In den letzten Jahren hat sich der Einsatz von Remotely Piloted Aerial Systems (RPAS)
zur Geodatenerfassung immer mehr verbreitet. Dabei liegt das Hauptaugenmerk auf dem Einsatz von herkömmlichen Kameras mit drei Kanälen (Rot, Grün, Blau (RGB)). Mit dieser Kombination werden 3D-Daten und Orthophotomosaike erzeugt. Ein weiteres, jedoch kleineres Augenmerk liegt auf der Entwicklung von Sensoren mit mehr als drei Kanälen für Fragestellungen der Fernerkundung. Auffallend ist dabei, dass die Hersteller viel Arbeit in die radiometrische Qualität und die spektrale Auflösung der Sensoren stecken, deren geometrische Qualität ganz im Gegensatz zur herkömmlichen RGB-Kamera aber vernachlässigen. Die vorliegende Arbeit verfolgt einen anderen Ansatz: Ein bestehendes System wird unter der Berücksichtigung eines begrenzten Budgets (low-cost) und dem Erhalt der hohen geometrischen Abbildungsqualität um einen vierten Kanal im nahen Infrarot ergänzt. Anwendungsmöglichkeiten ergeben sich überall dort, wo gleichzeitig das Vorhandensein oder der Zustand von Vegetation und die Geometrie mit RPAS erfasst werden soll.
Sigma Kameras mit Foveon® Sensoren sind bereits für ihre hohe Abbildungsqualität bekannt. Durch den Ausbau des Infrarot-Sperrfilters kann diese Kamera, ebenso wie fast alle Sensoren auf Silizium-Basis, für die Erfassung des Near Infrared (NIR) modifiziert werden. Mit der Kombination einer RGB- und einer NIR-Kamera zu einem Sensorkopf und einer selbst entwickelten Datenverarbeitung können Vierkanalbilddaten erzeugt werden, die die hohe Abbildungsqualität der Sigma Kamera und gleichzeitig die Zusatzinformation im NIR besitzen. Die Weiterverarbeitung in einer modernen Photogrammetriesoftware mit einem Structure from Motion (SFM)-Ansatz verspricht ein effizientes und praxisgerechtes Arbeiten.
Der entwickelte Sensorkopf wird in zwei Einsatzszenarien zur Anwendung gebracht. In der Luftbildarchäologie kann der Zeitraum der Erfassung von Bodendenkmälern mit RPAS durch diesen Sensorkopf erheblich erweitert werden. Das Bodendenkmal ist sowohl im hochaufgelösten Oberflächenmodell als auch im NIR deutlicher zu erkennen als in einer herkömmlichen RGB-Aufnahme. Bei der Filterung eines Oberflächenmodells zu einem Geländemodell konnte gezeigt werden, dass die Verwendung des NIR den herkömmlichen Einsatz von neigungsbasierten Filtern sinnvoll ergänzt und zu besseren Ergebnissen führt. Durch den Rückgriff auf gebrauchte Sigma Kompaktkameras und weit verbreitete Software mit SFM-Algorithmen konnte der low-cost Ansatz voll erfüllt werden. Die radiometrische Qualität wurde untersucht und es wurde festgestellt, dass diese nicht an den Stand der Technik von speziellen und teuren Algorithmen und Sensoren heranreicht. Für die gezeigten Anwendungen ist sie jedoch als ausreichend zu bewerten.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:uni-osnabrueck.de/oai:repositorium.ub.uni-osnabrueck.de:urn:nbn:de:gbv:700-2015081013517 |
| Date | 10 August 2015 |
| Creators | Gehrke, Ralf |
| Contributors | Prof. Dr. Manfred Ehlers, Prof. Dr. Ansgar Greiwe |
| Source Sets | Universität Osnabrück |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/zip, application/pdf |
| Rights | Namensnennung-Nicht-kommerziell 3.0 Unported, http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/ |
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