Workflow zur vollautomatischen und schnellen Bildprozessierung, Katalogisierung und Verteilung im Katastrophenfall

Transkript

1 Workflow zur vollautomatischen und schnellen Bildprozessierung, Katalogisierung und Verteilung im Katastrophenfall Andreas Kühnen, Irmgard Runkel GEOSYSTEMS GmbH

2 Inhalt Workflow für luftgestützte Geobilddaten im Katastrophenfall Datenaufnahme und -aufbereitung SELSAS / SIMPA Projekt Datenverteilung und katalogisierung Zusammenfassung

3 Workflow für luftgestützte Geobilddaten Fluggerät Vollautomatische Verarbeitungskette Weltweiter Zugriff Aufnahme Datenvorverarbeitung Katalogisierung Verteilen Experten WPS Lokale Bildauswertung File OGC/ECWP Vor Ort

4 Workflow für Einsatzstäbe der zivilen Sicherheit Fluggerät Vollautomatische Verarbeitungskette Weltweiter Zugriff Aufnahme Datenvorverarbeitung Katalogisierung Verteilen Einsatzfahrzeug OGC/ECWP Zivile Sicherheit

5 Fokus: Zeitnahe Aufbereitung von Bilddaten Automatische und operationelle Aufbereitung von luftgestützten Bilddaten bis hin zu Near-Realtime und deren Verteilung über Web-Dienste (OGC und ECWP)

6 Workflowkomponenten Der GEOSYSTEMS Workflow-Manager steuert Funktionen aus Standardprodukten der ERDAS-Familie von Intergraph Datenaufbereitung Erstellung von Orthobildern ohne manuelle Passpunktsuche Optional: Mosaikerstellung Funktionen aus ERDAS IMAGINE und LPS Datenverteilung Über OGC-Dienste: WMS, WCS, WMTS Gezielte Datensuche über CSW möglich Datenstreaming über ECWP ERDAS APOLLO als Plattform

7 Datenaufnahme und Datenaufbereitung

8 Benötigte Informationen Genaue Position der Kamera zum Zeitpunkt der Bildaufnahme (X, Y, Z) = GPS-Information Lagewinkel = IMU 1 Information Roll (Omega) Pitch (Phi) Kamerainformationen Yaw (Kappa) Pixelauflösung Lage des Bildhauptpunktes (inkl. Brennweite) Verzeichnung 1) IMU = Inertial Measurement Unit, d.h. Lagesensor

9 Plattformen Größere Fluggeräte (Flugzeug, Motorsegler, Gyrocopter u.a.) Stabile Plattform Hohe Nutzlast Größere Flughöhe Unflexibel in der Flugplanung Großer Befliegungsaufwand UAVs Leicht instabile Plattform Geringe Nutzlast Geringere Flughöhe Flexibel in der Flugplanung Minimaler Befliegungsaufwand

10 Beispiel: Plattform Motorsegler / SIMPA System zur echtzeitnahen Luftbild- Serverauswertung für hochauflösende Sensoren

11 SELSAS Systemaufbau 1 Sekunde pro Bild Externe Verarbeitung Web-Clienten Aufnahme Multisensorik Übertragung Echtzeit Geo- Daten- Server Vorverarbeitung Screening, Orthoreferenzierung, Mosaikierung Lokale Verarbeitung Analyseverfahren

12 SELSAS - Komponenten Condor Mobile Bodenstation Web Zugang Multisensor Pod (VIS/HS) Downlink Antenne Datenempfangseinheit Datenprozessierungseinheit Datenkatalog ERDAS APOLLO

13 SELSAS - Prozessierung

14 Beispiel: Flugzeug mit direktem Datendownlink Beispieldaten *: 1600 Bilddaten Kamera: 11bit, MS hier RGB Dateigröße: ca * 3248 Pixel Dateiformat: JPG *Daten wurden freundlicherweise von OHB AG zur Verfügung gestellt

15 SELSAS - Zugriff Web-Client

16 Einsatzszenario: Fiktive Evakuierung von Botschaftspersonal Zusammenspiel aller Einsatzkräfte inklusive sekundenaktuelles Lagebild Greding: Realer Krieg im virtuellen Raum

17 SELSAS - zu erwartende Genauigkeit Hochwertige GPS/IMU-Einheit ohne zusätzliche Passpunkte

18 UAV als Plattform GPS- und IMU-Genauigkeit i.d.r. nicht ausreichend um eine akzeptable Bildlage gewährleisten zu können - Kamerakalibierung i.d.r. nicht verfügbar automatische Verknüpfungspunktsuche zur Verbesserung der relativen Orientierung der Einzelbilder Mittelung der GPS- und IMU-Information über den Bildblock ohne Verknüpfungspunkte mit Verknüpfungspunkte

19 Die Verknüpfungspunktsuche völlig automatisch ohne Nutzerinteraktion erlaubt die Bestimmung der Kameraverzeichnung ist rechenzeitintensiv (ca Sekunden pro Bild) benötigt möglichst viele und große Überlappungen zwischen den Bildern Ein Workflow der die Verküpfungspunktsuche beinhaltet erlaubt keine Near-Realtime-Verarbeitung (wie in SELSAS)

20 Rechenzeit Beispiel: ECW-Mosaik Bludenz aus 29 Bildern (5000x3300 Pixel) Laptop Intel Core I5-3230M (2x 2,60 GHz): Verknüpfungspunktsuche: 50 Min Bildorientierung: 10 Min Orthobilderstellung: 2,5 Min Mosaikerstellung: 1 Min Gesamt: 63,5 Min Workstation Dual Xeon E (2x 4x 3,30 GHz) Gesamt: 23,5 Min

21 Katalogisierung und Verteilung

22 Datenverteilung mit ERDAS APOLLO Ein umfassendes System zur Verwaltung, Analyse und Verteilung von (Geo-)Daten: Verwaltung enormer Datenbestände Schnellster Bilddatentransfer Sicherer Datenaustausch und -zugriff On-Demand Geoprocessing OGC und ISO-konform Nahtlose Integration

23 Katalogsuche CSW: räumliche Suche und Suche in den Metadaten möglich

24 Datenverteilung Zugriff über WMS, WMTS, WCS, ECWP

25 Datenverteilung Integration in andere Systeme

26 Zusammenfassung Die Besonderheit des Systems bildet der voll automatisierte, operationelle Workflow zur Datenaufbereitung und Integration in den Datenkatalog: Je nach Plattform und Datenlage: Bildprozessierung in Nah-Echtzeit möglich Ad-hoc Katalogisierung und Verteilung der Bilder und Bildmosaike über OGC-Dienste und schnellem Datenstreaming Direkte Vorortauswertung und / oder Einbeziehung von ortsfernen Bildauswertungsexperten über Web-Dienste Hohe Flexibilität zur Anpassung an unterschiedliche Kundenbedürfnisse sowie an verschiedene Flugplattformen und Sensoren Entwickelt, getestet und funktioniert

27 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit