Verfahren und Möglichkeiten der modernen Photogrammetrie zur. DTM Generierung

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1 Verfahren und Möglichkeiten der modernen Photogrammetrie zur DTM Generierung E. Baltsavias Institut fürgeodäsie und Photogrammetrie, ETH Zürich 1. Einführung, Definitionen 2. Die Prozesskette zur DTM Generierung 3. Evaluation der erzeugten DTMs (manuelle vs. automatische Verfahren) 4. Bewertung (Vor- und Nachteile), Aussichten

2 Definitionen 1. DGM/DTM: digitales Geländemodell, digitales Terrainmodell Objekte auf der Geländeoberfläche werden nicht betrachtet. Was zum Gelände gehört ist unter Umständen eine Definitionssache, z.b. sind Brücken Gelände? -> Unterschiede zwischen Vermessungsämtern. 2. DHM: digitales Höhenmodell (digital height model) Modellierte Oberfläche ist nicht definiert. Oft als Synonym von 1. benutzt. 3. DEM: digital elevation model Synonym von DTEM: digital terrain elevation model Synonym von 1. Wird vor allem in USA benutzt. 5. DOM/DSM: digitales Oberflächemodell, digital surface model Die sichtbare Oberfläche wird modelliert inkl. z.b. Baumkronen, Gebäudedächer, Stromleitungen etc.

3 -> hier werden die Begriffe DTM und DSM benutzt, oder nur DTM als Sammelbegriff In allen Begriffen ist die Höhe in einem vertikalen Referenz-Koordinatensystem (Datum) definiert. Normalerweise wird ein lokales Landeskoordinatensystem benutzt. Man unterscheidet zwischen - ellipsoidischen Höhen (z.b. WGS 84 wenn GPS-Messungen als Passpunktinformationen benutzt werden, Bessel für die Schweiz) - orthometrischen Höhen, Höhen der Landesvermessung Beziehen sich auf das lokale Geoid. Können aus ellipsoidischen Höhen durch Berücksichtigung der Geoidundulationen gewonnen werden.

4 Reduktion eines DSMs zu einem DTM Möglich durch manuelle, halbautomatische oder automatische Postprozessierung - halbautomatisch: Elimination von isolierten, abrupten 3-D Hügelchen im DSM (Einzelbäume, Einzelgebäude) - automatisch: wenn Boden unter den Bäumen gemessen werden kann (Laserscanner, Radar mit grosser Wellenlänge) Verlangt Erkennung/Klassifikation von Objekten - oft werden nur geometrische Kriterien (z.b. 3-D Hügel mit einer bestimmten Fläche und Höhe) zur Klassifikation benutzt, genügen aber nicht - andere Kriterien (Farbe, Textur, Schatten, Grauwertkanten)

5 DTM Aspekte 1. Erfassung der Rohdaten - manuell, halbautomatisch, automatisch - ohne/mit Strukturierung/Klassifikation der Messdaten, z.b. Definition und Messung von Bruchkanten 2. Postprocessing, als Option: - Editierung/Korrektur - Filterung (z.b. Reduktion eines DSMs zu einem DTM) - Ausdünnung/Verdichtung - Kodierung zur Datenreduktion

6 3. Modellierung/Repräsentation D (nur eine Höhe für eine gegebene Lage erlaubt), 3D - regelmässiges Gitter - TIN (Triangular Irregular Network) - Quadtree (hierarchische) Repräsentationen, Progressive Sampling -> dichteres Gitter wenn Gelände rauh - Mischformen, z.b. Dreiecke in regelmässigen oder Quadtree Gittern - Höhenlinien - charakteristische Linien (z.b. Bruchkanten) und Punkte und seltener vertikale Kanten können manchmal separat behandelt werden Die meisten kommerziellen DTM-Pakete unterstützen nur 2.5D regelmässige Gitter und/ oder TINs.

