UltraMap ein Workflow zur Generierung hochauflösender Höhenmodelle und Orthophotos aus Luftbildern

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1 78 UltraMap ein Workflow zur Generierung hochauflösender Höhenmodelle und Orthophotos aus Luftbildern Bernhard SCHACHINGER, Bernhard REITINGER und Michael GRUBER Zusammenfassung Digitale Höhenmodelle und Orthophotos werden für viele Anwendungen eingesetzt. In diesem Beitrag wird ein Workflow vorgestellt, mit dem diese Datensätze aus UltraCam Luftbildern hochgradig automatisiert erstellt werden können. Dieser Workflow wurde bereits erfolgreich für Schritte in der Datenverarbeitung für Bing Maps eingesetzt und wird demnächst am Markt als Softwareprodukt UltraMap verfügbar sein. Die erreichbare Genauigkeit in Lage und Höhe der Höhenmodelle und Orthophotos liegt im Sub-Pixelbereich der Inputdaten. 1 Einleitung Digitale Höhenmodelle werden in den verschiedensten Bereichen der Geoinformation eingesetzt. Für Simulationen und Analysen (z. B. Lärmausbreitungsmodelle, Sichtbarkeitsanalysen, Solarpotenzialuntersuchungen) sind detailreiche und lückenlose Höhenmodelle eine notwendige Rechengrundlage. Für Dokumentationsaufgaben (z. B. Bergbau, Infrastruktur, Bauprojekte) müssen ebenso genaue Höhenmodelle meist in periodischen Zeitabständen erstellt werden. Und schließlich sind flächendeckende Höhenmodelle eine wichtige Datengrundlage für die Erstellung von Orthophotos. Eine weitverbreitete Datenerfassungsmethode für Höhenmodelle ist das Laserscanning (LiDAR) per Flugzeug oder Helikopter. Aus den Rohdaten einer Laserbefliegung (Punktwolke) können unter Anwendung der entsprechenden Software digitale Oberflächenmodelle (Digital Surface Model, DSM), digitale Geländemodelle (Digital Terrain Model, DTM) oder auch vektorisierte 3D Objekte erstellt werden. Um eine hohe Punktdichte zu erreichen, ist jedoch ein langsamer Flug in niedriger Höhe nötig, welcher einen hohen zeitlichen und finanziellen Aufwand fordert. Diese Aspekte haben die Entwicklung der automatischen Auswertung digitaler Luftbilder gefördert. Die Verarbeitung mittels Semi-Global Matching in verschiedenen Implementierungen hat sich in den letzten Jahren durchgesetzt (HIRSCHMÜLLER 2011). Es wurde gezeigt, dass photogrammetrisch erfasste Daten für verschiedenste Anwendungen bereits eine Alternative zu LiDAR darstellen (LEBERL et. al. 2010). Mittels photogrammetrischer Datenerfassung werden sehr hohe Punktdichten erzeugt, während gleichzeitig die Flugkosten durch ein effizientes Flugmuster niedrig gehalten werden können. Ein Bild mit 10 cm Bodenauflösung (Ground Sampling Distance, GSD) hat 100 Pixel pro Quadratmeter, was bei einer Matching-Rate von 50 % bereits 50 Punkte pro Quadratmeter bedeutet. Diese Dichte ist bereits deutlich höher als bei einer durchschnittlichen Laserbefliegung und entspricht z. B. mit der Kamera UltraCam Eagle einer Streifenbreite von 2 km (WIECHERT & GRUBER Strobl, J., Blaschke, T. & Griesebner, G. (Hrsg.) (2012): Angewandte Geoinformatik Herbert Wichmann Verlag, VDE VERLAG GMBH, Berlin/Offenbach. ISBN

