Modellierung und Visualisierung von 3D Punktwolken mittels virtueller Umgebungen

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1 1 Modellierung und Visualisierung von 3D Punktwolken mittels virtueller Umgebungen Ulrich STENZ 1, Johannes LINK 1, Axel TIMMEN 1, Torsten GENZ 2, Uwe KRAUSE 2 und Ingo NEUMANN 1 1 Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover 2 Geo-Office GmbH Falkensee Zusammenfassung Im Bereich der Geodäsie und verwandten Fachdisziplinen setzen sich immer mehr 3D- Messverfahren durch, die Objekte hochfrequent und detailliert sowie gleichzeitig mit einer hohen Qualität erfassen können. Als Beispiele sind das terrestrische Laserscanning (TLS), die digitale Bildverarbeitung und die Radarinterferometrie zu nennen. Durch die neuen Leistungsmerkmale der Sensorik ergeben sich auch im Bereich der Auswertung neue Möglichkeiten, um grundlegend neue Produkte oder zumindest qualitativ hochwertigere Produkte erzeugen zu können. Neben der rein numerischen Berechnung der Ergebnisse kommt dabei einer angemessenen Visualisierung von 3D-Punktwolken bzw. den daraus generierten bzw. modellierten Objekten eine immer größere Schlüsselrolle zu. Für die Vermarktung von neuen Produkten ist dies oftmals sogar essentiell notwendig, um Kunden von der Leistungsfähigkeit und Aussagekraft der Ergebnisse zu überzeugen. Denkt man diesen Gedankengang weiter, kann es auch für den Kunden selber von Interesse sein, über eine geeignete Visualisierung der Ergebnisse zu verfügen, um eine effiziente Datenverarbeitung und interpretation zu ermöglichen. Im Rahmen dieses Beitrages wird daher die Modellierung und Visualisierung von 3D-Punktwolken in virtuellen Umgebungen systematisch aufbereitet und vorgestellt. Dies schließt zum einen die Darstellung eines Workflows von den rohen Messdaten bis zu den Modellierungsergebnissen ein. Zum anderen wird eine Möglichkeit der unmittelbaren Betrachtung der Ergebnisse in 3D mittels einer 3D Brille (Oculus Rift) aufgezeigt. Die genannten Schritte werden anhand zweier praktischer Beispiele veranschaulicht und kritisch beurteilt. 1 Einleitung und Motivation 1.1 Ausgangssituation Moderne geodätische Sensoren erlauben die hochfrequente und hochgenaue dreidimensionale Erfassung großer Punktmengen. Die Datenerfassung kann dabei sowohl mittels terrestrischem Laserscanning (TLS) als auch photogrammetrisch erfolgen. Während die Auswertung noch in 3D erfolgt, wird bei der Datenabgabe und Visualisierung in der Regel eine Reduktion auf 2 bzw. 2,5 D durch die Darstellung auf dem Bildschirm oder die Erstellung von Plänen und technischen Zeichnungen in analoger oder digitaler Form durchgeführt. Neue Technologien, die sich allerdings größtenteils noch im Prototypenstatus befinden, ermöglichen es die dreidimensional erfassten Geodaten kostengünstig sowohl in 3D zu visualisieren als auch 3D-Modelle an den Kunden abzugeben. Erste Ansätze visualisieren bereits Hanke, K. & Weinold, T. (Hrsg.) (2015): 18. Internationale Geodätische Woche Obergurgl Herbert Wichmann Verlag, VDE VERLAG GMBH, Berlin/Offenbach. ISBN

