Die Modellierung wird auf drei unterschiedlichen Abstraktionsebenen betrachtet. Im Rahmen der konzeptionellen Ebene gehen wir auf Eigenschaften und Abgrenzungen der Modelle ein. Auf der Repräsentationsebene wird die Wissensrepräsentation durch Produktionsnetze (FIM) und semantische Netze (IPF) vorgestellt. Auf der Implementierungsebene betrachten wir die Umsetzung der beiden Repräsentationen für eine maschinelle Bildauswertung.
Zur Analyse von Straßen und Gebäuden werden am FIM Produktionsnetze in der Systemumgebung BPI eingesetzt. An einem Beispiel der binokularen Stereorekonstruktion aus Luftbildern werden die Umsetzung eines Gebäudemodells in ein Produktionsnetz, sowie die Zwischenergebnisse auf den einzelnen Stufen der Vorverarbeitung und symbolischen Analyse dargestellt. Erweiterungen der Modellierung werden im Zusammenhang mit der multiokularen Stereorekonstruktion wie auch unter Einbeziehung von Umgebungsstrukturen diskutiert und gezeigt. Für die Kartenanalyse wird ein zweistufiger Ansatz vorgestellt. Zunächst werden mit einem Produktionsnetz eines generischen Modells die Topologie der Kartenobjekte untersucht und eine hierarchische Objektbeschreibung erstellt. Im Anschluß werden Produktionsnetze parametrischer Modelle verwendet, um geometrische Formbeschreibungen zu gewinnen. Zur Überprüfung der implementierten Produktionsnetze und Bewertung der Verfahren werden drei Testphasen vorgeschlagen.
Die Analyse flächenhaft ausgedehnter Objekte erfolgt am IPF mit dem System MOSES in mehreren Schritten. Zunächst wird mit dem generischen Modell im Kartenbereich eine kartenbezogene Szenenbeschreibung erstellt. Daraus wird dann mit dem generischen Modell im Bildbereich ein spezifisches Modell gewonnen. Mit Verwendung dieses Modells werden Kantensegmente und Regionen im Luftbild berechnet. In der eigentlichen Auswertungsphase erfolgen dann die Verifikation, Erweiterung der Objektbeschreibung und Erkennung neuer Objekte.
Die Analyse wird mittels eines anwendungsunabhängigen Kontrollalgorithmus, der die Analyse auf eine Suche abbildet, durchgeführt. Zur Steuerung der Suche wird der e-A*-Algorithmus verwendet. In Erweiterung zur Dempster-Shafer-Theorie wird zur Berechnung der Bewertungen der Analysezustände ein neues Verfahren zur Fortpflanzung von Vertrauensmaßen in hierarchischer Umgebung vorgeschlagen. Die Ergebnisse der Verifikation bzw. Klassifikation werden an der Objektklasse Parkplatz im Zusammenhang mit der Detektion von Fahrzeuggruppen exemplarisch dargestellt und diskutiert.
An einem Beispiel werden gezeigt, wie die Fusion der Analyseergebnisse beider Projektpartner zu einer verbesserten Szenenbeschreibung führt. Für einen Szenenausschnitt werden Ergebnisse einer Zuordnung der Bodenversiegelung unter Verwendung der strukturellen Bildauswertung dargestellt. Die Ergebnisse der Zuordnungen mit Verfahren ohne strukturelle Bildauswertung werden gegenübergestellt und diskutiert.
Im Ausblick wird auf die Gewinnung von dreidimensionalen Szenenbeschreibungen (Gebäude) aus Laserscanndaten eingegangen und erste Ergebisse einer Analyse der Höhendaten aus dem betrachteten Testgebiet dargestellt.