Diplomarbeit. Potential digitaler photogrammetrischer Luftbildkameras. Verfasser: cand. geod. Hans Christian Oswald Matrikel-Nr.

Diplomarbeit Potential digitaler photogrammetrischer Luftbildkameras Verfasser: cand. geod. Matrikel-Nr.: 2040495 Betreuer: Dr.-Ing. Karsten Jacobsen Hannover, den 16.11.2006

Hannover, den 16.11.2006 Erklärung Hiermit erkläre ich, dass diese Arbeit selbstständig von mir verfasst wurde. Die aus fremden Quellen direkt oder indirekt übernommenen Informationen und Gedanken sind als solche kenntlich gemacht worden. Ich habe keine anderen als die im Literaturverzeichnis angegebenen Quellen und keine sonstigen fremden Hilfen verwendet.

Danksagung Ein ganz besonderer Dank geht an Herrn Dr. Ing. Karsten Jacobsen für die umfangreiche Betreuung meiner Diplomarbeit. Bei Herrn Dr. Ing. Michael Cramer, Herrn Dr. Ing. Michael Gruber und Herrn Spreckels möchte ich mich dafür bedanken, dass sie mir die notwendigen Daten für die Erstellung dieser Diplomarbeit zur Verfügung gestellt haben. Des Weiteren möchte ich mich bei den Mitarbeitern des Instituts für Photogrammetrie und GeoInformation bedanken, insbesondere bei Frau Adelheid Elmhorst, Frau Ulla Wißmann und Herrn Seyed Mohammad Tavakkoli Sabour.

Inhaltsverzeichnis I Inhaltsverzeichnis 1 EINLEITUNG... 1 2 GRUNDLAGEN... 3 2.1 Kameratechnische Grundlagen... 3 2.1.1 Analoge Reihenmesskamera... 3 2.1.2 Intergraph DMC... 4 2.1.3 Vexcel Imaging UltraCam D... 6 2.2 Geometrische Grundlagen... 8 2.2.1 Aerotriangulation... 8 2.2.2 Bündelblockausgleichung... 11 2.2.3 BLUH... 12 2.2.3.1 Das Programmsystem... 12 2.2.3.2 Anwendung von BLUH für einen DMC Datensatz... 15 2.2.3.3 Anwendung von BLUH für einen UltraCam D Datensatz... 20 3 VERGLEICH DER BILDINFORMATIONEN VON ANALOGEN UND DIGITALEN PHOTOGRAMMETRISCHEN LUFTBILDKAMERAS MIT HILFE VON ORTHOPHOTOS... 26 3.1 Orthophotoherstellung... 28 3.2 Frederiksstad... 30 3.2.1 UltraCamD Datensatz mit 34cm GSD... 32 3.2.2 Analoger Datensatz mit 20cm GSD, 20µm Bildpixel... 34 3.2.3 DMC Datensatz mit 18cm GSD... 36 3.2.4 UltraCam D Datensatz mit 17cm GSD... 38 3.2.5 Analoger Datensatz mit 10cm GSD, 20µm Pixelgröße... 42 3.2.6 DMC Datensatz mit 9,2cm GSD... 45 3.2.7 Analoger Datensatz mit 6,5cm GSD, 12µm Pixelgröße... 48 3.3 Bergwerk Auguste Viktoria... 55 3.3.1 Analoger Datensatz mit 8,5cm GSD, gescannt mit 20µm Pixelgröße 57 3.3.2 UltraCam D Datensatz mit 9cm GSD... 61 3.4 Graz... 69

Inhaltsverzeichnis II 3.5 Zusammenfassung der Ergebnisse des Vergleichs analoger und digitaler Bilddaten... 73 4 WIRTSCHAFTLICHE ASPEKTE... 74 4.1 Ausdehnung der täglichen Flugzeiten und Steigerung der Tagesproduktion... 75 4.2 Ausdehnung der jährlichen Flugzeiten und Steigerung der Jahresproduktion... 76 4.3 Kosten bei analogen Bildmessflügen... 77 4.4 Kosten bei digitalen Bildmessflügen... 79 4.5 Vergleich der Kosten analoger und digitaler Bildmessflüge... 80 4.6 Schlussfolgerungen aus dem Kostenvergleich... 80 5 FAZIT... 82 6 AUSBLICK... 86 7 ABBILDUNGSVERZEICHNIS... 88 8 TABELLENVERZEICHNIS... 93 9 LITERATURVERZEICHNIS... 94

1 Einleitung Seite 1 1 Einleitung Luftbilder haben vielfältige Nutzungsbereiche. Die Kartenherstellung und die Fortführung der Landeskartenwerke, Optimierung und Planung von Umweltschutzmaßnahmen, Herstellung von 3D Stadtmodellen, Auffinden von Blindgängern aus dem 2. Weltkrieg und viele andere Verwertungen sind auf Grundlage von Luftbilddaten zu realisieren. Nachdem die digitale Photo Kamera schon längst den Einzug in den alltäglichen Gebrauch gefunden hat, findet dieser Umbruch im Bereich der Luftbildphotogrammetrie ebenfalls statt. Das bekannte 23cm*23cm Format und die dazugehörigen Filmrollen werden bereits durch portable Festplatten als Bilddatenträger abgelöst. Die bisher überwiegend verwendeten analogen Kamerasysteme werden mehr und mehr durch digitale Kamerasysteme ersetzt, da die Ergebnisse der rasanten Entwicklung im Bereich der PC Hardware die Verarbeitung der großen anfallenden Datenmengen mittlerweile problemlos möglich macht. Die Archivierung der angesammelten Luftbilddaten ist durch Serversysteme und portable Festplatten erleichtert worden, ermöglicht einen permanenten, einfachen Datenzugang und spart Platz. In der vorliegenden Arbeit soll das Potenzial digitaler photogrammetrischer Luftbildkameras analysiert und bewertet werden. Dazu werden in einem Grundlagenteil zunächst die Arbeitsweisen verschiedener Kamerasysteme dargestellt. Hierbei wird als Erstes die Arbeitsweise der bisher verwendeten analogen Reihenmesskamera vorgestellt. Anschließend werden zwei am Markt konkurrierende digitale Kamerasysteme in den Kapiteln 2.1.2 und 2.1.3 präsentiert: Die Intergraph Digital Mapping Camera (im folgenden kurz DMC genannt) und die Vexcel Imaging UltraCam D. Ziel der Arbeit ist es nicht, Aussagen zur Qualität im Vergleich der beiden digitalen Kamerasysteme zu erarbeiten. Es soll vielmehr ein Vergleich der Leistungsfähigkeit des analogen mit dem digitalen Aufnahmesystem vorgenommen werden. Zum Verständnis des digitalen Systems schließt sich im Grundlagenteil eine Darstellung über Aerotriangulation, Bündelblockausgleichung und die damit einhergehende Verwendung des Programmsystems BLUH an. Hierbei werden

1 Einleitung Seite 2 Anwendungen zweier unterschiedlicher Datensätze durch DMC und UltraCam D dargestellt. Die Interpretation digitaler Luftbildaufnahmen geschieht entweder stereoskopisch oder auf Grundlage von Orthophotos. Je nach Anliegen des Interpreten wird die Methodik gewählt. Da das Anliegen nicht die dreidimensionale Auswertung mit Hilfe des stereoskopischen Verfahrens ist, sondern die Genauigkeit der Objektinformationen von Luftbildern, wurden manuelle Auswertung auf der Grundlage von Orthophotos durchgeführt. Dazu ist es erforderlich die Methodik der Orthophotoherstellung darzustellen, was den Hauptteil der Arbeit einleitet. Es folgt an Beispielen von Frederiksstad, des Bergwerks Auguste Viktoria der Deutschen Steinkohle AG in Marl und der Innenstadt von Graz eine qualitative Analyse bestehender Luftbilddatensätze. Dabei wird die Leistungsfähigkeit analoger und digitaler Luftbilder im Hinblick auf Objekterkennung miteinander verglichen. Beim Vergleich von analogen und digitalen Luftbildern dürfen die mit diesen Techniken verbundenen Kosten nicht unberücksichtigt bleiben. Deshalb werden im Kapitel 4 die wirtschaftlichen Aspekte genauer betrachtet, wobei die monetären Summen repräsentativ für den Zeitpunkt und den Zweck der jeweiligen Projekte angegeben werden und nicht das aktuelle Preisgefüge abbilden. Im fünften Kapitel der Arbeit werden die wesentlichen Ergebnisse des Potenzials digitaler photogrammetrischer Luftbildkameras zusammengefasst. Es schließt sich ein Ausblick auf die weitere Entwicklung und die damit verbundenen Möglichkeiten digitaler Luftbildaufnahmen an.

2 Grundlagen Seite 3 2 Grundlagen 2.1 Kameratechnische Grundlagen In der Luftbildphotogrammetrie werden momentan sowohl analoge als auch digitale Kamerasysteme verwendet. Im Folgenden wird zunächst die anloge Reihenmesskamera vorgestellt. Es schließt sich die Darstellung zweier digitaler Kamerasysteme an, die in der Praxis bei der Luftbildherstellung relevant sind. Zum einen die Intergraph DMC und zum anderen die Vexcel Imaging UltraCam D. Das System ADS 40 von Leica Geosystems wurde nicht mit in die Betrachtung aufgenommen, da es sich nicht um einen Flächensensor handelt. Die digitalen photogrammetrischen Kamerasysteme die am ehesten dem Bildformat der analogen Reihenmesskamera entsprechen sind die Intergraph DMC und die Vexcel Imaging UltraCam D. Aufgrund dieser Eigenschaft bezieht sich die Analyse und der Vergleich auf diese beiden Kamerasyteme. 2.1.1 Analoge Reihenmesskamera Die analogen Kamerasysteme besitzen alle das gleiche Bildformat von 23cm*23cm Kantenlänge. Es werden auf jedem Bild acht, bei älteren Kameras vier, Rahmenmarken hinzu belichtet. Die Kamerasysteme besitzen zwei unterschiedliche Brennweiten, und zwar Weitwinkel und Normalwinkel. Unter Weitwinkel versteht man eine Kammerkonstante von ca. 150mm und unter Normalwinkelaufnahmen eine Kammerkonstante von ca. 300mm. Diese Zahlenwerte sind allgemein gültige Näherungen für die jeweiligen Aufnahmewinkel und werden in Kalibrierungsprotokollen noch genauer Abbildung 2.1: Reihenmesskamera RMK Top [Feix, Koepke 2003] angegeben. Die Kamerasysteme, die diesen Vorgaben entsprechen und die

2 Grundlagen Seite 4 sich in vielen Bildflügen bewährt haben, sind unter anderem die Zeiss RMK Top 15 und Top 30, Leica RC 30 WW15 und NW30 und die Zeiss Jena LMK 3000. [http://www.ipi.uni-hannover.de/html/lehre/lehrveranstaltungen/scripte/bildflug.pdf, Stand 26.10.06] 2.1.2 Intergraph DMC Der Geschäftsbereich der Photogrammetrie der Firma Carl Zeiss wurde 1999 mit dem Photogrammetriebereich der Firma Intergraph als Z/I Imaging in ein Joint Venture eingebracht. Die Kompetenz der Firma Carl Zeiss im Bereich der Optik und Feinmechanik vereint sich mit der weitreichenden Erfahrung von Intergraph in der Entwicklung von Workstations und Software. Aus diesem Joint Venture entstand die DMC, die Digital Mapping Camera. Nach der vollständigen Übernahme der Anteile von Zeiss wurde Z/I Imaging in den Intergraph Abbildung 2.2: Linsenanordnung der DMC [Heier 2001] Konzern übernommen. Die DMC hat vier panchromatische und vier multispektrale CCD-Sensoren, die synchron aufzeichnen. Die vier panchromatischen Sensoren sind 4.000*7.000 Pixel und die vier multispektralen Abbildung 2.3: virtuelles Projektionszentrum, sowie Erstellung des digitalen Gesamtbildes [Dörstel, Jacobsen, Stallmann 2003]

2 Grundlagen Seite 5 Sensoren sind 2.000*3.000 Pixel groß. Die Anordnung der vier panchromatischen Sensoren ist in der Mitte der Kamera und zueinander geneigt. Durch die Neigung wird eine Abschattung zum Rand des Bildes verhindert. Die multispektralen Sensoren befinden sich paarweise links und rechts der panchromatischen Sensoren. Die multispektralen Sensoren zeichnen im RGB und CIR Bereich auf, d.h. es gibt für rot, grün, blau und infrarot jeweils einen Sensor. Die Pixelgröße der Sensoren beträgt 12 µm. Die Kammerkonstante der Intergraph DMC beträgt 120mm für die panchromatischen Sensoren und 25mm für die multispektralen Sensoren. Die vier von den panchromatischen Sensoren aufgenommenen Teilbilder werden im Postprocessing zu einem synthetischen Bild zusammengefügt. Um die einzelnen Bilder zusammenfügen zu können, werden die Bilder durch das Tie Point Matching Verfahren verknüpft und auf ein gemeinsames Projektionszentrum transformiert. Für dieses Verfahren werden ca. 30 50 Matching Punkte benötigt, um die Bilder zusammenzufügen. Dieses Abbildung 2.4: Tie-Point- Matchingverfahren findet automatisch im Matching [Dörstel, Jacobsen, Stallmann 2003] Postprocessing statt. Das gesamte Bild hat dann eine Größe von 13.824*7.680 Pixel. Das entspricht einer Bildgröße von 166mm quer zur Flugrichtung und 92mm in Flugrichtung. Das Field of View (kurz FoV), das sind die Aufnahmewinkel der Kamera in Flugrichtung und quer zur Flugrichtung, beträgt für die panchromatischen Sensoren 44 *74. Der Aufnahmewinkel quer zur Flugrichtung entspricht mit 74 dem Aufnahmewinkel einer Analogkamera mit 23*23cm Bildformat und einer Kamerakonstante von 153mm. Für die multispektralen Sensoren ergibt sich ein FoV von ca. 47 in und ca. 61 quer zur Flugrichtung. Die Intergraph DMC verfügt über eine ca. 1TB große Speichereinheit, das so genannte Flight Data Storage (FDS) System, womit pro Bildflug ca. 2.000 Aufnahmen gespeichert werden können. Durch die stetige Weiterentwicklung der Speichereinheiten, wird sich die Speicherkapazität des FDS Systems in den nächsten Jahren weiter vergrößern. [Dörstel, Heier, Hinz 2000]

2 Grundlagen Seite 6 2.1.3 Vexcel Imaging UltraCam D Das Unternehmen Vexcel Corporation wurde 1985 in Boulder, Colorado, gegründet. Vexcel Imaging wurde 1993 in Graz (Österreich) gegründet.[leberl, Gruber 1 2003] Diese beiden Unternehmen fusionierten im Jahr 2003. Im Mai 2006 wurde Vexcel von Microsoft übernommen. Die Vexcel Imaging Ultra-Cam D verfügt über neun panchromatische und vier multispektrale CCD-Sensoren. Die Kammerkonstante beträgt 100mm für die panchromatischen Sensoren und 28mm für die multispektralen Sensoren. Die Anordnung der Linsen unterscheidet sich von der DMC. Bei der Vexcel Imaging Ultra-Cam D sind die vier Linsen für Abbildung 2.5: Linsenanordnung der panchromatische Aufnahmen in Reihe UltraCam D [Leberl; Gruber 2 2003] angebracht. Daraus resultiert dann die Form der Zusammenfügung der Einzelbilder im Post-Processing. Die panchromatischen Informationen werden auf 4.000*2.700 Pixel großen CCD-Sensoren aufgezeichnet. Im Gegensatz zur DMC sind diese Sensoren nicht zueinander geneigt, sondern parallel auf ein Projektionszentrum kalibriert. Die multispektralen Bildinformationen werden auf 4.000*2.700 Pixel großen CCD Sensoren abgebildet. Die Pixelgröße bei der Vexcel Imaging UltraCam D beträgt 9µm. Das Abbildung 2.6: Bildkomposit [Leberl; Gruber 2 panchromatische Bild hat eine 2003] Größe von 11.500*7.500 Pixel.