2 2 U. Stenz, J. Link, A. Timmen, T. Genz, U. Krause, I. Neumann interaktiv 3D-Modelle und Punktwolken mittels Low-Cost-Systemen [TSCHIRSCHWITZ et al., 2014]. Folgende Kapitel beschreiben zum einen den Mehrwert dieser innovativen Präsentationsform und stellen mögliche technische Umsetzungen vor. Es wird beispielhaft der Workflow von den Rohdaten hin zum fertigen 3D-Modell vorgestellt. Hierbei wurden am Geodätischen Institut der Leibniz Universität Hannover zwei grundsätzliche Vorgehensweisen untersucht [TIMMEN, 2014]. Im ersten Ansatz wurde aus bestehenden Datensätzen des terrestrischen Laserscannings ein 3D-Modell mittels Objektgeometrien erzeugt. Ein zweiter Ansatz betrachtet die direkte Visualisierung einer photogrammetrischen Punktwolke in einer virtuellen Umgebung. 1.2 Mehrwert einer 3D-Visualisierung gegenüber klassischen Präsentationsformen Der Mehrwert einer visuellen 3D-Umgebung gegenüber einer klassischen Darstellung am Bildschirm lässt sich leicht begründen. Im wissenschaftlichen Sinn muss eine Visualisierung den drei wesentlichen Kriterien Expressivität, Effektivität und Adäquatheit entsprechen. Nachfolgend sind wesentliche Vorteile einer dreidimensionalen Darstellung gegenüber einer zweidimensionalen Darstellung aufgeführt. 1. Expressivität (Ausdrucksfähigkeit) besseres Gefühl für räumliche Strukturen dynamische Veränderung von Perspektiven Erstellung von 3D-Kamerafahrten, virtuellen Rundgängen und 3D Animationen eine 3D-Visualisierung erhöht das Verständnis komplexer Strukturen beim Nutzer 2. Effektivität einfachere Erkennung komplexer Geometrien intuitive und natürliche Navigation innerhalb der Geometrien Informationen lassen sich schneller vermitteln, verarbeiten und begreifen flexible Verwertbarkeit führt zu erheblicher Zeit- und Kostenersparnis 3. Adäquatheit (Angemessenheit) die zugrundeliegende Datenstruktur ist dreidimensional, daher ist die dreidimensionale Repräsentation der Ausgangsdaten die angemessenste Form der Darstellung eine 3D-Visualisierung ermöglicht die gleichzeitige Darstellung von Beziehungen zwischen drei Variablen (z.b. drei räumlichen Koordinaten) Diese Aspekte begründen einen deutlichen Mehrwert hinsichtlich der Vermarktbarkeit von Geodaten einerseits und eröffnen darüber hinaus völlig neue Perspektiven in der Bearbeitung, Analyse und Auswertung andererseits. Die technischen und finanziellen Parameter um eine virtuelle Umgebung, die den dargestellten Ansprüchen genügt, hardwareseitig zur Verfügung zu stellen wird nachfolgend beschrieben. Softwareseitig soll dabei auf kostengünstige, freie oder bereits vorhandene Programme zurückgegriffen werden. 1.3 Virtuelle Umgebung Um eine virtuelle Umgebung besser beschreiben zu können, ist die Defintion des Begriffs virtuelle Realität hilfreich. Hierbei handelt es sich um die "bestmögliche künstliche Darstellung der Realität [...], die mit den im konkreten Fall zur Verfügung stehenden technischen Hilfsmitteln erzielt werden kann [MÖHR, 2014].

3 Modellierung und Visualisierung von 3D Punktwolken mittels virtueller Umgebungen 3 Die ersten Entwicklungen der virtuellen Realität fanden in der Computerspielindustrie statt und werden dort weiterhin maßgeblich vorangetrieben. Ein Ziel virtueller Entwicklungen ist es z.b. das Computerspiel dreidimensional und möglichst realistisch darzustellen. Um eine virtuelle Umgebung für den Betrachter in 3D darzustellen, existieren verschiedene Ansätze. Neben Stereodisplays, die meist nur in Verbindung mit einer speziellen Brille genutzt werden können, bieten Head-Mounted Displays (HMD), in Form einer Virtual- Reality-Brille (VR-Brille), die Möglichkeit als eigenständiges Anzeigegerät zu fungieren. Dabei können auch Low-Cost-Systeme beispielsweise ein Smartphone mit einem Brillengestell als HMD verwendet werden [TSCHIRSCHWITZ et al., 2014], wobei jedoch die Ressourcennutzung auf die Hardware des Smartphones begrenzt. Die eigentliche Umgebung wird vorrangig durch einen Computer auf das Anzeigegerät projiziert, wobei hier zwischen einer rein abspielbaren Animation und einer interaktiven virtuellen Umgebung unterschieden werden muss. Eine virtuelle Umgebung wird in einer, in der Computerpielindustrie gebräuchlichen Laufzeit- und Entwicklungsumgebung (beispielsweise der Spiel-Engine Unity), erstellt. Die Entwicklungsumgebung bietet mit ihren Werkzeugen die Möglichkeit realistische Räumlichkeiten oder Objekte zu erstellen und die Interaktion des Betrachters in der Umgebung bereitzustellen. So kann der Beobachter auf verschiedenste Art und Weise mit unterschiedlichen Hilfsmitteln in der Umgebung navigieren. Neben Maus und Tastatur ermöglichen beispielhaft Gamecontroller, Gestensteuerung (Microsoft Kinect) oder Prototypen, wie das Omni -Laufband (Virtuix) und das Myo"-Armband (ThalmicLabs ), neue Möglichkeiten mit der virtuellen Umgebung zu interagieren. Es existieren mehrere Prototypen von HMDs. Neben den beiden Modellen Oculus Rift [OCULUS, 2014] Development Kit 1 (DK1) und 2 (DK2) des Herstellers Oculus VR wurden von Sony (Morpheuse), Samsung (Gear VR) und ANTVR (ANTVR-Kit: ALL-IN- ONE Universal Virtual Reality Kit) weiter Prototypen vorgestellt. In den praktischen Beispielen dieses Beitrags wurde die Oculus Rift DK2 Virtual-Reality-Brille verwendet. Gründe hierfür waren die sehr gute Unterstützung der Brille durch die Spiel-Engine Unity, das umfangreiche Software Development Kit und neben der Verfügbarkeit auch der geringe Preis von 350 $. 2 Visualisierung von Geodaten in 3D Anhand der Oculus Rift DK2 (Abbildung 1) wird kurz die Funktionsweise einer VR-Brille und ihr Einsatzgebiet hinsichtlich der Visualisierung von Geodaten beschrieben. Abb. 1: Oculus Rift Development Kit 2 (DK2) [www.oculus.com]

4 4 U. Stenz, J. Link, A. Timmen, T. Genz, U. Krause, I. Neumann Die virtuelle Umgebung wird über ein hochauflösendes Display, das in einem festen Abstand vor den Augen des Betrachters positioniert wird, dargestellt. Dabei werden auf der Bildfläche zwei stereoskopische Teilbilder abgebildet. Die Teilbilder werden durch Software verzerrt und dupliziert. Durch sphärische Linsen werden die Teilbilder für das menschliche Auge vergrößert. Die Brille ist vorwiegend ein Anzeigegerät und wird am Grafikartenanschluss eines Computers betrieben. In der Spiel-Engine Unity erfolgt die Erstellung der virtuellen Umgebung. Hierbei können beispielsweise TLS Daten als Grundlage zur Modellierung eines Gebäudemodells genutzt werden. Die Entwicklungsumgebung