Das Institut für Methodik der Fernerkundung ist ein Institut des DLR mit Standorten in Oberpfaffenhofen bei München, Berlin-Adlershof und Neustrelitz in Mecklenburg-Vorpommern. Zusammen mit dem Deutschen Fernerkundungsdatenzentrum bildet das Institut das Earth Observation Center EOC, das Kompetenzzentrum für Erdbeobachtung in Deutschland.
Das erwartet dich
Am Institut für Methodik der Fernerkundung gibt es seit mehreren Jahren nationale und internationale Projekte in der luftgestützten Verkehrs-, Infrastruktur- und Lageerfassung. Wichtiger Bestandteil dieser Projekte sind digitale Luftbild-Kamerasysteme (3K-, 4k-System), die in Verbindung mit einer on-board Prozessierungseinheit und einem leistungsfähigem Datenlink eine echtzeitfähige Datenauswertung für die Verkehrs-, Infrastruktur- und Lageerfassung ermöglichen. Im Rahmen deines Studiums bieten wir dir die Möglichkeit eine Abschlussarbeit zum Thema Deep-Learning-basierte Schätzung von Gebäudeattributen aus Straßenbilderng anzufertigen. Semantische Gebäudeattribute – wie Nutzung, Anzahl der Stockwerke, Dachform und Baujahr – sind für zahlreiche Anwendungen von zentraler Bedeutung, fehlen jedoch häufig in bestehenden Gebäudedatenbanken. Ziel dieser Arbeit ist es, mehrere dieser Attribute mithilfe von Straßenbildern zu schätzen. Dabei soll ein robuster Datensatz zu Gebäudeattributen entwickelt werden, der als Benchmark dienen kann, sowie Basismodelle zur Attributschätzung trainiert werden. Die resultierenden Modelle sollen idealerweise über das ursprüngliche Datenset hinaus generalisieren und auf weitere Regionen in Deutschland oder Europa anwendbar sein, um einen Mehrwert für Akteure in der Stadtplanung und -entwicklung zu bieten.
Deine Aufgaben
- Verarbeitung eines groß angelegten Bilddatensatzes
- Training von Deep-Learning-Modellen zur Vorhersage ausgewählter Gebäudeattribute mittels eines Multi-Task-Learning-Ansatzes
- Ableitung fehlender Gebäudeattribute in Fällen, in denen diese in bestehenden Datenbanken nicht verfügbar sind
Weitere Details zu deinen Aufgaben besprechen wir mit dir gemeinsam.
Das bringst du mit
- laufendes Masterstudium in Informatik, Geoinformatik, Data Science, Künstlicher Intelligenz, Fernerkundung oder einem vergleichbaren Bereich
- Interesse an Künstlicher Intelligenz, Bildverarbeitung und urbaner Analyse
- erste Erfahrungen mit Deep-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow) sind von Vorteil
- Motivation und Eigeninitiative
- gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Fragen zu dieser Position (Kennziffer 1456) beantwortet dir gerne:
Stefan Auer
Tel.: +49 8153 28 1829