2 Grundlagen Seite 7 Das entspricht einem Bildformat von 103,5mm quer zur Flugrichtung und 67,5mm in Flugrichtung. Das FoV ist im panchromatischen Bereich 55 quer zur Flugrichtung und 37 in Flugrichtung. Bei den multispektralen Sensoren ergibt sich ein FoV von 65 quer zur Flugrichrung und 46 in Flugrichtung. Das System der Vexcel Imaging UltraCam D verfügt über eine Speicherkapazität von ca. 1,5TB. Während des Fluges macht das Speichersystem der UltraCam D selbstständig eine gespiegelte Sicherheitskopie. Die Aufnahmekapazität der UltraCam D beträgt mehr als 2.775 Bilder. [Leberl, Gruber, Ponticelli, Bernoegger, Perko 2003] Die digitalen Kamerasysteme kompensieren die Vorwärtsbewegung des Flugzeuges während der Belichtungszeit durch TDI (Time Delayed Integration). Dieses Problem wurde bei analogen Kameras noch mechanisch durch die FMC (Forward Motion Compensation) gelöst. Die Platte, an die der Film gesaugt wird, wird während der Belichtung in Flugrichtung nachgeführt. Bei den CCD Sensoren wandern die Pixel auf dem Sensor in Flugrichtung. Aufgrund der längeren Belichtungszeiten, die bei der Datenaufzeichnung digitaler Kameras im Vergleich zu analogen Luftbildkameras benötigt werden, sollte das digitale Kamerasystem, die Intergraph DMC oder die Vexcel Imaging UltraCam D, zur Positionsstabilisierung im Raum, in eine kreiselstabilisierte Kameraaufhängung montiert werden. Ansonsten mindern die durch die Bewegung des Flugzeugs verursachten Rotationen die Bildqualität. Die Längsneigung ω, Querneigung φ und Kantung κ hätten verschmierte und undeutliche Bildinformationen zur Folge.

2 Grundlagen Seite 8 2.2 Geometrische Grundlagen 2.2.1 Aerotriangulation Die geometrische Genauigkeit der digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras wird seitens der Hersteller als Vorteil gegenüber den gescannten Luftbildern angepriesen. Für die praktischen Anwendungen sollen sogar weniger Passpunkte notwendig sein als bei Bildflügen mit analogen Kameras. Bei analogen Bildflügen ist eine Passpunktverteilung am Gebietsrand im Abstand von vier bis sechs Basislängen notwendig. Das gilt für Vollpasspunkte, d.h. die X, Y und Z Koordinaten des Punktes sind bestimmt. Innerhalb des beflogenen Gebietes sind zusätzlich Höhenpasspunkte erforderlich. Die Verwendung von IMU (Inertial Measurement Unit) Daten und GPS Daten machen Passpunkte theoretisch hinfällig. Die Praxis zeigt hingegen, dass Abbildung 2.7: Elemente der äußeren Orientierung ein Mindestsatz an [http://www.ipi.uni- hannover.de/html/lehre/lehrveranstaltungen/ph-fe-1- Passpunkten vorhanden 3/kap3/seiten3/3.5.1f.html, Stand 26.10.2006] sein sollte. Mit Hilfe der Aerotriangulation können Gebiete ohne Vollpasspunkte überbrückt werden, da sie die Photogrammetrie von der Pflicht entbindet, in jedem Stereomodell mindestens drei Passpunkte bestimmen zu müssen, um die Parameter der äußeren Orientierung für die Luftbilder zu ermitteln.

2 Grundlagen Seite 9 Das Ergebnis einer Aerotriangulation sind die Elemente der äußeren Orientierung und die Koordinaten der Objektpunkte. Die äußere Orientierung gibt die Position des Projektionszentrums im Raum zur Zeit der Aufnahme an, sowie die Rotationsparameter. Es werden die Koordinaten X 0, Y 0, Z 0 angegeben, die die Objektkoordinaten des Aufnahmeortes im Raum darstellen, sowie die Rotationswinkel φ, ω und κ, die Neigung, Kippung und Drehung im Raum beschreiben. Das Grundprinzip der Aerotriangulation ist die Kollinearitätsbeziehung. Die Aerotriangulation wird aufgrund dieser Eigenschaften als photogrammetrische Punktbestimmung bezeichnet. Bei diesen Punkten handelt es sich um in den Bildern ausgewählte Punkte, die in digitalen Bilddaten automatisch ausgewertet und mit Bildkoordinaten fixiert werden, sowie vor dem Bildflug signalisierte Punkte. [Kraus 2004, S. 273ff] Mit Hilfe der Kollinearitätsgleichungen können bei der Aerotriangulation Punkte in einem übergeordneten Koordinatensystem gemessen werden, wenn die Translation in das übergeordnete Koordinatensystem bekannt ist. Kollinearitätsgleichungen: a (x -x )+a (y -y )+a (z -z ) 11 i 0 12 i 0 13 i 0 x = -c i a 31 (x i -x 0 )+a 32 (y i -y 0 )+a 33 (z i -z 0 ) a (x -x )+a (y -y )+a (z -z ) 21 i 0 22 i 0 23 i 0 y = -c i a 31 (x i -x 0 )+a 32 (y i -y 0 )+a 33 (z i -z 0 ) Bildkoordinaten: x i, y i Objektkoordinaten: x i, y i, z i Translationsparameter: x 0, y 0, z 0 Koeffizienten der Rotationsmatrix: a 11 a 13, a 21 a 23, a 13 a 33, in ihnen sind die Rotationsparameter φ, ω und κ enthalten. Kammerkonstante: c [Konecny / Lehmann 1984, S. 122]

2 Grundlagen Seite 10 Um einen Bildverband zu orientieren, d.h. mindestens zwei Bilder simultan, wird das Verfahren der Bündelblockausgleichung verwendet. Die erhältlichen Genauigkeiten lassen sich durch folgende Formeln abschätzen, sie sind gültig für analoge Kameras: Formeln zur Berechnung der potenziellen Genauigkeit an den Passpunkten S xy 5µm*m b S z 5µm*m b *3,2 für NW und S z 5µm*m b *1,6 für WW Die Werte 3,2 und 1,6 sind Zahlenwerte, die das Höhenbasisverhältnis von analogen Normal und Weitwinkelkameras wiedergeben. Für digitale Luftbilder kann als Lagegenauigkeit S xy 0,25*Pixelgröße und für die Höhe S z 0,25*Pixelgröße*h/b angenommen werden, Die Formeln und die Zahlenwerte des Höhenbasisverhältnisses sind der Übung Bildflugplanung des Instituts für Photogrammetrie und Geoinformation entnommen. [http://www.ipi.uni-hannover.de/html/lehre/lehrveranstaltungen/scripte/bildflug.pdf S.19 27, Stand 26.10.06]

2 Grundlagen Seite 11 2.2.2 Bündelblockausgleichung Das Projektionszentrum und die Bildkoordinaten bilden ein räumliches Strahlenbündel. Bei der Bündelblockausgleichung werden die äußeren Orientierungselemente der Strahlenbündel eines Bildverbandes simultan, d.h. für alle Messbilder gleichzeitig bestimmt. Das Prinzip der Bündelblockausgleichung kann wie folgt beschrieben werden. Das Strahlenbündel wird verschoben und gedreht, bis die Strahlen an Verknüpfungs und Passpunkten möglichst zum Schnitt kommen. Abbildung 2.8: Grundprinzip der Bündelblockausgleichung [http://www.ipi.unihannover.de/html/lehre/lehrveranstaltungen/ph-fe-1-3/kap3/seiten3/3.4.3.4n.html, Stand 26.10.2006] Die Dreiecke, die Kreise enthalten, markieren in Abbildung 2.8 die Vollpasspunkte. Mit Hilfe der Differenziale der Kollinearitätsbeziehungen können für jeden Punkt, dessen Bildkoordinaten gemessen sein müssen, die linearisierten Verbesserungsgleichungen angegeben werden. Diese Verbesserungsgleichungen sind das Ergebnis einer Kleinste Quadrate Ausgleichung nach vermittelnden Beobachtungen. Für jeden gemessenen Bildpunkt erhält man zwei Verbesserungsgleichungen, eine für die X und eine für die Y Koordinate. [Kraus 2004, S.299f]

2 Grundlagen Seite 12 2.2.3 BLUH Das Programmsystem BLUH wurde von Herrn Dr. Ing. Karsten Jacobsen am Institut für Photogrammetrie und Geoinformation der Universität Hannover, entwickelt. Zum ersten Mal konnte BLUH 1975 für die Bündelblockausgleichung eingesetzt werden und wird seitdem stetig weiterentwickelt. 2.2.3.1 Das Programmsystem Das Bündelblockausgleichungsprogramm BLUH basiert auf dem mathematischen System der Zentralprojektion, das durch die Kollinearitätsgleichungen präsentiert wird. Die Beobachtungen für die Bündelblockausgleichung sind die Bildkoordinaten, die Passpunktkoordinaten und falls vorhanden die Koordinaten der Projektionszentren. Die Unbekannten sind die Rotationswinkel φ, ω und κ, die Objektkoordinaten der Projektionszentren und zusätzliche Parameter. Die innere Orientierung, d.h. die Kammerkonstante sowie die X und Y Koordinate des Bildhauptpunktes, wird als bekannt vorausgesetzt. Die Bündelblockausgleichung basiert auf dem Prinzip der Minimierung der Quadratsumme der Verbesserungen. Kollinearitätsgleichungen sind nicht linear, daher muss eine Linearisierung erfolgen, um das Ergebnis iterativ bestimmen zu können. Die Selbstkalibrierung durch zusätzliche Parameter ist ein wesentlicher Bestandteil des Programmsystems BLUH. Durch die zusätzlichen Parameter können die Abweichungen der vorhandenen Bilder vom mathematischen Modell der Zentralprojektion ermittelt werden. Als Ergebnis erhält man die sogenannten systematischen Bildfehler. Zusätzlich werden Effekte wie Refraktion und Erdkrümmung ermittelt. Für die endgültige Bündelblockausgleichung sollten nur jene Parameter verwendet werden, die nicht zu stark miteinander korrelieren und bestimmbar sind. BLUH ermöglicht auch die Einbeziehung der Koordinaten der Projektionszentren, die durch kinematische GPS Positionierung bestimmt wurden. Diese GPS Daten können noch streifenweise aufgeteilt werden, was hinsichtlich des Ablaufs eines Bildfluges auch ratsam ist. Nach jedem Streifen fliegt das Flugzeug eine mehr oder weniger große Kurve. Während dieses Kurvenfluges können Cycle Slips auftreten, d.h. die Verbindung zwischen GPS Satellit und

2 Grundlagen Seite 13 Antenne wird unterbrochen. Im Laufe dieser Unterbrechung kann sich die Satellitenkombination ändern, d.h. die Antenne empfängt beispielsweise im Streifen A andere GPS Daten als im Streifen B, weil ein neuer Satellit über dem Horizont aufgetaucht und ein anderer untergegangen ist. Als Ergebnis erhält man trotz der hohen relativen Genauigkeiten der GPS Positionen große systematische Fehler. Diese großen systematischen Fehler tauchen vermehrt in den durch Trägerphasenmessungen bestimmten GPS Positionen auf, die wiederum auf schlechten Eindeutigkeitsbestimmungen basieren. Aus den angeführten Gründen müssen die systematischen Fehler der Projektionszentren, die durch GPS Messungen bestimmt wurden, festgestellt und in der Bündelblockausgleichung berücksichtigt werden. Für die digitalen photogrammetrischen Kamerasysteme von Intergraph und Vexcel wurden eigene Parameter in das Programmsystem eingefügt, da die Bilder aus vier (DMC) bzw. neun (UltraCam D ) Einzelbildern zusammengefügt werden. Es wurden nur die gerechtfertigten zusätzlichen Parameter verwendet. Die Parameter 29 41 und 74 81 sind eigens für die DMC eingeführt. Der Parameter 29 gleicht Fehler in der Berechnung der Auswirkung der Abstände der individuellen Projektionszentren aus. Die Fehler in der Synchronisierung jedes einzelnen der vier Sensoren werden durch die Parameter 30 33 kompensiert. Die Formel für jeden panchromatischen CCD Sensor lautet: x =x + P30* (x²-30x), für 30 kann beliebig auch 31 33 für den jeweiligen Bereich der Teilbilder eingesetzt werden. Die Parameter 34 37 sind für den Ausgleich des Orientierungsfehlers in die X Richtung zuständig und die Parameter 38 41 für den Ausgleich des Orientierungsfehlers in die Y Richtung. Die Formel für die Parameter 34 37 lautet x =x+p34*x*y, wobei P34 beliebig durch P35 P37 ersetzt werden kann. Mit der Formel für die Parameter 38 41, y =y+p38*x*y, wird genauso vorgegangen, die Parameter 39 41 können ebenfalls beliebig für P38 eingesetzt werden, um die Orientierungsfehler in den vier Teilbildern zu eliminieren. Zusätzlich wird noch der radialsymmetrische Effekt der einzelnen CCD Sensoren durch die Parameter 74 77 berücksichtigt. Die Formel für diesen Effekt lautet: r 3 const.*r, d.h. mit Hilfe eines Nulldurchganges der Verzeichnungsfunktion r 3 wird die Korrelation zur Kammerkonstante reduziert. Die Parameter 78 81 reduzieren den Fehlereinfluss

