Detection of quartzite blocks in the River Rhine
Development of semi-automatic and automatic approaches for the detection of boulders
To detect quartzite blocks in the riverbed of the River Rhine near Düsseldorf, a high-resolution multibeam echo sounder (MBES) survey, delivering bathymetry as well as backscatter data, was carried out. The first visual analysis of the retrieved dataset revealed more than 8,600 potential quartzite blocks. To enhance and automate the manual detection process and to obtain additional information about the boulders, two approaches, being a GIS method as well as an AI-approach using a convolutional neural network, are presented.
boulder detection | inland water mapping | autonomous data processing | sonar | MBES backscatter data
Im Zuge einer Fächerecholot-Messkampagne zur Detektion von Quarzitblöcken im Niederrheinischen Flussbett bei Düsseldorf wurden sowohl topografische Daten als auch Rückstreudaten in hoher Auflösung erfasst. In einer ersten visuellen Analyse des Datensatzes wurden mehr als 8600 potenzielle Quarzitblöcke erfasst. Um die manuelle Detektion zu verbessern und zu automatisieren und um zusätzliche Informationen über die Blöcke zu generieren, werden zwei Ansätze vorgestellt: eine GIS-Methode und ein KI-Ansatz, der ein neuronales Faltungsnetzwerk verwendet.
Quarzitblockerkennung | Binnengewässerkartierung | autonome Datenverarbeitung | Sonar | Fächerecholot-Rückstreudaten
