Um die Prozessstabilität in Verarbeitungsmaschinen auch bei hohen Ausbringungen bewerten und darauf aufbauend sicherstellen zu können ist eine geometrisch-kinematische Analyse des realen Verarbeitungsprozesses notwendig. Dazu wird im Beitrag ein optisches Hochgeschwindigkeits-Mehrkamera-Messsystem vorgestellt, mit dem auch schnelle Prozesse berührungslos analysiert werden können. Es wird gezeigt, wie durch die Zusammenführung von Bewegungsanalyse und Daten aus der Maschinensteuerung der Informationsgehalt und damit auch die Aussagefähigkeit von Messungen deutlich erhöht werden kann. Als Beispielprozess wird der intermittierende Transport kleinformatiger Stückgüter (z.B. Schokoladenriegel) gewählt.

Soil erosion is a complex geomorphological process with varying influences of different impacts at different spatio-temporal scales. To date, measurement of soil erosion is predominantly realisable at specific scales, thereby detecting separate processes, e.g. interrill erosion contrary to rill erosion. It is difficult to survey soil surface changes at larger areal coverage such as field scale with high spatial resolution. Either net changes at the system outlet or remaining traces after the erosional event are usually measured. Thus, either quasi-point measurements are extrapolated to the corresponding area without knowing the actual sediment source as well as sediment storage behaviour on the plot or erosion rates are estimated disrupting the area of investigation during the data acquisition impeding multi-temporal assessment. Furthermore, established methods of soil erosion detection and quantification are typically only reliable for large event magnitudes, very labour and time intense, or inflexible. To better observe soil erosion processes at field scale and under natural conditions, the development of a method is necessary, which identifies and quantifies sediment sources and sinks at the hillslope with high spatial resolution and captures single precipitation events as well as allows for longer observation periods. Therefore, an approach is introduced, which measures soil surface changes for multi-spatio-temporal scales without disturbing the area of interest. Recent advances regarding techniques to capture high resolution topography (HiRT) data led to several promising tools for soil erosion measurement with corresponding advantages but also disadvantages. The necessity exists to evaluate those methods because they have been rarely utilised in soil surface studies. On the one hand, there is terrestrial laser scanning (TLS), which comprises high error reliability and retrieves 3D information directly. And on the other hand, there is unmanned aerial vehicle (UAV) technology in combination with structure from motion (SfM) algorithms resulting in UAV photogrammetry, which is very flexible in the field and depicts a beneficial perspective. Evaluation of the TLS feasibility reveals that this method implies a systematic error that is distance-related and temporal constant for the investigated device and can be corrected transferring calibration values retrieved from an estimated lookup table. However, TLS still reaches its application limits quickly due to an unfavourable (almost horizontal) scanning view at the soil surface resulting in a fast decrease of point density and increase of noise with increasing distance from the device. UAV photogrammetry allows for a better perspective (birds-eye view) onto the area of interest, but possesses more complex error behaviour, especially in regard to the systematic error of a DEM dome, which depends on the method for 3D reconstruction from 2D images (i.e. options for additional implementation of observations) and on the image network configuration (i.e. parallel-axes and control point configuration). Therefore, a procedure is developed that enables flexible usage of different cameras and software tools without the need of additional information or specific camera orientations and yet avoiding this dome error. Furthermore, the accuracy potential of UAV photogrammetry describing rough soil surfaces is assessed because so far corresponding data is missing. Both HiRT methods are used for multi-temporal measurement of soil erosion processes resulting in surface changes of low magnitudes, i.e. rill and especially interrill erosion. Thus, a reference with high accuracy and stability is a requirement. A local reference system with sub-cm and at its best 1 mm accuracy is setup and confirmed by control surveys. TLS and UAV photogrammetry data registration with these targets ensures that errors due to referencing are of minimal impact. Analysis of the multi-temporal performance of both HiRT methods affirms TLS to be suitable for the detection of erosion forms of larger magnitudes because of a level of detection (LoD) of 1.5 cm. UAV photogrammetry enables the quantification of even lower magnitude changes (LoD of 1 cm) and a reliable observation of the change of surface roughness, which is important for runoff processes, at field plots due to high spatial resolution (1 cm²). Synergetic data fusion as a subsequent post-processing step is necessary to exploit the advantages of both HiRT methods and potentially further increase the LoD. The unprecedented high level of information entails the need for automatic geomorphic feature extraction due to the large amount