2 Grundlagen Seite 14 des synthetischen Projektionszentrums und die jeweiligen Kammerkonstanten der einzelnen CCD Sensoren. [Jacobsen 2006 1 ] Abb. 2.9: Einfluss der jeweiligen Parameter für die Intergraph DMC; Links: Parameter 29; Mitte links: Parameter 32; Mitte rechts: Parameter 37; Rechts: Parameter 38 [Jacobsen 1 2006] Ein Bild der Vexcel UltraCam D besteht aus 9 Einzelbildern der einzelnen CCD Sensoren. Mit den Parametern 42 73 können die systematischen Bildfehler, die bei der Verschmelzung der Einzelbilder auftreten, eliminiert werden. Die Parameter 42 49 sind Skalierungsparameter für die Teilbilder. Parameter 42 ist für Teilbild 1 und P49 für Teilbild 8. Die Verschiebung in X Richtung wird in den Parametern 50 57 und in Y Richtung in den Parametern 58 65 berücksichtigt. Die Rotation wird in den Parametern 66 73 behandelt. Zu den kameraspezifischen Parametern gehören ebenfalls die Standardparameter P1 bis P12, die allgemeine Abb. 2.10: Anordnung der einzelnen Teilbilder der Vexcel UltraCam D [Jacobsen 1 2006] Bilddeformationen bestimmen können. Der Parameter 9, der die radialsymmetrische Verzeichnung bestimmt, kann und sollte auch mit den bereits angegebenen Parametern für die digitalen Luftbildkameras verwendet werden, um mit ihnen den Einfluss von Erdkrümmung und Refraktion zu beseitigen. Mit den Parametern 1 und 2 wird die Scherung und die Affinität berücksichtigt. Die Parameter 3 bis 6 und 12 berücksichtigen allgemeine Deformationen, P7 und P8

2 Grundlagen Seite 15 die tangentiale Verzeichnung und P9 bis P11 die radialsymmetrische Verzeichnung. [Jacobsen 2 2006] Parameter 1 Parameter 2 Parameter 7 Parameter 8 Parameter 3 Parameter 4 Parameter 9 Parameter 10 Parameter 5 Parameter 6 Parameter 11 Parameter 12 Abbildung 2.11: Einfluss der einzelnen Standardparameter [Jacobsen 1 2006] Auf der Grundlage dieser Voraussetzungen wurden zwei Testblöcke mit den Parametern des Programmsystems BLUH bearbeitet. 2.2.3.2 Anwendung von BLUH für einen DMC Datensatz Der Block Rubi, in der Nähe von Barcelona gelegen, stand für eine geometrische Untersuchung der DMC zur Verfügung. Er wurde vom Institute Cartogràfic de Catalunya (ICC) in Barcelona beauftragt. Der Bildmessflug für diesen Block fand am 8. März 2005 statt. Die Geländehöhe variiert in diesem Block von 41m im Süden bis 396m im Norden des beflogenen Blocks. Auf 13 parallelen und drei Querstreifen wurden insgesamt 426 Bilder aufgenommen. Die Flughöhe über Grund betrug 1.000m und der Bildmaßstab beträgt ca. 1:8.500. Die zu

2 Grundlagen Seite 16 erwartenden Genauigkeiten für die X und Y Koordinaten betragen demnach 2,6cm und für die Höhengenauigkeit kann ein Wert von 7,9cm erwartet werden. Die vorhandenen 39 Passpunkte für die Bündelblockausgleichung lagen mit einer Lagegenauigkeit von 2 cm und einer Höhengenauigket von 4 cm vor. Innerhalb des Blocks wurden 7.763 Objektpunkte durch 45.467 Bildpunkte bestimmt, was im Durchschnitt pro Bild einer Objektpunktzahl von ca. 18,2 entspricht. Um die Auswirkung der Erdkrümmung auf die Bündelblockausgleichung auszuschließen, wurde ein tangenziales Koordinatensystem verwendet. Es wurde ein Abb. 2.12: Bildübersicht des Blocks Rubi [BLUH] Tangenzialpunkt vom Programm BLTRA ausgewählt, um die Transformation in mehreren Schritten ausgehend vom UTM Koordinatensystem über ein geographisches System und ein geozentrisches System in ein tangenziales Koordinatensystem durchzuführen. Die ermittelten systematischen Bildfehler begründen sich auf der Annahme der Kollinearität von Bildpunkt, Objektpunkt und Projektionszentrum. Die Abweichungen aus dieser Kollinearität bilden die systematischen Bildfehler, obwohl es sich dabei um Fehler des mathematischen Modells handelt. In der Praxis hat sich der Begriff systematischer Bildfehler gegenüber der Bezeichnung Fehler im mathematischen Modell allerdings durchgesetzt. Die Systematik besteht darin, dass ausnahmslos alle Bilder oder eine bestimmte Gruppe von Bildern in gleichem Maße von den systematischen Bildfehlern betroffen sind. Nach der Bündelblockausgleichung ergeben sich Fehler an den Bildpunkten. Das Bild wurde in 9 x 9 Teilbereiche aufgeteilt, um eine bessere Betrachtung der Residuen zu ermöglichen. Der systematische Fehler eines jeden Pixels hätte die

2 Grundlagen Seite 17 Anschaulichkeit wesentlich verschlechtert. Das Ergebnis sind 81 Vektoren aus 45.467 Bildpunkten, so dass jeder Vektor ca. 561 Bildpunkte repräsentiert. Abb. 2.13: Einfluss der Selbstkalibrierung der Bündelblockausgleichung auf die gemittelten Residuen: Links: ohne Parameter; Mitte: Parameter 1 12; Rechts: Parameter 29 41 und 74 81 [BLUH] Je länger der Vektor der Residuen ist, desto höher ist der systematische Bildfehler in der Umgebung des Vektors. In der linken Abbildung ist eine deutliche Korrelation der Residuen zu erkennen, die Richtung der Vektoren ist an vielen Positionen ähnlich oder sogar gleich. Die Korrelation ist an den Stellen am höchsten, an denen die vier einzelnen Bilder der Intergraph DMC zusammengefügt werden. Nachdem die Bündelblockausgleichung mit den Standardparametern 1 bis 12 durchgeführt wurde, sind die Vektoren der Residuen zwar nicht mehr so groß, eine Korrelation der Vektoren ist an den Stellen, an denen das Tie Point Matching stattgefunden hat, nach wie vor vorhanden. Im rechten Bild sind die Mittelwerte der Residuen nach Abb. 2.14: Verteilung Verwendung der DMC Parameter 29 41 und 74 81 zu der Bildpunkte [BLUH] sehen. Zwei Tatsachen sind signifikant. Erstens sind die Vektoren sehr kurz, was einen Rückschluss auf einen sehr geringen systematischen Bildfehler erlaubt und zweitens ist keine Korrelation der Richtung

2 Grundlagen Seite 18 der Vektoren mehr erkennbar. Weder an den Positionen, an denen das Tie Point Matching stattgefunden hat, noch sonst im Bild weisen mehrere Vektoren Korrelationen in der Richtung auf. Das ermittelte sigma0 liegt innerhalb des Testblocks im Subpixel Bereich (genauer: im Bereich von 1,74 1,87 µm). Die Ergebnisse in der Lagegenauigkeit der Passpunkte liegen bei den X Koordinaten zwischen 2,0 und 3,0 cm und bei den Y Koordinaten zwischen 2,6 und 3,5 cm. Die Höhengenauigkeit der Z Koordinaten schwankt zwischen 7,5 und 45,8 cm. Zusätzliche Parameter Sigma0 RMSX RMSY RMSZ [ µm ] [ cm ] [ cm ] [ cm ] Keine Parameter 1,87 3,0 3,5 45,8 Parameter 1 12 1,80 2,0 2,6 7,5 Parameter 29 41 1,78 2,2 2,6 8,9 Parameter 29 41, 74 81 1,75 2,6 2,9 8,3 Tabelle 2.1: Ergebnisse der Bündelblockausgleichung der DMC für die Passpunkte [BLUH] Abb. 2.15: Einfluss der Parameter auf den systematischen Bildfehler; Links: Parameter 1 12; Rechts: Parameter 9 [BLUH] Vektormaßstab 6µm

2 Grundlagen Seite 19 Diese Ergebnisse sind abhängig von den jeweils verwendeten Parametern. Die Genauigkeit der Bündelblockausgleichung ist bei den Standardparametern am höchsten und sogar besser als die im voraus bestimmten Genauigkeiten. Die Effekte der systematischen Bildfehler sind in den Graphiken nur sehr gering. In den Abbildung 2.15 und 2.16 ist der Effekt der systematischen Bildfehler nur aufgrund eines großen Skalierungsfaktors zu erkennen. Abb. 2.16: Einfluss der spezifischen DMC Parameter: Links Parameter 29 41; Rechts: Parameter 29 41 und 74 81 [BLUH] Vektormaßstab 6µm Die größte Komponente der systematischen Bildfehler ist die radialsymmetrische Verzeichnung. Die radialsymmetrische Verzeichnung kann während der Ausgleichung durch den Parameter 9 berücksichtigt werden. Der Einfluss der Erdkrümmung hat durch die Verwendung eines tangenzialen Koordinatensystems Beachtung gefunden. Der Einfluss der radialsymmetrischen Verzeichnung ist nicht nur durch die Kamera bedingt, die Refraktion hat ebenfalls Einfluss auf diesen Effekt. Wie bereits in Kapitel 2.2.1 Aerotriangulation erwähnt, sind das Ergebnis der Aerotriangulation die Elemente der äußeren Orientierung und die Objektkoordinaten. Die Folgerung ist damit, dass die systematischen Bildfehler mit den Elementen der äußeren Orientierungen korrelieren. Das zeigt, dass die Größe der systematischen Bildfehler nur beschränkt aussagefähig ist. Eine

2 Grundlagen Seite 20 Überparametrisierung der Ausgleichung kann deshalb bei den systematischen Bildfehlern zu Fehlinterpretationen führen. Die Parameter stehen zum Teil untereinander in Korrelation und sind nicht signifikant für die Ausgleichung. Bei der Bündelblockausgleichung werden korrelierte Parameter aus der Berechnung ausgeschlossen, weil die verwendeten Parameter alle fehlerverursachenden Effekte bestimmen. Zusammenfassend kann an dieser Stelle gesagt werden, dass eine Bündelblockausgleichung mit Selbstkalibrierung bei der Intergraph DMC zu sehr guten Ergebnissen führt. Bei der Bündelblockausgleichung kommt man nicht umhin, die systematischen Bildfehler in Betracht zu ziehen, da sie durch Aufsummierung zu Höhendeformationen führen. Im Vergleich zu der möglichen Genauigkeit innerhalb eines analogen Datensatzes ist eine Steigerung dergenauigkeit deutlich zu erkennen. Während die zu erwartenden Genauigkeiten bei einem analogen Datensatz, beflogen mit einer Normalwinkelkamera, im Maßstab 1:8.500 in der Lage bei 4,25cm und in der Höhe bei 13,6cm liegen, sind die ermittelten Genauigkeiten bei einem digitalen Datensatz wesentlich höher und in diesem Falle durch die Ergebnisse der Bündelblockausgleichung bestätigt worden. [Jacobsen 2 2006] 2.2.3.3 Anwendung von BLUH für einen UltraCam D Datensatz Abb. 2.17: Bildübersicht des Bildfluges über die historische Halbinsel von Istanbul [BLUH]

2 Grundlagen Seite 21 Der zweite Block, der eine Bearbeitung durch das Programmsystem BLUH erfahren hat, ist ein Teilblock aus einem Bildmessflug von Istanbul, durchgeführt mit der UltraCam D. Die Analyse für die Bündelblockausgleichung betrachtet die Befliegung der historischen Halbinsel. Der Block der historischen Halbinsel von Istanbul umfasst 523 Bilder. Die Flughöhe über Grund lag bei 3.420m was zu einem Bildmaßstab von ca 1:33.500 führt. Insgesamt wurden 14 Streifen geflogen, davon wurden zehn parallel in Ost West Richtung geflogen und drei Querstreifen zur Stabilisierung des Blocks. Die zu erwartende Genauigkeit für die Lage von X Abb. 2.18: Einfluss der Selbstkalibrierung der Bündelblockausgleichung auf die gemittelten Residuen: Links: ohne Parameter; Mitte: Parameter 1 12; Rechts: Parameter 42 73 [BLUH] und Y Koordinaten beträgt für diesen Block 7,5cm und für die Höhengenauigkeit 27,9cm. Ein weiterer Streifen wurde schräg im Norden des Gebietes geflogen, wie in Abbildung 2.17 deutlich zu sehen ist. Der gesamte Block hat eine Größe von 1.175km 2. Jedes Bild der Vexcel UltraCam D überdeckt eine Fläche von 2,2kmx3,5km. Bei der automatischen Aerotriangulation wurden 2.529 Objektpunkte identifiziert mit einer Verteilung von ca. 23 Objektpunkten pro Bild. Für eine Ermittlung der Abb. 2.19: Verteilung der systematischen Bildfehler des digitalen Bildes einer Bildpunkte [BLUH] UltraCam D wurde eine Bündelblockausgleichung durchgeführt. Aus der Überlagerung der Bildresiduen erfolgte eine Mittelung in 9x9 Bildteile für eine bessere Betrachtung der systematischen Bildfehler. Für eine

2 Grundlagen Seite 22 Interpretation stehen 81 Vektoren zur Verfügung. Bei der Betrachtung der Abbildung 2.18 sind ähnliche Phänomene zu beobachten wie bei den Daten der Intergraph DMC. Während bei der Bündelblockausgleichung ohne Parameter noch große Vektoren sichtbar sind, die hohe Korrelationen aufweisen, verringert sich die Größe der Vektoren und die Korrelation in Abhängigkeit von den Parametern. Die Ergebnisse der Bündelblockausgleichung ohne Parameter und mit den zwölf Standardparametern weisen relativ große Vektoren der Residuen auf. Eine Korrelation der Vektoren an den Stellen, an denen die Teilbilder durch Tie Point Matching zusammengefügt sind, ist zu erkennen. Im rechten Bild ist nach der Anwendung der spezifischen Parameter für die UltraCam D keine Systematik mehr in den Residuen erkennbar. Daraus lässt sich schließen, dass sich durch die Anwendung der 32 Parameter für die UltraCam D, die systematischen Bildfehler auf ein Minimum reduzieren. Die Genauigkeit liegt im SubPixel Bereich, und zwar zwischen 3,93 4,37µm. Zusätzliche Parameter Sigma0 RMSX RMSY RMSZ [ µm ] [ cm ] [ cm ] [ cm ] Keine Parameter 4,37 34,2 32,5 56,0 Parameter 9 4,18 34,6 27,3 40,0 Parameter 1 12 3,93 19,3 20,0 31,9 Parameter 42 73 4,01 19,9 21,0 39,2 Tabelle 2.2: Ergebnisse der Bündelblockausgleichung der UltraCam D für die Passpunkte [BLUH] Unter den gegebenen Voraussetzungen können die Ergebnisse als zufriedenstellend bezeichnet werden. Die Genauigkeit der Passpunkte war nicht zufriedenstellend und die Ergebnisse der GPS Daten führten nicht zu einer Verbesserung, wie man es hätte erwarten können. Die Ursache dafür liegt in der schlechten Genauigkeit der GPS Messungen, wie der Abbildung 2.20 zu entnehmen ist. Es liegen Schwankungen für X Koordinaten im Bereich von 23,124 >40cm vor und für die Y und Z Koordinaten sind nur unwesentlich bessere Ergebnisse erzielt worden.

