Analyse von Laserscannerdaten mit digitalen Bildverarbeitungsmethoden

Das Laserscanning stellt ein leistungsfähiges Verfahren zur topographischen Geländeerfassung bzw. zur Herstellung aktueller Digitaler Höhenmodelle (DHM) dar. Die Beschäftigung mit dem Laserscanning hat im wesentlichen folgende Zielsetzungen: Zum einen soll für Wald- und Küstengebiete, in denen photogrammetrische Geländeaufnahmen schwierig oder nicht möglich sind, eine unmittelbare Erfassung der Geländeoberfläche ermöglicht werden. Zum anderen läßt sich bei diesem weitestgehend automatisierten Meßverfahren mit einer vollständig digitalen Auswertung der Meßdaten eine schnelle Lösung mit geringem Personalaufwand erzielen. Insbesondere die steigende Nachfrage nach aktuellen Digitalen Höhenmodellen erfordert Aufnahmeverfahren, die die notwendigen Höhenpunkte mit hinreichender Genauigkeit auch für große Flächen und für schwierige Waldgebiete in angemessener Zeit liefern können. Die mit Flugzeuglaserscannern gewonnenen Daten stellen zunächst unstrukturierte und unregelmäßig verteilte Punkthaufen dar, die einer intensiven Nachbearbeitung bedürfen. Zur Nachbearbeitung von Laserpunkten ergibt sich als erste Aufgabe eine Separation der gewünschten Laserpunkte auf der Geländeoberfläche (Bodenpunkte) von den nicht verwertbaren Punkten (Nichtbodenpunkte). Eine weitere Aufgabe ist die Extraktion von Strukturlinien aus Laserscannerdaten bzw. aus allgemeinen DHM-Daten. Beim Erkennen und Trennen der Bodenpunkte von den für den DHM-Aufbau nicht relevanten Punkten werden Verfahren untersucht, die auf mathematischer Morphologie und robuster Parameterschätzung basieren. Mit der Einführung der morphologischen Operation wird die Geländeoberfläche näherungsweise geschätzt. Dadurch werden dann Bodenpunkt- und Nichtbodenpunkthypothesen gebildet. Die anschließende Aufgabe besteht in der Modellierung der Geländeoberfläche und Hypothesentests. Dabei werden robuste Schätzmodelle entwickelt und untersucht. Die verwendeten Modelle werden in verschiedenen Testgebieten mit zahlreichen Abbildungen verifiziert. Das hier entwickelte Verfahren zur Extraktion von Strukturlinien basiert auf dem Canny-Operator der Bildverarbeitungsmethoden und auf Krümmungstheorie. Das entwickelte und realisierte Verfahren besitzt hohe Erweiterbarkeit und Übertragbarkeit. Es erlaubt auf einfache Weise Erweiterungen für andere Anwendungsgebiete. Dies wird anhand von zahlreichen Beispielen und Abbildungen dargestellt. Die Genauigkeit der Extraktion von Strukturlinien wird durch die Bestimmung der Subpixelposition gesteigert. Insgesamt zeigt die Arbeit zur Extraktion von Strukturlinien, dass durch die Einführung von digitalen Bildverarbeitungsmethoden in vielen Anwendungsgebieten gute Ergebnisse erzielt werden können, ohne objektspezifisches Wissen einsetzen zu müssen. Die Arbeiten könnten durch eine Optimierung der Algorithmen und Programme sowie in einer kompletten Implementierung unter UNIX oder WINDOWS erweitert werden. Eine weitere Aufgabe besteht in der Integration von Wissen, beispielsweise von Fernerkundungdaten oder Informationen der topographischen Karte.Laserscanning is a sophisticated method for topographic mapping. It serves for the generation of digital elevation models (DEM). The following issues are of main interest for the scientific investigation of laserscanning: a) topographic immediate survey of ground in areas where photogrammetric methods fail or are difficult and not possible (e.g. coastal areas and forests) and b) implementation of a processing chain for the raw data which is automatic to a large extent. As a response to the increasing demand for DEM it is anticipated to provide final products in a short time with low personal costs and with a sufficient accuracy even for large areas. Airborne laser scanner raw data are unstructured and irregular points which need intensive post processing. The first step is the separation of valuable points which lie on the ground surface (ground points) from outlyers which are located above it (non-ground points). Another task is the extraction of structure lines from laser scanner or other DEM data. Methods, based on mathematical morphology and robust parameter estimation, are explored for the detection of ground points and for the separation of ground points from non-ground points. For a first approximation the shape of the surface is estimated with the help of a morphological operator. As a result it is possible to postulate hypotheses for ground points and non-ground points. The following task is the modeling of the ground surface and hypothesis tests. Models, based on robust parameter estimation, are developed and studied. The developed models are verified in relation with different test areas. The presented and developed method for the extraction of structure lines bases on the Canny-Operator and on the differential geometry of curves. This operator was initially developed for image processing and is now used in a new context. The developed and implemented methodology is open for further extension and compatibility. It is hence possible to use it in other fields of application. The accuracy of the extraction of structure lines increases due to the determination of sub-pixel positions. The presented work shows that image processing methods yield good results for the extraction of structure lines without the need of specific knowledge of objects. Future work could focus on the optimization of algorithms and programs and on a complete implementation with UNIX or Windows. Another task would be the integration of external knowledge, e.g. from remote sensing or topographic maps