of novel content. Therefore, a method is developed, which allows for accurate rill extraction and rill parameter calculation with high resolution enabling new perspectives onto rill erosion that has not been possible before due to labour and area access limits. Erosion volume and cross sections are calculated for each rill revealing a dominant rill deepening. Furthermore, rill shifting in dependence of the rill orientation towards the dominant wind direction is revealed. Two field plots are installed at erosion prone positions in the Mediterranean (1,000 m²) and in the European loess belt (600 m²) to ensure the detection of surface changes, permitting the evaluation of the feasibility, potential and limits of TLS and UAV photogrammetry in soil erosion studies. Observations are made regarding sediment connectivity at the hillslope scale. Both HiRT methods enable the identification of local sediment sources and sinks, but still exhibiting some degree of uncertainty due to the comparable high LoD in regard to laminar accumulation and interrill erosion processes. At both field sites wheel tracks and erosion rills increase hydrological and sedimentological connectivity. However, at the Mediterranean field plot especially dis-connectivity is obvious. At the European loess belt case study a triggering event could be captured, which led to high erosion rates due to high soil moisture contents and yet further erosion increase due to rill amplification after rill incision. Estimated soil erosion rates range between 2.6 tha-1 and 121.5 tha-1 for single precipitation events and illustrate a large variability due to very different site specifications, although both case studies are located in fragile landscapes. However, the susceptibility to soil erosion has different primary causes, i.e. torrential precipitation at the Mediterranean site and high soil erodibility at the European loess belt site. The future capability of the HiRT methods is their potential to be applicable at yet larger scales. Hence, investigations of the importance of gullys for sediment connectivity between hillslopes and channels are possible as well as the possible explanation of different erosion rates observed at hillslope and at catchment scales because local sediment sink and sources can be quantified. In addition, HiRT data can be a great tool for calibrating, validating and enhancing soil erosion models due to the unprecedented level of detail and the flexible multi-spatio-temporal application.

Terrestrische Laserscanner finden seit einigen Jahren immer stärkere Anwendung in der Praxis und ersetzen bzw. ergänzen bisherige Messverfahren, oder es werden neue Anwendungsgebiete erschlossen. Werden die Daten eines terrestrischen Laserscanners mit photogrammetrischen Bilddaten kombiniert, ergeben sich viel versprechende Möglichkeiten, weil die Eigenschaften beider Datentypen als weitestgehend komplementär angesehen werden können: Terrestrische Laserscanner erzeugen schnell und zuverlässig dreidimensionale Repräsentationen von Objektoberflächen von einem einzigen Aufnahmestandpunkt aus, während sich zweidimensionale photogrammetrische Bilddaten durch eine sehr gute visuelle Qualität mit hohem Interpretationsgehalt und hoher lateraler Genauigkeit auszeichnen. Infolgedessen existieren bereits zahlreiche Ansätze, sowohl software- als auch hardwareseitig, in denen diese Kombination realisiert wird. Allerdings haben die Bildinformationen bisher meist nur ergänzenden Charakter, beispielsweise bei der Kolorierung von Punktwolken oder der Texturierung von aus Laserscannerdaten erzeugten Oberflächenmodellen. Die konsequente Nutzung der komplementären Eigenschaften beider Sensortypen bietet jedoch ein weitaus größeres Potenzial. Aus diesem Grund wurde im Rahmen dieser Arbeit eine Berechnungsmethode – die integrierte Bündelblockausgleichung – entwickelt, bei dem die aus terrestrischen Laserscannerdaten und photogrammetrischen Bilddaten abgeleiteten Beobachtungen diskreter Objektpunkte gleichberechtigt Verwendung finden können. Diese Vorgehensweise hat mehrere Vorteile: durch die Nutzung der individuellen Eigenschaften beider Datentypen unterstützen sie sich gegenseitig bei der Bestimmung von 3D-Objektkoordinaten, wodurch eine höhere Genauigkeit erreicht werden kann. Alle am Ausgleichungsprozess beteiligten Daten werden optimal zueinander referenziert und die verwendeten Aufnahmegeräte können simultan kalibriert werden. Wegen des (sphärischen) Gesichtsfeldes der meisten terrestrischen Laserscanner von 360° in horizontaler und bis zu 180° in vertikaler Richtung bietet sich die Kombination mit Rotationszeilen-Panoramakameras oder Kameras mit Fisheye-Objektiv an, weil diese im Vergleich zu zentralperspektiven Kameras deutlich größere Winkelbereiche in einer Aufnahme abbilden können. Grundlage für die gemeinsame Auswertung terrestrischer Laserscanner- und photogrammetrischer Bilddaten ist die strenge geometrische Modellierung der Aufnahmegeräte. Deshalb wurde für terrestrische Laserscanner und verschiedene Kameratypen ein geometrisches Modell, bestehend aus einem Grundmodell und Zusatzparametern zur Kompensation von Restsystematiken, entwickelt und verifiziert. Insbesondere bei der Entwicklung des geometrischen Modells für Laserscanner wurden verschiedene in der Literatur beschriebene Ansätze berücksichtigt. Dabei wurde auch auf von