2 Grundlagen Seite 23 Abb. 2.20: Genauigkeit der GPS Messungen in den 14 Flugstreifen [BLUH] Abb. 2.21: Einfluss der Parameter auf den systematischen Bildfehler; links: Parameter 1 12; rechts: Parameter 9 [BLUH] Vektormaßstab 8µm Die Auswirkungen des systematischen Bildfehlers sind unter den gegebenen Voraussetzungen noch akzeptabel. Die Abbildung 2.21 enthält die systematischen Bildfehler nach einer Bündelblockausgleichung mit den Standardparametern. In Abbildung 2.21 wird abermals der hohe radialsymmetrische Fehlereinfluss deutlich sichtbar. An dieser Stelle ist eine weitere Gemeinsamkeit der UltraCam D und der DMC festzustellen, und zwar benötigen beide zur Genauigkeitsteigerung die Berücksichtigung der radialsymmetrischen Verzeichnung in der Bündelblockausgleichung, um ihr geometrisches Genauigkeitspotenzial komplett

2 Grundlagen Seite 24 ausschöpfen zu können. Um ein optimales Ergebnis zu erhalten, ist die Verwendung aller kameraspezifischen Parameter notwendig. Die jeweils acht Skalierungs und Rotationsparameter (42 49, 66 73) und die jeweils acht Verschiebungsparameter in X und Y Richtung sind maßgeblich für eine Genauigkeitssteigerung. Abb. 2.22: Einfluss der spezifischen UltraCam D Parameter: Links oben Parameter 42 49 Rechts oben Parameter 50 65; Links unten Parameter 66 73; Rechts unten: Parameter 42 73 [BLUH] Vektormaßstab 8µm

2 Grundlagen Seite 25 Wenn die Abbildung 2.22 mit den Sigma0 Werten der Tabelle 2.3 verglichen wird, fällt auf, dass je größer der Sigma0 Wert ist, desto geringer scheint der systematische Bildfehler auszufallen. Parameter Sigma0 42 49 4,24 50 65 4,03 66 73 4,17 42 73 4,00 Tabelle 2.3: UltraCam D : Die Sigma0 Werte der jeweiligen Parameterkonfiguration [BLUH] Das Gesamtergebnis der Bündelblockausgleichung fällt für den Block der historischen Halbinsel unter Berücksichtigung der Gegebenheiten befriedigend aus. Durch die Querstreifen konnte der Block stabilisiert werden. Es konnte allerdings festgestellt werden, dass die zwölf Standardparameter sogar genauere Ergebnisse liefern als die 32 Parameter der UltraCam D. Bei umfangreicheren Untersuchungen durch Herrn Dr. Ing. K. Jacobsen wurden durch unterschiedliche Passpunktanordnungen mit den Standardparametern bessere Ergebnisse erzielt als mit den spezifischen Parametern der UltraCam D. [Büyüksalih, Jacobsen, 2006] Unter den gegebenen Voraussetzungen wäre für einen analogen Datensatz eine automatische Aerotriangulation mit anschließender Bündelblockausgleichung aufgrund der schlechten Passpunktverteilung nur bedingt oder gar nicht möglich gewesen. Die innere geometrische Genauigkeit der digitalen Daten ermöglicht jedoch eine geometrische Auswertung des Blocks der historischen Halbinsel von Istanbul. Mit besseren GPS Daten und einer höheren Genauigkeit für die Passpunkte wären die Ergebnisse deutlich besser gewesen und eine höhere Genauigkeit hätte erreicht werden können. Die theoretischen Genauigkeiten eines analogen Blocks im Maßstab 1:33.500, beflogen mit einer Normalwinkelkamera, betragen in der Lage 16,8cm und in der Höhe 53,6cm. In Anbetracht dieser Genauigkeitserwartungen und der bereits erwähnten nicht optimalen Voraussetzungen sind die ermittelten Ergebnisse des UltraCam D Datensatzes der historischen Halbinsel von Istanbul akzeptabel. [Büyüksalih, Jacobsen 2006]

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 26 3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Um einen qualitativen Vergleich von analogen und digitalen Luftbilddaten vorzunehmen, wäre es wünschenswert, zeitgleich durchgeführte Aufnahmen der verschiedenen photogrammetrischen Systeme vorliegen zu haben. Das war aus Kostengründen im Rahmen der Diplomarbeit leider nicht möglich. Der Vergleich beschränkt sich daher auf dankenswerterweise vom Institut für Photogrammetrie und GeoInformation der Universität Hannover, vom Institut für Photogrammetrie der Universität Stuttgart, von der Deutsche Steinkohle AG und von Vexcel Imaging Graz zur Verfügung gestelltes Material. Für eine qualitative Aussage bezüglich des Potenzials digitaler photogrammetrischer Luftbildkameras wurden sieben panchromatische Datensätze des EuroSDR Tests Digitale Kamera und des OEEPE Tests Integrierte Sensororientierung von Befliegungen über Frederiksstad, zwei CIR Bilddatensätze der DSK vom Bergwerk Auguste Viktoria und RGB Luftbilder der Innenstadt von Graz unter dem Aspekt der Objekterkennung manuell ausgewertet. Für das Gebiet Frederiksstad und Umland lagen zwei DMC Datensätze im Maßstab 1:7.500 und 1:15.000 und zwei UltraCam D Datensätze im Maßstab 1:19.000 und 1:38.000 als panchromatische Bilder vor. Bilder einer Hoch und einer Tiefbefliegung mit analogen Kameras im Bildmaßstab 1:5.300 und 1:10.000 lagen von Frederiksstad ebenfalls vor. Die Photos im Bildmaßstab 1:5.300 wurden in zwei verschiedenen Auflösungen gescannt. Zum einen wurde beim Scannen eine Pixelgröße von 12µm verwendet und die zweite Einstellung war mit einer Pixelgröße von 20µm gescannt worden. Die Hochbefliegung wurde ebenfalls mit 20µm Pixelgröße gescannt. Sämtliche analogen Bilddaten lagen ebenfalls als panchromatische Bilder vor. Die Ground Sampling Distance (kurz: GSD) gibt die Kantenlänge der Pixel am Boden an, sie stellt die Pixelgröße auf der Erdoberfläche dar.

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 27 Kamera Maßstab Flughöhe über Grund [m] GSD [cm] DMC 1:7.500 920 9,2 DMC 1:15.000 1.800 18 UltraCam D 1:19.000 1.900 17 UltraCam D 1:38.000 3.800 34 Analog mit 20µm 1:10.000 1.550 20 Analog mit 20µm 1:5.300 800 10 Analog mit 12µm 1:5.300 800 6,5 Tabelle 3.1: Daten zur Befliegung von Frederiksstad bezüglich Maßstab, Flughöhe über Grund und GSD Anhand der GSD kann folgende Vermutung aufgestellt werden: Je kleiner die GSD, desto informativer der Bildinhalt. Ein direkter Vergleich ist zwischen gescannten analogen Bilddaten und den Datensätzen digitaler Luftbildkameras wegen der geringen Differenzen von 17cm bei der UltraCam D, 18cm bei der DMC und 20cm beim analogen Datensatz möglich. Interessant ist vor allem der Vergleich der Grauwerte. Während die analogen Bilder panchromatische 8bit Bilder sind, werden die digitalen Bilddaten mit 16bit geliefert. Wirklich verfügbar sind theoretisch allerdings nur elf bis zwölf bit radiometrische Auflösung. Der Vergleich muss folglich erbringen, ob 256 Grauwerte so informativ sind wie 2.048 oder 4.096 Grauwerte.

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 28 3.1 Orthophotoherstellung Ein Orthophoto hat als Grundlage ein analoges oder digitales Bild, das keine Orthogonalprojektion ist. Man wandelt dieses Bild in eine Orthogonalprojektion, das so genannte Orthophoto. Das digitale Orthophoto wird häufig als wichtigste Datenquelle für topographische Informationssysteme verwendet. Orthophotos stellen die reale Welt in hohem Maße für Geoinformationssysteme dar, weil das Orthophoto lage und streckentreu ist. Für die Visualisierung der natürlichen und künstlichen Landschaft Abbildung 3.1: Digitales Geländemodell [http://www.ipi.uni- hannover.de/html/lehre/lehrveranstaltungen/ph-fe-1-3/kap3/seiten3/3.4.4.6b.html, Stand 02.08.2006] spielt das Orthophoto deshalb eine wichtige Rolle. Für die Herstellung eines digitalen Orthophotos wird ein Oberflächenmodell ein digitales Situationsmodell (DSM) benötigt. Die Herstellung digitaler Orthophotos erfolgt auf indirektem Weg, d.h. in der XY Ebene, der Orthophoto-Ebene, wird eine leere Bildmatrix eingefügt. Die Rasterweite dieser Matrix wird vorgegeben und variiert je nach Aufgabenstellung. Im nächsten Arbeitsschritt wird für jeden Rasterpunkt der Bildmatrix die jeweilige Z Koordinate ermittelt. Abb. 3.2: 5m Raster DGM von Frederiksstad [Jacobsen 2006] [Kraus 2004, S.410ff] Die Auswertung der vorhandenen Daten sollte anhand von Orthophotos stattfinden. Mit Hilfe der Daten der inneren und äußeren Orientierungen und

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 29 einem digitalen Geländemodell konnten für die digitalen Bilder digitale Orthophotos berechnet werden. Die digitalen Geländemodelle für Frederiksstad und für das Bergwerk (BW) Auguste Viktoria waren durch ein 5m Raster für Frederiksstad und ein 25m Raster für das BW Auguste Viktoria in Form von Grauwerten als Höheninformation in einem Bild gegeben. Die Grauwerte Abb. 3.3: 25m Raster DGM von Auguste Viktoria [DSK 2006] innerhalb des Raster DGM sind wie folgt zu interpretieren: Je heller der Grauwert, desto höher ist das Gelände an dieser Position. Durch Verwendung des LPS Tools der Firma ERDAS Imagine wurden die benötigten Orthophotos erstellt.

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 30 3.2 Frederiksstad Die sieben Datensätze der Befliegung sind in folgender Reihenfolge bearbeitet worden. Zuerst der UltraCam D Datensatz mit der hohen GSD von 34cm. Die manuellen Interpretationen sind nach der kleiner werdenden GSD durchgeführt worden, so dass sich folgende Reihenfolge ergibt. Kamera GSD [cm] Maßstab UltraCam D 34 1:38.000 Analog mit 20µm 20 1:10.000 DMC 18 1:15.000 UltraCam D 17 1:19.000 Analog mit 20µm 10 1:5.300 DMC 9,2 1:7.500 Analog mit 12µm 6,5 1:5.300 Tabelle 3.2: Datensätze von Frederiksstad geordnet nach GSD Für die Interpretation wurden drei Teilgebiete innerhalb des Blockes ausgesucht, an denen eine repräsentative Auswertung möglich ist: Ein Wohnblock innerhalb der urbanen Abb. 3.4: Übersicht der ausgewerteten Gebiete von Frederiksstad 18cm GSD der DMC Vorstadtsiedlung, ein Kreisverkehr an einer zweispurigen Schnellstraße und ein See. Diese drei Gebiete sind auf ihre spezifischen Merkmale hin untersucht worden. Die Vorstadtsiedlung wurde auf die vorhandenen Bebauungen, den Bewuchs und versiegelte

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 31 Flächen hin untersucht. Mit dem Programm ArcView GIS 3.2a sind Shape Files erstellt worden, um die Flächen entsprechend ihrer Zuordnung farblich unterschiedlich markieren zu können. Die spezifischen Merkmale, die die einzelnen Umgebungen charakterisieren, sind in der Tabelle 3.3 mit der dazugehörigen Legende dargestellt. Die sieben Datensätze wurden nach den angegebenen Eigenschaften bearbeitet und interpretiert. Um einheitliche Graphiken, die die Ergebnisse der Auswertung darstellen, als Ergebnis zu erhalten, wurde eine Legende erarbeitet, die für alle Datensätze von Frederiksstad Gültigkeit besitzt. Merkmale Dachfläche Gewässer Garten Versiegelte Fläche Straßen Hecken/Sträucher Fußgängerweg Legende Mit ERDAS Imagine wurde vor der Bearbeitung die optimale Helligkeit und der bestmögliche Kontrast zur Interpretation eingestellt. Offensichtlich reflektierten Straßenflächen sehr stark das Sonnenlicht. Dieses Phänomen beruhte auf der Tatsache, dass ein niedriger Sonnenstand (<30 ) während Mauern/Zäune der Bildflüge für die UltraCam D Bäume herrschte. Hinzu kommt vermutlich noch Steg eine nasse Oberfläche der Straßen, so Straßenmarkierung dass eine nahezu spiegelnde Fläche die Terassen/Balkone Sonnenstrahlen reflektiert hat. Mit Hilfe Nicht identifizierbare von ERDAS Imagine wurden Flächen verschiedene Einstellungen bezüglich Kontrast und Helligkeit vorgenommen. Hochspannungsleitung Die Grundeinstellung diente der Interpretation des Wohnblocks. Um auch Tabelle 3.3: Legende zur ArcView Informationen über die Straßenflächen zu Auswertung erhalten, wurde eine zweite, sehr dunkle und kontrastreiche Einstellung des digitalen Luftbildes erstellt. Für die Flächen, die durch Schattenwurf nicht eindeutig identifizierbar waren, ist noch eine hellere, kontrastärmere Einstellung vorgenommen worden. Die Flächen, die nicht