7 Charakteristische Punkte: Kuppen, Mulden Charakteristische Linien: - Fallinien - Schichtlinien - Strukturlinien (unscharfe Geländeneigung-Uebergänge - Grat- oder Tallinien (zugleich Fall- wie auch Strukturlinien) - Bruchlinien (enthält einige der obigen Definitionen, wird oft als Ueberbegriff benutzt)

8 4. DTM Interpolation 5. DTM Operationen Ausdünnung, Verdichtung, Merging (Mosaikierung) von DTMs, Rotation, Umformatierung/Export 6. Ableitung von Folgeprodukten/Visualisierung Einzelpunkte, Profile, Höhenlinien, Volumen, Bild-Darstellung oder Höhenstufen- Darstellung als Grauwert oder Farbe, Orthobildgenerierung, 3-D Objektextraktion durch Monoplotting (ein Bild, normalerweise Orthobild, und DTM), 3D-Gittermodelle, 3D Ueberlagerung mit Rasterdaten (Orthobildern, Rasterkarten) und Vektoren, Flythroughs/Animationen/Simulationen, Shaded Relief, Exposition, Neigung, multitemporale Analysen (z.b. Deformationen, Hangrutschungen etc.), hydrologische Modelle etc. 7. Integration in GIS Kombination mit anderen Daten, Abfragen, Analysen

9 In dieser Veranstaltung Betonung auf Punkt 1 (Erfassung der Rohdaten). Aber Technologie zur DTM Generierung beeinflusst auch weitere Aspekte: -> wieviel manuelle Editierung ist notwendig? -> kann ein gemessenes DSM zu einem DTM reduziert werden? -> kann ein 2.5D oder ein 3D (z.b. für Vegetation) Modell gewonnen werden? -> sind die charakteristischen Linien explizit oder implizit erfasst? -> wie dicht sind die Rohmessungen? wie gross der erwartete Interpolationsfehler? -> Qualität von Folgeprodukten

10 Kriterien für die Bewertung von Technologien zur DTM Generierung Dichte und Verteilung der Messungen Terrain- und Applikationsabhängig Genauigkeit der Einzel-Messungen, Anzahl und Grösse von groben Fehlern Applikationsabhängig Geomorphologische Treue/Qualität Reduktion eines DSM zu einem DTM (Applikationsabhängig) Lieferzeiten Kosten - volle Systeme (Plattform, Aufnahmesystem, Passpunkte, Scanner, analytische oder digitale photogrammetrische Geräte, Software, manuelle und automatische Prozessierung) - Preis des gelieferten DTMs

11 Aufwand für manuelle Editierung (für hohe Qualität immer benötigt) Komplexität der Systeme und Prozesse, Automationsgrad Fault-tolerance und Zuverlässigkeit bei der Rohdaten-Erfassung Ableitung von anderen Produkten, z.b. Orthobilder, Klassifikation und 3-D Messung von Objekten Beschränkungen der Datenerfassung (Wetter, Tageszeit, Jahreszeit, Flugplattform, Passpunktansprüche, GPS-Satellitenempfang) Flexibilität (z.b. unterschiedliche Formate, Auflösungen, Brennweiten, spektrale Information etc. bei den Sensoren, unterschiedliche Dichte und Genauigkeit der DTMs) Revisiting Capabilities -> Ueberprüfung, Ergänzung, Ableitung von anderen Produkten

12 Prozesskette zur Erfassung von DTM-Rohdaten Flugplanung Flug Digitale Kameras Analoges Video Filmdigitalisierung Filmentwickung Video Digitalisierung Digitale photogrammetrische Stationen Analytische Plotter Gemeinsame Funktionalität und Software Gegeben: Kamerakalibrierung Passpunktmessung (vor oder nach dem Flug) innere Orientierung (Rahmenmarkenmessung) äussere Orientierung (Position und Winkel der Kamerastationen) Messung von homologen Bildpunkten Strahlenschnitt zur 3-D Punktbestimmung Editierung

13 Plattform praktisch unbegrenzt ; je nach Dimensionen, Gewicht und Art des Sensors vom Ballon bis geostationären Satelliten Typisch: Flugzeug, Flughöhe je nach Typ (oft bis 8000m), Fluggeschwindigkeit je nach Typ (oft km/h) GPS zur Navigation - Genauigkeit bei absolutem Modus: 50 m - Genauigkeit mit Empfang von Real-Time Korrekturen: 2-3 m Flugplanung Einfach, weil abgebildete Fläche in jedem Bild gross Typische Bildüberlappung: 60% in Flugrichtung, 25% zwischen Flugstreifen

