Wir prozessieren und analysieren Luft- und Satellitenbilder.
Luft- und Satellitenbilder enthalten eine Vielzahl von geometrischen, physikalischen, biologischen und sozialen Informationen.
Ob Satellit, Flugzeug oder Flugroboter, ob optischer Sensor oder Radarsensor – wir konfigurieren und finden das optimale System zur Fernerkundung für Ihre Aufgabenstellung. Wir übernehmen die Bildflugplanung und das Satellitentasking und organisieren so den Datenbezug. Wir bereiten die Roh-Daten so auf, dass Ihre digital nutzbaren Luft- und Satellitenbilder perfekt in der Kartenprojektion Ihrer Wahl georeferenziert vorliegen. Aufnahmebedingte Verzerrungen oder Atmosphärenstörungen sind eliminiert.
Wir identifizieren die Geoinformation (Objekte, Flächen, Einheiten, etc.), die für Sie Mehrwert hat. Auch deren räumliche und zeitliche Beziehungen. Je nach Aufgabenstellung mit unterschiedlichem Automatisierungsgrad, unter Nutzung weiterer Wissensbestände, mit unterschiedlichen GeoIT-Verfahren.
Klassifikation: Wir klassifizieren Daten, d. h. unterteilen die Bilddaten aus der Fernerkundung in sinnvolle Segmente.
Photogrammetrie: Wir nutzen Bilder der Fernerkundung, die aus unterschiedlichen Perspektiven aufgenommen wurden, um – nach dem Prinzip des menschlichen räumlichen Sehens – 3D-Daten stereografisch zu erstellen.
Data Science: Wir kombinieren Geoinformation, um neue Geoinformation zu erhalten.
Kartographie: Wir erstellen kartographische Geoinformationsprodukte.
Wir nutzen Photogrammetrie zur 3D-Erfassung.
Mittels der Photogrammetrie werten wir Fernerkundungsdaten dreidimensional aus. Dazu gehört die Ableitung von digitalen Gelände- und Oberflächenmodelle (DGM, DOM). Dazu gehört auch die Erfassung der Form, Größe und Lage von Objekten im Raum.
Wir erfassen Objekte über die stereoskopische Luftbildauswertung. Dazu produzieren wir Orthophotos, die sich bis zu 80 % überlappen, um sichttote Bereiche und Verkippungseffekte bestmöglich zu reduzieren. Über die Aerotriangulation erreichen wir die präzise Orientierung und Einpassung ins Koordinatensystem sowie Verknüpfung des Luftbildmaterials. Über eine iterative Ausgleichsrechung werden die Koordinaten bestimmt. Positionsdaten durch GPS (Global Positioning System) oder INS (Inertialen Navigations-System) werden integriert.
Für die 3D-Erfassung am Bildschirm kommt die Shutterbrille kommt zum Einsatz. Ihre Funktion beschreibt ein hochfrequentes alternierendes Augen zukneifen. So wird der stereoskopische Blick ermöglicht.
Mit diesem Verfahren kartieren wir 3D-Objekte nach hochkomplexen Vorgaben zum Beispiel bei der Erstellung der Amtlichen Basiskarten (ABK) oder zur Datenerfassung gemäß des umfangreichen VESTRA Fachdatenschemas der Straßenbehörden. Für das VESTRA Fachdatenschema (Codeliste, Punkt- und Liniensignaturen) ist der OKSTRA Katalog (Objektkatalog für das Straßen- und Verkehrswesen) die Basis, nach dem wir in der Regel rund 200 verschiedene Linien- und Punktobjektklassen erfassen.
Wir betreiben Bodenbewegungsmonitoring mittels Radarinterferometrie (DInSAR) und weiterer komplementärer Datensätze.
DInSAR (Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar) ist eine satellitengestützte Technologie, die zur Erfassung von Boden- und Infrastrukturverschiebungen im Zeitverlauf eingesetzt wird. Die InSAR-Technologie von EFTAS wird kundenspezifisch, maßgeschneidert entwickelt. Die Fusion mit weiteren Sensordaten ist hierbei ein Schlüssel. Daraus resultieren proprietäre Lösungen und Algorithmen, die für unsere Kunden InSAR-Informationen und -Ergebnisse von höchstmöglicher Qualität generieren.
EFTAS hat sich auf Innovation und kontinuierliche Verbesserung der InSAR-Verarbeitungstechnologie spezialisiert, um herausfordernde Situationen und Anwendungsfälle in anspruchsvollem Gelände zu meistern. Die Kernmethoden sind bereits heute Advanced DInSAR Techniken (A-DInSAR) wie PSI (persistent scatterers interferometry) und SBAS (small baseline subset), die mittels der angesprochenen Datenfusion unterschiedlicher FE- und In-situ-Sensoren noch verfeinert analysiert dargestellt werden.
