RADIAN-Verfahren

Satellitenbilder mit Künstlicher Intelligenz analysieren und deuten

Die Auswertung von Radarbildern ist eine anspruchsvolle und zeitintensive Aufgabe: Beispielsweise wird die Deutung durch Bildeffekte, zum Beispiel geometrische Verzerrungen oder Bildrauschen, erschwert. Damit die Analyse dennoch möglichst intuitiv gelingen kann, haben Wissenschaftler im Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) das Bildanalyse-Werkzeug RADIAN (RAdar IMage ANalysis) entwickelt und erprobt. RADIAN ist seit mehr als zehn Jahren im Einsatz und wird stetig weiterentwickelt. Nun liegt der Fokus auf einer automatisierten Informationsgewinnung. Dazu soll eine Künstliche Intelligenz (KI) anhand von bestehenden Datensätzen lernen, Veränderungen an Objekten zu erkennen. Solche Objekte sind unter anderem Flugzeuge, Schiffe, Fahrzeuge, Container oder Gebäude.

Mit der RADIAN-Technologie verarbeitete TerraSAR-X-Zeitserie über München: Vegetationen erscheinen grün, strukturelle Veränderungen rot und unbewegliche Objekte blau und weiß. Foto: DLR

Derzeit wird das RADIAN-Verfahren unter anderem von Institutionen dazu genutzt, Veränderungen von sicherheitsrelevanten Infrastrukturen mit SAR-Satellitenbildern zu identifizieren. Neben der Bundeswehr können auch zivile Organisationen RADIAN verwenden, etwa in der Katastrophenhilfe, beim Begutachten von Siedlungsräumen oder der Überprüfung von internationalen Vereinbarungen. Airbus führt mit RADIAN beispielsweise Schulungen für internationale Kunden aus dem Sicherheitsbereich durch. Das DLR stellt dabei nicht nur die Software-Lizenzen bereit, sondern unterstützt auch die Kurse mit seiner Expertise.

Synthetic Aperture Radar (SAR)

SAR ist ein Radarsystem, das eine Abbildung der Erdoberfläche mit hoher räumlicher Auflösung und unabhängig von Wetter und Tageslicht ermöglicht. Es verwendet die Radartechnik der synthetischen Apertur: Das System tastet jeden Bildpunkt am Boden entlang der Flugrichtung des Radars mehrfach aus verschiedenen Winkeln ab. Danach werden die gesammelten Daten durch eine aufwendige Signalverarbeitung in ein interpretierbares Radarbild prozessiert. Dieses Verfahren ermöglicht eine markante Auflösungsverbesserung gegenüber gewöhnlichen Radarsystemen.

„An RADIAN zeigt sich, wie wehrtechnische Forschung der gesamten Bevölkerung zugutekommen kann“, sagt Dr. Thomas Neff vom DLR-Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme. Mit einer ausgeklügelten Kombination von Algorithmen und Filtern bereitet RADIAN die Radar-Satellitendaten so auf, dass Bildeffekte wie Rauschen oder Verzerrungen stark unterdrückt werden: Gebäude und andere markante Strukturen werden sichtbar gemacht. Auf einer Serienaufnahme des TerraSAR-X-Satelliten erscheint die Vegetation beispielsweise nun grün, starke Modifikationen an Strukturen hingegen rot. Unbewegte Objekte wie Gebäude sind blau und weiß markiert. „Veränderungen können so sehr schnell erkannt und zugeordnet werden. Das beschleunigt den Erkenntnisgewinn aus den Bildern“, führt Neff aus. Die KI ergänzt das Verfahren künftig außerdem mit einer automatisierten Analyse. (jr)

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