 3D-Modelle erzeugt und mit einander verglichen. Dabei wurde festgestellt, dass die Größe der beiden Modelle nur um 3% voreinander abweicht. Dies verdeutlicht das Potential moderner Handys als Sensorsysteme für Nahbereichsphotogrammetrie

Preisträger 2010

Dipl.-Ing. Katrin Bentel


Diplomarbeit: Empirical Orthogonal Function Analysis of GRACE Gravity Data
Photo Katrin Bentel    Die "Gravity Recovery and Climate Experiment" (GRACE) Mission liefert seit fast sieben Jahren Messungen der zeitlichen Änderungen des Erdschwerefeldes. Diese werden durch Massenverschiebungen auf der Erde hervorgerufen und spielen daher in den Umweltwissenschaften eine bedeutende Rolle. Bei der Auswertung monatlicher Schwerefeldänderungen aus GRACE Messungen bereiten Nord-Süd-Streifen in den Feldern die größten Schwierigkeiten. Diese Streifen entstehen durch den fast polaren Orbit, auf dem die beiden GRACE Satelliten, mit einem Abstand von ungefähr 220 km, einander folgen. Ein Mikrowellenmesssystem misst hochgenau die Abstandsänderungen zwischen den beiden Satelliten.
 
In dieser Diplomarbeit wird die Methode der "Empirical Orthogonal Function (EOF) Analysis" hinsichtlich ihrer Eignung für eine Auswertung echter GRACE Felder untersucht. Anhand eines Datensatzes monatlicher Schwerefeldlösungen wird das Potential der EOF Methode, um Signale von Rauschen zu trennen und einzelne Quellen der Massenänderungen zu identifizieren, demonstriert.
 
Zunächst wird die EOF Analyse von einem theoretischen Standpunkt aus erklärt und dann auf den Datensatz angewendet. Grundsätzlich wird dabei in ein neues Koordinatensystem transformiert, dessen Achsen an den Varianzen der Daten ausgerichtet sind. Der Kern dieser Methode ist eine Singulärwertzerlegung der Datenmatrix. Die Komponenten, die diese Zerlegung liefert, müssen dann hinsichtlich Signal und Rauschen identifiziert werden. Die EOF Analyse mit anschließender Synthese der Felder kann auch als Filter benutzt werden. In einer ausführlichen Untersuchung der GRACE Daten werden Vor- und Nachteile der EOF Zerlegung aufgezeigt und erklärt.


Preisträger 2009

Dipl.-Ing. Carina Raizner


Diplomarbeit: A regional analysis of GNSS-Levelling
Photo Carina Raizner    Die herkömmliche Methode zur präzisen Höhenbestimmung ist das Nivellement. Durch die verbesserte Genauigkeit des Geoids, das von CHAMP und GRACE (und in Zukunft GOCE) abgeleiteten Modellen des Gravitationspotentials bereitgestellt wird, kann das sogenannte "GNSS-levelling" als eine Alternative für praktische Höhenanwendungen in Betracht gezogen werden. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt in einer detaillierten Analyse einer optimalen Kombination von heterogenen Daten, die sich aus Ellipsoid-, orthometrischen und Geoidhöhen eines Höhenfestpunktnetzes zusammensetzen. Das Verhältnis dieser Höhen basiert theoretisch auf einer einfachen linearen Gleichung. Nachdem aber zahlreiche Faktoren, wie z.B. Datumsinkonsistenzen und systematische Fehler, zu Abweichungen zwischen diesen kombinierten Höhendaten führen, wird ein Modell als Korrekturfläche integriert. Die Eignung ausgewählter Modelle wird anhand verschiedener empirischer und statistischer Tests beurteilt, nachdem grobe Fehler in den Daten eliminiert wurden. Um der Korrelation zwischen den Modellparametern entgegenzuwirken, ist ein Gram-Schmidtsche Orthonormalisierungsverfahren implementiert. Zusätzlich wird eine Varianzkomponentenschätzung auf die kombinierte Ausgleichung der drei Höhen angewandt, um die Eignung des stochastischen Modells zu überprüfen.Schließlich beinhaltet diese Arbeit auch die Implementierung einer Interpolation mit radialen Basisfunktionen, deren Wirkungsweise über eine spezielle Kreuzvalidierung beurteilt wird. Die Optimierung des in dem Interpolationskern enthaltenen Formparameters wird mit-tels eines genetischen Algorithmus realisiert. Die beschriebenen Ansätze werden anhand von GPS und Nivellierdaten sowie eines Geoidmodells in Kanada und Teilregionen evaluiert.


