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    Marine bubble flow quantification using wide-baseline stereo photogrammetry
    Elsevier BV ; 2022
    In:  ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing Vol. 190 ( 2022-08), p. 322-341
    Details
    In: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Elsevier BV, Vol. 190 ( 2022-08), p. 322-341
    Materialart: Online-Ressource
    ISSN: 0924-2716
    URL: Article
    DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2022.06.014
    Sprache: Englisch
    Verlag: Elsevier BV
    Publikationsdatum: 2022
    ZDB Id: 2012663-3
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    An acquisition, curation and management workflow for sustainable, terabyte-scale marine image analysis
    Springer Science and Business Media LLC ; 2018
    In:  Scientific Data Vol. 5, No. 1 ( 2018-08-28)
    Details
    In: Scientific Data, Springer Science and Business Media LLC, Vol. 5, No. 1 ( 2018-08-28)
    Kurzfassung: Optical imaging is a common technique in ocean research. Diving robots, towed cameras, drop-cameras and TV-guided sampling gear: all produce image data of the underwater environment. Technological advances like 4K cameras, autonomous robots, high-capacity batteries and LED lighting now allow systematic optical monitoring at large spatial scale and shorter time but with increased data volume and velocity. Volume and velocity are further increased by growing fleets and emerging swarms of autonomous vehicles creating big data sets in parallel. This generates a need for automated data processing to harvest maximum information. Systematic data analysis benefits from calibrated, geo-referenced data with clear metadata description, particularly for machine vision and machine learning. Hence, the expensive data acquisition must be documented, data should be curated as soon as possible, backed up and made publicly available. Here, we present a workflow towards sustainable marine image analysis. We describe guidelines for data acquisition, curation and management and apply it to the use case of a multi-terabyte deep-sea data set acquired by an autonomous underwater vehicle.
    Materialart: Online-Ressource
    ISSN: 2052-4463
    URL: Article
    DOI: 10.1038/sdata.2018.181
    Sprache: Englisch
    Verlag: Springer Science and Business Media LLC
    Publikationsdatum: 2018
    ZDB Id: 2775191-0
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    Making marine image data FAIR
    Springer Science and Business Media LLC ; 2022
    In:  Scientific Data Vol. 9, No. 1 ( 2022-07-15)
    Details
    In: Scientific Data, Springer Science and Business Media LLC, Vol. 9, No. 1 ( 2022-07-15)
    Kurzfassung: Underwater images are used to explore and monitor ocean habitats, generating huge datasets with unusual data characteristics that preclude traditional data management strategies. Due to the lack of universally adopted data standards, image data collected from the marine environment are increasing in heterogeneity, preventing objective comparison. The extraction of actionable information thus remains challenging, particularly for researchers not directly involved with the image data collection. Standardized formats and procedures are needed to enable sustainable image analysis and processing tools, as are solutions for image publication in long-term repositories to ascertain reuse of data. The FAIR principles (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) provide a framework for such data management goals. We propose the use of image FAIR Digital Objects (iFDOs) and present an infrastructure environment to create and exploit such FAIR digital objects. We show how these iFDOs can be created, validated, managed and stored, and which data associated with imagery should be curated. The goal is to reduce image management overheads while simultaneously creating visibility for image acquisition and publication efforts.
    Materialart: Online-Ressource
    ISSN: 2052-4463
    URL: Article
    DOI: 10.1038/s41597-022-01491-3
    Sprache: Englisch
    Verlag: Springer Science and Business Media LLC
    Publikationsdatum: 2022
    ZDB Id: 2775191-0
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    Optical Imaging and Image Restoration Techniques for Deep Ocean Mapping: A Comprehensive Survey
    Springer Science and Business Media LLC ; 2022
    In:  PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science Vol. 90, No. 3 ( 2022-06), p. 243-267
    Details
    In: PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Springer Science and Business Media LLC, Vol. 90, No. 3 ( 2022-06), p. 243-267
    Kurzfassung: Optische Bildgebungs- und Bildwiederherstellungstechniken für die Tiefseekartierung: Eine umfassende Übersicht. Visuelle Systeme erhalten in Unterwasser-Anwendungen zunehmend Aufmerksamkeit. Während in der Photogrammetrie- und Computer Vision Literatur bisher weitgehend auf Flachwasseranwendungen abgezielt wurde, ist in letzter Zeit auch die Forschung zur Kartierung in der Tiefsee in den Fokus gerückt. Der Großteil des Meeresbodens und auch der Erdoberfläche insgesamt befindet sich mehr als 200m unter Wasser und ist noch weitgehend unkartiert. Da kein Sonnenlicht in die Tiefsee gelangt, ist in so einer Umgebung permanenter Dunkelheit künstliche Beleuchtung notwendig, durch die die aufgrund von Lichtabsorption und -streuung bereits schwierigen Unterwassersichtbedingungen in der Regel noch verschlechtert werden. Das zusätzliche mitgeführte Licht erzeugt ungewollte und ungleichmäßige Beleuchtungsmuster in den Bildern sowie nicht-isotrope Streueffekte in der Nähe der Kamera. Wenn all diese Effekte nicht richtig kompensiert werden, dominieren sie aus vielen Bildern zusammengesetzte Meeresbodenmosaike und können die tatsächlichen Meeresbodenstrukturen überlagern oder sogar verdecken. Außerdem müssen Tiefseekameras vor dem hohen Wasserdruck geschützt werden, z.B. durch Gehäuse mit dicken Glasfenstern, die aber zu Lichtbrechung führen können. Zudem ist keine Satellitennavigation zur Unterstützung der Lokalisierung verfügbar. All diese Probleme machen die visuelle Tiefseekartierung zu einer herausfordernden Aufgabe, und die meisten der entwickelten Methoden und Strategien für Luft, Land oder Flachwasser können nicht direkt auf den Meeresboden in mehreren Kilometern Tiefe übertragen werden. In diesem Beitrag bieten wir einen aktuellen Überblick über die visuelle Kartierung der Tiefsee, ausgehend von bestehenden Systemen und Herausforderungen, einer Diskussion von Flach- und Tiefwassermodellen und entsprechenden Lösungen. Schließlich identifizieren wir offene Fragen für zukünftige Forschungsrichtungen.
