Koordinatentransformation was
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- Klaus Sommer
- vor 7 Jahren
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1 Technische Universität Berlin Koordinatentransformation was dann? Christian Clemen Institut für Geodäsie and Geoinformationstechnik Technische Universität Berlin SIG Oracle Spatial Mercure Hotel Frankfurt Airport 14. September 2010
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6 Motivation north ϕ east λ Geometrische Interoperabilität einheitliche korrekte Prozess- vorhandene Visualisierung Berechnung integration Datenbestände
7 Koordinatentransformation; was dann? 1. Mit welchen Metdoden transformiert Oracle Spatial georeferenzierte Datensätze? 2. Gibt es weitere Methoden zur Herstellung einer Geometrischen Interoperabilität? 3. Wie führt man eine Homogenisierung (Nachbarschaftstreue h t Anpassung) unter Einhaltung geometrischer Bedingungen durch? 4. Was bedeutet eine geometrische Qualitätsverbesserung für Objekte in einer Oracle Spatial Datenbank?
8 Gauß-Krüger/ UTM - Nicht homogen? x y SELECT * FROM sdo_coord_op_methods; 86 Ergebnisse f:(ϕλ) (ϕ,λ) (x,y) z.b.: Cassini-Soldner, Transverse Mercator, Lambert, auch reine Darstellungsänderung und 2D nach 2D (z.b. ntv2) Formeln unter: Bildquelle: Wikipedia
9 Bessel / WGS84? Nicht homogen? Datum Parameter Ellipsoid - Dimension (Geodäsie, Landesvermessung - Physik) z Parameter Ellipsoid - Lagerung x (Verwaltung - Landesvermessung) y SELECT * FROM sdo_ellipsoids; 96 Ergebnisse mit Werten für die große und kleine Halbachse z.b.: WGS84, Bessel, Mars, und Sphere ( Abplattung = null) SELECT * FROM sdo_datums; 535 mit Verschiebung und Rotation des Koordinatensystems bzgl. WGS84 x' 1 rz + r y x dx y ' = m + rz 1 r x y + dy z ' ry rx 1 + y dz Bildquelle: Wikipedia
10 Nicht homogen? Referenzsystem Bessel Shift/Rotation 3D Koordinatensystems bzgl. WGS84 COORD_AXES ELLIPSOIDS Greenwich COORD_COORD_SYS x..northing, y..easting, [m] COORD_OP_PARAMS DHDN DATUMS COORD_OP_PARAM_VALS 6, PRIME_MERIDIANS DHDN/ GK2 COORD_REF_SYS 3 Gauß Krüger Zone 2 Mittelmeridian, false easting COORD_OP_PARAMS _USE COORD_OP_METHOD Transverse Mercator COORD_OPSOPS
11 Nicht homogen? Referenzsystem GRS 80 Shift/Rotation 3D = 0 COORD_AXES ELLIPSOIDS Greenwich COORD_COORD_SYS N..northing, E..easting, [m] DATUMS ETRS89 PRIME_MERIDIANS ETRS89/UTM33 COORD_REF_SYS COORD_OP_PARAMS COORD_OP_PARAM_VALS Central meridian, false easting, scale at natural origin COORD_OP_PARAMS _USE 15, , 0,996 COORD_OP_METHOD Transverse Mercator COORD_OPSOPS UTM Zone 33N
12 Der Begriff Geodätisches Datum Datum = Referenzsystem terrestrial reference system Datum = Referenzrahmen terrestrial reference frame 1. Dimension i des 1. Realer (vermarkter, regelmäßigen Körpers physikalisch realisierter) (Ellipsoid) Vermessungspunkt 2. Relative Lagerung dieses Körpers (zu einem übergeordneten Koordinatensystem) z 2. Mathematischer Koordinatenwert y x
13 Nicht homogen!!! Entstehungsgeschichte DHDN Transformationsparameter beschreiben best fit. Abhäng von Lage, räumlicher Verteilung und Anzahl der Passpunkte ETRS89 x ' 1 r z + r y x dx y' m rz 1 r x y dy = + + z' r rx 1 + y dz y Bei der Anwendung der Transformationsparameter entstehen Restklaffen!!! Bildquelle: support.esri.de/files/support/ntv2inarcgis_deutschland.pdf
14 Nicht homogen!!! Entstehungsgeschichte Vielzahl von Lagebezugssystemen ( Gebrauchssystemen ) DHDN (eigener Lagestatus pro Bundesland) ETRS89 (GPS!) aber auch konformes System Reinickendorf/Pankow Regionale Systematik im Lagebezugsystem Fehler der historischen Landesvermessung Einfluss kann durch Gitterdateien (ntv2) stark vermindert werden Basiskarten haben hohe lokale Genauigkeit (Prinzip der Nachbarschaft) Lokale Qualität der Fachdaten händisches Digitalisieren Aufmaß unter Zeitdruck (Messen am offenen Schacht)
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16 Koordinatentransformation; was dann? 1. Mit welchen Metdoden transformiert Oracle Spatial georeferenzierte Datensätze? 2. Gibt es weitere Methoden zur Herstellung einer Geometrischen Interoperabilität? 3. Wie führt man eine Homogenisierung (Nachbarschaftstreue Anpassung) unter Einhaltung geometrischer Bedingungen durch? 4. Was bedeutet eine geometrische Qualitätsverbesserung für Objekte in einer Oracle Spatial Datenbank?