Unity ermöglicht mit ihren Werkzeugen die Kolorierung, Texturierung und Animation von erstellten Objekten. Weiterhin können Kameraperspektiven und die Bewegungsfreiheit des Beobachters in der Umgebung festgelegt werden. Das von Oculus VR mitgelieferte Plug-In bereitet das in Unity erstellte Modell für die dreidimensionale Wiedergabe auf der Brille auf. Das Modell kann direkt in eine eigenständig laufende ausführbare Datei exportiert werden. Navigiert wird im Modell mittels Maus und Tastatur. Die Navigation kann aber auch mit den im vorherigen Kapitel genannten Eingabegeräten erfolgen. Die Perspektive des Betrachters wird durch ein Headtracking"-System erfasst, wobei neben inertialen Sensoren auch ein optisches Erfassungssystem zur Verfügung stehen. Mit 40 an dem Gehäuse der Brille angebrachten LEDs wird mit der mitgelieferten Kamera die Drehung und Neigung des Kopfes des Betrachters sowie dessen Position im Raum mit sechs Freiheitgraden bestimmt. Somit erfolgt eine real wirkende Darstellung einer virtuellen Umgebung für den Betrachter mit intuitiven Beobachtungs- und Fortbewegungsmöglichkeiten. Komplexe Objekte oder Datenbestände werden durch diese innovative Methode begreifbarer und anschaulicher visualisiert. Der Tabelle 1 sind die grundlegenden Merkmale der VR-Brille zu entnehmen, wobei die gegenüber der Vorgängerversion Oculus Rift DK1 verbesserte Display-Auflösung sowie zusätzliche optische Erfassungsmöglichkeit der Brille zu bemerken sind. Durch eine erhöhte Bildwiederholungsrate wird auch das Auftreten die sogenannte Simulation Sickness der ersten Version verringert. Tabelle 1: Technische Daten Oculus Rift DK2 Parameter Display Technische Daten OLED 5-Zoll Auflösung / Auflösung pro Auge 1920*1080 / 960*1080 Seitenverhältnis / Seitenverhältnis pro Auge 16:9 / 8:9 Gesichtsfeld 100 Update Rate Inertia- / Positional Tracking Displayfrequenz Degrees of Freedom Hz / 60 Hz bis zu 75 Hz 3 Modellierungs- und Visualisierungsprozess Folgendes Kapitel beschreibt die wesentlichen Arbeitsschritte für die Modellierung und Visualisierung aus den Punktwolken für die in Kapitel 1.1 genannten Ansätze der

5 Modellierung und Visualisierung von 3D Punktwolken mittels virtueller Umgebungen D-Modellierung der Punktwolke über geometrische Primitive und 2. direkten Visualisierung aus der Punktwolke ohne Modellierung Die übergeordneten Arbeitsschritte sind dabei für beide untersuchten Ansätze identisch und orientieren sich an klassischen geodätischen Prozessketten. Am Anfang steht der Erfassungsprozess, gefolgt von der Vorverarbeitung der Punktwolken mit geeigneten Filterungsverfahren, sowie der Registrierung und Georeferenzierung der Punktwolken mit den herkömmlichen Werkzeugen. Im nächsten Schritt erfolgt die Modellierung der vorverarbeiteten Punktwolken. Hier kommen Softwareprodukte zum Einsatz, die im geodätischen Kontext eher unbekannt sind. Beispielhaft seien hier die im weiterem beschriebenen und zur Erstellung der Modelle genutzten Programme Blender und Unity genannt. Blender ist eine freie 3D-Graphik- und Animationssoftware, mit der sich dreidimensionale Körper modellieren, texturieren, animieren und rendern lassen. Unity ist eine Laufzeit- und Entwicklungsumgebung für Spiele und erlaubt die Entwicklung interaktiver 3D-Graphikanwendungen. Für Unity existiert ein Plug-In für die Oculus Rift, welches die Generierung der stereoskopischen Modelle für die Betrachtung in 3D ermöglicht. Abbildung 2 stellt schematisch die Arbeitsschritte