14 Flugverhältnisse Zu vermeiden sind: - lange Schatten - Nebel, Smog, Staub, Wolken zwischen Sensor und Erdoberfläche - Niederschlag, sehr starker Wind - Reflexionen / Hot-Spots - Bodenbedeckung durch Schnee - Belaubung Für GPS, Empfang von mind. 4 Satelliten

15 Sensoren grosse Auswahl digital, analog flächenhafte, linienhafte, punktförmige Sensoren unterschiedliche Formate, Auflösungen, Brennweiten variable spektrale Information - Filme: S/W, Farbe, S/W oder Falschfarbe IR - digitale Sensoren: panchromatisch ( nm), multispektral, hyperspektral

16 Typischer Sensor: metrische Filmkamera - 23 cm x 23 cm Format lp/mm Auflösung, Forward Motion Compensation m Filmlänge/Magazin ( Bilder/Rollfilm) - Objektive (cm) / Oeffnungswinkel ( o ) (9/104, vor allem 15/75, 21/57, 30/42) - Oft GPS zur Bestimmung der Position der Aufnahmezentren (Genauigkeit bei Differential GPS und Postprocessing 3-5 cm) - Robuste und stabile Kamera - Gute Kalibrierung - Sehr kleine Verzeichnung (ca. 1 µm)

17 Andere wichtige Sensoren Digitale photogrammetrische Kamera - gedacht als Ersatz der metrischen Filmkamera - gestützt auf das 3-Zeilen-Kamera Prinzip - unter Entwicklung z.b. von LH Systems (Leica) ; geplante Einführung Sommer 2000 Flächen-CCDs mittlerer Auflösung ( Pixels) - custom-made - kommerzielle Still-Video CCDs, z.b. Kodak DCS Serie (420, 460) Wurden bis jetzt wenig eingesetzt, eher für lokale, kleine Gebiete Satellitenbasierte Systeme

18 Existierende Satellitensysteme zur DTM Generierung across-track versus along-track Stereo - across-track: unterschiedliche Bildaufnahmezeiten und eventuell auch Bildinhalt -> schwieriger homologe Punkte zu messen, besonders automatisch! - along-track: quasi simultane (ca. 1 min) Bildaufnahme mit 2- oder 3-Zeilen-CCDs Wolken wichtiges Problem, vor allem für die Schweiz Pixelgrösse (Pixel-Footprint) bis zu ca. 5 m Kleinste, sinnvolle DTM-Gitterweite 25 m Genauigkeit der Einzelmessungen (RMS) unter guten Bedingungen: x Pixel- Footprint Genauigkeit hängt stark vom Aufnahmebasis/Flughöhe Verhältniss (B/H) ab (optimal B/H ca. 1) und Qualität der Passpunkte

19 Genauigkeit des abgeleiteten DTMs: hängt stark von Punktdichte ab, unter guten Bedingungen 1-2 x Pixel-Footprint Kommerzielle Anbieter (SPOT), (IRS-1C), (russische Systeme), (russische Systeme), etc. Informationen über Bilder und Produkte und Preise: CH-National Point Of Contact (NPOC), Dr. Klaus Seidel, seidel@vision.ee.ethz.ch Jean Pierre Perret, Jean-Pierre.Perret@lt.admin.ch

