Masterarbeit (w/m/d) Natur-, Ingenieur- oder Computerwissenschaften

Das erwartet dich

Das Thema dieser Masterarbeit ist die Entwicklung eines diffusionsbasierten generativen Verfahrens für die Rekonstruktion von Gebäudedachflächen aus hochauflösenden (VHR) orthorektifizierten Luftbildern. Dem Beispiel von HouseDiffusion bei der Netzwerkarchitektur folgend erzeugt das Modell strukturierte Dachflächenkonfigurationen, indem es den Diffusionsprozess sowohl auf Bildmerkmale als auch auf graph-basierte räumliche Beziehungen zwischen benachbarten Dachelementen abstimmt. Ein Graph von Nachbarschaftsbeziehungen von Dachflächen erfasst geometrische und topologische Bedingungen (z. B. gemeinsame Firstlinien, Kontinuität von Flächenausrichtung), wodurch das Modell kontextbezogene strukturelle Vorinformation bei der Generierung einbeziehen kann. Der Diffusionsprozess verfeinert in sich wiederholenden Schritten die Darstellung von Dachflächenkandidaten unter Berücksichtigung der vorhandenen Bedingungen. Diese Formulierung ermöglicht eine strukturierte Dachrekonstruktion aus rein zweidimensionalen Beobachtungen (ohne explizite 3D-Überwachung) und schlägt damit eine Brücke zwischen generativer Modellierung und geometrischem Denken in der Fernerkundung.

Deine Aufgaben

• Diffusionsbasierte Erfassung von Dachflächen aus hochauflösenden Bilddaten

Das bringst du mit

• laufendes Masterstudium in Informatik, KI, Computer Vision, Geoinformatik oder einem verwandten Fachgebiet
• Programmiererfahrung in Python
• Erfahrung mit KI- und Deep-Learning-Ansätzen
• Erfahrung mit den Umgebungen PyTorch oder TensorFlow
• Gute Kommunikationsfähigkeiten und sehr gute Englischkenntnisse (in Wort und Schrift)
• Grundkenntnisse in semantischer Segmentierung und Objekterkennung