Theodoliten und Tachymetern bekannte Korrekturmodelle zurückgegriffen. Besondere Bedeutung innerhalb der gemeinsamen Auswertung hat die Festlegung des stochastischen Modells. Weil verschiedene Typen von Beobachtungen mit unterschiedlichen zugrunde liegenden geometrischen Modellen und unterschiedlichen stochastischen Eigenschaften gemeinsam ausgeglichen werden, muss den Daten ein entsprechendes Gewicht zugeordnet werden. Bei ungünstiger Gewichtung der Beobachtungen können die Ausgleichungsergebnisse negativ beeinflusst werden. Deshalb wurde die integrierte Bündelblockausgleichung um das Verfahren der Varianzkomponentenschätzung erweitert, mit dem optimale Beobachtungsgewichte automatisch bestimmt werden können. Erst dadurch wird es möglich, das Potenzial der Kombination terrestrischer Laserscanner- und photogrammetrischer Bilddaten vollständig auszuschöpfen. Zur Berechnung der integrierten Bündelblockausgleichung wurde eine Software entwickelt, mit der vielfältige Varianten der algorithmischen Kombination der Datentypen realisiert werden können. Es wurden zahlreiche Laserscannerdaten, Panoramabilddaten, Fisheye-Bilddaten und zentralperspektive Bilddaten in mehreren Testumgebungen aufgenommen und unter Anwendung der entwickelten Software prozessiert. Dabei wurden verschiedene Berechnungsvarianten detailliert analysiert und damit die Vorteile und Einschränkungen der vorgestellten Methode demonstriert. Ein Anwendungsbeispiel aus dem Bereich der Geologie veranschaulicht das Potenzial des Algorithmus in der Praxis. / The use of terrestrial laser scanning has grown in popularity in recent years, and replaces and complements previous measuring methods, as well as opening new fields of application. If data from terrestrial laser scanners are combined with photogrammetric image data, this yields promising possibilities, as the properties of both types of data can be considered mainly complementary: terrestrial laser scanners produce fast and reliable three-dimensional representations of object surfaces from only one position, while two-dimensional photogrammetric image data are characterised by a high visual quality, ease of interpretation, and high lateral accuracy. Consequently there are numerous approaches existing, both hardware- and software-based, where this combination is realised. However, in most approaches, the image data are only used to add additional characteristics, such as colouring point clouds or texturing object surfaces generated from laser scanner data. A thorough exploitation of the complementary characteristics of both types of sensors provides much more potential. For this reason a calculation method – the integrated bundle adjustment – was developed within this thesis, where the observations of discrete object points derived from terrestrial laser scanner data and photogrammetric image data are utilised equally. This approach has several advantages: using the individual characteristics of both types of data they mutually strengthen each other in terms of 3D object coordinate determination, so that a higher accuracy can be achieved; all involved data sets are optimally co-registered; and each instrument is simultaneously calibrated. Due to the (spherical) field of view of most terrestrial laser scanners of 360° in the horizontal direction and up to 180° in the vertical direction, the integration with rotating line panoramic cameras or cameras with fisheye lenses is very appropriate, as they have a wider field of view compared to central perspective cameras. The basis for the combined processing of terrestrial laser scanner and photogrammetric image data is the strict geometric modelling of the recording instruments. Therefore geometric models, consisting of a basic model and additional parameters for the compensation of systematic errors, was developed and verified for terrestrial laser scanners and different types of cameras. Regarding the geometric laser scanner model, different approaches described in the literature were considered, as well as applying correction models known from theodolites and total stations. A particular consideration within the combined processing is the definition of the stochastic model. Since different types of observations with different underlying geometric models and different stochastic properties have to be adjusted simultaneously, adequate weights have to be assigned to the measurements. An unfavourable weighting can have a negative influence on the adjustment results. Therefore a variance component estimation procedure was implemented in the integrated bundle adjustment, which allows for an automatic determination of optimal observation weights. Hence, it becomes possible to exploit the potential of the combination of terrestrial laser scanner and photogrammetric image data completely. For the calculation of the integrated bundle adjustment, software was developed allowing various algorithmic configurations of the different data types to be applied. Numerous laser scanner, panoramic image, fisheye image and central perspective image data were recorded in different test fields and processed using the developed software. Several calculation alternatives were analysed, demonstrating the advantages and limitations of the presented method. An application example from the field of geology illustrates the potential of the algorithm in practice.