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 32 identifizierbar sind, wurden gekennzeichnet. Unidentifizierbar blieben Flächen, die im Schatten lagen, sowie Flächen, bei denen die hohe GSD keine genaue Identifizierung zuließ. Ein Effekt, der lediglich bei den gescannten analogen Bildern zusätzlich auftrat, war der fehlende Kontrast, der die Interpretation verhinderte. 3.2.1 UltraCamD Datensatz mit 34cm GSD Bei der ersten Betrachtung der UltraCam D Bilder war der Eindruck hinsichtlich des Bildinformationsgehaltes positiv. Tatsächlich ließen sich die enthaltenen Informationen des Bildmaterials einfach entschlüsseln. Die Kontraste erleichterten die Abgrenzung der Informationen sehr eindeutig bezüglich der Form. Trotz der niedrigen Auflösung waren Details im Wohnblock, am Kreisverkehr und am See deutlich zu erkennen. An den Begrenzungen der Grundstücke ist der Unterschied zwischen Hecke und Mauer deutlich zu sehen. Der sichtbare Teil der Mauer unter der Hecke ist zwar sehr schmal (er Abb. 3.5: Kreisverkehr in entspricht nach sehr hoher Vergrößerung der Breite von ein bis zwei Pixel), er setzt sich vom Frederiksstad 34cm GSD der UltraCam D Grauwert jedoch deutlich von der Hecke und anderem Bewuchs inner und außerhalb der Grundstücke ab. Insgesamt ist die Detailgenauigkeit des Luftbildes trotz der niedrigen Auflösung sehr hoch. Ab einer bestimmten Vergrößerung sind zwar nur noch Pixel mit verschiedenen Grauwerten zu sehen, wenn jedoch aus dem Bild wieder herausgezoomt wird, werden die spezifischen Formen von Häusern, Einfahrten, Vegetation und Anbauten wieder deutlich erkennbar. Bei der Betrachtung des Kreisverkehrs ist auffällig, wie deutlich die Straßenmarkierungen zu erkennen sind. Dass die jeweils in Fahrtrichtung rechts verlaufende Fahrbahn die intensiver befahrene Bahn ist, ist dem Bild anhand der

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 33 dunkleren Grauwerte zu entnehmen. Beim Vergrößern der Positionen im Bild, wo sich die Einfahrten in den Kreisverkehr befinden, sind kleine Markierungen zu erkennen. Lediglich deren Form ist nicht deutlich zu entnehmen. Alle weiteren Markierungen wie Zebrastreifen, Mittelstreifen und Verkehrsinsel sind deutlich erkennbar. Ob es sich bei den Autos um eine Limousine oder einen Kombi handelt, konnte aus den Bildern ebenfalls ermittelt werden. Bei der Betrachtung des Sees war auffällig, wie deutlich sich die Abb. 3.6: Vorstadtsiedlung von Hochspannungsleitungen über dem Frederiksstad 34cm GSD der südöstlichen Teil des Sees als Grauwert im UltraCam D Gegensatz zu dem fast schwarzen See absetzen. Eine Hochspannungsleitung hat in diesem Fall einen Durchmesser von höchstens 10 15 cm, da in der direkten Umgebung keinen sehr hoher Hochspannungsmast steht. Bei 34cm GSD bedeutet diese Tatsache, dass selbst linienhafte Objekte erkennbar sind, die nur ein Drittel der Größe des Pixels ausmachen. Innerhalb der Schattenflächen ist eine Auswertung der Daten zum Teil noch möglich. Die Schattenlänge beträgt das Doppelte der wahren Höhe des Objektes, was abermals auf einen Sonnenstand von <30 deutet. Bei der Auswertung des Abb. 3.7: Ergebnis der Auswertung für Datensatzes der UltraCam D ist die 34cm GSD UltraCam D Daten vermeintlich große Menge an nicht

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 34 identifizierbaren Flächen auffällig, dies betrifft die Mitte des abgebildeten Wohnblocks. Es wurden nur eindeutig bestimmbare Informationen klassifiziert. Mutmaßungen wurden nicht angestellt und demnach als nicht identifizierbar eingestuft. Trotz allem sind die Ergebnisse der Auswertung unter den gegebenen Voraussetzungen gut. Die höhere Anzahl von Grauwerten erlaubt eine vielfältige Bearbeitung des Bildmaterials bezüglich Helligkeit und Kontrast. Das erhöht die Effektivität bei der Auswertung. Auffällig ist zusätzlich die homogene Grauwertverteilung innerhalb der verschiedenen Objekte. 3.2.2 Analoger Datensatz mit 20cm GSD, 20µm Bildpixel Als nächstes wurde ein gescannter analoger Datensatz mit 20cm GSD ausgewertet. Bei der ersten Betrachtung des Luftbildes fiel sofort der geringe Umfang an Grauwerten ins Auge. Der Kontrast innerhalb des Wohnblocks, am Kreisverkehr und am See ist sehr gering. Das machte die Auswertung sehr schwierig. Für eine eindeutige Objektklassifizierung mussten mehrere Betrachtungen in verschiedenen Vergrößerungsstufen durchgeführt werden. Nach der Betrachtung der Auswertung war auffällig, dass die Anzahl nicht die Gesamtfläche der nicht auswertbaren Flächen im Vergleich zum UltraCam D Datensatz mit 34cm GSD höher ist. Die Verteilung innerhalb des Wohnblocks ist viel Abb. 3.8: Vorstadtsiedlung von weitreichender. An Stellen an denen die digitalen Frederiksstad 20cm GSD einer Daten noch auswertbar waren, sind die analogen Kamera und 20µm Pixelgröße analogen Bilddaten nicht mehr eindeutig zu klassifizieren. Die Detailgenauigkeit ist im Vergleich zum digitalen Datensatz trotz der kleineren GSD geringer. Die Vielfalt der unterschiedlichen Objekte ist innerhalb des analogen Blocks geringer ausgefallen. So ist z.b. der Unterschied zwischen einer Hecke und einem Baum teilweise nicht mehr zu ermitteln gewesen

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 35 und musste als nicht identifizierbar klassifiziert werden oder wurde der am nächsten liegenden Vegetationsart zugeordnet. Der Schattenwurf war in diesem Block wesentlich geringer. Der Block ist bei sehr guten Bildflugbedingungen aufgenommen worden. Umso deutlicher fällt deshalb der hohe Anteil an nicht auswertbaren Flächen ins Gewicht. Am Kreisverkehr war der geringe Kontrast nicht zu übersehen. Die Ergebnisse waren eindeutig, im Vergleich zum digitalen Datensatz der UltraCam D mit 34cm GSD jedoch qualitativ schlechter. Beim digitalen Datensatz waren die häufiger befahrenen Abb. 3.9: Kreisverkehr in Frederiksstad Spuren direkt sichtbar, während sie in 20cm GSD einer analogen Kamera gescannt mit 20µm diesem Datensatz zum Teil nur zu erahnen sind. Über die Form der Straßenmarkierung ließ sich nach der Betrachtung der Daten keine eindeutige Aussage machen. Die Form der Fahrzeuge auf der Schnellstraße war deutlicher zu erkennen. In diesem Fall war die kleinere GSD vorteilhaft und hat die Identifizierung der Fahrzeugart, ob Kombi, Limousine, LKW oder Transporter erleichtert. Die Hochspannungsleitungen über dem südöstlichen Teil des ausgewerteten Sees sind klar zu identifizieren. Während beim digitalen Bildmaterial mit 34cm GSD nur vier Hochspannungskabel erkannt wurden, sind beim analogen Datensatz sieben Abb. 3.10: Ergebnis der Auswertung für 20cm GSD einer analogen Kamera Leitungen sehr klar erkennbar. gescannt mit 20µm

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 36 3.2.3 DMC Datensatz mit 18cm GSD Der erste Eindruck beim Vergleich mit dem analogen Datensatz war sehr positiv. Obwohl sich die GSD nur um 2cm unterscheidet, entsteht der Eindruck eines wesentlich genaueren Bildes. Die Objektgenauigkeit, der Kontrast und der große Umfang an Grauwerten vermitteln einen guten visuellen Eindruck für den Betrachter. Wie bei dem UltraCam D Datensatz mit 34cm GSD war der Sonnenstand zur Zeit der Befliegung von Frederikstad <30. Allerdings ist keine gerichtete Reflektion zu erkennen, so dass ein homogener Eindruck des gesamten Luftbildes entsteht. Um die gewünschten Objektinformationen zu erhalten, mussten nicht mehrere Bilder mit verschiedenen Kontrast und Helligkeitseinstellungen angefertigt werden. Das optimal auswertbare Luftbild wurde schrittweise durch verschiedene Helligkeits und Kontrasteinstellungen in ERDAS Imagine erstellt. Letztendlich reichte eine Einstellung, um den Wohnblock, den Kreisverkehr und den See auszuwerten. Die Differenzierung der einzelnen Merkmale der Objekte fiel im Laufe der Auswertung immer leichter. Eine wesentlich höhere Vergrößerung konnte im Vergleich zum analogen Datensatz gewählt werden, da der Kontrast wesentlich höher und an Kanten Anhänger? Boot? Abb. 3.11: Vorstadtsiedlung von Frederiksstad 18cm GSD der DMC wesentlich sauberer erschien. Lediglich der Treppen /Sägezahneffekteffekt, der durch die GSD von 18cm bei hohen Vergrößerungen auftrat, bewirkte an einigen Positionen im Bild, dass mehrfach zur eindeutigen Identifizierung und Abgrenzung hingesehen werden musste. Verschiedene Vergrößerungsstufen kamen bei der manuellen Auswertung zur Verwendung. Die Differenzierung der Vegetation innerhalb des Wohnblocks gestaltete sich durch den großen Umfang an Grauwerten

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 37 unproblematisch. Es sind klare Abstufungen zwischen Gartenland, Bäumen oder Hecken bzw. Sträuchern zu erkennen. Zum ersten Mal war der Zebrastreifen im Süden des Wohnblocks zu sehen. Dieser Anblick führte zu einer erneuten Betrachtung des analogen Bildes, mit dem Ergebnis, dass nur mit dem Hintergrundwissen des vorhandenen Zebrastreifens dieser auch zu erkennen ist. Die Anzahl der nicht identifizierbaren Flächen liegt deutlich unterhalb der des analogen Datensatzes. Wie in Abbildung 3.11 zu sehen, handelte es Abb. 3.12: Ergebnis der Auswertung für 18cm GSD DMC Daten sich bei dem einen Objekt vermutlich um ein mit einer Schutzplane abgedecktes Boot, bei dem anderen Objekt vermutlich um einen Anhänger, der in einer Hofeinfahrt stand. Wie bereits erwähnt wurden allerdings nur eindeutig identifizierbare Objekte klassifiziert. Da beides nicht eindeutig zu bestätigen war, sind beide als nicht identifizierbar eingestuft worden. Den Unterschied im Vergleich zum analogen Datensatz machen jedoch kleine Details aus. So erscheinen in der Auswertung deutlich mehr Mauern und Zäune, die Grundstücksgrenzen markieren. Der Gesamteindruck der Auswertung erscheint wesentlich detaillierter. Das trifft auch auf die Betrachtung des Kreisverkehrs zu: Details sind deutlich besser zu erkennen als beim analogen Datensatz. Erstmals sind die weißen Fahrspurbegrenzungen an den Straßenrändern deutlich zu sehen. An den Einfahrten zum Kreisverkehr entspricht die Form der Straßenmarkierungen eher Dreiecken als Quadraten. Eine eindeutige Aussage bezüglich ihrer Form lässt sich allerdings noch nicht machen. Auf der rechten Spur jeder Fahrtrichtung ist nicht

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 38 nur deutlich zu sehen, dass sie stärker befahren wurde als die linke Spur, sondern auch die Spurrillen sind durch dunklere Grauwerte erkennbar. Bei den bereits vorher erwähnten Hochspannungsleitungen ist bezüglich der Anzahl der Leitungen ein neues Ergebnis ermittelt worden: Acht Hochspannungsleitungen verlaufen über dem südöstlichen Teil des Sees. Die unterschiedlichen Grauwerte führen zu diesem eindeutigen Resultat. Im Landesinneren kann der Verlauf der Leitungen problemlos weiterverfolgt werden, obwohl der Kontrast in den Grauwerten nicht mehr so hoch ist. Bei Abb. 3.13: Bildausschnitt der der Betrachtung des Sees und speziell des südöstlichen Teils fielen erstmals die Hochspannungsleitungen für 18cm GSD DMC Daten aus ArcView Hochspannungsmasten ins Auge. Sie waren bei der vorherigen Betrachtung der anderen Datensätze nicht ins Auge gefallen. Beim DMC Datensatz sind innerhalb einer kleinen Fläche zwei Hochspannungsmasten unterschiedlicher Größe deutlich erkennbar. 3.2.4 UltraCam D Datensatz mit 17cm GSD Bei der ersten Betrachtung des UltraCam D Datensatzes ist der Grauwertumfang nicht so groß wie beim DMC Datensatz. Die Ursache dafür ist wie beim UltraCam D Datensatz mit 34cm GSD die stark reflektierende Straße und andere spiegelnde Flächen. Für eine vollständige Auswertung des Datensatzes wurden drei verschiedene Einstellungen, den Kontrast und die Helligkeit betreffend, erstellt. Die Grundeinstellung war für die Auswertung des Wohnblocks in der urbanen Vorstadtsiedlung von Frederiksstad. Der UltraCam D und der DMC Datensatz besitzen zusätzlich eine gemeinsame charakteristische Eigenschaft: Bei beiden Befliegungen war der Sonnenstand <30. Insofern ist der Einfluss weiterer