    Materialart: Online-Ressource
    ISSN: 2512-2789 , 2512-2819
    URL: Article
    DOI: 10.1007/s41064-022-00206-y
    Sprache: Englisch
    Verlag: Springer Science and Business Media LLC
    Publikationsdatum: 2022
    ZDB Id: 2888495-4
    ZDB Id: 2886415-3
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  • 5
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    Gemini connector : Interfacing differentiable physical models and neural networks
    Springer Science and Business Media LLC ; 2022
    In:  Informatik Spektrum Vol. 45, No. 5 ( 2022-10), p. 309-313
    Details
    In: Informatik Spektrum, Springer Science and Business Media LLC, Vol. 45, No. 5 ( 2022-10), p. 309-313
    Kurzfassung: Spectacular advances have been made in the field of machine vision over the past decade. While this discipline is traditionally driven by geometric models, neural networks have proven to be superior in some applications and have significantly expanded the limits of what is possible. At the same time, conventional graphic models describe the relationship between images and the associated scene with textures and light in a physically realistic manner and are an important part of photogrammetry. Differential renderers combine these approaches by enabling gradient-based optimization in fixed structures of a graphics pipeline and thus adapt the learning process of neural networks. This fusion of formalized knowledge and machine learning motivates the idea of a modular differentiable renderer in which physical and statistical models can be recombined depending on the use case. We therefore present Gemini Connector: an initiative for the modular development and combination of differentiable physical models and neural networks. We examine opportunities and problems and motivate the idea with the extension of a differentiable rendering pipeline to include models of underwater optics for the analysis of deep sea images. Finally, we discuss use cases, especially within the Cross-Domain Fusion initiative.
    Materialart: Online-Ressource
    ISSN: 0170-6012 , 1432-122X
    URL: Article
    DOI: 10.1007/s00287-022-01492-x
    RVK:
    SQ 1100
    Sprache: Englisch
    Verlag: Springer Science and Business Media LLC
    Publikationsdatum: 2022
    ZDB Id: 134234-4
    ZDB Id: 1459197-2
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  • 6
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    Advanced underwater image restoration in complex illumination conditions
    Elsevier BV ; 2024
    In:  ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing Vol. 209 ( 2024-03), p. 197-212
    Details
    In: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Elsevier BV, Vol. 209 ( 2024-03), p. 197-212
    Materialart: Online-Ressource
    ISSN: 0924-2716
    URL: Article
    DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2024.02.004
    Sprache: Englisch
    Verlag: Elsevier BV
    Publikationsdatum: 2024
    ZDB Id: 2012663-3
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  • 7
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    Automated Activity Estimation of the Cold-Water Coral Lophelia pertusa by Multispectral Imaging and Computational Pixel Classification
    American Meteorological Society ; 2021
    In:  Journal of Atmospheric and Oceanic Technology Vol. 38, No. 2 ( 2021-02), p. 141-154
    Details
    In: Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, American Meteorological Society, Vol. 38, No. 2 ( 2021-02), p. 141-154
    Kurzfassung: The cold-water coral Lophelia pertusa builds up bioherms that sustain high biodiversity in the deep ocean worldwide. Photographic monitoring of the polyp activity represents a helpful tool to characterize the health status of the corals and to assess anthropogenic impacts on the microhabitat. Discriminating active polyps from skeletons of white Lophelia pertusa is usually time consuming and error prone due to their similarity in color in common red–green–blue (RGB) camera footage. Acquisition of finer-resolved spectral information might increase the contrast between the segments of polyps and skeletons, and therefore could support automated classification and accurate activity estimation of polyps. For recording the needed footage, underwater multispectral imaging systems can be used, but they are often expensive and bulky. Here we present results of a new, lightweight, compact, and low-cost deep-sea tunable LED-based underwater multispectral imaging system (TuLUMIS) with eight spectral channels. A branch of healthy white Lophelia pertusa was observed under controlled conditions in a laboratory tank. Spectral reflectance signatures were extracted from pixels of polyps and skeletons of the observed coral. Results showed that the polyps can be better distinguished from the skeleton by analysis of the eight-dimensional spectral reflectance signatures compared to three-channel RGB data. During a 72-h monitoring of the coral with a half-hour temporal resolution in the laboratory, the polyp activity was estimated based on the results of the multispectral pixel classification using a support vector machine (SVM) approach. The computational estimated polyp activity was consistent with that of the manual annotation, which yielded a correlation coefficient of 0.957.