Generation of Objects for 3D Urban Models

Der Bedarf an 3D-Stadtmodellen wächst stetig. Sie werden für unterschiedlichste Anwendungen benötigt. Darunter fallen beispielsweise Funknetzplanungen, Simulationen für die Raumplanung aber auch als Hintergrund für Spielumgebungen und andere Anwendungen. Die Verfahren und die darauf beruhende Software, die bisher für die Erzeugung von Objekten für 3D-Stadtmodellen verwendet werden, haben überwiegend photogrammetrischen Bezug. Sie müssen von Fachleuten bedient werden, benötigen hochwertige Eingangsdaten und verursachen relativ hohe Kosten mit einem ansprechendem Ergebnis. Zudem rechnen sich die Verfahren nur, wenn relativ große Gebiete bearbeitet werden, da bereits in der Verfahrensvorbereitung hohe Fixkosten entstehen. Mit dem in dieser Arbeit entwickelten Verfahren wird versucht, Kosten zu reduzieren, indem auf ein photogrammetrisches Verfahren verzichtet wird und als Eingangsdaten bereits bestehende Datensätze verwendet werden. Die Daten, beispielsweise Grundrissdaten, Bebauungspläne, Katasterunterlagen, wurden also eigentlich zu anderen Zwecken ermittelt und erhalten so eine Mehrfachnutzung. Die Mehrfachnutzung der Daten, macht diese besonders kosteneffizient. Basis für das Verfahren ist eine umfassende Definition der Objektklassen, die in 3D-Stadtmodellen häufig vorkommen. Als Objektklassen wurden Gebäude und Vegetation ausgewählt. Die Klasse der Vegetationsobjekte wird beschrieben, indem Attributwerte zu Objekthöhe und Kronendurchmesser, sowie Alter und Baumart gemacht werden. Daraus werden die drei Modellrichtungen Kugelform, L-System und Kreuztextur entwickelt. Kugelbaum-Modelle vereinfachen die Umrissform der Baumkrone zu einem in alle Richtungen skalierbaren Sphäroid. Der Baumstamm wird als Zylinder dargestellt. Mit L-Systemen wird versucht, den Wachstumsprozess von Pflanzen nachzuvollziehen. Es entsteht je Baum ein Baumstamm, sowie Äste und Blätter als Baumteile. Je nach Baumalter entstehen weitere Verästelungen. Kreuztafelmodelle verwenden ebene bildliche Projektionen der jeweiligen Baumart. Mit dem Bild werden zwei Flächen texturiert, welche dann kreuzweise zueinander aufgestellt werden. Texturen für Vegetationsobjekte können aus Fotografien aber auch aus Abbildungen künstlich erstellter Baumvisualisierungen, hervorgegangen aus L-Systemen, gewonnen werden. Die vorgestellten Modelle können mit unterschiedlichem Detaillierungsgrad realisiert werden, um die Vereinfachungsmöglichkeiten bei zunehmendem Abstand vom Betrachter (Level of Detail) nutzen zu können. Zur Modellierung der Gebäude sind unterschiedliche Dachformen bereitgestellt worden. Insgesamt werden 16 Dachformen unterstützt. Die in Europa üblichen Dachformen werden gebildet aus Kombinationen von traufeseitige Formen (Giebel, Walm, Krüppelwalm) und giebelseitigen Formen (Sattel, Mansarde, Pult). Hinzu kommen noch Sonderformen wie das Flachdach. Auf das Mauerwerk werden Fenster aufgebracht. Das Gebäudemodell wird durch ein Texturmodell verfeinert. Es sind unterschiedliche Texturen für Mauerwerk, Fenster, Dachunterseite und Dachoberseite möglich. Die Speicherung der Daten erfolgt im XML-Format