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 39 physikalischer Größen, wie z.b. Belichtungsstärke und Reflektion, auf den Grauwertumfang innerhalb dieses Vergleiches von hohem Wert. Die Baustelle? Zu dunkler Schatten prozentuale Gesamtreflektion von Teerstraßen in Abhängigkeit von der Objektbeleuchtungsstärke beträgt 8%, siehe Tabelle 3.4. Die Gesamtreflektion von Altschnee, die wohl im niedrigeren prozentualen Reflektionsbereich vergleichbar mit nasser Straße ist, beträgt ca. 40%. Diese hohe Differenz, die Reflektion betreffend, kann mit dem hohen Grauwertumfang nicht Abb. 3.14: Vorstadtsiedlung von kompensiert werden. [Kraus 2004, S. 179] Frederiksstad 17cm GSD der UltraCam D Der erste Eindruck bei der Betrachtung der UltraCam D Daten war schlechter als der Betrachtung der DMC Daten. Dieser subjektive Eindruck bestätigte sich bei der Auswertung der UltraCam D Daten. Die Objekt Gesamt Anzahl und Gesamtfläche der nicht Reflektion [%] identifizierbaren Objekte ist im Nadelwald 1 3 Vergleich zu den DMC Daten höher. Wasser 3 Im Vergleich mit den analogen Teerstraße 8 Bilddaten ist die Anzahl und Fläche trockene Wiese 7 14 der nicht eindeutig identifizierten nasser Sand, Laubwald 18 Objekte jedoch geringer. Selbst unter Gelber, trockener Sand 31 nicht optimalen Voraussetzungen heller, trockener Beton 35 liefert die UltraCam D noch bessere Altschnee 42 70 Ergebnisse als die analogen Bilder. Neuschnee 80 85 Die große Fläche im Zentrum des Wohnblocks ist vermutlich eine Tab. 3.4: Gesamt Reflektion in Prozenten der Objektbeleuchtungsstärke [Kraus 2004, S. 179] Baustelle. Gerätschaften Da aber weder noch

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 40 Umbaumaßnahmen erkennbar sind, kann es sich ebenso um einen großen Sandhaufen handeln. Da die Fläche nicht eindeutig klassifiziert werden konnte, wurde sie als nicht identifizierbar eingestuft. Eine eindeutige Auswertung der Schattenflächen konnte aufgrund der Überstrahlung und des dadurch entstandenen Grauwertumfangs nicht vollständig durchgeführt werden, so dass recht große Flächen innerhalb des Wohnblocks nicht zu klassifizieren waren. Die Detailgenauigkeit bezüglich der auszuwertenden Objekte entspricht der Genauigkeit der DMC. Kleine und schmale Objekte, die im analogen Datensatz nicht eindeutig zu identifizieren sind, erscheinen wegen des hohen Kontrasts der Grauwerte im UltraCam D Datensatz klar und deutlich. Die unterschiedlichen Formen der Vegetation sind genauso bemerkbar wie im DMC Datensatz, so dass abermals sehr genau nach Gartenland, Bäumen oder Hecken bzw. Sträuchern unterschieden werden konnte. Am Kreisverkehr konnte nach Betrachtung der höher auflösenden UltraCam D Daten bezüglich der Form der Straßenmarkierungen an der Einfahrt in den Kreisverkehr immer noch Abb. 3.15: Ergebnis der Auswertung für keine eindeutige Aussage gemacht 17cm GSD UltraCam D Daten werden. Die von deutschen Straßen bekannten viereckigen Markierungen wirkten beim Betrachten zunächst dreieckig. Um die Markierungen überhaupt identifizieren zu können, musste eine kontrastreiche und dunkle Grauwerteinstellung des Bildes verwendet werden. Ansonsten wäre wegen der sehr stark überstrahlten und reflektierenden Schnellstraße keine Auswertung möglich gewesen. Für die eindeutige Zuordnung der Zebrastreifen am Fußgängerübergang westlich vom Kreisverkehr musste eine weitere noch

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 41 dunklere und kontrastreichere Einstellung angefertigt werden, um die enthaltenen Bildinformationen vollständig auswerten zu können. Abb. 3.16: Kreisverkehr in Die Hochspannungsleitungen im südöstlichen Teil des Sees sind klar und deutlich aufgrund der helleren Grauwerte zu erkennen. Ihr Verlauf in östlicher und westlicher Richtung ist gut erkennbar und hebt sich vor nahezu jedem Hintergrund durch ihren spezifischen Grauwert ab. Jede der acht Leitungen ist gut sichtbar. Ihr Kontrast im Vergleich zum Hintergrund ist besser zu erkennen als beim DMC Datensatz. Bei beiden UltraCam D Datensätzen fällt eine ungleichmäßige Grauwertverteilung negativ auf. In der Grundeinstellung gibt es scheinbar nur Frederiksstad 17cm GSD der sehr helle oder sehr dunkle Flächen. Die UltraCam D Abstufung der mittleren Grauwerte ist für den Betrachter nur schwer zu erkennen. Bei den helleren oder dunkleren Einstellungen, die der vollständigen Interpretation dienen sollten, gibt es wegen der geringen Differenziertheit des Grauwertumfangs Interpretationsprobleme.

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 42 3.2.5 Analoger Datensatz mit 10cm GSD, 20µm Pixelgröße Dieser Datensatz ist der erste von drei hochauflösenden Datensätzen. Garten? Lediglich eine Flughöhe unter 1000m über der Erdoberfläche gewährleistet Boot? eine GSD von 10cm oder kleiner. Die Erwartungen bezüglich der Ergebnisse der Auswertung waren dementsprechend hoch. Gewächshaus? Hinzu kommt bei der Betrachtung dieses analogen Datensatzes noch der Aspekt der Scannereinstellung mit einer Pixelgröße von 20µm. Ein Bild wurde mit zwei verschiedenen Scannereinstellungen, und zwar 20µm Abb. 3.17: Vorstadtsiedlung von und 12µm Pixelgröße gescannt, so dass Frederiksstad 10cm GSD einer analogen Kamera und 20µm Pixelgröße zwei verschiedene GSD von 10cm und 6,5cm als Ergebnisse vorliegen. In Anbetracht dessen wird eine zusätzliche Untersuchung der jeweiligen Scannerauflösung im Hinblick auf die Bildqualität und die enthaltenen Bildinformationen vorgenommen. Die verzogenen Dachflächen und schiefen Giebel sind durch die Orthophotoherstellung entstanden. Dieser Wohnblock liegt im äußeren Bereich des gescannten Luftbildes. Durch die höhere Verzerrung in den Randbereichen von Luftbildern können, selbst durch geringe Fehler im DSM, bei der Orthophotoherstellung diese Phänomene auftreten. Beim Kreisverkehr, der direkt am Rande des Luftbildes auftaucht, ist dieses Abb. 3.18: Verzerrungen Phänomen noch stärker ausgeprägt. Die Schnellstraße der Bildinformation, ist geschlängelt und der Kreisverkehr oval. Die Längs entstanden bei der Herstellung des Orthophotos

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 43 Abb. 3.19: Zusammenhang zwischen Lagefehler und Position des Fehlers im Orthophoto und seine Vergrößerung in Abhängigkeit vom Abstand zum Projektionszentrum [Raguse 2000] und Querüberdeckung der Luftbilder wird genutzt, um die Orthphotoflächen zusammenzufügen, so dass ein geometrisch besserer Orthphotoblock als Endergebnis vorliegt. Der analoge hochauflösende Bildblock von Frederiksstad weist einen ähnlich niedrigen Sonnenstand auf wie die digitalen Bilddaten. Die Gebäude und die Bäume werfen sehr lange Schatten, was den Rückschluss auf einen Sonnenstand von <30 zulässt und damit unter vergleichbaren Bedingungen aufgenommen wurde wie die digitalen Bilddaten. Die durch den Sonnenstand verursachte Reflektion der überstrahlten Straßenflächen konnte durch eine veränderte Einstellung des Kontrasts und der Helligkeit nur geringfügig verändert werden, da nur ein geringer Grauwertumfang im Bild vorhanden ist. Glücklicherweise waren die Spiegelungen nicht annähernd so stark und damit so einflussreich wie beim UltraCam D Datensatz, so dass eine Auswertung der vorhandenen Bilddaten problemlos möglich war. Der geringe Umfang an Grauwerten hat direkten Einfluss auf die Ergebnisse der Auswertung. Flächen, die von der Charakteristik her sehr ähnliche Eigenschaften haben wie die Vegetationsflächen oder die versiegelten Flächen, konnten nicht wie in den vorherigen digitalen Datensätzen differenziert ausgewertet werden. Es entstanden Mischflächen, die nicht eindeutig einem Attribut zugeordnet werden konnten. Besonders die Vegetationsarten konnten selten eindeutig bestimmt werden, da entweder ein geringer Kontrast die Trennung der Attribute erschwerte oder der Schatten keine eindeutige Zuordnung zu verschiedenen Grauwerten

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 44 zuließ. An einer Position im Bild war sogar eine Differenzierung nach versiegelter Fläche oder Vegetation nur zum Teil möglich. Anhand der Umgebung und der bereits zugeordneten Flächen wurde diese Fläche attributiert. Dabei kam es beim Vergleich mit den anderen Auswertungen offensichtlich zu einer Fehlinterpretation. Bei der Begutachtung der Ergebnisse ist die Anzahl und Größe der nicht interpretierbaren Flächen klar erkennbar. Viele dieser Flächen waren nicht eindeutig bestimmbar oder der Schatten verhinderte eine präzise Identifizierung des Objektes. Der Gesamteindruck der Auswertung erscheint nicht sehr detailliert. Details, die dem Betrachter bei den digitalen Bilddaten sofort ins Auge fielen, tauchten bei der Auswertung dieses analogen Datensatzes gar nicht auf. Die Details der Fahrbahnmarkierungen am Kreisverkehr und der dazugehörigen zweispurigen Schnellstraße sind gut Abb. 3.20: Ergebnis der Auswertung für erkennbar. Die Begrenzungslinien der 10cm GSD einer analogen Kamera Fahrbahnen sind in beiden Richtungen an gescannt mit 20µm beiden Seiten sichtbar. Trotz des schlechten geometrischen Orthophotos ist eine Auswertung an dieser Stelle wegen der hohen Datenqualität problemlos möglich. Die niedrigere GSD lässt aber keinen eindeutigen Rückschluss auf die Form der Straßenmarkierungen an der Einfahrt zum Abb. 3.21: Kreisverkehr zu. Eine hohe Vergrößerung erlaubte sogar die Vermutung, es handle sich um ovale Markierungen. Ursache für diesen Eindruck bezüglich der Form kann die Überstrahlung sein. Die übrigen Straßenmarkierungen Straßenmarkierungen 10cm GSD einer analogen Kamera waren eindeutig der Form und der Grauwerte nach identifizierbar. gescannt mit 20µm

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 45 Die Hochspannungsleitungen im südöstlichen Bereich des Sees waren gut zu erkennen. Es sind aber lediglich sieben Hochspannungsleitungen zu ermitteln. Die dazugehörigen Hochspannungsmasten sind deutlich zu erkennen. 3.2.6 DMC Datensatz mit 9,2cm GSD Die Auswertung des vorliegenden DMC Datensatzes wird an dieser Stelle dargestellt, obwohl sie zuletzt erfolgte. Der Vergleich der Bilddaten bei unterschiedlicher Scannerauflösung der analogen Kameras erfolgte in einem Arbeitsgang, weshalb der DMC Datensatz zuletzt bearbeitet wurde. Hinzu kommt, dass nach der ersten Betrachtung der vorliegenden sieben Datensätze, dieser Datensatz offensichtlich qualitativ der hochwertigste ist. Die Auflösung und der große Umfang an Grauwerten erlaubten eine einfache Abb. 3.22: Vorstadtsiedlung von Durchführung der Auswertung. Für die Frederiksstad 9,2cm GSD der DMC Interpretation musste trotz des niedrigen Sonnenstandes nur eine Einstellung bezüglich der Helligkeit und des Kontrastes vorgenommen werden. Eine Einstellung reichte aus, um sogar innerhalb der Schattenflächen eine objektbezogene Auswertung vorzunehmen. Die detaillierte Darstellung des Wohnblocks vermittelte einen homogenen Eindruck. Schornsteine und andere Details stellten nicht mehr nur eine Ansammlung unterschiedlicher Grauwerte dar, sondern waren detailliert abgebildet. Durch diese hohen Differenzierungsmöglichkeiten konnte innerhalb des Wohnblocks wesentlich genauer ausgewertet werden und Objekte, die in den anderen Bilddaten nicht erkennbar waren, wurden klassifiziert. Erstmals zu sehen ist beispielsweise eine Hochspannungsleitung von Nord nach Süd im östlichen Teil des Wohnblocks. Auf den Dächern sind die Fernseh Empfangsantennen deutlich als

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 46 Grauwertunterschied und somit eindeutig in ihrer Form zu erkennen. Innerhalb der Dachflächen sind Unterschiede in den Grauwerten zu erkennen, wodurch die Form und Größe der Dachziegel erstmals ermittelt werden konnte. Das Gerüst von Gewächshäusern wird bei 9,2cm GSD erkennbar, ebenso weitere Details innerhalb des Wohnblocks. Diese Details betreffen die Vegetation, die versiegelten Flächen und die Strukturen innerhalb des Wohnblocks. Die Bäume, Hecken und Rasenflächen sind hochgenau abgebildet. Bei den Rasenflächen könnten sogar Vermutungen angestellt werden, welcher Rasen zuletzt gemäht wurde. Die Bäume und die Hecken am Rand der Grundstücke sind in Form und Bewuchs deutlich zu unterscheiden. Die Beete im Zentrum des Wohngebietes waren in allen vorherigen Datenbeständen nicht Abb. 3.23: Ergebnis der Auswertung für sichtbar, sie wurden ebenfalls als 9,2cm GSD DMC Daten Gartenland klassifiziert. Durch hellgrüne Linien wurden die Grenzen unterschiedlicher Nutzungen innerhalb des Gartenlandes markiert. Blumen, Gemüsebeete und Wiesen konnten eindeutig durch verschiedene Grauwerte voneinander getrennt werden. Die asphaltierten oder gepflasterten Verkehrs oder Grundstücksflächen sind aufgrund der hohen Abbildungsgenauigkeit und Vielfalt an Grauwerten sehr genau zu unterscheiden. Die Straße, die das Wohngebiet umgibt, weist unterschiedliche Grauwerte auf: Anhand dieser sind Rückschlüsse auf Straßenbaumaßnahmen oder auf Straßengrenzen möglich. Der Anteil an nicht identifizierbaren Flächen ist im Vergleich zu den bisher bearbeiteten und beschriebenen Datensätzen sehr gering. Die zwei Vermutungen bezüglich des Anhängers in der Einfahrt und des abgedeckten Bootes im Garten