17 Homogenisierung Automatisierung der Homogenisierung großer Vektordatenbestände t tä d 1. Geometrische Eigenschaften wie rechte Winkel oder parallele Linien automatisch, schnell und robust im zu transformierenden Fachdatensatz finden. 2. Punktidentitäten automatisch, schnell und robust finden. (Displacement Links) 3. Verteilen der Restklaffen unter Einhaltung topologischer- und geometrischer Bedingungen. b F 2 a FΔ m = W = EΔm f () xdx= min!
18 ... Restklaffen in den Passpunkten... Wie werden die Restklaffen auf die Objektpunkte übertragen?
19 Maschenweise Affintransformation Geometrische Bedingungen??? ESRI rubber sheeting: Dreiecke werden nur zwischen den Passpunkten gebildet!
20 Streckengewichtete Interpolation Unabhängig von Verteilung der Passoder Objektpunkte? Geometrische Bedingungen? FME (rubber sheeting, IDW) : Abhängig von der Verteilung der Passpunkte
21 Membranmethode Sytra, technet GmbH Berlin
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23 Membranmethode + Bedingungen SYSTRA, technet GmbH, Berlin
24 Membranmethode + Bedingungen Beispiel: Lokale Nachbarschaft (Dreiecke) und geometrische Bedingung (Rechter Winkel) Systra, technet GmbH, Berlin
25 Integration von relativer Geometrie Membrandreiecke Geradlinigkeiten Rechtwinkligkeiten Parallelitäten Kreiskontinuitäten Globale Koordinaten Lokale Koordinaten Strecken Systra, technet GmbH, Berlin
26 Matching und Searching Matching: χ 2 Auffinden von identischen Objekten in verschiedenen Datensätzen (SYSMATCH) - Ecken - Strecken - Geraden - Punkte - Searching: χ 2 Auffinden von geometrischen Bedingungen innerhalb eines Datensatzes t (SYSMATCH) - Rechtwinkligkeiten - Geradlinigkeiten - Parallelitäten - Parallelitäten mit Abstand -
27 Matching und Searching - Beispiel Fachdaten Basiskarte alt Geometrische Bedingungen Identische Punkte Homogenisierte Fachdaten im neuen Raumbezug Basiskarte neu Identische Punkte
28 Schritt 0: Die Situation Fachdaten 2000 Punkte Alte Basiskarte Punkte Neue Basiskarte Punkte
29 Schritt 1: Geometrie der Fachdaten Geradlinigkeit und rechte Winkel werden automatisch erschnüffelt bleiben bei Nachbarschafts bleiben bei Nachbarschaftstreuer Anpassung erhalten
30 Schritt 2: Ecken & Kanten Operator 1623 Identitäten Fachdaten Alte Basiskarte Identische Punkte Neue Alte Basiskarte
31 Schritt 2: Ecken & Kanten Operator Konservatives Matching. Vermeiden von falschen Zuordnungen z.b. Identische Punkte werden über Mustererkennung (nicht Nachbarschaftssuche!) gefunden
32 Schritt 3: Membran (1. Iteration)
33 Schritt 3: Membran (1. Iteration)
34 Schritt 3: Matching (2. Iteration) Punkte liegen jetzt t bereits näher beieinander! Zusätzliche (!) Identische Punkte Neue Alte Basiskarte
35 Schritt 3: Membran (2. Iteration) Δ = 4.86 m
36 Ausgangssituation
37 Rechenzeit Rechenzeit: Punkte Dreiecke Δ = SYSMATCH 4.86 m ca. 10sec SYSTRA ca. 40 sec technet GmbH technet GmbH Goethestraße Berlin