Die Verfügbarkeit von Fernerkundungsdaten ist in den letzten Jahren stark gestiegen. Spätestens seit der Entwicklung von Google Earth wächst auch das Interesse der Allgemeinheit an Fernerkundungsdaten. Aktuell ist eine Vielzahl von Satelliten- und flugzeuggestützten Fernerkundungssystemen operationell verfügbar. Neue Techniken in der Fernerkundung erbringen immer höhere räumliche und zeitliche Auflösungen. Daten, die von den verschiedenen Sensoren aufgenommen werden, unterscheiden sich daher in spektraler, räumlicher sowie temporaler Auflösung. Eines haben die meisten dieser Sensoren aber gemeinsam, nämlich, dass die höchste räumliche Auflösung nur im panchromatischen Modus erzeugt werden kann. Das Verhältnis zwischen der hoch aufgelösten panchromatischen und der niedrig auflösenden multispektralen Aufnahme eines Sensors liegt dabei zwischen 1:2 (SPOT 4) und 1:8 (DMC - Beijing-1). Diese werden in der Regel auf Bilddaten angewandt, die vom gleichen Sensor zur gleichen Zeit aufgenommen wurden (unisensorale, unitemporale Fusion). Einige Sensoren erzeugen allerdings nur panchromatische Bilder, andere, wie das neue deutsche System RapidEye, nur multispektrale Daten. Zur Erzeugung von hoch bzw. höchst aufgelösten multispektralen Bildern müssen hier sensorübergreifend Bilddaten fusioniert werden, die zu verschiedenen Zeitpunkten aufgenommen wurden (multisensorale, multitemporale Fusion). Benutzt man Daten von unterschiedlichen Sensoren, so kann das Verhältnis zwischen der hoch aufgelösten panchromatischen und der niedrig auflösenden multispektralen Aufnahme sogar 1:30 (Ikonos-Panchromatisch : Landsat-Multispektral) oder höher betragen. Neben dem Verhältnis der panchromatischen Komponente zu der multispektralen Komponente ist die Veränderung der spektralen Werte bei der Fusion aber noch entscheidender. Die Mehrzahl der entwickelten Fusionsverfahren weist dabei Farbveränderungen auf. Zudem beeinflussen diese Farbveränderungen auch anschließende Analysen. Das allgemeine Ziel der Daten- bzw. auch der Bildfusion ist: verschiedene Daten zusammenzuführen und mehr Informationen aus diesen Daten zu erhalten als aus jedem der einzelnen Sensoren allein (1+1=3). Die Fragestellung, die auch dieser Arbeit zugrunde liegt, lautet: Kann man mehr Informationen aus den fusionierten Datensätzen extrahieren als aus den einzelnen Datensätzen allein? Und wenn ja, wie viel mehr Informationen können extrahiert werden? Das erste Ziel dieser Arbeit ist ein Verfahren zu finden, welches die zu untersuchenden Merkmale so verbessert, dass der Informationsgehalt maximiert wird und damit höher ist als in den einzelnen originalen Datensätzen. In Bezug auf die Fusion von hochaufgelösten panchromatischen mit niedriger aufgelösten multispektralen Daten bedeutet dies, dass die fusionierten Daten die gleich hohe Auflösung der panchromatischen Daten besitzen, ohne dass Farbveränderungen auftreten. Diese fusionierten Daten sollten sich nicht von einem Bild unterscheiden, das mit einem multispektralen Sensor in der räumlichen Auflösung der panchromatischen Eingangsdaten aufgenommen wurde. Um dieses Ziel zu erreichen, wurde die Fusion auf der Pixelebene ausgewählt, da diese für die Fernerkundung von höchster Relevanz ist, weil die ikonischen Bildfusionsverfahren am weitesten entwickelt sind und die Eingangsdaten am wenigsten vor der Anwendung der Fusionsmethode verändert werden. Da es eine große Anzahl an Verfahren im Bereich der Bildfusion gibt, wurde zunächst auf Basis einer Literaturrecherche eine Auswahl von Verfahren getroffen. Zur Beurteilung dieser Verfahren ist es notwendig, quantitativ-statistische Verfahren auszuwählen, da eine rein visuelle Auswertung, zu subjektiv ist. Um das zweite Ziel dieser Arbeit zu erreichen wurde eine Literaturrecherche durchgeführt. Die ausgewählten Evaluierungsverfahren sollten soweit wie möglich automatisch ablaufen und nur wenig manuellen