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  2. UAS-gestützte Detektion von infrastrukturrelevanten Georisiken - AuDeRi - UAS Datensätze (Teil 2)
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    Dataset: UAS-gestützte Detektion von infrastrukturrelevanten Georisiken - AuDeRi - UAS Datensätze (Teil 2)

    • RADAR Metadata
    • Content
    • Statistics
    • Technical Metadata
    Alternate identifier:
    (KITopen-DOI) 10.5445/IR/1000130454
    Related identifier:
    -
    Creator/Author:
    Kern, Jens [Kern, Jens]
    Contributors:
    (Other)
    Schenk, Andreas [Schenk, Andreas]
    Title:
    UAS-gestützte Detektion von infrastrukturrelevanten Georisiken - AuDeRi - UAS Datensätze (Teil 2)
    Additional titles:
    -
    Description:
    (Abstract) Problemstellung Georisiken wie Erdfälle können ein Risiko für die Sicherheit der Bevölkerung darstellen und Schäden an öffentlichem und privatem Eigentum verursachen. Herkömmliche Methoden zur Entdeckung von Erdfällen sind in relevanten Gebieten teils schwer durchführbar. Gefährdete Bereiche sind un... Problemstellung Georisiken wie Erdfälle können ein Risiko für die Sicherheit der Bevölkerung darstellen und Schäden an öffentlichem und privatem Eigentum verursachen. Herkömmliche Methoden zur Entdeckung von Erdfällen sind in relevanten Gebieten teils schwer durchführbar. Gefährdete Bereiche sind unter Umständen schwer zugänglich sowie zu weitläufig. Bisher existiert keine effiziente, automatisierbare Methode zur Früherkennung von Erdfällen. Unbemannte Luftfahrtsysteme (UAS) können hier neue Möglichkeiten bieten. Projektziel Verschiedene mit UAS einsetzbare Methoden werden hinsichtlich ihrer Tauglichkeit zur Früherkennung von Erdfällen evaluiert. Für das jeweilige Potential von Aufnahmen wird in zwei Testgebieten eine aussagekräftige Datenbasis geschaffen. In der Forschung erprobte Methoden werden mit dem bereits gängigen Einsatz von UAS kombiniert und so in die Praxis übertragen. Aus den gewonnenen Daten werden für das Landesamt für Geologie und Bergbau Rheinland-Pfalz Gefahrenhinweiskarten der Testgebiete erstellt, um Sicherungsmaßnahmen zu ermöglichen. Durchführung Es werden großflächige UAS-Befliegungen mit thermalen und kurzwelligen Infrarot-Sensoren, RGB- und Hyperspektral-Kameras in den zwei Risikogebieten durchgeführt. Zur Kampagne gehören Befliegungen zu verschiedenen Jahreszeiten. Dabei soll ermittelt werden, ob verborgene Karst- und Bergbauhohlräume durch ihre thermische Signatur erfasst werden können.

    Problemstellung Georisiken wie Erdfälle können ein Risiko für die Sicherheit der Bevölkerung darstellen und Schäden an öffentlichem und privatem Eigentum verursachen. Herkömmliche Methoden zur Entdeckung von Erdfällen sind in relevanten Gebieten teils schwer durchführbar. Gefährdete Bereiche sind unter Umständen schwer zugänglich sowie zu weitläufig. Bisher existiert keine effiziente, automatisierbare Methode zur Früherkennung von Erdfällen. Unbemannte Luftfahrtsysteme (UAS) können hier neue Möglichkeiten bieten. Projektziel Verschiedene mit UAS einsetzbare Methoden werden hinsichtlich ihrer Tauglichkeit zur Früherkennung von Erdfällen evaluiert. Für das jeweilige Potential von Aufnahmen wird in zwei Testgebieten eine aussagekräftige Datenbasis geschaffen. In der Forschung erprobte Methoden werden mit dem bereits gängigen Einsatz von UAS kombiniert und so in die Praxis übertragen. Aus den gewonnenen Daten werden für das Landesamt für Geologie und Bergbau Rheinland-Pfalz Gefahrenhinweiskarten der Testgebiete erstellt, um Sicherungsmaßnahmen zu ermöglichen. Durchführung Es werden großflächige UAS-Befliegungen mit thermalen und kurzwelligen Infrarot-Sensoren, RGB- und Hyperspektral-Kameras in den zwei Risikogebieten durchgeführt. Zur Kampagne gehören Befliegungen zu verschiedenen Jahreszeiten. Dabei soll ermittelt werden, ob verborgene Karst- und Bergbauhohlräume durch ihre thermische Signatur erfasst werden können.