20 SPOT PAN Existierende Satellitendaten für DTM-Generierung IRS-1C PAN JERS-1 OPS MOMS-02 N/F 1 MOMS-2P N/F 1 Large Format Camera 1 N...Nadir Kanal, F...Vor- oder Rückblick 2 K...kommerziell, E...experimentell 3 In der Praxis ist die across-track Inklination des Sensors nur +/- 2 o, also B/H zu klein Metric Camera TK-350 Anzahl Pixel x 4000 Stereo alongtrack Streifenbreite (km) oder Bilddimensionen (cm) Massstabsfaktor Ueberlappung (%) across-track 8400/ Zeilen along-track 8400/ Zeilen along-track MK-4 Mission SPOT Space Space Space verschiedendene verschie- IRS-1C JERS-1 Mir Priroda 1,2,3,4 Shuttle Shuttle Shuttle Land Fr., Bel., Sw. Indien Japan BRD BRD USA BRD Russland Russland Systemtyp 2 K K eher E E E E E K K Sensortyp digital digital digital digital digital film film film film Auflösung (m) x /13.5 6/ acrosstrack Zeilen alongtrack alongtrack alongtrack alongtrack x x x x , ,000 2,600,000 variabel, bis ca. 100 variabel, bis ca ,000/ 1,260, ,000/ 1,680, , 70, B/H bis 1.1 bis , , 0.8 bis 0.6 bis ,000-1,200, , , ,000-1,200,000 20, 40, 60, (20%) 0.5 (60%) 0.2

21 Geplante hochauflösende Sensoren -> s. Vortrag von R. Reulke Pixelgrösse bis 1 m DTM-Genauigkeit bis 1-2 m Kleinste sinnvolle DTM Gitterweite bis 5 m IKONOS-1 erstes System (Ende April oder Juni 1999) Preis (für IKONOS-1) sehr hoch?

22 Verarbeitungsschritte Analytischer Plotter: manuelle Messungen, Computer-Unterstützung Digitale Photogrammetrische Stationen (DIPS) -> s. Vortrag von Käser - manuelle Messungen, Computer-Unterstützung (jedoch Qualität und Auflösung der Bilddaten und Qualität des Stereoviewing schlechter als bei analytischen Plottern) - halbautomatisch, automatisch Innere Orientierung - kann vollautomatisch Ablaufen Aeussere Orientierung - für jedes einzelne Stereomodell oder einen grossen Block von Bildern (genauer, schneller, weniger Passpunkte) - Messung von natürlichen Verknüpfungspunkten vollautomatisch (in schwierigen Fällen manuelle Nacheditierung notwendig) - Messung von Passpunkten manuell oder teilweise halbautomatisch

23 - Bündelausgleichung für Block von Bildern (Aerotriangulation): Modellierung von systematischen Fehlern, automatische Detektion und Eliminierung von groben Fehlern, GPS-Werte für Kamerastationen als Näherungen oder gewichtete Beobachtungen, mit GPS Kamerastationen wenig Passpunkte (4-10) erforderlich, Messung von Passpunkten mit GPS vor/nach dem Flug Messung von homologen (korrespondierenden) Bildpunkten - manuell - automatisch durch Matching + typische Zeiten für Matching: min + manuelle Vor-/Nacheditierung erforderlich + Ausnahme: kleiner Massstab, nackter Boden, keine hohen Genauigkeitsansprüche + typische Zeiten für manuelle Editierung der Matching-Ergebnisse (hohe Qualität): 2 Std./Stereomodell

24 Manuelle DTM-Messung 5,000-20,000 Punkte pro Modell Verschiedene Messmodi - Raster - Profile (Punktabstand entlang der Profile kann variieren) - Höhenlinien - Spot-Heights - Charakteristische Linien werden jede separat erfasst und mit einem Code versehen Im Raster- und Profilmodus kann der Operateur die Lage eines Punktes, falls ungünstig, verschieben. Typischer Messmodus: Raster oder Profile plus Spot-Heights und Bruchkanten Generierung eines DTMs (nicht aber unter der Vegetation) oder DSMs möglich

25 Gute Genauigkeit, keine oder wenig Datenredundanz, kleine Datenmengen, explizite Erfassung und Klassifikation von charakteristischen Linien -> gute Terrainrepräsentation und geomorphologische Qualität Praktisch beliebige DTM-Gitterweite, kleinster Punktabstand ca. 100 µm im Bild Wichtige Faktoren für Genauigkeit - Messgenauigkeit im Bild: µm für natürliche Punkte - Aeussere Orientierung: hängt ab von Genauigkeit der Bild- und Geländekoordinaten der Passpunkte, Passpunktanzahl und Verteilung, benutztem Algorithmus (Modellorientierung oder Bündelblockausgleichung), etc. - Aufnahmebasis zur Flughöhe Verhältnis