Input benötigen. Das sichert eine erhöhte Objektivität. Das Endergebnis sollte ein Wert für jeden Kanal oder das Bild sein, so dass eindeutige Rückschlüsse auf die Qualität des Bildes möglich sind. Bei der Auswahl dieser Verfahren ist darauf zu achten, dass sowohl Evaluierungsverfahren ausgewählt werden, welche die spektrale Veränderung messen, aber auch solche, welche die räumliche Verbesserung messen. Die Evaluierungsverfahren wurden für 7 Kategorien ausgewählt. Für die Kategorie 1 wird der ERGAS eingesetzt. In der zweiten Kategorie sollen die Bilddifferenzen berechnet werden. Da die einfache Differenz zweier Bilder große Datenmengen produziert und nicht ein einzelner Wert verfügbar ist, wird die Grauwertabweichung pro Pixel als Kriterium ausgewählt. Mit der dritten Kategorie sollen Ähnlichkeiten im Bildaufbau gemessen werden. Dazu eignet sich am besten der Korrelationskoeffizient. In der vierten Kategorie werden die Ähnlichkeiten der räumlichen Details gemessen. Da es hier wieder um Ähnlichkeiten geht, bietet es sich erneut an, den Korrelationskoeffizienten auch hier einzusetzen. Diesmal allerdings die Korrelation nach Hochpassfilterung zwischen den panchromatischen Eingangsdaten und den fusionierten Bildern. Kategorie 5 betrifft die Qualität der lokalen räumlichen Verbesserungen. Dazu wird die Kantendetektion mit dem Canny Kantenoperator für diese Arbeit ausgewählt. Bei der sechsten Kategorie geht es um die Messung von Unstimmigkeiten in den Spektren. Der SAM wurde daher ausgewählt. Die siebte Kategorie beschreibt die globalen Unterschiede in den Bildern. Dazu wird der SSIM verwendet. Nachdem die Evaluierungsverfahren in den sieben Kategorien ausgewählt wurden, zeigte die Anwendung dieser Evaluierungsmethoden, dass die Ehlers Fusion das beste Fusionsverfahren ist. Die uantitativstatistischen Untersuchungen präsentierten die besten Ergebnisse für die Ehlers Fusion. Die Werte zur spektralen Untersuchung unterschieden sich nur im geringem Maße von den orginalen Werten. Aus diesem Grund wurde die Ehlers Fusion für weitere Untersuchungen in dieser Arbeit ausgewählt und optimiert. Um den Mehrwert von fusionierten Daten zu ermitteln, wurde die Interpretation der fusionierten Fernerkundungsdaten durchgeführt. Bei der unisensoralen Bildfusion hat sich gezeigt, dass die Mehrzahl der Verfahren eine Verbesserung bei der Interpretation der Daten erreicht. Objekte können genauer erkannt werden und auch die Farben bleiben erhalten. Bei den multitemporalen Datensätzen und insbesondere bei der Fusion von Radardaten erreicht dieses Ziel nur ein einziges Verfahren: die Ehlers Fusion. Die Interpretation der Daten wird auch bei den multitemporalen Daten erleichtert. Es werden nicht nur die Kanten von Objekten geschärft, wie beim Brovey Verfahren, sondern auch die spektralen Werte bleiben erhalten. Die Werterhaltung ist besonders wichtig, da durch Veränderung der Farbwerte die genaue Feldfrucht nicht mehr bestimmt werden kann und eine Interpretation dadurch erschwert bzw. unmöglich wird. Bei der CAPI (Computer Assisted Photo Interpretation) konnten durch die Ehlers Fusion vor allem zwei Faktoren der Interpretation deutlich verbessert werden: Zum einen gab es eine schärfere Abgrenzung der Flächengrenzen von unterschiedlich genutzten landwirtschaftlichen Flächen im Vergleich mit den originalen spektralen Daten und zum anderen können Pflanzen, z.B. Weinberge, die nur einen Teil des Bodens bedecken, besser erkannt werden. Bei der unitemporalen Klassifikation stellte sich heraus, dass die fusionierten Daten eine höhere Genauigkeit haben, wenn für die Klassifikation nur die multispektralen Daten verwendet werden. Werden zusätzlich noch die panchromatischen Daten als weiterer Kanal für die Klassifikation herangezogen, so ist die Genauigkeit gleich. Bei der multitemporalen Klassifikation zeigte sich dagegen, dass fusionierte Daten genauer klassifiziert werden