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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:25092 |
| Date | 13 November 2008 |
| Creators | Schneider, Danilo |
| Contributors | Maas, Hans-Gerd, Möser, Michael, Luhmann, Thomas, Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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