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Digitale Geländemodelle (DGM) geben ein Abbild der Erdoberfläche wieder und
dienen für unterschiedlichste Anwendungen als Grundlage. Neben bauplanerischen
Maßnahmen wie z.B. Trassenplanung oder Standortplanung von Funkanlagen werden
DGM für Gefahrenssimulationen wie z.B. Überflutungs- oder Erosionsszenarien, für
Flächen- und Volumenanalysen wie z.B. Beurteilung von landwirtschaftlich genutzten Flächen
oder Wind-Strömungsanalysen bis hin zu dektonischen Anwendungen wie z.B.
Driftungen von Kontinentalplatten (Erdbebenanalyse) oder Auffinden von
Bodenvorkommen verwendet.
Eine wirtschaftliche Geländeaufnahme zur Erstellung von großflächigen DGM setzt
ein luftgestütztes Verfahren voraus. Neben der Photogrammetrie und der
Radarmetrie hat sich das relativ junge Laserscanningverfahren behaupten können. Bei
diesem aktiven System wird die Distanz zwischen Flugobjekt und Boden mittels
eines ausgesandten und am Boden reflektierten Laserstrahls ermittelt. Das
Ergebnis einer Scanneraufnahme sind 3D Meßpunkte, dessen Lage sich sowohl auf der
Erdoberfläche als auch auf Vegetationen, Bauwerken usw. befinden. Um Aussagen über
die Geländestruktur zu erhalten, sind lediglich die Meßpunkte der Erdoberfläche
von Bedeutung. Sämtliche anderen Störpunkte sind somit aus dem Datensatz zu
eliminieren. Aufgrund der Fülle der Meßdaten kann selbst eine semi-automatische
Filterung sehr zeitintensiv ausfallen.
Abb.1: a) Luftbild, b) Laserbild, c)
Eliminierung der Störobjekte, d) Lückeninterpolation;
je heller die Grauwerte, desto höher das Gelände. Das Laserbild des leicht
bebauten Testgebietes weist in den hellen Bereichen Gebäude auf, welche nach der
automatischen Filterung eliminiert werden.
Der Schwerpunkt im Projekt DESI liegt in der weitgehend automatischen
Eliminierung dieser Störpunkte mittels der Rasterverarbeitung. Für eine
DGM-Erstellung werden folgende Arbeitsschritte durchgeführt:
-
Rasterung der unregelmäßig verteilten 3D Meßpunkte (Abb. 1b)
-
Selektierung der Bodenpunkte durch Eliminierung der Störpunkte (Abb. 1c)
-
Interpolationen von Lücken bzw. von Aussparungsflächen (Abb. 1d)
-
Ausgabe und Visualisierung in Form eines DGM
Für die Filterung der Störpunkte werden neben bereits vorhandenen Filter der
Bildverarbeitung wie z.B. Kantenfilter (Kuan, Sobel) und Glättungsfiltern
(Median) neue Spezialfilter entwickelt. Dabei führt der Trend zu sich regional
anpassenden Filtern bezüglich Geländestruktur und Nutzungart. Solche
'intelligente' Filter arbeiten lediglich in ihren eigenen Spezialbereichen z.B. nur in
Siedlungen oder in Wäldern. Die Abbildung 2 zeigt ein ungefiltertes und
ein bereinigtes DGM eines Waldgebietes. Bei der Eliminierung der Bäume bleiben
wesentliche Strukturen, wie z.B. die dreieckige Wiese von der Filterung
unberührt.
 
Abb. 2: ungefiltertes und gefiltertes DGM eines Waldgebietes
Für eine optimale Filterung eines Laserscan-Datensatzes gibt es keinen
Universalfilter. Er wird durch mehrere hintereinander geschaltete Einzelfilter
ersetzt, welche jeweils ein thematisches Resultat erzeugen. Im Projekt DESI
kommen zur Zeit folgende Filter zum Einsatz:
- Filter für positive Ausreißer (extrem hochliegende Meßpunkte z.B.
Hochspannungsleitungen, Antennen...)
- Filter für negative Ausreißer (zu tief liegende Meßpunkte z.B.
Kellereingänge, Mehrwegeffekte bei der Aufnahme ...)
- Filter für Gebäude (großflächige, unregelmäßige Störobjekte, wobei z.B.
Innenhöfe berücksichtigt werden müssen)
- Filter für Vegetationen (Bäume und bodennaher Bewuchs)
- Glättungsfilter zur Homogenisierung des Geländes
Nach einem Filtereinsatz sind die Ergebnisse auf Stimmigkeit zu überprüfen.
Hiefür können verschiedene Berechnungsbilder wie. z.B. ein Höhenänderungsbild
zur visuellen Kontrolle herangezogen werden. Neben einer automatisierten
Auswertung kann auch in Zukunft auf eine manuelle Prüfung und eventuelle
Nachbearbeitung nicht verzichtet werden. Das Ziel ist es jedoch, diese Arbeiten
auf ein Minimum zu beschränken.
Weitere Schwerpunkte von DESI liegen in der Zusammenarbeit mit der
Kooperationsfirma Airobotics GmbH aus Bremen. Der sich in Entwicklung
befindliche Flugroboter Jumbo soll ausgehend von einer geringen Flughöhe
hochauflösende Laserscanner-Daten erzeugen. Für anstehende Kalibirierungs-zwecke
des Einzel- als auch des Gesamtsystems erfolgten Einmessungen verschiedenartiger Testgebiete mit reflektierenden Paßpunkten.
Das Forschungsprojekt wird im Februar 2002 mit dem Ziel auslaufen, eine Software
entwickelt zu haben, welche grundsätzliche Filteralgorithmen als auch Kalibrierungsberechnungen für das Laserscanningverfahren
abdeckt. Das Modul Laserscanning ist in IDL (Interactive Data Language)
programmiert und stellt in unabhängiger Verbindung mit dem hyperspektralen
Auswerteprogramm ENVI ein umfassendes Analyse-Tool dar.
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