können als die Daten mit einem zusätzlichen panchromatischen Kanal. Da bei der Klassifikation mit einem panchromatischen Kanal, der Aufnahmetermin nicht mit den multispektralen Daten übereinstimmt. Bei der Klassifikation mit fusionierten Radardaten zeigte sich, dass die fusionierten Daten eine detailliertere und damit verbesserte Klassifikation erzeugen. Fusionierte Daten können also dabei helfen, mehr Informationen aus den Eingangsdaten zu extrahieren als aus jeden der einzelnen Datensätze. Diese Arbeit hat gezeigt, dass die Genauigkeiten der Klassifikation sich erhöhen kann, wenn die Daten vorher fusioniert werden. Auch die Interpretation kann deutlich dadurch erleichtert werden, dass nicht der panchromatische Kanal und die multispektralen Kanäle getrennt voneinander betrachtet werden müssen. Man kann sich auf ein fusioniertes Bild konzentrieren und seine Interpretation durchführen.

Ziel des Folgeantrages war die Entwicklung der photogrammetrischen Messtechnik zur onlinefähigen Anwendung bei In-situ-Belastungsversuchen. Dies wurde mit den in Kapitel 3 beschriebenen Ansätzen erfolgreich umgesetzt. Die gewählte künstliche Texturierung der Bauteiloberflächen stellte sich als sehr geeignet heraus, um bereits kleinste Strukturveränderungen beobachten und visualisieren zu können. Durch die Verwendung einer Industriekamera konnte die onlinefähige Bildanalyse und simultane Darstellung der Ergebnisse auf dem Bildschirm umgesetzt werden. Durch die Verwendung von Dreiecken und der Ermittlung der Hauptverzerrung jedes dieser Dreiecke wurden Bereiche hoher lokaler Dehnungen (Rissentwicklung) frühzeitig detektiert. Diese frühe und automatisierte Erkennung der Rissentwicklung ermöglicht und verbessert die Beurteilung des Tragzustandes des zu untersuchenden Bauteils erheblich. Für die Beurteilung des Tragverhaltens von Stahlbetonbauteilen ohne oder mit zu geringer Bügelbewehrung wurden neben der Photogrammetrie die Schallemissionsanalyse, herkömmliche Verformungsmesstechniken und abschnittsweise Verformungsmessungen mit Neigungssensoren durchgeführt. Es zeigte sich, dass gerade die Kombination dieser Messverfahren zu einer erheblichen Verbesserung der Information über den Tragzustand des untersuchten Bauteils führte.

La reconstruction 3D est un outil primordial en volcanologie : études morpho-structurales, déformation du sol, modélisation analogique. Une approche originale de reconstruction 3D spécifique aux applications volcanologiques a été développée. Basée sur l'utilisation de plusieurs images numériques acquises autour d'une surface, elle se décompose en deux étapes : (1) un calibrage précis du capteur optique (2) une reconstruction 3D reposant sur la déformation itérative d'un modèle 3D initial. La méthode a été développée et testée en laboratoire sur divers modèles analogiques. Les résultats montrent qu'elle constitue un outil de quantification souple et puissant permettant de détecter des variations fines de la morphologie. Des tests sur site réel ont aussi montré le potentiel important de la méthode dans le cadre de la surveillance volcanologique. L'approche, à la frontière entre Volcanologie et Vision par Ordinateur, offre une alternative aux méthodes classiquement utilisées.

Results of the investigation has been presented to derive digital elevation models of forest areas for the determination of the parallax measuring accuracy from AATE (Adaptive Automatic Terrian Extraction) with the PCI software Geomatica. It has been used the informations from the threefold overlaps of aerial stereoscopic pairs. The parallax measuring errors on forest areas are three times larger than on the arable and pasturelands. It has been shown that the third dimension can be used for the derivative of crown of tree profiles and their roughness and the rates of timber growth can be derived with sufficiently high accuracy from the repeatability flying.

