Hochschulschrift:
Dissertation, Universität Oldenburg, 2023
Anmerkungen:
Beschreibung:
The aim of the dissertation was to detect rubber inflatables carrying migrants and refugees using remote sensing data. The research follows the vision of providing civilian rescue teams on the ground with situational images to support their search for boats in distress. We utilised synthetic aperture radar (SAR) to provide a search infrastructure for maritime rescue operations that is independent of the time of day and weather conditions. We carried out two measurement campaigns lasting around six months with a 12m-long inflatable boat to collect SAR images from various satellites and analysed the results. In this way, we gained a comprehensive understanding of the radar patterns of inflatable boats in SAR data and were able to show that automated detection is possible. As part of the work, existing ship detectors were systematically analysed and new detectors specially adapted to the test object were developed.
Ziel der Dissertation war es, mit MigrantInnen und Geflüchteten besetzte Schlauchboote mittels Fernerkundungsdaten zu detektieren. Die Forschung folgt der Vision, zivilen Rettungskräfte vor Ort Lagebilder zu liefern um deren Suche nach Booten in Seenot zu unterstützen. Um eine tageszeit- und witterungsunabhängige Suchinfrastruktur für die maritime Seenotrettung zu ermöglichen, nutzten wir „Synthetic Aperture Radar“ (SAR). Wir führten zwei ca. sechsmonatige Messkampagnen mit einem 12m langen Fluchtschlauchboot durch, um SAR-Bilder verschiedener Satelliten zu sammeln und werteten die Ergebnisse aus. Damit schufen wir ein umfassendes Verständnis der Radarmustern von Schlauchbooten in SAR-Daten und konnten zeigen, dass eine Detektion möglich ist. Im Rahmen der Arbeit wurden systematisch existierende Schiffsdetektoren untersucht und daraus neue, speziell auf das Testobjekt abgestimmte Detektoren entwickelt.