Ableitung von 3D-Gebäudemodellen aus Flugzeuglaserscannerdaten

Titel des Projekts

Automatische Generierung von 3D-Gebäudemodellen aus Flugzeuglaserscannerdaten und AV-Daten zwecks Übernahme in ein topographisches Landschaftsmodell.

Förderung

Studie im Auftrag des Schweizer Bundesamtes für Landestopographie (swisstopo)

Motivation

Über ihre primäre Anwendung zur Erzeugung hochwertiger digitaler Gelände- und Oberflächenmodelle hinaus, haben sich Flugzeuglaserscannerdaten als eine wertvolle Informationsquelle für ein breites Spektrum von 3D-GIS-Anwendungen erwiesen. Dabei besteht insbesondere Interesse an der automatischen Generierung von 3D-Gebäudemodellen aus Laserscannerdaten und deren Integration in 3D-Stadt Modelle von topographischen Datenbanken.

Ziele

Ziel der Studie war die Entwicklung einer Methode mit der Gebäude aus Flugzeuglaserscannerdaten zuverlässig und automatisch extrahiert werden können. Dabei sind die drei folgenden Hauptaufgaben zu lösen:

Automatische Erkennung von Gebäuden auf der Basis von Laserscanner-Daten zur Kartenrevision
Automatische Segmentierung der Laserscannerdaten in Punktwolken die einzelne Gebäude enthalten
Automatische 3D-Modellierung der Gebäude ausschließlich auf Basis der Laserscanner-Punktwolken

Resultate

Methoden zur Gebäudedetektion- und Segmentierung

Aus ungerasterten Flugzeuglaserscannerdaten können 2,5D-Gebäudepunktwolken automatisch extrahiert werden. Dabei wird in einem ersten Ansatz mit Profillinien gearbeitet, welche durch die Datenpunkte gelegt werden. Die Segmentierung erfolgt durch die Detektion von Änderungen des Höhengradienten entlang dieser Profile. Ein zweiter Ansatz basiert auf einem TIN der Datenpunkte, auf welches ein Region Growing Ansatz angewendet wird (vgl. Meierhold, 2005).

Bildung von Profilen durch die Laserscannerdaten — © IPF

Analyse von Höhensprüngen auf Profilen — © IPF

Klassifizierung der Profilabschnitte — © IPF

Gebäudemodellierung: Parameterraummethode

Der Ansatz der Parameterraummethode basiert auf der Untersuchung der Parameter einzelner Dreiecke eines TINs der Punktwolke. Werden die Parameter aller Dreiecke in einem dreidimensionalen Parameterraum eingetragen entstehen Cluster bei Dreiecken, die zu ein und derselben Ebene gehören. Durch die Detektion dieser Cluster können Dachebenen gefunden werden. Diese müssen schließlich noch miteinander verschnitten und ihre Ränder müssen bestimmt werden (Hofmann 2005).

Gebäudemodellierung: Linienmethode

Dieser Ansatz basiert auf der Detektion von Linien in spezifischen 2D-Projektionen der Daten. Zuerst wird die Hauptdachfirstrichtung eines Gebäudes bestimmt. Die gesamte Punktwolke wird rotiert und in eine Koordinatenebene orthogonal zur Hauptdachfirstrichtung projiziert. In dieser 2D-Projektion zeigen sich Dachflächen als lineare Punktcluster. Diese Linien, werden mittels eines Liniensuchalgorithmus extrahiert. Sie geben Auskunft über Neigung und Breite der Dachflächen. Anschließend werden die Punkte jeder Dachfläche um die z-Achse gedreht und um ihre Neigung gekippt, wodurch eine weitere 2D-Projektion erzeugt wird, die Linien enthält, welche die Länge der Dachfläche repräsentieren. (vgl. Schwalbe 2003).