2 UltraMap ). Zusätzlich zum Höhenmodell erhält man bei einer Kamerabefliegung konsistente Bilddaten. Dieser Beitrag erläutert einen Workflow zur Erstellung digitaler Höhenmodelle und in weiterer Folge Orthophotos aus Luftbildern. Nach den einzelnen Bausteinen des Workflows wird auf die Umsetzung, erste Ergebnisse und mögliche Anwendungen eingegangen. 2 Hintergrund Ein Flug mit einer digitalen Luftbildkamera erzeugt große Datenmengen und erfordert dementsprechend viel Rechenleistung sowie eine intelligente Software, um die anfallenden Datensätze effizient verarbeiten zu können. Microsoft Photogrammetry verfügt über umfassende Erfahrung auf diesem Gebiet durch die jahrelange Entwicklung für die Datenerfassung und verarbeitung für Bing Maps ( So wurden seit 2010 mehr als 90 % der USA sowie mehr als 50 % von Westeuropa mit 30 cm GSD photogrammetrisch erfasst, verarbeitet und auf Bing Maps veröffentlicht Diese Erfahrung beeinflusste die Entwicklung des vorliegenden Workflows, genauso wie der Zugriff auf Microsoft Technologien (Seadragon, auch verwendet in Photosynth) zur Verarbeitung von Bilddaten (REITINGER et. al. 2008). 3 Workflow Für den vorgestellten Workflow werden Bilddaten der verschiedenen Kameramodelle aus der UltraCam-Reihe verwendet. Das aktuellste Kameramodell ist die UltraCam Eagle mit 260 Megapixeln bei einem Bildformat von * Pixel (WIECHERT et al. 2011). Der UltraMap-Workflow ist in mehrere Softwaremodule gegliedert (siehe Abbildung 1): das RawDataCenter ist verantwortlich für das Management und Postprocessing der Rohdaten der Kamera. Die aufbereiteten Bilddaten werden im Aerotriangulations-Modul (AT) automatisch verknüpft und im Weltkoordinatensystem mit hoher Genauigkeit orientiert. Danach wird eine radiometrische Anpassung des Bildblocks durchgeführt, wobei Unterschiede zwischen Flugstreifen (z. B. Helligkeitsunterschiede durch Wolkenschatten) automatisiert ausgeglichen werden können. Das DSM-Modul verwendet die Bilddaten mit den verfeinerten Orientierungen aus der AT und erzeugt für jedes Input-Pixel einen Höhenwert. Zusätzlich kann eine Filterung vom DSM zum DTM durchgeführt werden. Schließlich kombiniert das Ortho-Modul die Bilddaten, das AT Ergebnis, das Höhenfeld und die Parameter der radiometrischen Anpassung und erzeugt ein Orthomosaik. Dieses Orthomosaik ist je nach der verwendeten Projektionsfläche entweder ein DSMOrtho (auch bekannt als True Orthophoto) oder ein DTMOrtho (auch herkömmliches Orthophoto). Das DSM/DTM sowie das Orthomosaik werden vollautomatisch erzeugt. Abb. 1: Die einzelnen Schritte im UltraMap Workflow

3 80 B. Schachinger, B. Reitinger und M. Gruber 4 Umsetzung Der Workflow wurde in der Software UltraMap implementiert. Bei der Umsetzung wurden besonders auf einen hohen Automatisierungsgrad, eine gute Rechenleistung sowie ein einfaches User Interface Wert gelegt. Alle rechenintensiven Verarbeitungsschritte können durch Verteilung auf ein Rechnernetzwerk beschleunigt werden. Dadurch ist die Software auf Konfigurationen ab einer einzelnen Workstation bis hin zu einem Rechenzentrum mit Serverclustern einsetzbar. Weiterhin wird die Datenverarbeitung auf der Grafikkarte (GPU) unterstützt, wodurch bei einzelnen Rechenschritten eine bis zu 5-mal kürzere Rechenzeit als auf der CPU möglich ist. Die Software wird 2012 am Markt verfügbar sein. 5 Ergebnisse Mit dem vorgestellten Workflow werden die Datensätze DSM, DSMOrtho und DTMOrtho erzeugt. Zusätzlich zu diesen Daten in Rasterform wird das DSM auch in Form einer 3D Punktwolke exportiert. Der Vergleich des Outputs mit Referenzdaten zeigt eine Genauigkeit der Höhenmodelle in Lage und Höhe im Sub-Pixel Bereich (HAALA 2011). Unabhängig vom verwendeten Kameramodell kann eine Genauigkeit in der Höhe von GSD und in der Lage von GSD erreicht werden (d. h. bei einer GSD von 10 cm beträgt die Lagegenauigkeit der Ergebnisdatensätze 5-7 cm). Am Beispiel des Testgebietes Gleisdorf (Steiermark/Österreich) werden Ergebnisdatensätze gezeigt sowie mit Referenzdaten verglichen. Für diesen Datensatz werden als Input 20 UltraCam Xp Bilder mit einer GSD von 10 cm und einer Überlappung von 80 % in Flugrichtung und 60 % quer zur Flugrichtung verwendet (siehe Abbildung 2). Abb. 2: Inputdaten für Gleisdorf UCXp Befliegung (Linien = überlappende Footprints der Bilder am Boden, Rauten = Auslösepositionen der Bilder, Pfeile = Flugrichtung)