38 Nicht homogen!!! Entstehungsgeschichte Vielzahl von Lagebezugssystemen ( Gebrauchssystemen ) DHDN (eigener Lagestatus pro Bundesland) ETRS89 (GPS!) aber auch konformes System Reinickendorf/Pankow Regionale Systematik im Lagebezugsystem Fehler der historischen Landesvermessung Einfluss kann durch Gitterdateien (ntv2) stark vermindert werden Basiskarten haben hohe lokale Genauigkeit (Prinzip der Nachbarschaft) Lokale Datenqualität der Fachdaten händisches Digitalisieren Aufmaß unter Zeitdruck (Messen am offenen Schacht)
39 Koordinatentransformation; was dann? 1. Mit welchen Metdoden transformiert Oracle Spatial georeferenzierte Datensätze? 2. Gibt es weitere Methoden zur Herstellung einer Geometrischen Interoperabilität? 3. Wie führt man eine Homogenisierung (Nachbarschaftstreue Anpassung) unter Einhaltung geometrischer Bedingungen g durch? 4. Was bedeutet eine geometrische Qualitätsverbesserung für Objekte in einer Oracle Spatial Datenbank?
40 Homogenisierung Oracle Spatial 1. Koordinaten verbessern 2. Transformation zwischen Koordinatensystem verbessern (ntv2) 3. Topologie erzeugen
41 Homogenisierung Koordinaten verbessern Struktur Export SDO_GEOMETRY Update SDO_GEOMETRY Punkt - ID Koordinaten ändern Punkt Oracle Feature Oracle Feature Punkt Matching&Searching Homogenisierung i
42 Systemintegration Oracle Spatial Ergebnis soll durch Oracle Spatial reproduziert werden können GridTransformation zb z.b. NTv2-Datei Raster als Teil des Membranmodells Membranmethode Ergebnis ist unabhängig von der Verteilung der Neupunkte!!! ETRS89/UTM
43 Gitterdatei Ntv2 Keine Änderung Export SDO_GEOMETRY SRID mit ntv2 Transformation anlegen Gitter erzeugen Ntv2 Datei erzeugen Matching&Searching Homogenisierung i
44 Systemintegration Oracle Spatial
45 Ausblick: Topologie Beim Füllen (populate) der Topologie können mit einer vorgeschalteten Homogenisierung Knoten und Kanten in verschiedenen Datensätzen topologisch vereinigt werden SDO_GEOMETRY durch SDO_TOPO_GEOMETRY ersetzen.
46 Zusammenfassung 1. Oracle Spatial bietet ein umfassendes geodätisches Datenmodell für Kartenprojektion, Koordinatensysteme und Transformationsmethoden. 2. Nur eine Homogenisierung (Nachbarschaftstreue Anpassung) unter Einhaltung geometrischer Bedingungen erzeugt echte geometrische Interoperabilität. 3. Gitterdateien (ntv2) können zeitgleich mit der Homogenisierung erzeugt werden und in die Datenbank eingepflegt werden. 4. Spatial Objekte in einer Oracle Spatial Datenbank können homogenisiert werden um anschließend mit anderen Daten zu harmonieren.
47 Technische Universität Berlin Intelligente Netzhomogenisierung großmaßstäbiger g Datenbestände mit Oracle Spatial Dr. -Ing. Christian Clemen Technische Universität Berlin Institut für Geodäsie and Geoinformationstechnik christian.clemen@tu-berlin.de Co Autor: Dr. - Ing. habil. Frank Gielsdorf technet GmbH
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