Forschern ist es gelungen, aus Luftbildern mithilfe von Machine Learning entsprechende Aufnahmen aus der Boden-Perspektive zu generieren. Dazu haben sie ihre Software vorher mit echten Bildern von vergleichbaren Orten und den jeweiligen Satellitenbildern gefüttert.
In etwa zwei Drittel der Fälle liegt der Algorithmus offenbar richtig mit der Unterscheidung von Straßen, Wasser, Gebäuden, Wiesen usw. Unten seht ihr ein paar Beispiele, wie die generierten Bilder aussehen: Klar, die Qualität ist noch ziemlich schlecht. Aber eine gewisse Ähnlichkeit zwischen den generierten Bildern und den echten Aufnahmen lässt sich nicht abstreiten.
Wer sich für das Thema interessiert, dem empfehle ich, die Ausarbeitung der drei Forscher zu lesen (siehe Quellenlink). Denn die Technik dahinter ist doch etwas komplizierter.
Eine gigantische Menge an hermeneutisch agierende Algorithmen müssen da wohl zum Einsatz gekommen sein, die die Forscher vom MIT erst einmal in vergleichenden Exempeln anhand von unzähligen assoziierten Fotografien codieren mussten. Erstaunlich, da sind die Dateien des Betriebssystems Windows anzahlmäßig vergleichsweise gering. Wie genau die Maschine dann die Daten umrechnet in eine topographische Perspektive, das wird wahrscheinlich mit ein paar dürren Sätzen nicht zu erklären sein.
Wo sicherlich auch ein Problem zur Darstellung der abzubildende Wirklichkeit stehen könnte, wäre die korrekte Höhe von Gebäuden oder eher noch Bäumen. Aber insgesamt eine tolle Leistung der Informatiker. Ein Schritt in Richtung „intelligente Rechner“. Die Digitale Zukunft hat erst begonnen.
Wieso erinnert mich das jetzt so an Height Fields in RayTracern (wie Pov-Ray)
Die lieferten schon vor mehr als 15 Jahren eindrucksvollerer Ergebnisse.
http://geomorph.sourceforge.net/povray/en/Texturing%20a%20Geomorph%20height%20field%20with%20Povray.html
Haben da mal wieder ein paar studentische „Forscher“ mit ein paar Buzzwords
um sich geworfen. Weil es gerade so hip ist etwas abzusondern wo KI und ML
drin auftaucht?
Manchmal mag ich wirklich nicht mehr glauben, was da so alles verbreitet wird.