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 47 ließen sich nicht eindeutig bestätigen, so dass diese beiden Flächen nicht klassifiziert werden konnten. Die relativ große, nicht identifzierbare Fläche im Südwesten des Wohnblocks ist deshalb nicht identifizierbar, weil die Schatten der Bäume und des Gebäudes eine Auswertung nicht ermöglichen. Eine neue Helligkeits und Kontrasteinstellung bewirkte keine Verbesserung bei der Auswertung der Fläche. Für die nicht identifizierbare Fläche im Norden des Wohnblocks gelten die gleichen Bedingungen. Der Schatten an dieser schmalen Stelle hat eine Auswertung der Bilddaten unmöglich gemacht und deshalb konnte diese Fläche nicht klassifiziert werden. Der Kreisverkehr und seine direkte Umgebung sind hochgenau abgebildet. Im Vergleich zu den analogen Bilddaten mit GSD 6,5cm konnte beim hochauflösenden DMC Datensatz erstmals die Form der Straßenmarkierungen an den Einfahrten zum Kreisverkehr eindeutig identifiziert werden. Es Abb. 3.24: dreieckige handelt sich offensichtlich um Dreiecke. Die übrigen Straßenmarkierungen 9,2cm GSD der DMC Straßenmarkierungen, wie Fahrbahnmarkierungen, Mittel und Zebrastreifen und die Verkehrsinsel sind sehr detailliert dargestellt. Weitere Merkmale wie Laternen und Straßenschilder konnten erstmals aufgrund der Bildinformationen erkannt werden. Die Identifizierung dieser Merkmale war indirekt möglich. Durch das Orthophotoformat konnte nur senkrecht auf die Gesamtszene geblickt werden. Die langen Schatten haben eine Identifizierung betreffend Form und Funktion allerdings ermöglicht und anhand des Verlaufs der Schatten konnte die Position der Laterne oder des Straßenschildes ermittelt werden. Die Hochspannungsleitungen im Südosten des Sees sind sehr gut zu sehen. Insgesamt sind es elf deutlich sichtbare Hochspannungsleitungen, wovon Abb. 3.25: Hochspannungsleitungen und die sieben entlang des größeren dazugehörigen Masten 9,2cm GSD der DMC

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 48 Hochspannungsmastes verlaufen und vier zu dem kleineren Mast gehören. Die Anzahl der Querverstrebungen an den Masten und die Anordnung der Leitungen sind dem Bild klar zu entnehmen. 3.2.7 Analoger Datensatz mit 6,5cm GSD, 12µm Pixelgröße Die Grundlage für dieses digitale Bild ist dasselbe analoge Bild, das bereits mit einer Ground Sampling Distance von 10cm ausgewertet wurde. Es wurde lediglich eine höhere Auflösung beim Scannen des Luftbildes verwendet. Anstatt mit einer Bildpixelgröße von 20µm wurde das Luftbild ein weiteres Mal mit 12µm Pixelgröße gescannt. In diesem Bild gilt es zusätzlich zu untersuchen, ob Eigenschaften von analogem Bildmaterial, wie beispielsweise die Filmkörnung, Effekte auf die Bildqualität und damit auch auf die Auswertung haben. Bei der Betrachtung der analogen Bilder mit 10cm GSD und 6,5cm GSD war qualitativ Abb. 3.26: Vorstadtsiedlung von kein sichtbarer Unterschied vorhanden. Frederiksstad 6,5cm GSD einer Eine bemerkbare Verbesserung der analogen Kamera und 12µm Pixelgröße Bildqualität aufgrund der höheren Auflösung war nicht erkennbar. Die Auswirkung des Filmkorns auf die Bildqualität ist allerdings offensichtlich. Einheitliche Flächen wie Dächer, Straßen und Einfahrten sind nicht mehr homogen abgebildet. Der Grauwertumfang innerhalb dieser Flächen hat sich erhöht. Auf den Oberflächen dieser Objekte sind Pixel und Pixelgruppen, die einen helleren Grauwert haben als die sie umgebenden Pixel. Andererseits ist die Abbildung von Details aber höher, so dass auf den Dachfächen teilweise auch die Dachziegelstrukturen nachzuvollziehen sind. Die Betrachtung und Auswertung wurde durch die höhere Auflösung wesentlich erschwert. Vom reinen Zeitaufwand her gesehen war dieser

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 49 Datensatz derjenige, dessen Auswertung am meisten Zeit in Anspruch genommen hat, da selbst ansonsten eindeutige Bildinformationen nicht mehr klar abgebildet waren. Insgesamt erschienen großflächige Objekte unschärfer. Kleinere Objekte waren im Vergleich zum analogen Datensatz mit 10cm GSD besser zu erkennen. Die Hochspannungsleitung, die beim DMC Datensatz mit 9,2cm GSD sichtbar war, ist in diesem Datensatz nicht erkennbar. Trotz des Hintergrundwissens, dass eine Abb. 3.27: Ergebnis der Auswertung für GSD 6,5cm einer analogen Kamera gescannt mit Hochspannungsleitung über dem 12µm östlichen Bereich des Wohnblocks verläuft, konnte sie nicht erkannt werden. Die Ursache dafür dürfte der geringe Grauwertumfang sein. Die Differenzierung der Vegetation gestaltete sich innerhalb dieses Blockes als äußerst schwierig. An mehreren Stellen ist nicht eindeutig nachzuvollziehen, welcher Bereich beispielsweise noch zum Baum gehört und welcher Bereich schon Wiese oder Hecke ist. Eine Unterteilung nach verschiedenen Gartenlandnutzungen ist überhaupt nicht möglich. Die Interpretation der versiegelten Flächen wie Straßen, Einfahrten und Fußgängerwege wurde ebenfalls durch diese Effekte beeinflusst. Obwohl einige Details deutlicher zu sehen waren, konnten andererseits eindeutige Differenzierungen nicht gewährleistet werden. Der Verwechslung von versiegelten Flächen und Vegetationsflächen fand deshalb statt. Bei den Vergleichen der Auswertungsergebnisse fällt dieses Phänomen besonders ins Gewicht. Dass Passanten nach Fußgängern und Fahrradfahrern unterschieden werden können, ist in diesem Fall nicht relevant, stellt allerdings ein Qualitätsmerkmal für Luftbilder dar. Die Anzahl der nicht identifizierbaren Flächen ist im Vergleich zum bereits

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 50 erwähnten digitalen Datensatz wesentlich höher und nur unwesentlich geringer als bei dem mit 20µm gescannten analogen Datensatz. Besonders auffällig ist, dass die spezifischen Formen der Flächen, die in anderen Datensätzen problemlos ausgewertet werden konnten, nicht identifizierbar waren. Die Straßenmarkierungen am Kreisverkehr sind aufgrund der sehr kleinen Grauwertdifferenzen sehr schlecht zu erkennen. Die Form der Straßenmarkierungen an den Einfahrten zum Kreisverkehr ist zwar unzweifelhaft dreieckig, aber der schlechte Kontrast zur Straße und weitere Effekte lassen die Markierungen nicht einheitlich erscheinen. Sie variieren in Größe und Form. Fahrbahnmarkierungen auf der Bundesstraße erscheinen ebenfalls nicht gleichmäßig, sondern sind aufgrund des geringen Kontrasts oftmals gar nicht zu sehen. Dass im Gegensatz dazu Automobile nahezu nach Marken und Modellen unterschieden werden können, bedeutet keine qualitative Verbesserung der Auswertungsergebnisse. Es ist ein positiver Nebeneffekt wie die Identifzierung von Fußgängern und Radfahrern. Im südöstlichen Bereich des Wellen? Sees sind trotz der höchsten Auflösung aller bisherigen Datensätze nur acht Hochspannungsleitungen zu erkennen. Die Verwendung verschiedener Kontrast und Helligkeitseinstellungen bewirkte keine Verbesserung des Abb. 3.28: Durch Interferenzen beim Scannen entstandene Ergebnisses. Der Effekt der Wellen Filmkörnung ist aufgrund des dunklen Hintergrundes sehr gut sichtbar. Innerhalb des Sees ist ein Welleneffekt zu sehen. Die Veränderung in der Größe der Wellentäler sowie der gesamte Verlauf der Wellen innerhalb des Sees scheinen keinen natürlichen Ursprung zu haben. Diese Interferenzen entstehen durch das Scannen des Luftbildes. Wenn sich während des Scannens eine

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 51 geringe Luftschicht in der Größenordnung der Lichtwellenlänge liegend zwischen Glasplatte und Film bildet, entsteht dieses Interferenzmuster. Die niedrige Ground Sampling Distance von 6,5cm, die durch eine höhere Auflösung beim Scannen erreicht wurde, stellt visuell keine qualitative Verbesserung des digitalen Bildmaterials dar. Für den Vergleich der beiden analogen Bilddaten muss man feststellen, dass das digitale Bildmaterial bei einer Scannereinstellung von 20µm einen homogeneren Gesamteindruck hinterlässt. Bei der Betrachtung der Auswertung des Bildes mit einer höheren Auflösung ergab sich keine qualitative Verbesserung. Die optimale Scannereinstellung ist eher im Bereich von 20µm als von 12µm Pixelgröße zu finden. Der Vergleich von analogen und digitalen panchromatischen Bilddaten erlaubt zwei Aussagen: Der Grauwertumfang digitaler Bilddaten ist wesentlich höher und erlaubt daher eine kontrastreichere Darstellung. Dies ermöglicht eine bessere Bildauswertung. Außerdem sind die Ergebnisse von digitalen Bilddaten mit 17 18cm GSD qualitativ vergleichbar mit den Ergebnissen analoger Bilddaten, die etwa eine halb so große GSD haben. In der Praxis erlaubt dies bei Einsatz digitaler Kamerasysteme, aus doppelter Flughöhe qualitativ vergleichbare Bilder zu produzieren. Dies verkürzt die Flugzeit erheblich, weil die Anzahl der Flugstreifen trotz des kleineren Bildformates reduziert ist. Der visuelle Eindruck und die Ergebnisse der Interpretation werden durch die statistischen Ergebnisse der Auswertung bestätigt. Eine höhere Auflösung von analogen Bilddaten gewährleistet keine statistisch besseren Ergebnisse bezüglich des prozentualen Anteils an nicht identifizierbarer Fläche und der Gesamtlänge der Vektoren der Klassifizierung. Bei einer Betrachtung der Ergebnisse für die DMC mit 18cm GSD, der UltraCam D mit 17cm GSD und der analogen Kamera mit 10cm GSD bestätigt sich die Aussage, dass eine nahezu doppelt so große GSD bei panchromatischen digitalen Bilddaten qualitativ ähnliche Ergebnisse liefert wie die panchromatischen analogen Bilddaten mit einer wesentlich geringeren GSD, gescannt mit 20µm Pixelgröße. Die unterschiedlichen Grauwertumfänge sind sogar in den komprimierten Jpeg Bildausschnitten der *.tiff und *.img Bilddaten sichtbar, die zur Veranschaulichung der Bilddaten eingefügt worden sind.

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 52 Bildformate Nicht identifizierbare Fläche im Wohnblock [%] Gesamtlänge der Vektoren der Klassifizierung ohne die nicht identifizierbaren Flächen [m] UltraCam D GSD 34cm 11.8 3.920 Analog GSD 20cm 6,9 3.898 DMC GSD 18cm 2,9 4.648 UltraCam D GSD 17cm 6 4.639 Analog GSD 10cm 3,6 4.610 DMC GSD 9,2cm 1,3 5.074 Analog GSD 6,5cm 2,6 4.670 Tabelle 3.5: Statistische Daten der Bildanalyse der sieben Datensätze von Frederiksstad

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 53 Abb. 3.29: Vorstadtsiedlung von Frederiksstad 34cm GSD der UltraCam D Abb. 3.30: Vorstadtsiedlung von Frederiksstad 20cm GSD einer analogen Kamera und 20µm Pixelgröße Abb. 3.31: Vorstadtsiedlung von Frederiksstad 18cm GSD der DMC Abb. 3.32: Vorstadtsiedlung von Frederiksstad 17cm GSD der UltraCam D Abb. 3.33: Vorstadtsiedlung von Frederiksstad 10cm GSD einer analogen Kamera und 20µm Pixelgröße Abb. 3.34: Vorstadtsiedlung von Frederiksstad 9,2cm GSD der DMC Abb. 3.35: Vorstadtsiedlung von Frederiksstad 6,5cm GSD einer analogen Kamera und 12µm Pixelgröße

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 54 Abb. 3.36: Ergebnis der Auswertung für 34cm GSD der UltraCam D Abb. 3.37: Ergebnis der Auswertung für 20cm GSD einer analogen Kamera gescannt mit 20µm Abb. 3.38: Ergebnis der Auswertung für 18cm GSD der DMC Abb. 3.39: Ergebnis der Auswertung für 17cm GSD der UltraCam D Abb. 3.40: Ergebnis der Auswertung für 10cm GSD einer analogen Kamera gescannt mit 20µm Abb. 3.41: Ergebnis der Auswertung für 9,2cm GSD der DMC Abb. 3.42: Ergebnis der Auswertung für GSD 6,5cm einer analogen Kamera gescannt mit 12µm

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 55 3.3 Bergwerk Auguste Viktoria Um hochaufgelöste digitale multispektrale Bilder zu prozessieren wird das Verfahren Pansharpening verwendet. Das Pansharpening ist eine Abbildung 3.43: Vereinfachte Darstellung des Pansharpening Verfahrens anhand von Satellitenbilddaten [Jacobsen 2005] Bildfusionierung der panchromatischen Bilddaten und der multispektralen Bilddaten. Das multispektrale Bild, welches zur gleichen Zeit aufgenommen wird wie das panchromatische, wird auf das gleiche Bildformat des panchromatischen Bildes interpoliert. Anschließend werden durch Transformationen die multispektralen und die panchromatischen Bilddaten zu einem hochauflösenden, multispektralen Bild zusammengefügt. [Hirschmugl, Gallaun, Abb. 3.44: Übersicht der ausgewerteten Gebiete vom Bergwerk Auguste Viktoria 9cm GSD einer UltraCam D Perko, Schardt 2005] Das Verhältnis der Kantenlänge der Pixel ist bei UltraCam D 1:3,6 und bei der DMC 1:4,75. Für die Prozessierung bedeutet das, dass ein Pixel multispektraler Bilddaten auf ca. 13 panchromatische Pixel bei der Ultracam D und auf ca. 23 bei

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 56 Merkmale Legende der DMC transformiert werden muss. Dachflächen Klärwerksanlage Der analoge Datensatz vom Bergwerk Auguste Viktoria, zur Verfügung gestellt Straßen von der DSK AG, wurde mit einer Versiegelte Flächen Normalwinkelkamera, d.h. einer Bäume Kammerkonstante von 305mm, Grünland aufgenommen. Bei einer mittleren Flughöhe über Grund von ca. 1.300m Schattenflächen ergibt sich ein Bildmaßstab von 1:4.250. Nicht identifizierbare Das analoge Luftbild wurde mit 20µm Flächen Pixelgröße gescannt. Das Ergebnis ist ein Kraftfahrzeug digitales Luftbild mit 8,5cm GSD. Der Leitplanken Bildflug mit der Vexcel UltraCam D wurde Straßenmarkierungen Schutthaufen Tabelle 3.6: Legende zur ArcView Auswertung des Klärwerks mit einer mittleren Flughöhe von 1.000m über Grund beflogen. Der Bildmaßstab beträgt demnach 1:9.900 und die GSD 9cm. Die GSD für die multispektralen Merkmale Legende Bilddaten der UltraCam D ohne die Hecken/Sträucher Versiegelte Flächen Schattenflächen Andere Vegetation Gelb Weiß Schwarz/Grau Bepflanzbarer Boden Tabelle 3.7: Legende zur ArcView Auswertung des Friedhofs Verwendung von Pansharpening beträgt ca. 32,4cm. Der analoge Datensatz lag im CIR Format vor, deshalb wurde die gesamte Analyse analoger und digitaler Bilddaten, auf Basis von Colorinfrarot Bilddaten durchgeführt. Für colorinfrarote Aufnahmen wird die Reflektion des Chlorophylls in den Pflanzen genutzt. Das bedeutet, grüne Vegetationsflächen erscheinen in CIR Bildern rot. Je grüner eine Pflanze ist, also je mehr Chlorophyll sie enthält, desto stärker ist der Rotton im Bild. Das blaue Farbspektrum wird in CIR Bildern blau abgebildet. Der für das menschliche Auge rote Farbkanal wird in CIR Bildern grün dargestellt.

