Die automatisierte Erkennung von Veränderungen in Satellitenbildern ist eine der wichtigsten Anwendungen der Fernerkundung. Voraussetzung ist dafür bislang die Nutzung homogener Bilddaten, d.h. von Bildern die mit der gleichen Sensortechnologie und vom (nahezu) gleichen Blickwinkel aus aufgenommen wurden. Nur so sind die meisten bislang existierenden Algorithmen in der Lage, pixel-weise Änderungen zu detektieren. Gerade in zeitkritischen Szenarien würde man sich hier mehr Flexibilität wünschen, um Veränderungen auch mit Hilfe von Bildern unterschiedlicher Satellitensensoren oder abweichender Aufnahmeposition erkennen zu können. Hier setzt die vorgestellte Idee an: Statt die Pre- und Post-Change-Bilder direkt pixelweise in der Bildgeometrie zu vergleichen, nutzen wir ein von unserer Arbeitsgruppe entwickeltes KI-Verfahren zur 3D-Rekonstruktion von Stadtgebieten aus einzelnen Satellitenbildern, um anschließend die Veränderungserkennung in georeferenzierten Höhendaten durchzuführen. Die Vorschaltung der KI-basierten Einzelbildhöhenrekonstruktion entspricht einer Datenhomogenisierung: Egal, aus welchem Blickwinkel ein Satellitenbild aufgenommen wurde, und egal, ob es mittels optischer oder Radarsensorik akquiriert wurde, stehen nun für die Veränderungserkennung Höhendaten im selben Weltkoordinatensystem zur Verfügung, sodass Sensor- und Blickwinkel-abhängige Effekte nicht mehr zum Tragen kommen.

Prof. Schmitt leitet die im September 2021 neu gegründete Professur für Erdbeobachtung an der Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik der UniBw München. Seine Arbeitsgruppe ist eingebettet in das Institut für Raumfahrttechnik und Weltraumnutzung der Fakultät, sowie das fakultätsübergreifende Forschungszentrum SPACE und beschäftigt sich vor allem mit algorithmischen Aspekten der Erdbeobachtung: Mit Hilfe von Methoden der Bild- und Signalverarbeitung, sowie des maschinellen Lernens entwickeln Schmitt und sein Team Verfahren für eine automatische Extraktion von Informationen aus Daten unterschiedlicher flugzeug- oder satellitengestützter Fernerkundungssensoren.

Vor seinem Ruf an die Universität der Bundeswehr war Prof. Schmitt viele Jahre bei verschiedenen Arbeitsgruppen an der Technischen Universität München (TUM) beschäftigt, wo er auch promoviert wurde und sich habilitierte. Im Rahmen seiner Promotion, die er in Kooperation mit dem Fraunhofer-Institut für Hochfrequenzphysik und Radartechnik und der Universität Zürich durchgeführt hat, forschte er an neuen Methoden zur 3D-Rekonstruktion von städtischen Szenen mit Hilfe von flugzeuggetragenem Millimeterwellen-Radar. Während seiner Habilitation beschäftigte er sich vor allem mit der Fusion von optischen und Radar-Fernerkundungsdaten unter Verwendung moderner KI-Verfahren. Im Jahr 2016 besuchte Herr Schmitt das Microwave Remote Sensing Laboratory der University of Massachusetts Amherst als Gastwissenschaftler, wo er sich mit Fokussierungsalgorithmen für bildgebende FMCW-Radare beschäftigte.

Zwischen der Zeit an der TUM und dem Ruf an die UniBw hatte Prof. Schmitt die Professur für Angewandte Geodäsie mit Schwerpunkt Fernerkundung an der Hochschule München inne und war zeitgleich als beratender Wissenschaftler am Institut für Methodik der Fernerkundung am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt tätig.