Preisträger 2008

Dipl.-Ing. Marina Baum


Diplomarbeit: Optimierung von Messkonzepten für Tunnelmessungen unter Wirtschaftlichkeitsaspekten
Photo Marina Baum    Motivation: Das Ziel beim Bau eines jeden Tunnels ist es, dass sich die Tunnelvortriebe mit einer vorgegebenen Genauigkeit treffen. Um die geforderte Genauigkeit zu erreichen bzw. einzuhalten wird für das Tunnelnetz eine Netzplanung durchgeführt. Neben der einzuhaltenden Genauigkeit ist vor allem der wirtschaftliche Aspekt des Tunnelnetzes von Bedeutung.
 
Ziel: Ziel dieser Diplomarbeit ist es, ein Musternetz für die Netzmessungen im Tunnel zu beurteilen und unter Beachtung von Wirtschaftlichkeitsaspekten zu optimieren.
 
Vorgehensweise: Die Untersuchungen dieser Diplomarbeit basieren auf einem vorgegebenen Musternetz. Die Messanordnung des Musternetzes wird beurteilt und optimiert. Die Optimierung  beschränkt sich auf das unterirdische Netz. Dazu werden am Messkonzept Variationen an der Konfiguration der Standpunkte, sowie Reduktionen am Beobachtungsplan vorgenommen. Für die dabei entstehenden 32 Netzvarianten wird eine Netzplanung durchgeführt. Jede Netzvariante wird einmal mit und einmal ohne Kreiselmessungen ausgeglichen. Abschließend erfolgt die Analyse der Netzplanung anhand der Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsparameter, sowie anhand der Kostenrechnung.
 
Ergebnis: Die Analyse der Netzvarianten hat gezeigt, dass Kreiselmessungen eine  erhebliche Genauigkeitssteigerung mit sich bringen. Des Weiteren nimmt die Genauigkeit mit der Anzahl der Reduktionen im Netz ab. Die Zuverlässigkeit ist für alle Netze gut bzw. eine schlechte Zuverlässigkeit kann erklärt werden.  Wie zu erwarten war, wurde die Netzmessung mit Zunahme der Reduktionen kostengünstiger.

Preisträger 2007

Dipl.-Ing. Hainan Chen


Diplomarbeit: Entwicklung von Auswerteprogrammen für das Testen von Navigationsfunktionen
Photo Hainan Chen    Die Reifegradbewertung und Serienfreigabe von Navigationssoftware und/oder neuen Kartenständen erfordert heute manuelle, zeitaufwändige Tests am Testbrett im Labor und umfangreiche, wiederholte Erprobungsfahrten. Um den Test-aufwand zur Freigabe einer Navigationssoftware bzw. Karte zu optimieren bietet es sich an, automatisierbare und systematische Navigationsprüfumfänge von der Straße ins Labor zu verlegen. In der Laborumgebung werden am Prüfling, d.h. dem Navigations-system mit einer neuen Softwareversion und/oder einer neuen Kartenversion, rechnergesteuert reale Fahrten nachgefahren. Die dabei aufgezeichneten Navigations- und CAN-Daten (Informa-tionen, die zwischen Navigation und Kombiinstrument fließen) werden anschließend im Auswerteschritt mit den entsprechenden Daten des Referenzsystems verglichen. Alternativ kann auch gegen eine Referenzkarte und/oder auf Einhaltung der Spezi-fikation geprüft werden. Sowohl Labortestfahrten als auch die Auswertungen sollen weitgehend automatisiert ablaufen. In der vorliegenden Diplomarbeit wird ein Auswerteprogramm entwickelt, mit dem im Labor erzeugte Navigationsdaten (z.B. Sprachausgaben und Routeninformationen) mit den im Fahrzeug aufgezeichneten verglichen oder gegen eine Basiskarte oder auf Einhaltung der Spezifikation zu prüfen.

Preisträger 2006

Dipl.-Ing. Ralf Laufer


Diplomarbeit: Untersuchung des T-Scan-Systems von Leica-Geosystems hinsichtlich Funktionssicherheit und Genauigkeit
Photo Ralf Laufer    Mit dem Aufkommen der industriellen Serienproduktion und den damit verbundenen hohen Anforderungen an Maßhaltigkeit und Genauigkeit wurde vor einigen Jahrzehnten ein weiteres Feld der Geodäsie erschlossen. Aus diesem ursprünglichen Randbereich der Vermessung ist mittlerweile ein bedeutendes Betätigungsfeld geworden, das sich entgegen dem allgemeinen Trend der letzten Jahre nach wie vor im Wachstum befindet. Es gibt heute eine Vielzahl von unterschiedlichen Messsystemen, die den Anforderungen im industriellen Umfeld gerecht werden. Nach wie vor problematisch gestaltet sich jedoch die schnelle und flächenhafte Erfassung großer Objekte mit gleichmäßig hoher Genauigkeit, wie sie beim Reverse Engineering oder in der Qualitätskontrolle notwendig ist. Einige Hersteller bieten für derartige Aufgaben Streifenprojektoren, Kamerasysteme oder Triangulationsscanner an, allerdings fehlt es diesen Systemen meist an Flexibilität unter anderem hinsichtlich der Objektgröße. Leica-Geosystems hat aus diesem Grund mit Hochdruck an einer universellen Lösung gearbeitet und im letzten Jahr den T-Scan auf den Markt gebracht, welcher Gegenstand dieser Arbeit ist.

