TY - THES A1 - Richter, Rico T1 - Concepts and techniques for processing and rendering of massive 3D point clouds T1 - Konzepte und Techniken für die Verarbeitung und das Rendering von Massiven 3D-Punktwolken N2 - Remote sensing technology, such as airborne, mobile, or terrestrial laser scanning, and photogrammetric techniques, are fundamental approaches for efficient, automatic creation of digital representations of spatial environments. For example, they allow us to generate 3D point clouds of landscapes, cities, infrastructure networks, and sites. As essential and universal category of geodata, 3D point clouds are used and processed by a growing number of applications, services, and systems such as in the domains of urban planning, landscape architecture, environmental monitoring, disaster management, virtual geographic environments as well as for spatial analysis and simulation. While the acquisition processes for 3D point clouds become more and more reliable and widely-used, applications and systems are faced with more and more 3D point cloud data. In addition, 3D point clouds, by their very nature, are raw data, i.e., they do not contain any structural or semantics information. Many processing strategies common to GIS such as deriving polygon-based 3D models generally do not scale for billions of points. GIS typically reduce data density and precision of 3D point clouds to cope with the sheer amount of data, but that results in a significant loss of valuable information at the same time. This thesis proposes concepts and techniques designed to efficiently store and process massive 3D point clouds. To this end, object-class segmentation approaches are presented to attribute semantics to 3D point clouds, used, for example, to identify building, vegetation, and ground structures and, thus, to enable processing, analyzing, and visualizing 3D point clouds in a more effective and efficient way. Similarly, change detection and updating strategies for 3D point clouds are introduced that allow for reducing storage requirements and incrementally updating 3D point cloud databases. In addition, this thesis presents out-of-core, real-time rendering techniques used to interactively explore 3D point clouds and related analysis results. All techniques have been implemented based on specialized spatial data structures, out-of-core algorithms, and GPU-based processing schemas to cope with massive 3D point clouds having billions of points. All proposed techniques have been evaluated and demonstrated their applicability to the field of geospatial applications and systems, in particular for tasks such as classification, processing, and visualization. Case studies for 3D point clouds of entire cities with up to 80 billion points show that the presented approaches open up new ways to manage and apply large-scale, dense, and time-variant 3D point clouds as required by a rapidly growing number of applications and systems. N2 - Fernerkundungstechnologien wie luftgestütztes, mobiles oder terrestrisches Laserscanning und photogrammetrische Techniken sind grundlegende Ansätze für die effiziente, automatische Erstellung von digitalen Repräsentationen räumlicher Umgebungen. Sie ermöglichen uns zum Beispiel die Erzeugung von 3D-Punktwolken für Landschaften, Städte, Infrastrukturnetze und Standorte. 3D-Punktwolken werden als wesentliche und universelle Kategorie von Geodaten von einer wachsenden Anzahl an Anwendungen, Diensten und Systemen genutzt und verarbeitet, zum Beispiel in den Bereichen Stadtplanung, Landschaftsarchitektur, Umweltüberwachung, Katastrophenmanagement, virtuelle geographische Umgebungen sowie zur räumlichen Analyse und Simulation. Da die Erfassungsprozesse für 3D-Punktwolken immer zuverlässiger und verbreiteter werden, sehen sich Anwendungen und Systeme mit immer größeren 3D-Punktwolken-Daten konfrontiert. Darüber hinaus enthalten 3D-Punktwolken als Rohdaten von ihrer Art her keine strukturellen oder semantischen Informationen. Viele GIS-übliche Verarbeitungsstrategien, wie die Ableitung polygonaler 3D-Modelle, skalieren in der Regel nicht für Milliarden von Punkten. GIS reduzieren typischerweise die Datendichte und Genauigkeit von 3D-Punktwolken, um mit der immensen Datenmenge umgehen zu können, was aber zugleich zu einem signifikanten Verlust wertvoller Informationen führt. Diese Arbeit präsentiert Konzepte und Techniken, die entwickelt wurden, um massive 3D-Punktwolken effizient zu speichern und zu verarbeiten. Hierzu werden Ansätze für die Objektklassen-Segmentierung vorgestellt, um 3D-Punktwolken mit Semantik anzureichern; so lassen sich beispielsweise Gebäude-, Vegetations- und Bodenstrukturen identifizieren, wodurch die Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von 3D-Punktwolken effektiver und effizienter durchführbar werden. Ebenso werden Änderungserkennungs- und Aktualisierungsstrategien für 3D-Punktwolken vorgestellt, mit denen Speicheranforderungen reduziert und Datenbanken für 3D-Punktwolken inkrementell aktualisiert werden können. Des Weiteren beschreibt diese Arbeit Out-of-Core Echtzeit-Rendering-Techniken zur interaktiven Exploration von 3D-Punktwolken und zugehöriger Analyseergebnisse. Alle Techniken wurden mit Hilfe spezialisierter räumlicher Datenstrukturen, Out-of-Core-Algorithmen und GPU-basierter Verarbeitungs-schemata implementiert, um massiven 3D-Punktwolken mit Milliarden von Punkten gerecht werden zu können. Alle vorgestellten Techniken wurden evaluiert und die Anwendbarkeit für Anwendungen und Systeme, die mit raumbezogenen Daten arbeiten, wurde insbesondere für Aufgaben wie Klassifizierung, Verarbeitung und Visualisierung demonstriert. Fallstudien für 3D-Punktwolken von ganzen Städten mit bis zu 80 Milliarden Punkten zeigen, dass die vorgestellten Ansätze neue Wege zur Verwaltung und Verwendung von großflächigen, dichten und zeitvarianten 3D-Punktwolken eröffnen, die von einer wachsenden Anzahl an Anwendungen und Systemen benötigt werden. KW - 3D point clouds KW - 3D-Punktwolken KW - real-time rendering KW - Echtzeit-Rendering KW - 3D visualization KW - 3D-Visualisierung KW - classification KW - Klassifizierung KW - change detection KW - Veränderungsanalyse KW - LiDAR KW - LiDAR KW - remote sensing KW - Fernerkundung KW - mobile mapping KW - Mobile-Mapping KW - Big Data KW - Big Data KW - GPU KW - GPU KW - laserscanning KW - Laserscanning Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-423304 ER - TY - THES A1 - Grütze, Toni T1 - Adding value to text with user-generated content N2 - In recent years, the ever-growing amount of documents on the Web as well as in closed systems for private or business contexts led to a considerable increase of valuable textual information about topics, events, and entities. It is a truism that the majority of information (i.e., business-relevant data) is only available in unstructured textual form. The text mining research field comprises various practice areas that have the common goal of harvesting high-quality information from textual data. These information help addressing users' information needs. In this thesis, we utilize the knowledge represented in user-generated content (UGC) originating from various social media services to improve text mining results. These social media platforms provide a plethora of information with varying focuses. In many cases, an essential feature of such platforms is to share relevant content with a peer group. Thus, the data exchanged in these communities tend to be focused on the interests of the user base. The popularity of social media services is growing continuously and the inherent knowledge is available to be utilized. We show that this knowledge can be used for three different tasks. Initially, we demonstrate that when searching persons with ambiguous names, the information from Wikipedia can be bootstrapped to group web search results according to the individuals occurring in the documents. We introduce two models and different means to handle persons missing in the UGC source. We show that the proposed approaches outperform traditional algorithms for search result clustering. Secondly, we discuss how the categorization of texts according to continuously changing community-generated folksonomies helps users to identify new information related to their interests. We specifically target temporal changes in the UGC and show how they influence the quality of different tag recommendation approaches. Finally, we introduce an algorithm to attempt the entity linking problem, a necessity for harvesting entity knowledge from large text collections. The goal is the linkage of mentions within the documents with their real-world entities. A major focus lies on the efficient derivation of coherent links. For each of the contributions, we provide a wide range of experiments on various text corpora as well as different sources of UGC. The evaluation shows the added value that the usage of these sources provides and confirms the appropriateness of leveraging user-generated content to serve different information needs. N2 - Die steigende Zahl an Dokumenten, welche in den letzten Jahren im Web sowie in geschlossenen Systemen aus dem privaten oder geschäftlichen Umfeld erstellt wurden, führte zu einem erheblichen Zuwachs an wertvollen Informationen über verschiedenste Themen, Ereignisse, Organisationen und Personen. Die meisten Informationen liegen lediglich in unstrukturierter, textueller Form vor. Das Forschungsgebiet des "Text Mining" befasst sich mit dem schwierigen Problem, hochwertige Informationen in strukturierter Form aus Texten zu gewinnen. Diese Informationen können dazu eingesetzt werden, Nutzern dabei zu helfen, ihren Informationsbedarf zu stillen. In dieser Arbeit nutzen wir Wissen, welches in nutzergenerierten Inhalten verborgen ist und aus unterschiedlichsten sozialen Medien stammt, um Text Mining Ergebnisse zu verbessern. Soziale Medien bieten eine Fülle an Informationen mit verschiedenen Schwerpunkten. Eine wesentliche Funktion solcher Medien ist es, den Nutzern zu ermöglichen, Inhalte mit ihrer Interessensgruppe zu teilen. Somit sind die ausgetauschten Daten in diesen Diensten häufig auf die Interessen der Nutzerbasis ausgerichtet. Die Popularität sozialer Medien wächst stetig und führt dazu, dass immer mehr inhärentes Wissen verfügbar wird. Dieses Wissen kann unter anderem für drei verschiedene Aufgabenstellungen genutzt werden. Zunächst zeigen wir, dass Informationen aus Wikipedia hilfreich sind, um Ergebnisse von Personensuchen im Web nach den in ihnen diskutierten Personen aufzuteilen. Dazu führen wir zwei Modelle zur Gruppierung der Ergebnisse und verschiedene Methoden zum Umgang mit fehlenden Wikipedia Einträgen ein, und zeigen, dass die entwickelten Ansätze traditionelle Methoden zur Gruppierung von Suchergebnissen übertreffen. Des Weiteren diskutieren wir, wie die Klassifizierung von Texten auf Basis von "Folksonomien" Nutzern dabei helfen kann, neue Informationen zu identifizieren, die ihren Interessen entsprechen. Wir konzentrieren uns insbesondere auf temporäre Änderungen in den nutzergenerierten Inhalten, um zu zeigen, wie stark ihr Einfluss auf die Qualität verschiedener "Tag"-Empfehlungsmethoden ist. Zu guter Letzt führen wir einen Algorithmus ein, der es ermöglicht, Nennungen von Echtweltinstanzen in Texten zu disambiguieren und mit ihren Repräsentationen in einer Wissensdatenbank zu verknüpfen. Das Hauptaugenmerk liegt dabei auf der effizienten Erkennung von kohärenten Verknüpfungen. Wir stellen für jeden Teil der Arbeit eine große Vielfalt an Experimenten auf diversen Textkorpora und unterschiedlichen Quellen von nutzergenerierten Inhalten an. Damit heben wir das Potential hervor, das die Nutzung jener Quellen bietet, um die unterschiedlichen Informationsbedürfnisse abzudecken. T2 - Mehrwert für Texte mittels nutzergenerierter Inhalte KW - nutzergenerierte Inhalte KW - text mining KW - Klassifikation KW - Clusteranalyse KW - Entitätsverknüpfung KW - user-generated content KW - text mining KW - classification KW - clustering KW - entity linking Y1 - 2018 ER -