für die Generierung des 3D-Modells aus Punktwolken des TLS mittels Objektgeometrien dar. Punktwolkenbearbeitung (Kapitel 3.2) Registrierung Georeferenzierung Filterung Ausdünnen der Punktwolke Geometriefitting, Region Growing Punktwolke aus terrestrischem Laserscanning Punktwolkenbearbeitung (z.b. Leica Cyclone) Modellierung (Kapitel 3.3) Objektgenerierung Erzeugen von Shadern Texturierung Kollisionseigenschaften Lichtquellen Export 3D Modell Visualisierung (Kapitel 3.3) Erzeugen von UV Maps (z.b. Blender) Aufbereiten des 3D Modells (Unity) 3D Modell Visualisierung (z.b. Oculus Rift) Abb. 2: Workflow von der Punktwolke zum 3D-Modell Die für die direkte Modellierung aus photogrammetrisch erfassten Punktwolken notwendigen Arbeitsschritte einschließlich eingesetzter Software beschreibt Abbildung 3. Eine detaillierte Betrachtung der einzelnen Arbeitsschritte ist Bestandteil der folgenden Kapitel. 3.1 Datenerfassung Die Datenerfassung lässt sich mit allen geodätischen Sensoren realisieren, die flächenhaft 3D-Daten erfassen. Dies sind insbesondere TLS und photogrammetrische Verfahren. In den

6 6 U. Stenz, J. Link, A. Timmen, T. Genz, U. Krause, I. Neumann beiden im Folgendem vorgestellten Anwendungsbeispielen erfolgte die Datenerfassung zum einen mit einem Zoller + Fröhlich Imager 5006 und zum anderen mit einem handgeführten photogrammetrischen Scanner (DotProductLLC DPI-7 Kit). Ergebnis der Datenerfassung mittels TLS ist eine nicht kolorierte Punktwolke. Der DPI-7 liefert eine photogrammetrische Punktwolke mit Farbinformationen (RGB). Für die direkte Visualisierung der Punktwolke ist die Punktdichte von entscheidender Bedeutung. Allerdings muss hier ein Kompromiss hinsichtlich der benötigten Rechenzeit gefunden werden, um eine flüssige Navigation innerhalb des Modells zu ermöglichen. Beim Verfahren der Modellierung über geometrische Primitive spielt die Punktdichte eine untergeordnete Rolle, hier ist die vollständige Erfassung der Objektgeometrien vorrangig. Punktwolkenbearbeitung (Kapitel 3.4) Ausdünnen (Sub Sampling) Filtern von Ausreißern Export als ASCII XYZRGB Photogrammetrische Punktwolke Punktwolkenbearbeitung (z.b. CloudCompare) Modellierung (Kapitel 3.4) Import der ASCII Datei Konvertieren der Punktwolke in Unity Meshes Skalierung Festlegung des Koordinatensystems Kollisionseigenschaften Export Szene/ Navigation in Punktwolke Visualisierung (Kapitel 3.4) Aufbereitung für Bearbeitung in Unity ( Point Cloud Viewer and Tools für Unity) Festlegung der Geometrie (Unity) 3D Modell als Punktwolke Visualisierung (z.b. Oculus Rift) Abb. 3: Direkte Visualisierung der Punktwolke ohne geometrische Primitive 3.2 Punktwolkenbearbeitung Erster Arbeitsschritt nach erfolgter Datenverarbeitung ist bei beiden Verfahren eine Vorverarbeitung der Rohdaten. Hier werden nach klassischen Filterungsverfahren Ausreißer eliminiert und die Punktwolke ausgedünnt (Sub-Sampling). Abb. 4: Bearbeitung der Punktwolke mit Cloud- Compare