Preisträger 2005

Dipl.-Ing. Christian Thamm


Diplomarbeit: Formerfassung von Objekten mit spiegelnden Oberflächen mittels Streifenprojektion
Photo Christian Thamm    Optische Verfahren zur dreidimensionalen Objektvermessung kommen immer häufiger zum Einsatz. Die Koordinaten- bestimmung erfolgt meist über die Auswertung von auf die Objektoberfläche projizierten Mustern sowie anschließende Triangulation. Diese Verfahren stoßen jedoch an ihre Grenzen, wenn das projizierte Licht an der Objektoberfläche nicht ausreichend gestreut wird. In der vorliegenden Diplomarbeit wird ein Ansatz vorgestellt, der in diesen Fällen Abhilfe schaffen soll. Dabei wird das Muster nicht direkt auf das Objekt, sondern auf eine geeignete, an zwei verschiedenen Orten positionierte Fläche projiziert, und das Spiegelbild der Streifen auf der Objektoberfläche beobachtet.

Preisträger 2004

Dipl.-Ing. Alexander Beetz


Diplomarbeit: Entwicklung ausgewählter Komponenten eines Regelkreises zur Fahrzeugsteuerung und deren Realisierung in einem Testsystem
Photo Alexander Beetz    Seit einigen Jahren nimmt die Forschung zur Regelung und Steuerung von autonomen Baufahrzeugen einen immer wichtigeren Teil in den Ingenieurwissenschaften ein. Hauptsächlich wird versucht eine Verbesserung der Qualität und eine Erhöhung der Arbeitsgeschwindigkeit zu bewirken. Auch in der Geodäsie entsteht dabei ein neues Aufgabenfeld, da in der Fahrzeugregelung ein wichtiger Punkt, die Position des Fahrzeugs ist. Hier kann sich die Geodäsie mit ihrer ganzen Erfahrung der Positionsbestimmung einbringen. Was für den Geodäten hingegen eher ungewohnt ist, sind die Regelungstechniken und deren Begrifflichkeit. Die Aufgabe dieser Diplomarbeit besteht darin, einzelne Komponenten des Regelkreises zu entwickeln. Weiterhin ist ein Testsystem aufzubauen, das es ermöglicht diese Komponenten in der Praxis zu erproben. Hierzu wird das Modell soweit vereinfacht, dass vorerst nur der Lenkwinkel als Stellgrösse betrachtet wird. Der eigentliche Regler ist zunächst der Mensch. Durch geeignete Informationen muss es ihm möglich sein, das Fahrzeug auf der Solltrajektorie zu führen, ohne dass er diese in der Örtlichkeit sieht. Die Positionsbestimmung des Fahrzeugs findet mit Hilfe eines Robotachymeters statt.

Preisträger 2003

Dipl.-Ing. Matthias Wengert


Diplomarbeit: Wavelet Toolbox in JAVA
Photo Matthias Wengert    Wavelets sind ein Werkzeug der Signalverarbeitung. Im Gegensatz zur Fourier-Transformierten liefert die Wavelet-Transformierte nicht nur die Frequenzinformation sondern zusätzlich auch noch die Zeitinformation, also wann welche Frequenzen im Signal enthalten sind. Anwendung finden die Wavelets vor allem in der Signalanalyse, Signalmanipulation und in der digitalen Datenkomprimierung. Inhalt der Diplomarbeit ist eine Abhandlung über die Theorie der Wavelet-Transformation und deren Implementierung in Computer-Programmen, die mit Hilfe der objektorientierten Programmiersprache JAVA erstellt wurden. Mit den Programmen zur analogen und diskreten Wavelet-Transformation lassen sich Signale analysieren / manipulieren und die Theorie der Wavelets veranschaulichen.

Preisträger 2002

Dipl.-Ing. Jan-Martin Bofinger


Diplomarbeit: Analyse und Implementierung eines Verfahrens zur Referenzierung geographischer Objekte
Photo Jan-Martin Bofinger    Systeme, welche im Rahmen von Verkehrstelematikdiensten eingesetzt werden, basieren häufig auf unterschiedlichen digital. Straßenkarten. Damit diese Systeme trotzdem miteinander kommunizieren können, müssen sie Positionen im Straßennetz unabhängig vom Format ihrer Karte beschreiben. Die Arbeit untersucht ein Verfahren zur Referenzierung von Straßenabschnitten, bei dem im System A ein Zeichencode aus der geographischen Lage, den Straßennamen/-nummern und der Netztopologie erzeugt, an das System B gesendet und dort die Position mit Hilfe der Codeinformation bestimmt wird.