26 Genauigkeit der Einzelmessungen (rules of thumb) (a) 0.01 % hg (für 60% Ueberlappung, 15 cm Objektiv) hg...flughöhe über Grund (b) Höhengenauigkeit: Z = p * hg / b Z = Höhengenauigkeit ; p = Genauigkeit der Parallaxenmessung ; b = Bildbasis = Bilddimension in Flugrichtung * (1-q/100), q...längsüberlappung Planimetrische Genauigkeit: X/Y = p * hg / c c...brennweite Beispiel: p = 15 µm ; q = 60% ; b = 92 mm (Bilddimension 23 2 cm 2 ) ; c = 15 cm Z = hg ; X/Y = hg

27 DTM-Parameter in Abhängigkeit des Bildmassstabes Flughöhe (m) Massstab Z (m) X/Y (m) minimale Gitterweite (m) Stereoskopische Fläche/Bild (km 2 ) :30, :20, :15, :10, :7, :5, :2,

28 Genauigkeit des DTMs - Rule of thumb: 0.02 % hg ( Z DTM ) 2 = (k * d) 2 + Z 2 Z...Messgenauigkeit der Einzelmessungen, d...mittlerer Punktabstand, k...proportionalitätsfaktor (empirisch) je nach Geländetyp und Erfassungsart k =0.022 (schwierig), k =0.01 (mittel), k = (einfaches Gelände) Problem: Gelände hat oft gemischte Form - Maximale Stützpunktdistanz für DTM-Interpolation XY 8 Z max Z max Z max = noch tolerierbarer Höhenfehler Z max = maximaler Wert der 2. Ableitung - Beziehung zwischen Höhengenauigkeit und Höhenlinienintervall (CI) CI = 6 Z DTM

29 - Einflussparameter der DTM-Genauigkeit + Rohdatendichte und -verteilung (das wichtigste!) + Messgenauigkeit der Rohdaten + Interpolationsverfahren - Resultate praktischer Test + wenig Einfluss des Interpolationsverfahrens auf die Höhengenauigkeit + geomorphologische Richtigkeit wird dagegen stärker beeinflusst + mittlerer Fehler hängt in erster Linie linear vom durchschnittlichen Punktabstand ab

30 - wichtigstes Problem: Abschätzung der geomorphologischen Richtigkeit Beispiel: beide Varianten unten von der Genauigkeit her akzeptiert (Höhenlinien innerhalb des Fehlerbandes), aber links ist geomorphologische Repräsentation adäquat, rechts geglättet

31 Automatische DTM-Messung Scanpixelgrösse der Filme: µm, oft µm Farbe wird nicht benutzt (könnte Ergebnisse verbessern) Obwohl simultane Benutzung von > 2 Bildern rechnerisch möglich und für die Genauigkeit und Zuverlässigkeit vorteilhaft, wird sie in der Praxis nicht eingesetzt Anzahl Punkte: frei wählbar, normalerweise 200, ,000 pro Modell! Verteilung der Punkte: (a) regelmässiges Gitter im Gelände (b) regelmässiges Gitter im Bild (c) beliebig verteilte Punkte an Stellen mit guter Textur In (b) und (c) nachträgliche Interpolation eines regelmässigen Gitters

32 Charakteristische Linien und Punkte werden nicht explizit erfasst -> aber wegen hoher Punktdichte, Interpolationsfehler klein Messung eines DTMs schwieriger (Elimination von Einzelbäumen und Gebäuden nicht immer erfolgreich) Kleinster, sinnvoller Messpunkt-Abstand 3-5 Pixel ABER Gitterweite oft grösser (z.b Pixel) -> Grund: mehrere Messungen innerhalb einer Gittermasche ausnutzen um automatisch Fehler zu reduzieren oder eliminieren, und die Genauigkeit zu erhöhen