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By using the technique of photogrammetry for the 3D visualization of ancient Egyptian coffins decorated with magical texts and iconography, this project aims at building up a new digital platform for an in-depth study of the ancient Egyptian funerary culture and its media. It has started in August 2015 through the support of a Mellon Fellowship for the Digital Humanities at UC Berkeley and up until now it has focused on ancient Egyptian coffins kept at the Phoebe A. Hearst Museum of Anthropology of UC Berkeley. The main outcome will be a digital platform that allows to display a coffin in 3D and where users will be able to pan, rotate, and zoom in on the coffin, clicking on areas of text to highlight them and view an annotated translation together with other metadata (transcription of the hieroglyphic text, bibliography, textual variants, museological data, provenance, etc.)

Verfahren der digitalen Nahbereichsphotogrammetrie ermöglichen eine dreidimensionale Erfassung von Objekten und stellen damit interessante Lösungsansätze für Messaufgaben im Bautechnischen Mess- und Versuchswesen dar. Ihr Einsatz bietet bei einer Vielzahl baumechanischer Untersuchungen die Voraussetzung für eine kontinuierliche, zeitsynchrone Objektoberflächenerfassung bei kurz- und langzeitigen Belastungsversuchen im Labor und in situ. Die daraus resultierenden Möglichkeiten der kontinuierlichen Erfassung von Verformungs-, Riss- und Schädigungsentwicklungen an Objektoberflächen stellen für viele experimentelle Untersuchungen im Bauingenieurwesen eine signifikante Qualitätssteigerung dar, die mit klassischen Messtechniken – wie z. B. Dehnmessstreifen oder induktiven Wegaufnehmern – nur bedingt bzw. nicht realisiert werden kann. Um das Potential der digitalen Nahbereichsphotogrammetrie zur kontinuierlichen Erfassung der Verformungs-, Riss- und Schädigungsentwicklung an Objektoberflächen bei baumechanischen Untersuchungen erfassen zu können, wurden – aufbauend auf den bekannten Grundlagen und Lösungsansätzen – systematische Untersuchungen durchgeführt. Diese bildeten den Ausgangspunkt für den Einsatz photogrammetrischer Verfahren bei experimentellen Untersuchungen in den verschiedenen Teildisziplinen des Bauingenieurwesens, z. B. im Holz-, Massiv-, Mauerwerks-, Stahl- und Straßenbau. Die photogrammetrisch zu erfassenden Versuchsobjekte – einschließlich ihrer Veränderungen bei den Belastungsversuchen – waren dabei u. a. kleinformatige Prüfkörper und Baukonstruktionen aus den verschiedensten Materialien bzw. Verbundmaterialien. Bei den anwendungsorientierten Untersuchungen musste beachtet werden, dass aufgrund der z. T. sehr heterogenen Anforderungen und der zahlreichen Möglichkeiten, die beim Einsatz photogrammetrischer Verfahren denkbar waren, die Notwendigkeit der Auswahl und ggf. einer Weiter- bzw. Neuentwicklung geeigneter Systeme, effizienter Verfahren und optimaler Auswertealgorithmen der digitalen Nahbereichsphotogrammetrie bestand. In diesem Zusammenhang wurde mit der systematischen Zusammenstellung und Untersuchung relevanter Einflussgrößen begonnen. Diese waren oftmals durch die jeweiligen photogrammetrischen Messprozesse und Messaufgaben beeinflusst. Die Ergebnisse machen deutlich, dass die digitale Nahbereichsphotogrammetrie ein flexibel anwendbares Werkzeug für die Erfassung der Verformungs-, Riss- und Schädigungsentwicklung bei baumechanischen Untersuchungen darstellt. Spezielle Messaufgaben stellen im Bautechnischen Mess- und Versuchswesen oftmals sehr hohe Anforderungen an die Messgenauigkeit, die Robustheit und das Messvolumen. Sie erfordern optimierte Verfahren und führten im Zusammenhang mit der vorliegenden Arbeit zu einer Reihe von Lösungen, wie beispielsweise der 2.5D-Objekterfassung auf Basis der Dynamischen Projektiven Transformation oder der Objekterfassung mittels Spiegelphotogrammetrie. Im Hinblick auf die Objektsignalisierung wurde eine intensitätsbasierte Messmarke entwickelt. Diese ermöglicht besonders bei sehr hochgenauen Deformations- bzw. Dehnungsmessungen ein großes Genauigkeitspotential im Sub-Pixelbereich, das im 1/100 eines Pixels liegt. In Bezug auf die photogrammetrischen Auswerteprozesse wurden optimierte Bildzuordnungsverfahren implementiert, die beispielsweise eine Punkteinmessung von bis zu 60.000 Punkten pro Sekunde ermöglichen und eine Grundlage für die flächenhafte Rissanalyse darstellen. In Bezug auf die qualitative und quantitative Risserfassung wurden verschiedene Verfahren entwickelt. Diese ermöglichen z. B. die lastabhängige Erfassung der Rissposition und -breite in Messprofilen. In einem Messbereich von 100 mm x 100 mm konnten beispielsweise Verformungen mit einer Genauigkeit bis 1 µm und Rissbreiten ab 3 µm erfasst werden. Im Zusammenhang mit den zahlreichen anwendungsbezogenen