Preisträger 2001

Dipl.-Ing. Tilo Reubelt


Diplomarbeit: Räumliche Schwerefeldanalyse aus semi-kontinuierlichen Ephemeriden niedrig fliegender GPS vermessener Satelliten vom Typ CHAMP, GRACE und GOCE.
Photo Tilo Reubelt    Drei neue Satellitenmissionen -CHAMP, GRACE und GOCE- sind geplant, um die Modellierung des Erdschwerefeldes und des Geoides in einem globalen Maßstab zu verbessern. In der von Gerrit Austen und Tilo Reubelt angefertigten Diplomarbeit wird ein effizienter numerischer Algorithmus zur Bahnanalyse niedrigfliegender Satelliten für die Gravitationsfeldbestimmung entworfen und getestet.Tilo Reubelt hat sich hauptsächlich mit der Darstellung des Erdschwerefeldes und der numerischen Bestimmung von Beschleunigungen aus Satelliten-Ephemeriden befasst.

 

Dipl.-Ing. Gerrit Austen


Diplomarbeit: Räumliche Schwerefeldanalyse aus semi-kontinuierlichen Ephemeriden niedrig fliegender GPS vermessener Satelliten vom Typ CHAMP, GRACE und GOCE.
Photo Gerrit Austen    Drei neue Satellitenmissionen -CHAMP, GRACE und GOCE- sind geplant, um die Modellierung des Erdschwerefeldes und des Geoides in einem globalen Maßstab zu verbessern. In der von Gerrit Austen und Tilo Reubelt angefertigten Diplomarbeit wird ein effizienter numerischer Algorithmus zur Bahnanalyse niedrigfliegender Satelliten für die Gravitationsfeldbestimmung entworfen und getestet. Das Hauptaugenmerk von Gerrit Austen galt der ausführlichen Darstellung der Referenzsysteme, der Behandlung auftretender Störbeschleunigungen, sowie der Lösung und Stabilisierung der schlecht konditionierten Gleichungssysteme.

Preisträger 2000

Dipl.-Ing. Sabine Feirabend


Diplomarbeit: Automatische Erkennung von Symbolen in Karten 1:500 bis 1:1500
Photo Sabine Feirabend    Kartographische Symbole zur Darstellung topographischer Objekte sind nicht direkt lokalisierbar, wenn die digitale Karte als Rasterbild vorliegt. Sie müssen deshalb im Pixelverband "erkannt" und in Vektorform gebracht werden. Zwei Verfahren zur Erkennung von Symbolen (in diesem Fall von Grenzpunkten) wurden realisiert: die binäre Korrelation und die Segmentierung. Die Implementierung erfolgte im bestehenden CAD-System STRATIS.

Preisträger 1999

Dipl.-Ing. Sandra Krauss


Diplomarbeit: Qualitative Beschreibung von unsicheren topologischen Relationen innerhalb des Minimum-/Maximum Modells
Photo Sandra Krauss    In der Diplomarbeit wird ein Konzept vorgestellt, das die topologischen Relationen zwischen zwei unsicheren geometr.Objekten bewertet und die Unsicherheit in den Relationen qualitativ beschreibt. Dafür werden die bisherigen Definitionen der topologischen Relationen (Modell nach Egenhofer) für den Fall unsicherer Objekte erweitert.

Preisträger 1998

Dipl.-Ing. Martin Stark


Diplomarbeit: Systemkonzept für einen mobilen Vermessungsassistenten
Photo Martin Stark    In dieser Diplomarbeit wurde ein modulares Systemkonzept zur Realisierung schneller, mobiler und einfacher Erfassung von Bestands- und Sachdaten erarbeitet. Darüberhinaus skizziert das Konzept eine mögliche Weiterentwicklung der Verkehrsnavigation für den Straßenverkehr zur Orientierung für nicht motorisierte Verkehrsteilnehmer.

Preisträger 1997

Dipl.-Ing. Felix Ulmer


Diplomarbeit: Erstellung eines Gebäudeinformationssystems für das Rektoramt der Universität Stuttgart auf Basis eines kommerziellen GIS-Produkts
Photo Felix Ulmer    Gebäudeinformationssysteme dienen dazu, alle gebäudespezifischen Informationen eines Bauwerks in einem einheitlichen System in digitaler Form vorzuhalten. Diese Daten sind sowohl geometrischer als auch thematischer Natur. Solche Informationssysteme bilden für grössere Wirtschaftsunternehmen, Kommunen oder Behörden ein bedeutendes und entscheidendes Hilfsmittel für ihre planerischen oder verwaltungstechnischen Arbeiten.