33 Genauigkeit - Einflussfaktoren und rules of thumb für manuelle Messungen auch hier prinzipiell gültig, wobei (a) Messgenauigkeit = Pixel, z.b. für 15 µm Scanpixelgrösse, µm Messgenauigkeit (b) Pixelgrösse und Genauigkeit sind nicht linear abhängig, z.b. Verdoppelung der Pixelgrösse führt nur zu 10-20% Reduktion der Genauigkeit - Viele zusätzliche Einflussfaktoren, z.b. Textur, radiometrische Qualität, Geländeunstetigkeiten etc. -> s. Käser - Unter guten Bedingungen (gute Textur, nackter Boden) Genauigkeit wie bei manuellen Messungen oder sogar leicht besser - Hauptproblem ist Zuverlässigkeit: undetektierte grobe Fehler im Datensatz, manuelle Editierung notwendig

34 Verfahren nicht intelligent (es wird überall gemessen, keine einfache Unterscheidung zwischen Terrain und anderen Objekten) Optimaler Ablauf-Prozess für Matching - Voreditierung: Bruchkantenmessung, Elimination von problematischen Flächen (Waldgebieten, Wasserflächen, dicht bebauten Regionen) und eventuell dort manuelle Messungen - Nacheditierung: Korrektur von groben Fehlern, Füllen von Lücken - Nicht alle Systeme bieten gute Tools zur Editierung

35 Kosten Abhängig davon ob, (a) völlig neues Projekt, d.h. Neubefliegung etc., versus (b) Benutzung von existierenden, orientierten Bildern Mengenrabatt Art der Lizenzen (für einen oder mehrere Arbeitsplätze) Beispiele von Preisen für den Fall (b) oben - digitale Auswertung (inkl. manuelle Editierung): ca. 300 Fr./Modell (150 Fr./Stunde) Beispiel: 1:25,000 Bildmassstab, 10 m Gitterweite, 1-2 m Genauigkeit, ca. 20 Fr./km 2 - Auswertung am analytischen Plotter: ca Fr./Stunde Je grösser der Massstab und komplexer der Bildinhalt, desto vorteilhafter eine manuelle Auswertung am analytischen Plotter

36 Vorteile der Photogrammetrie zur DTM-Generierung (im Vergleich vor allem zu Laserscanner*) Einfache Flugplanung Kürzere Flugzeit pro km 2 Einfaches, qualitatives, und robustes Aufnahmeverfahren, fault-tolerant (z.b. bei GPS- Ausfall), billiger, INS nicht notwendig Stabilere Geometrie durch grosse Ueberlappung in beide Richtungen Hochentwickelte und geprüfte Algorithmen Viele kommerzielle Systeme und Softwarepakete zur Auswahl Messungen möglich, unabhängig von der spektralen Signatur der Objekte (hinreichende Reflexion) * Je nach Laserscanner Parameter, mit Photogrammetrie und Bildmassstäben 1:5,000-1:20,000 zu vergleichen

37 Flexibilität bei Flughöhe, DTM-Gitterweite und Genauigkeit Gute geomorphologische Qualität, explizite Erfassung von Bruchkanten möglich Ableitung von anderen Produkten (Orthobilder, Objektextraktion, Visualisierung) Bilder - sehr wichtig für manuelle Editierung - beliebiges Revisiting, Nachmessen, Ableitung von zusätzlichen Informationen - stereoskopische Ueberlagerung der Messdaten (Punkte, Höhenlinien) zur komfortablen manuellen Editierung (analytische Plotter, digitale Stationen) - multispektrale Information möglich - Bilder im Vergleich zu Laser-Intensitätsbildern radiometrisch und geometrisch weit überlegen

38 Nachteile Lieferzeiten länger (vor allem mit Filmkameras) Messung in Regionen ohne Textur schwieriger Messung unter Vegetation nicht möglich Schatten leicht mehr Verdeckungen (dafür aber Möglichkeit einer mehrfachen Abbildung) mehr Passpunkte erforderlich (jedoch ohne INS) stärker abhängig von Jahres- und Tageszeit Spezielle Hardware (analytischer Plotter, Filmscanner) für Filmkameras Probleme beim Matching (komplex, nicht völlig automatisch) -> weniger Automation, längere Editierung

39 Aussichten, wichtigste neue Entwicklungen digitale photogrammetrische Kamera hochauflösende Satellitenbilder Verbesserung der Software zur Aerotriangulation und Matching, höhere Automatisierung -> eher langsame Entwicklungen bessere Tools zur DTM Vor- und Nacheditierung