7 Modellierung und Visualisierung von 3D Punktwolken mittels virtueller Umgebungen 7 Die Bearbeitung der Punktwolke erfolgt hierbei für einfachere Bearbeitungsschritte, wie das Ausdünnen und Zuschneiden der Punktwolke, mit klassischen Softwarepaketen wie Leica Cyclone oder kostenfreien Programmen (z.b. CloudCompare, Abb. 4). Die vorverarbeitete Punktwolke bildet die Datengrundlage für die Modellierung der Daten. 3.3 Modellierung und Visualisierung einer Punktwolke Eine geometrische Modellierung erfolgt nur im ersten Ansatz. Eine Möglichkeit der Umsetzung ist die Modellierung über Polygonflächen mit Leica Cyclone. Hierbei wird die vorverarbeitete Punktwolke durch die einzelnen Flächen mittels des Region-Growing- Verfahrens approximiert (Schätzung von Ebenen auf Basis der Methode der kleinsten Quadrate, Abb. 5). Abb. 5: Punktwolke (links) und modellierte Punktwolke (rechts) Im Anschluss an die geometrische Modellierung erfolgt die Weiterverarbeitung mit Blender. Hierbei werden in zwei Arbeitsschritten zum einen UV-Maps generiert und zum anderen die Normalenrichtungen der UV-Maps festgelegt (Abbildung 6). Unter UV-Mapping versteht man den geometrischen Modellierungsprozess der Generierung eines 2D-Bildes zur Repräsentation eines 3D-Modells. Abb. 6: UV-Maps und Normalenvektoren Dieses 2D-Bild dient unter anderem als Grundlage für das Texturieren des Modells (Abbildung Polygonflächen in Textur-Koordinatensystem). Die Normalenrichtung gibt dabei die Sichtbarkeit der Texturen vor (Texturen sind nur in Richtung des Normalenvektors sichtbar). Die Texturierung selbst erfolgt in Unity. Sie basiert auf drei Objektarten: Shader,

8 8 U. Stenz, J. Link, A. Timmen, T. Genz, U. Krause, I. Neumann Material und Textur. Shader definieren hierbei die Eigenschaften, die ein modelliertes Objekt tragen kann. Materialien definieren die Eigenschaften und weisen diese einem Objekt zu, wenn der Shader dies zulässt. Texturen sind Graphiken oder Bilder, welche in die vordefinierten Materialien integriert werden können (Abbildung 7). Mit Anbringen der Texturen ist der eigentliche Modellierungsprozess abgeschlossen. Abb. 7: Texturierung des Modells Abb. 8: Erstellen einer Szene inklusive Navigation Weitere Verarbeitungsschritte in Unity dienen der Navigation innerhalb des Modells und dem Export einer ausführbaren Stand-Alone-Version des Modells. Wesentliche Arbeitsschritte sind hier das Einfügen von Kollisionseigenschaften und die Erstellung einer Szene in der navigiert werden kann. Die Kollisionseigenschaften werden durch sogenannte Collider realisiert und definieren den Bereich innerhalb des Modells in welchem navigiert werden kann. Die Navigation selbst wird mittels des OVRPlayerController umgesetzt (Abbildung 8). Resultat des Modellierungsprozesses ist schließlich ein dreidimensionales Modell, in dem navigiert und das mittels der Oculus Rift betrachtet werden kann. 3.4 Direkte Visualisierung einer Punktwolke Wie im vorherigen Kapitel beschrieben, entfällt in diesem Ansatz eine geometrische Modellierung der Punktwolke. Es soll untersucht werden, wie sich eine direkte Visualisierung und Navigation innerhalb der Punktwolke realisieren lässt. Eine Texturierung wird hier durch die RGB-Farbinformationen der Punktwolke ersetzt. Die Vorverarbeitung beinhaltet lediglich das Ausdünnen der Punktwolke mit CloudCompare und dem Export der Punktwolke im Format ASCII XYZRGB. Auf Basis dieser Daten erfolgt der Import in das Unity Addon Point Cloud Viewer and Tools (kostenpflichtig, ca. 80$). Wesentliche Funktionalität ist hierbei der Import der Punktwolke in Unity sowie die Definition von Punktgrößen als Kompromiss aus Durchsichtigkeit und Detailgrad von Objekten. In Unity selbst erfolgt wiederum die Definition von Kollisionseigenschaften (Abbildung 9) und die Erstellung der Szene, mit anschließendem Export als Stand-Alone-Version. Resultat ist schließlich eine dreidimensionale kolorierte Punktwolke, in welcher (nach Export) navigiert werden kann (vgl. Kapitel 3.3).