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    (Technical Remarks) ** Folder "products" ** Mosaicked Geotiffs of two Datasets (Run 310 and Run 314). Including RGB, NDVI and thermal data (intensities only). ** Folder "rawdata" ** Datasets of different locations acquired during UAS campaigns with a multi modal sensor system including Data of thermal infrared sensor F... ** Folder "products" ** Mosaicked Geotiffs of two Datasets (Run 310 and Run 314). Including RGB, NDVI and thermal data (intensities only). ** Folder "rawdata" ** Datasets of different locations acquired during UAS campaigns with a multi modal sensor system including Data of thermal infrared sensor Flir Tau 2 640 (TIR), RGB of Mapir Survey 3 and hyperspectral data acquired with the Cubert S185 (HS). Raw Data of various Datasets: 1. Run 310 - Run 314 (RGB, TIR, HS) * Location: Nittel, Germany, 49.661411, 6.464998 * Date: 16.07.2019 2. Run 318 - Run 319 (RGB, TIR, HS) * Location: Nieder-Olm, Germany, 49.895667, 8.207172 * Date: 04.09.2019 3. Run 320 - Run 322 (RGB, TIR) * Location: Mayen, Germany, 50.334727, 7.243786 * Date: 17.12.2019 Sub-folder Cubert: Data of flight, dark-reference and white-reference measurements (reflectance = 0.51). Sub-folder Flir: csv files of TIR sensor containing data and meta data, additional jpg file. Data captured with ThermalCapture 2.0. Data converted using Thermoviewer. Sub-folder Mapir: JPG files of RGB Camera. File *.spz: measurements of an irradiance spectrometer (qmini,RGB Photonics). Not calibrated. ** Folder "matlabcode" ** Code to load used data with matlab.

    ** Folder "products" ** Mosaicked Geotiffs of two Datasets (Run 310 and Run 314). Including RGB, NDVI and thermal data (intensities only). ** Folder "rawdata" ** Datasets of different locations acquired during UAS campaigns with a multi modal sensor system including Data of thermal infrared sensor Flir Tau 2 640 (TIR), RGB of Mapir Survey 3 and hyperspectral data acquired with the Cubert S185 (HS). Raw Data of various Datasets:

    1. Run 310 - Run 314 (RGB, TIR, HS)
    • Location: Nittel, Germany, 49.661411, 6.464998
    • Date: 16.07.2019
    1. Run 318 - Run 319 (RGB, TIR, HS)
    • Location: Nieder-Olm, Germany, 49.895667, 8.207172
    • Date: 04.09.2019
    1. Run 320 - Run 322 (RGB, TIR)
    • Location: Mayen, Germany, 50.334727, 7.243786
    • Date: 17.12.2019 Sub-folder Cubert: Data of flight, dark-reference and white-reference measurements (reflectance = 0.51). Sub-folder Flir: csv files of TIR sensor containing data and meta data, additional jpg file. Data captured with ThermalCapture 2.0. Data converted using Thermoviewer. Sub-folder Mapir: JPG files of RGB Camera. File *.spz: measurements of an irradiance spectrometer (qmini,RGB Photonics). Not calibrated. ** Folder "matlabcode" ** Code to load used data with matlab.
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    Keywords:
    UAS
    UAV
    agriculture
    hyperspectral
    thermal
    rgb
    Related information:
    -
    Language:
    -
    Publishers:
    Karlsruhe Institute of Technology
    Production year:
    2019
    Subject areas:
    Geological Science
    Resource type:
    Dataset
    Data source:
    -
    Software used:
    -
    Data processing:
    -
    Publication year:
    2023
    Rights holders:
    Kern, Jens
    Funding:
    -
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    Name Storage Metadata Upload Action
    Status:
    Published
    Uploaded by:
    kitopen
    Created on:
    2023-04-20
    Archiving date:
    2023-06-24
    Archive size:
    80.0 GB
    Archive creator:
    kitopen
    Archive checksum:
    1799ac87c149e9a6ad8a31f150d195a4 (MD5)
    Embargo period:
    -
    DOI: 10.35097/1528
    Publication date: 2023-06-24
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    Download (80.0 GB)

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    This work is licensed under
    CC BY-NC-ND 4.0
    CC icon
    Cite Dataset
    Kern, Jens (2023): UAS-gestützte Detektion von infrastrukturrelevanten Georisiken - AuDeRi - UAS Datensätze (Teil 2). Karlsruhe Institute of Technology. DOI: 10.35097/1528
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    RADAR4KIT ist ein über das Internet nutzbarer Dienst für die Archivierung und Publikation von Forschungsdaten aus abgeschlossenen wissenschaftlichen Studien und Projekten für Forschende des KIT. Betreiber ist das Karlsruher Institut für Technologie (KIT). RADAR4KIT setzt auf dem von FIZ Karlsruhe angebotenen Dienst RADAR auf. Die Speicherung der Daten findet ausschließlich auf IT-Infrastruktur des KIT am Steinbuch Centre for Computing (SCC) statt.

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