Mobile Mapping und Urban Modeling - 3dgi.ch

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Mobile Mapping Muttenz21.06.2013Institut für PhotogrammetrieifpMobile Mapping und Urban ModellingMöglichkeiten der photogrammetrischenDatenerfassungProf. Dr. Norbert HaalaFachtagungMobile MappingMuttenz, 19. Juni 2013


Mobile Mapping Muttenz21.06.2013ifpBenchmarking the Performance of Mobile LaserScanning Systems: Qualität der Punktwolken


Mobile Mapping Muttenz21.06.2013ifpMobile Mapping - Road Environment MappingUsing Mobile Laser Scanning• Mobile Mapping: Stand derTechnik• Zufriedenstellendegeometrische Genauigkeit derPunktwolken• σ Z =3.5cm für Distanz bis 35 m• Notwendige Verbesserung derautomatischen Erfassung vonInfrastrukturobjekten• Steigerung der Zuverlässigkeit• Erfassung komplexererObjekte


Mobile Mapping Muttenz21.06.2013ifpMobile Mapping zur Erfassung vonStraßeninfrastruktur• Interpretation georeferenzierte Bilder durch manuelleObjektauswahl des Nutzers• 3D Daten als Hintergrundinformation


Mobile Mapping Muttenz21.06.2013ifpKomponenten von Mobile Mapping Systemen• Navigationssensorik• Direkte Geoferenzierung• Laserscanner• 3D Punktwolken• Bildsensoren• Kombination mehrererKameras fürgrößtmöglicheAbdeckung


GIS AG Stuttgart 21.06.20139ifpTerrestrische Erfassung von 3D Punktwolken• Laserscanning• Statische Systeme• Mobile Mapping• (Multi-)Stereo-Aufnahmen• Entwicklungssprung beiverfügbaren Algorithmen


GIS AG Stuttgart 21.06.201310ifpBildbasierte Erfassung von 3D Modellen


GIS AG Stuttgart 21.06.201311ifpTerrestrische Erfassung von 3D Punktwolken• Laserscanning• Statische Systeme• Mobile Mapping• (Multi-)Stereo-Aufnahmen• Entwicklungssprung beiverfügbaren Algorithmen• Reduktion derHardwarekosten


12ifpStereobasierte Erfassung vonStraßenoberflächen• Grid-Based Road Surface Estimation for Active Suspension Systems(Robert Bosch GmbH)• Nutzung eines Stereo-Video-Kamerasystem zur Erfassung derFahrbahnoberfläche• Ansteuerung des aktiven Dämpfungssysteme vor dem Überfahren vonHindernissen• Mobile Mapping als Bestandteil eines Fahrerassistenzsystems


Erfassung der FahrbahnoberflächeChassis Systems ControlDepartment | 11/06/2013 | © Robert Bosch GmbH 2013. All rights reserved, also regarding any disposal, exploitation, reproduction,13editing, distribution, as well as in the event of applications for industrial property rights.


Mobile Mapping Muttenz21.06.2013ifpErfassung von Straßeninfrastruktur• Interpretation georeferenzierte Bilder durch Nutzers• Erfassung von Bildern nahezu unumgänglich• 3D Datenerfassung durch Bildzuordnung• Reduktion der Hardwarekosten, Verzicht auf LiDAR Sensor


GSW_Rotterdam21.06.2013ifpPixelbasierte Bildzuordnung zur dichtenOberflächenerfassung aus LuftbildernUniversität Stuttgart• Semi-Global-Matching (Hirschmüller 2010)


21.06.2013ifpPixelbasierte Bildzuordnung zur dichtenOberflächenerfassungpqdBase image Match image Parallax imageUniversität Stuttgart• Semi-Global-Matchingmatching• Zuordnung für jedes Pixeleines Stereobildpaars• Parallaxen/Disparitäts Bilder• 3D Punktwolke durchVorwärtsschnitt


21.06.2013ifpDichte StereobildzuordnungUniversität Stuttgart• Epipolarbildpaar und Parallaxenbild


GSW_Rotterdam 21.06.2013ifp3D Punktwolke aus VorwärtsschnittUniversität Stuttgart


ifpDichte Stereobildzuordnung: Strip IIUniversität Stuttgart• Epipolarbildpaar und Parallaxenbild© Institute for Photogrammetry, Univ. Stuttgart 21.06.2013


ifp3D Punktwolken aus mehreren BildstreifenUniversität StuttgartGSW_Rotterdam21.06.2013Strip Strip I+II 21


ifpMulti-Stereo Bildzuordnung für Luftbilder mirgroßer Überdeckung• Erhöhung der Überdeckung inFlugrichtung ohne Zusatzkosten• Querüberdeckung zur Vermeidung vonAbschattungen für True-orthophotos• 80% Überdeckung in Flugrichtung,60% Querüberdeckung• Objekt in 2 Streifen mit jeweils 5BildernUniversität StuttgartFlight directionStrip 2Strip 121.06.2013


ifpMulti-Stereo Zuordnung: BasisbildUniversität Stuttgart• 80%/70% Überdeckung: Abbildung in 3 Flugstreifen mit je5 Bildern• Pixelweise Zuordnung aller Nachbarbilder zu einemzentralen Basisbild21.06.2013


ifpMulti-Stereo Zuordnung: BasisbildUniversität Stuttgart• Pixelweise Zuordnung aller Nachbarbilder zu einem zentralenBasisbild• Redundante Messungen für genaue und zuverlässige 3DPunktbestimmung21.06.2013