9 Modellierung und Visualisierung von 3D Punktwolken mittels virtueller Umgebungen 9 Abb. 9: Kollisionseigenschaften in der Punktwolke 4 Ergebnisse Im Folgenden sind die Ergebnisse der beiden beschriebenen Verfahren graphisch dargestellt. Diese Ergebnisse können allerdings nur einen ersten Einblick liefern, da für den vollen 3D Eindruck der Einsatz der beschriebenen Hardwarekomponenten erforderlich ist. 4.1 Erstellen eines texturierten 3D-Modells aus TLS Abbildung 10 zeigt das Ergebnis der modellierten und nahezu vollständig photorealistisch texturierten Punktwolke am Beispiel eines Flurs am Geodätischen Institut (links: stereoskopischer Ansicht mit Unity; rechts: Darstellung am Bildschirm). Abb. 10: 3D-Modell aus modellierter Punktwolke 4.2 Erstellen eines kolorierten Modells aus einer photogrammetrischen Punktwolke Abbildung 11 zeigt das Ergebnis der direkten Visualisierung der Punktwolke (links: stereoskopische Ansicht mit Unity; rechst Punktwolke in Point Cloud Viewer and Tools ). Im Modell wurde eine mittlere Punktgröße gewählt. Dies bietet den besten Kompromiss hinsichtlich Detailgrad, Darstellbarkeit und flächenhafter Erscheinung der Objektoberflächen. Abb. 11: Direkte Visualisierung der Punktwolke

10 10 U. Stenz, J. Link, A. Timmen, T. Genz, U. Krause, I. Neumann 5 Zusammenfassung und Fazit Es wurden zwei Verfahren der dreidimensionalen Visualisierung von Punktwolken untersucht. Beide Verfahren haben Stärken und Schwächen. So ergibt sich aus der Modellierung der Punktwolke mit anschließender Texturierung ein optisch deutlich ansprechenderes Endprodukt. Dies ist allerdings mit erheblichem Arbeitsaufwand besonders hinsichtlich der Texturierung verbunden. Weiterhin ist fraglich, ob die hohe Punktdichte, die durch das TLS generiert wird, zu einem Mehrwert führt, da der Detailgrad im Zuge der Modellierung verloren geht. Die Umsetzung erfolgte hierbei mit vorhandener und kostenfreier Software. In wieweit sich die Arbeitsprozesse mit zusätzlicher oder geeigneterer Software optimieren lassen, bleibt zu überprüfen. Die direkte Visualisierung liefert dagegen für flächenhafte Elemente ein optisch weniger ansprechendes Ergebnis. Die Modellierung und Texturierung entfällt, wodurch der Zeitaufwand erheblich sinkt. Nachteilig ist weiterhin, dass eine Visualisierung der gesamten Punktwolke deutlich rechen- und speicherintensiver ist. Dies kann eine flüssige Navigation limitieren. Hier ist zukünftig eine optimierte Speichernutzung durch Implementierung einer entfernungsabhängig variablen Punktdichte oder ein sequentielles Laden benötigter Punkte zu untersuchen. Ein weiterer wichtiger Aspekt liegt dabei in der Erstellung von Werkzeugen, die eine direkte Bearbeitung der Daten in der virtuellen 3D-Umgebung ermöglichen. Abschließend lässt sich sagen, dass die aktuellen technologischen Entwicklungen einen stark wachsenden und zukunftsträchtigen Markt für echte 3D-Modelle bieten [DÖRNER, 2014]. In Verbindung mit den optisch beeindruckenden Ergebnissen lässt sich hier ein erheblicher Mehrwert dreidimensional erfasster Geodaten generieren. Literatur MÖHR, L. (2014): Virtuelle Realität erleben: vom Smartphone bis zur CAVE 11/tagungsbeitraege/mihr, Online; Stand 27. November OCULUS (2014): Oculus VR, Online; Stand 27. November 2014 TIMMEN, A. (2014): Modellierung und Visualisierung von Punktwolken in einer dreidimensionalen virtuellen Umgebung, Bachelorarbeit, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover, unveröffentlicht. TSCHIRSCHITZ, F., KERSTEN, T.P., ZOBEL, K. (2014) Interactive 3D Visualisation of Architectural Models and Point Clouds Using Low-Cost-Systems, Digital Heritage. Progress in Cultural Heritage: Documentation, Preservation, and Protection, Springer Verlag, DÖRNER, R. (2014): Virtual Reality und Augmented Reality (VR/AR), Informatik Spektrum, Springer-Verlag.

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