04.05.2023

i3mainz beim Internationalen Ingenieurvermessungskurs in Zürich

Daniel Czerwonka-Schröder, Martin Schlüter, Kira Zschiesche und Florian Schill (v.l.n.r.) beim 20. Internationalen Ingenieurvermessungskurs an der ETH Zürich. i3mainz, CC-BY 4.0
Mitte April 2023 waren die Fachrichtung Geoinformatik und Vermessung und das i3mainz durch verschiedene Beiträge beim 20. Internationalen Ingenieurvermessungskurs an der ETH Zürich vertreten.

Beim 20. Internationalen Ingenieurvermessungskurs an der ETH Zürich hielt Florian Schill gemeinsam mit Werner Lienhart von der Technischen Universität Graz ein Tutorium zum Thema Dynamische Deformationsüberwachung von Ingenieurbauwerken mit geodätischen Sensoren. Neben konventionellen Sensoren zur Bauwerksüberwachung eignen sich auch moderne geodätische Sensoren, wie Laserscanner, Totalstationen oder GNSS-Sensoren für die Erfassung von dynamischen Bauwerksreaktionen. Zunächst wurden in einem Vortragsblock die Grundlagen der Zeitreihenanalyse vermittelt. Darauf aufbauend folgte ein praktischer Teil, bei dem das Schwingverhalten verschiedener Modelle mit geodätischen Instrumenten aufgezeichnet wurde. Die Daten konnten im Anschluss mit den Teilnehmenden gemeinsam ausgewertet und diskutiert werden. Neben den technischen Aspekten stand auch die mögliche Rolle von Geodäten in derartigen Monitoringanwendungen im Fokus des Tutorials. Das Feedback der Teilnehmerinnen und Teilnehmer, die hauptsächlich aus der Praxis kamen, war durchweg positiv.

Daniel Czerwonka-Schröder von der DMT Group hielt im Zusammenhang mit seiner Dissertation einen Vortrag mit dem Titel Permanent LiDAR monitoring in alpine environments – web-based realtime guidance using analysis of multi-temporal datasets. Bei seiner kooperativen Dissertation wird er hochschulseitig von Jörg Klonowski betreut. In seinem Vortrag stellte er einen webbasierten Monitoringdienst vor, welcher auf Basis eines dauerhaft installierten Long Range Laser Scanners arbeitet. Dieser dient der Identifizierung von Hangbewegungen zur Früherkennung und Abwehr von Naturgefahren und somit auch dem Schutz von Infrastrukturen. Grundlage dieser Arbeit sind Datensätze aus dem Valsertal in Tirol, wo im Sommer 2020 und 2021 ein fest installierter Laser Scanner im Bereich eines Felssturzes erfolgreich webbasiert betrieben wurde.

Kira Zschiesche und Martin Schlüter luden mit ihrem Kurzvortrag zur Diskussion eines Posters mit dem Titel Machine Learning for Classification and Detection in Image Assisted Total Station Applications ein. Thema ist die Nutzung und Anwendbarkeit von Bildern, welche von einer bildgebenden Totalstation (IATS) erfasst und unter Einbindung von maschinellem Lernen klassifiziert wurden. Zwei unterschiedliche Anwendungsfälle wurden erprobt und auf ihre Praxistauglichkeit hin evaluiert. Ziel ist es, den Anwendern zusätzliche Informationen über den erfassten Sichtbereich zur Verfügung zu stellen.