    Materialart: Online-Ressource
    ISSN: 0739-0572 , 1520-0426
    URL: Article
    DOI: 10.1175/JTECH-D-19-0139.1
    Sprache: Unbekannt
    Verlag: American Meteorological Society
    Publikationsdatum: 2021
    ZDB Id: 2021720-1
    ZDB Id: 48441-6
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  • 8
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    Interview mit Prof. Martin Visbeck zur Rolle der Data Sciences in der Ozeandekade : Interview: Kevin Köser
    Springer Science and Business Media LLC ; 2022
    In:  Informatik Spektrum Vol. 45, No. 4 ( 2022-08), p. 207-210
    Details
    In: Informatik Spektrum, Springer Science and Business Media LLC, Vol. 45, No. 4 ( 2022-08), p. 207-210
    Materialart: Online-Ressource
    ISSN: 0170-6012 , 1432-122X
    URL: Article
    DOI: 10.1007/s00287-022-01477-w
    RVK:
    SQ 1100
    Sprache: Deutsch
    Verlag: Springer Science and Business Media LLC
    Publikationsdatum: 2022
    ZDB Id: 134234-4
    ZDB Id: 1459197-2
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  • 9
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    An Optical Digital Twin for Underwater Photogrammetry : GEODT—A Geometrically Verified Optical Digital Twin for Development, Evaluation, Training, Testing and Tuning of Multi-Media Refractive Algorithms
    Springer Science and Business Media LLC ; 2022
    In:  PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science Vol. 90, No. 1 ( 2022-03), p. 69-81
    Details
    In: PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Springer Science and Business Media LLC, Vol. 90, No. 1 ( 2022-03), p. 69-81
    Kurzfassung: Ein optischer digitaler Zwilling für Unterwasser-Photogrammetrie.  Der größte Teil der Erde ist von der Tiefsee bedeckt. Um diese visuell herausfordernde Umgebung mit Kameras zu explorieren, müssen diese durch Druckgehäuse geschützt werden. Letzere benötigen wiederum optische Schnittstellen zur Außenwelt, die dem extremen Druck in der Wassersäule standhalten müssen. Diese werden normalerweise in Form eines flachen Glasfensters (Flat-Port) oder einer Glashalbkugel (Dome-Port) realisiert. Dadurch entstehen multi-media Schnittstellen zwischen Wasser, Glas und Luft, die entsprechende Brechungseffekte nach sich ziehen. Um korrekte 3D-Messungen oder geometrisch verlässliche Rekonstruktionen einer Szene zu erlangen, müssen diese Effekte bedacht werden. Daher publizieren wir einen geometrisch verifizierten optischen digitalen Zwilling eines wissenschaftlichen Wasser-Testtanks, welcher die beiden gänigsten optischen Schnittstellen aufweist. Dieser kann genutzt werden, um Brechungs-Algorithmen zu entwickeln, testen, trainieren, verbessern und schließlich zu evaluieren. Wir veröffentlichen außerdem unser Model, vorgerenderte Bilder und den Code zum synthetisieren weiterer Bilder unter: https://git.geomar.de/david-nakath/geodt .
    Materialart: Online-Ressource
    ISSN: 2512-2789 , 2512-2819
    URL: Article
    DOI: 10.1007/s41064-021-00190-9
    Sprache: Englisch
    Verlag: Springer Science and Business Media LLC
    Publikationsdatum: 2022
    ZDB Id: 2888495-4
    ZDB Id: 2886415-3
    Standort Signatur Einschränkungen Verfügbarkeit
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  • 10
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    Online-Ressource
    DeepSurveyCam—A Deep Ocean Optical Mapping System
    MDPI AG ; 2016
    In:  Sensors Vol. 16, No. 2 ( 2016-01-28), p. 164-
    Details
    In: Sensors, MDPI AG, Vol. 16, No. 2 ( 2016-01-28), p. 164-
    Materialart: Online-Ressource
    ISSN: 1424-8220
    URL: Article
    DOI: 10.3390/s16020164
    Sprache: Englisch
    Verlag: MDPI AG
    Publikationsdatum: 2016
    ZDB Id: 2052857-7
    Standort Signatur Einschränkungen Verfügbarkeit
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