4 UltraMap 81 Diese Bilder werden im UltraMap Workflow zum DSM und weiter zum DSMOrtho verarbeitet (Abbildung 3). Alle gezeigten Ergebnisse werden vollautomatisch nur aus den Bilddaten erstellt. Abb. 3: Ergebnisse des UltraMap Workflows: links DSM, rechts DSMOrtho Im Testgebiet stehen 10 GPS-vermessene Bodenpunkte zur Verfügung, welche als Referenz für die Höhe verwendet werden. Der Root Mean Square Error (RMSE) des Unterschiedes in der Höhe zwischen den Referenzpunkten und dem DSM beträgt 8.1 cm (Standardabweichung 3.3 cm). Der RMSE in der Lage beträgt 3 cm (Standardabweichung 2.5 cm). Als zusätzliche Referenz stehen Daten einer LiDAR-Befliegung zu Verfügung (Flugparameter in Tabelle 1). Bei einem Vergleich der Datensätze zeigt sich, dass die LiDAR-Daten systematisch 6 cm niedriger als die Referenzpunkte und die photogrammetrisch erstellten Daten liegen. Unter Berücksichtigung dieses systematischen Unterschiedes wird an den Positionen der Bodenpunkte die Höhe in den LiDAR-Daten mit der Höhe im photogrammetrisch erstellten DSM verglichen: der RMSE beträgt 9.5 cm (Standardabweichung 6.0 cm). Tabelle 1: Parameter der LiDAR-Befliegung Geschwindigkeit 55m/s Öffnungswinkel 60 Scanfrequenz 240 khz Scanrate ~ 120 Linien/sec Flughöhe über Grund 400 m Weiterhin ist ein visueller Vergleich der beiden Datensätze durchgeführt worden. Abbildung 4 zeigt die Kirche im Testgebiet Gleisdorf als 3D Punktwolke. Die Kirche sowie die anderen Gebäude und Vegetation werden in beiden Datensätzen vollständig erfasst. Der Unterschied der Visualisierungen ist dadurch begründet, dass die Punktwolke aus photogrammetrischer Auswertung eine ca. 5 mal so hohe Punktdichte hat wie die LiDAR-Daten. Die Punktwolke enthält alle erfolgreich korrelierten Punkte zwischen den möglich Bildpaaren und wird im nächsten Verarbeitungsschritt zum 2.5D Raster in der GSD des Ergebnis- DSMs ausgedünnt.

5 82 B. Schachinger, B. Reitinger und M. Gruber Abb. 4: 3D-Punktwolke Kirche Gleisdorf: links Photogrammetrie, rechts LiDAR 6 Anwendungen Die Daten aus dem präsentierten Workflow können vielfältig eingesetzt werden. So ist eine Anwendung vor allem dort denkbar, wo Interesse an einem dichtem, flächendeckendem Oberflächenmodell bei gleichzeitig schneller Datenerfassung besteht. Beispielsweise kann im Bergbau mit regelmäßigen Befliegungen das abgebaute Volumen dokumentiert werden. In der Forstwirtschaft können Kosten gespart werden, indem einmal eine Laserbefliegung durchgeführt wird um das (gleichbleibende) DTM zu ermitteln und dann jährlich anhand eines DSMs auf Basis eines Kamerafluges das Wachstum sowie der Baumzustand bestimmt werden (TIEDE et. al. 2009). Ein weiteres Anwendungsgebiet ist die historische Luftbildauswertung (Change Detection) zur Analyse von beispielsweise Gletschergebieten oder Siedlungsstrukturen (RAGG et. al. 2011). 7 Zusammenfassung Dieser Beitrag zeigt einen Workflow, der aus digitalen Luftbildern mit hohem Automatisierungsgrad die Erstellung von DSM, DSMOrtho und DTMOrtho erlaubt. Die Ergebnisse erreichen eine Genauigkeit unter einem Pixel wodurch der präsentierte Workflow als vollwertige und hocheffiziente Datenerfassungsmethode für DSM, DSMOrtho sowie DTMOrtho Datensätze angesehen werden kann. Die verwendete Technologie wurde bereits in großem Umfang eingesetzt, um flächendeckend Bilddaten der USA und Westeuropas für Bing Maps zu verarbeiten und steht demnächst als Produkt zur Verfügung. Literatur HAALA, N. (2011), Multiray Photogrammetry and Dense Matching. In: Photogrammetric Week 11. Wichman Verlag, Berlin/Offenbach, HIRSCHMUELLER, H. (2011), Semi-Global Matching Motivation, Developments and Applications. In: Photogrammetric Week 11, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach,

6 UltraMap 83 LEBERL, F., IRSCHARA, A., POCK, T., MEIXNER, P., GRUBER, M., SCHOLZ, S. & WIECHERT, A. (2010), Point Clouds: Lidar versus 3D Vision. In: Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 76/10, RAGG, H., KLUG, C., KLEINDIENST, H., SAILER, R. & STÖTTER, H. (2011), Das unterschätzte Potential photogrammetrischer Punktwolken exemplarische Anwendung in Kombination mit LiDAR-Daten. In: Angewandte Geoinformatik Beiträge zum 23. AGIT- Symposium Salzburg, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, REITINGER, B., HOEFLER, M., LENGAUER, A., TOMASI, R., LAMPERTER, M. & GRUBER, M. (2008), Dragonfly Interactive Visualization of Huge Aerial Image Datasets. In: International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing And Spatial Information Science, 31st Congress in Beijing, Beijing, TIEDE, D., OSBERGER, A., NOVAK, H. (2009), Automatisierte Baumextraktion mit höchstaufgelösten Oberflächenmodellen abgeleitet aus UltraCamX-Daten. In: Angewandte Geoinformatik Beiträge zum 21. AGIT-Symposium Salzburg. Wichmann Verlag, Heidelberg, WIECHERT, A. & GRUBER, M. (2011), UltraCam and UltraMap Towards All in One Solution by Photogrammetry. In: Photogrammetric Week 11. Wichman Verlag, Berlin/Offenbach, WIECHERT, A., GRUBER, M. & PONTICELLI, M. (2011), UltraCam Eagle, the new Super- Large Format Digital Aerial Camera. Proceedings of the American Society for Photogrammetry & Remote Sensing. Milwaukee, WI.