21.06.2013ifpBase-to-heightratiosPunktbestimmung durchMehrfachbildzuordnungUniversität StuttgartUltraCamXpGSD 10cmσ Z = 4.85cmn Pts = 81.6%σ Z = 3.67cmn Pts = 86.8%• Erhöhte Redundanz für 2,4,6 Zuordnungen• Elimination von Fehlzuordnungen durch Genauigkeitsanalyse• 3D Punktbestimmung durch verbleibende Zuordnungen• Größte Genauigkeit und Vollständigkeitσ Z = 2.78cmn Pts = 91.6%


GSW_Rotterdam21.06.2013ifpEuroSDR Benchmark on Image MatchingUniversität Stuttgart


21.06.2013ifpEuroSDR Benchmark on 3D Dense ImageMatching: Data set MünchenUniversität Stuttgart15 fold5 fold• Block of 3 image stripswith 5 images each• GSD of 10cm• 80% in flight 80% crossflight overlap• up to fifteen-folded areas• DMC II 230• large area mapping• image footprint 15552pixel (across) x 14144pixel (along), up to 3 cmGSD• High overlap, small GSDfor applications in urbanenvironments


GSW_Rotterdam21.06.2013ifpThe EuroSDR Benchmark3D Dense Image MatchingUniversität Stuttgart


EuroSDR_Wien_ImageMatching21.06.2013ifpDSM München: Uni StuttgartUniversität Stuttgart


GSW_Rotterdam21.06.2013ifpUniversität Stuttgart


GSW_Rotterdam21.06.2013ifpUniversität Stuttgart


GSW_Rotterdam21.06.2013ifpUniversität Stuttgart


ifpUAV gestützte DatenerfassungTwinstar II MultiplexBormatec MajaUniversität Stuttgart


GIS AG Stuttgart 21.06.201333ifp3D Punktwolken aus SchrägluftbildernUniversität Stuttgart


GIS AG Stuttgart 21.06.201334ifp3D Punktwolken aus SchrägluftbilderUniversität Stuttgart


21.06.2013ifpMobile Mapping und Urban ModellingMöglichkeiten der photogrammetrischenDatenerfassungUniversität Stuttgart• Bildbasierte 3D Datenerfassung als Ersatz (Ergänzung) zuLiDAR bei Mobile Mapping Systemen• Reduktion der Hardwarekosten• Luftbildgestützte 3D Datenerfassung urbaner Gebiete• Hohe Auflösung (


Mobile Mapping Muttenz21.06.2013ifpAnwendungsbeispiel: Rekonstruktion vonFassaden• Eingabedaten:• LoD 2 Gebäudemodell• Georeferenzierte terrestrische LiDAR Daten• Punktwolke für Fassade aus Pufferoperation• Verteilung und Abstände der Punkte in Relationzur Fassade• Modellierung• Extrahiere Kantenpunkte durch Suche nachchern• Erzeuge Fensterzellen


37ifpGrammtikbasierte FassadenrekonstruktionZellenzerlegung• Extraktion und Modellierung vonFassadenstrukturen austerrestrischen LiDAR-DatenWissensableitung• Detektion wiederkehrenderMerkmaleund Strukturen• Ableitung von RegelnWissenspropagation• Hypothesen zurVerifikation undVervollständigung• SynthetischeFassadenstrukturenFassadengrammatikdatengetriebenmodellbasiert


ifpErgebnisseSchillerplatz, Stuttgart• Terrestrisches LiDAR(statisch: Leica HDS 3000)Linden-Museum, Stuttgart• Terrestrisches LiDAR(mobil: StreetMapper)


ifpGrammtikbasierte FassadenrekonstruktionRotebühlbau, Stuttgart• 3D-Punktwolke aus terrestrischen Bildaufnahmen• geringere Hardwarekosten durch Einsatz von Kameras• Zusätzliche Nutzung der Bildinformation zur Analyse39


21.06.2013ifpMobile Mapping und Urban ModellingMöglichkeiten der photogrammetrischenDatenerfassung• Bildbasierte 3D Datenerfassung als Ersatz (Ergänzung) zuLiDAR bei Mobile Mapping Systemen• Reduktion der Hardwarekosten• Luftbildgestützte 3D Datenerfassung urbaner Gebiete• Hohe Auflösung (

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