Untersuchungen entstanden immer wieder Fragen hinsichtlich der Faktoren, die einen Einfluss auf den photogrammetrischen Messprozess im Bautechnischen Mess- und Versuchswesen ausüben. Aufgrund der zahlreichen Einflussgrößen, die als Steuer- bzw. Störgrößen eine mögliche Wirkung auf bauspezifische photogrammetrische Messprozesse ausüben können, wurde im Rahmen der vorliegenden Arbeit mit deren systematischer Zusammenstellung relevanter Einflussgrößen begonnen. Die Relevanz einzelner Einflussgrößen konnte durch Untersuchungen bereits bestätigt werden. Um eine ganzheitliche Bewertung aller relevanten Einflussgrößen aufgabenabhängig vornehmen zu können, wurde ein spezieller Versuchsstand entwickelt. Dieser ermöglicht eine vollautomatisierte systematische Untersuchung bauspezifischer photogrammetrischer Messprozesse unter definierten Versuchsbedingungen und dient dem systematischen Einsatz photogrammetrischer Verfahren im Bautechnischen Mess- und Versuchswesen hinsichtlich der Absicherung bestehender Messaufgaben, kann aber auch zu weiteren neuen und optimierten Messprozessen führen. / Methods of digital close range photogrammetry are a useful tool for the measurement of three-dimensional objects in civil engineering material testing. They are generally suitable for automatic measurements with chronological synchronism of object-surfaces during short and long time load tests in laboratories and in situ. The methods provide an opportunity for measuring deformations, cracks and damages at the object-surfaces during load tests in civil engineering material testing. These possibilities can present new results for a lot of applications in civil engineering material testing. Displacement and deformation measurements still rely on wire strain gauges or inductive displacement transducers. However, they are not suitable for a large number of measurement points or the detection of cracks during load tests. First of all, a number of systematic investigations was conducted. This was necessary to identify capable methods of the digital photogrammetry for the measuring of deformations, cracks and damages at object-surfaces during load tests in civil engineering material testing. These investigations laid the foundation for practical measurements during short and long time load tests of samples and constructions from different parts of the civil engineering (e.g. timber construction, solid structure, stell and road construction). The application-oriented research in civil engineering material testing demonstrates the wide range of demands on systems and methods of digital close range photogrammetry have to meet. Often the methods and systems of digital close range photogrammetry had to be modified or developed. In this context the systematic analysis of relevant determining factors was started.The results demonstrate that the methods and systems of digital close range photogrammetry are a suitable and flexible tool for the measurement of deformations, cracks and damages at the object-surfaces in civil engineering material testing. In addition, the special experiments in civil engineering material testing demonstrate the high requirements laid upon methods and systems of the digital closed range photogrammetry, for instance regarding with the measurement resolution/range and robustness processes. This was the motivation to optimize and to develop methods and systems for the special measurement tasks in civil engineering material testing, for instance a 2.5D measurement technique based on the Dynamic Projective Transformation (DPT) or the use of mirrors. Also a special measurement target was developed. This type of measurement target modifies intensities and is ideal for high deformation measurements (1/100 pixel). The large number of points in conjunction with area-based measurements require time-optimized methods for the analysis process. The modified and developed methods/programs enable fast analysis-processes, e.g. in conjunction with point-matching process 60.000 points per second.The developed crack-detection-methods allow area- and profile-based to analyze the load-dependent position and width of cracks, e.g. cracks > 3 µm (100 mm x 100 mm). A main target of this work was to compile all relevant determining factors regarding the application of the digital close range photogrammetry during load tests in civil engineering material testing. To a large extent, this target was reached. However, the compilation of all relevant determining factors requires a special experimental set-up. This experimental set-up was developed. In the future, it may enable the automatic research of all significant determining factors. The results can be used to qualify or optimize the established methods and processes. Also it's possible that the results generates new measurement processes.