Wir werden weiterhin kontinuierlich in Forschung und Entwicklung investieren, um unsere Technologie, unsere Messgenauigkeit und Zuverlässigkeit für unsere Kunden zu verbessern.
Wir harmonisieren multiple Datenquellen z.B. für geostatistische Datenanalysen.
Geoinformation ist nicht gleich Geoinformation. Sie kennen es aus der alltäglichen IT-Nutzung. Es gibt diverse Formate, Protokolle und sonstige Schnittstellen, die systemübergreifend gerne mal nicht harmonieren. Bei Geoinformation kommt noch die Verankerung des Raumbezugs durch verschiedenste Projektionsmöglichkeiten dazu.
Wir bereiten die Information so auf, dass sie passt. Wir konvertieren und transformieren sie. Wir harmonisieren und migrieren ganze Geoinformationsbestände. Wir kennen uns aus mit allen Standards und de-facto-Standards wie etwa ISO oder den Formaten des OGC (Open Geospatial Consortium). Wir berücksichtigen gesetzliche Vorgaben zur Standardisierung aus dem Rechtsrahmen INSPIRE (INfrastructure for SPatial InfoRmation in Europe).
Harmonisierte Daten sind z.B. wichtig in der Geostatistik. Das ist die Fachdisziplin der Statistik, in der insbesondere raumbezogene Daten auswertet werden. Wir setzen dazu Prozesse auf, um Fernerkundung, Vor-Ort Erfassungen, Umfragen oder anderen Daten in raumbezogene statistische Datenanalysen zu integrieren. Auch social media und smart devices werden bei Bedarf eingebunden.
Wir realisieren KI-gestützte und cloudbasierte Big Data Analysen.
Die zunehmende Verfügbarkeit und Menge an Fernerkundungsdaten hat in Kombination mit neuen Software- und Hardware Technologien zu einer stetigen Verlagerung der Auswertealgorithmen in cloudbasierte Systeme und damit in die Nähe der Datenspeicherung geführt.
Den Datenzugang standardisieren cloudbasierte Plattformen wie Mundi, ONDA, Sobloo, CreoDias und Wekeo. Diese Plattformen werden als DIAS (Data and Information Access Services) bezeichnet. Mit CODE-DE steht eine nationale Cloud-Plattform zur Verfügung, die Zugriff auf Sentinel Datenarchive und Copernicus Land Daten bietet. Neben diesen Plattformen stehen weitere private Initiativen zur Verfügung, die Cloud Computing Dienste im GeoIT Umfeld ermöglichen und Zugriffe auf Datenarchive bieten. Zu nennen sind hier Amazon (AWS), Google Earth Engine und Euro Data Cube.
Um cloudbasierte Auswertungen durchzuführen, implementieren wir Analyseprozesse modular in sogenannten Containern auf Grundlage technischer Lösungen wie Docker, Kubernetes und Argo Workflow. Diese Technologien werden sowohl von den DIAS Plattformen, als auch CODE-DE unterstützt.
Insbesondere unsere Machine Learning Methoden werden in der Regel auf diese Weise orchestriert. Neben den klassischen Verfahren des überwachten Lernens wie Support Vector Machines und Random Forest Methoden erstellen und nutzen wir immer häufiger künstliche neuronale Netze. Zum Beispiel entsprechend der Long-Short-Term-Memory (LSTM) Architektur über sogenannte rückgekoppelte Netze zur Verarbeitung sequentieller Daten. Zeitliche Abhängigkeiten in der Klassifikation von Ackerkulturen und landwirtschaftlich genutztem Grünland werden so gut gefasst.
Wir kartieren vor Ort.
Fernerkundung kann eine Menge Aufgaben abdecken. Die Datenaufnahme durch den Kartierer vor Ort wird aber weiter von Bedeutung bleiben. Sei es für die Erfassung von In-situ-Daten als Referenz, um Fernerkundungssysteme zu kalibrieren. Sei es für die Anreicherung von Geoinformation mit Detailwissen oder zur Entsprechung rechtlicher Anforderungen.
Felderfassung basierend auf modernen Informations- und Kommunikationstechnologien - komplementär zur Fernerkundung - ist eine unserer Kernkompetenzen. Wir verfügen über ein bewährtes europaweites Netzwerk von Kartierern als freie Mitarbeiter und Partnerunternehmen. Wir planen und führen durch. Schnell und flexibel.