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 57 Für die Analyse der Luftbilddaten wurden zwei Gebiete ausgewählt. Zum einen eine Aufbereitungsanlage, die zu einem größeren Klärwerk in der direkten Umgebung gehört, sowie ein Ausschnitt eines Friedhofs. Der Friedhof wurde nach sichtbaren Farbunterschieden klassifiziert, so dass die Interpretation nicht nach Objekten sondern nach Farben durchgeführt wurde. Dieses Teilgebiet eines Friehofs wurde deshalb ausgesucht, weil es zu untersuchen galt, ob das Pansharpening bei kleinen Objekten einen Unterschied in der Qualität der Farbbildinformation zur Folge hat. 3.3.1 Analoger Datensatz mit 8,5cm GSD, gescannt mit 20µm Pixelgröße Die Aufbereitungsanlage wurde deshalb analysiert, weil sie bauliche Anlagen, Vegetation, versiegelte Flächen und kleinere Objekte enthält. Die kleineren Objekten sind der Radlader, die Leitplanken an der überörtlichen Straße und die Straßenmarkierungen. Die Vegetation wurde nach zweierlei Kategorien klassifiziert. Es wurde nach Bäumen und Grünland unterschieden. Die versiegelten Flächen wurden nach Straßen und Betriebsgelände und die baulichen Anlagen nach überdachten Gebäuden und Nutzungsanlagen unterschieden. Für die nicht auswertbaren Flächen wurden ebenfalls zwei verschiedene Attribute erstellt. Einerseits die nicht identifizierbaren Flächen, bei denen die Bildinformation keine Abb. 3.45: Ergebnis der Auswertung der Aufbereitungsanlage für 8,5cm GSD einer analogen Kamera gescannt mit 20µm eindeutigen Rückschlüsse zuließ und andererseits Schattenflächen, die zu dunkel waren, als das noch Objektinformationen extrahiert werden könnten.

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 58 Im CIR Bild werden Vegetationsflächen rot dargestellt. Aus diesem Grund gestaltete sich die Klassifizierung der Vegetationsarten als unkompliziert, weil sich die zu extrahierenden Flächen deutlich im Farbton von den übrigen Bildinformationen unterscheiden. Durch die hohe Auflösung der Bilddaten konnte die Klassifizierung sehr genau durchgeführt werden. Erst bei sehr hohen Vergrößerungen war die Form einzelner Pixel zu sehen. Insgesamt herrschte ein sehr homogener Eindruck des vorhandenen Bildmaterials. Bei der Betrachtung der Ergebnisse der Analyse fallen die großen Schattenflächen auf. Diese Schattenflächen wurde größtenteils durch Bäume verursacht. Das größte Problem, welches die Schattenflächen verursacht haben, war, dass innerhalb dieser Flächen keine Auswertung möglich war. Eine Bearbeitung des Bildes bezüglich Helligkeit und Kontrast bewirkte keine Veränderung des Informationsgehaltes. Die drei nicht identifizierbaren Flächen, zwei im Zentrum und eine im Nordosten des bearbeiteten Gebietes, konnten keinem der angegebenen Attribute zugeordnet werden. Die Fläche im Nordosten liegt zwischen Grünland und Bäumen. Es war keine eindeutige Zuordnung zu einer der beiden Klassen möglich, deswegen mußte dieses Gebiet als nicht identifizierbar eingestuft werden. An den Stellen, wo Grünland und Bäume sonst noch aneinandergrenzten, war entweder ein deutlicher Höhenunterschied der Objekte oder ein Abb. 3.46: Aufbereitungsanlage mit 8,5cm GSD einer Unterschied innerhalb des analogen Kamera gescannt mit 20µm Infrarotspektrums sichtbar. Diese Gegebenheiten waren bei der bereits erwähnten Fläche nicht vorhanden. Die beiden Flächen im Zentrum sind auf versiegeltem Untergrund und weisen

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 59 einen sichtbaren Unterschied im Grauwert zur direkten Umgebung auf. Selbst nach mehrfacher Betrachtung war eine Zuordnung der Objekte jedoch nicht möglich. Die Straße im Westen des bearbeiteten Gebietes und die dazugehörigen Straßenmarkierungen waren gut sichtbar und konnten problemlos klassifiziert werden. Lediglich in den Schattenflächen konnten sogar die stark reflektierenden Fahrbahnmarkierungen nicht entdeckt werden. Ansonsten stachen die Straßenmarkierungen aufgrund ihrer starken Reflektionseigenschaften sehr deutlich hervor. Die versiegelten Flächen des Betriebsgeländes waren gut sichtbar. Innerhalb dieser Flächen waren Unterschiede in den Grauwerten sehr gut zu ermitteln. Anhand der unterschiedlichen Grauwerte konnte jedoch keine andere Form der Nutzung erkannt werden, so dass die gesamte asphaltierte Fläche zu einem Attribut zusammengefasst werden konnte. Die kreisförmigen baulichen Anlagen im Süden konnten nur schwer nachvollzogen werden. Eine vollständige Rekonstruktion der drei runden Objekte im Süden des Gebietes konnte nur deshalb erfolgen, weil das Objekt im Südosten deutlich zu sehen war. Für die beiden westlich gelegenen Objekte wurde diese Form übernommen, da aufgrund der starken Verdeckung durch Schatten keine vollkommene Identifizierung möglich gewesen wäre. Kleinere bauliche Anlagen konnten aufgrund der Verdeckung durch Bäume und Schatten nur schwer erfasst werden. Sie sind teilweise nicht komplett sichtbar gewesen. Wenn keine Verdeckung durch Vegetation oder Schatten vorlag, konnten sogar kleine Details genau wahrgenommen werden. Die Konturen des Nutzfahrzeuges sind erkennbar sowie weitere Kleinformen an Gebäuden. An den Straßen sind die Leitplanken im Westen und die Brückengeländer im Südosten sehr gut sichtbar und konnten klar identifiziert und ausgewertet werden. Auf dem Ausschnitt des Friehofs konnten aufgrund der hohen Auflösung viele Details ausgemacht und klassifiziert werden. Die GSD von 8,5cm erlaubte die Interpretation von sehr kleinen Farbfeldern, so dass eine sehr detaillierte Auswertung des Friedhof angefertigt werden konnte. Der Kontrast und die

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 60 eindeutige Darstellung von Kanten stellte sich trotz der hohen Auflösung qualitativ nur als befriedigend heraus. Bei hohen Vergrößerungen entstand ein verschwommener Eindruck der Kanten. Eine Detail Auswertung war demnach nicht durchzuführen, so dass eine vollständige Auswertung der Fläche nur bedingt möglich war. Die sehr dunklen Schattenflächen waren bei diesem Ausschnitt nicht so raumgreifend wie beim Klärwerk. Innerhalb dieser Abbildung 3.47: Ausschnitt des Schattenflächen konnte aber auch beim Friedhof selbst nach Bearbeitung der Helligkeit und des Kontrasts keine Friedhofgeländes mit 8,5cm GSD einer analogen Kamera gescannt mit 20µm Verbesserung der Klassifizierung erzielt werden. Die Auswertung des Friedhofs gestaltete sich schwierig, weil die hellen Farbbereiche zum Teil nicht klar voneinander abgegrenzt werden konnten. Speziell gelbe und weiße Flächen innerhalb des Ausschnitts waren sehr schwer auseinanderzuhalten wenn sie aneinandergrenzten. Im nordöstlichen Teil der Hecke konnte keine genaue Unterscheidung der Vegetation vorgenommen werden, weil die Infrarotwerte nicht trennbar waren und damit keine genaue Abgrenzung der verschiedenen Vegetationsformen möglich war. Aufgrund dieser Tatsache wurde diese Fläche als nicht identifizierbar eingestuft. Bezüglich der gelben Kreise im Norden konnte keine eindeutige Klassifizierung erstellt werden. Diese Kreise treten mehrfach und in verschiedenen Größen auf. Der Gesamteindruck nach der Auswertung der beiden Gebiete war positiv. Die aufgenommenen Objekte konnten gut ausgewertet werden und eine Abb. 3.48: Ergebnis der Auswertung der Friedhofsanlage für 8,5cm GSD einer Klassifizierung nach verschiedenen analogen Kamera gescannt mit 20µm Attributen gestaltete sich aufgrund der

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 61 multispektralen Bildinformationen unproblematisch. Lediglich die großen Schattenflächen bei der Aufbereitungsanlage erschwerten die Auswertung. An Stellen, an denen von den Merkmalen her ähnliche Objekte aneinandergrenzen, erwies sich eine Differenzierung jedoch als schwer. Die Vermutung liegt nahe, dass die 8bit Bildinformationen nicht ausreichen um eine klare Trennung der Attribute an diesen Stellen durchzuführen. 3.3.2 UltraCam D Datensatz mit 9cm GSD Um die Ergebnisse der Auswertungen von Frederiksstad bestätigen zu können, wären für den Vergleich von multispektralen Bilddaten verschiedene Ground Sampling Distances notwendig gewesen. Um meine Feststellung, dass digitale Bilddaten mit der doppelten GSD eines vergleichbaren analogen Datensatzes, gescannt mit 20µm, die gleichen Ergebnisse liefern, zu beweisen, wäre ein zusätzlicher Datensatz mit der GSD von 17cm wünschenswert gewesen. Bei der Betrachtung der digitalen Bilddaten war der erste Eindruck sehr positiv. Der vorhandene Eindruck vermittelte, dass ein sehr hoch aufgelöstes digitales Bild bearbeitet wird. Die potentiell vorhandenen elf bis zwölf bit Bildtiefe für Grau und Abb. 3.49: Aufbereitungsanlage mit 9cm GSD der Farbinformationen UltraCam D vereinfachten die Differenzierung der Objekte. Der geringe Unterschied der GSD im Vergleich zum analogen Bildmaterial war nicht erkennbar. Es entstand eher der Eindruck, dass ein wesentlich höher aufgelöstes Bild bearbeitet wird.

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 62 Ein weiterer Aspekt, der einen qualitativ hochwertigeren Gesamteindruck hinterließ, war die Objekterkennung innerhalb der Schattenflächen. Der große Grauwertumfang in digitalen Bildern gewährleistete innnerhalb der Schattenflächen eine Identifizierung verschiedener Objekte. Aufgrund der Schattenflächen konnten nur vereinzelt kleinere Flächen nicht klassifiziert werden. Die Ränder der kreisförmigen baulichen Anlagen im Süden des Gebietes konnten trotz der Schatten beinahe vollkommen identifiziert werden. Des Weiteren galt dies für die Straßen, Straßenmarkierungen, Vegetation, versiegelten Flächen und die baulichen Anlagen der Aufbereitungsanlage. Die Differenzierung der Vegetation gestaltete sich aufgrund des großen Farbspektrums des nahen Infrarots sehr einfach. Die Klassifizierung benötigte für die Interpretation der digitalen CIR Bilder keine Höheninformationen durch Schattenwurf um die Bäume von Grünland unterscheiden zu können. Diese Tatsache führte unter anderem dazu, dass keine nicht identifizierbaren Flächen vorhanden sind. Die Flächen, die beim analogen Datensatz noch als nicht identifizierbar klassifiziert wurden, konnten diesmal vollständig ausgewertet werden. Die Trennung der Vegetationsformen durch das größere Farbspektrum und Abb. 3.50: Ergebnis der Auswertung der der höhere Grauwertumfang Aufbereitungsanlage für 9cm GSD der UltraCam D innerhalb der versiegelten Flächen ermöglichten eine komplette Auswertung des Gebietes. Die beiden nicht identifizierbaren Flächen im Zentrum des analogen Bildes, erwiesen sich nach Betrachtung des digitalen Bildes als Schutthaufen. Im digitalen Bild konnte festgestellt werden, dass es sich um eine Erhebung handelt und nicht nur um eine Änderung des Grauwertes.

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 63 Der größere Umfang an Grauwerten ermöglichte des Weiteren eine bessere Differenzierung von versiegelten Flächen und baulichen Anlagen. Flächen die im analogen Bild noch den versiegelten Flächen zugeordnet wurden, sind bei der Auswertung der digitalen Bilddaten als bauliche Anlagen klassifiziert worden. Die beiden kleinen runden Objekte im Nordwesten der großen kreisförmigen Anlage in der Mitte wurden im analogen Datensatz nicht als Nutzungsanlage identifiziert. Im digitalen Bild wurde deutlich, dass es sich um bauliche Anlagen handelt. Hinzu kommt noch eine bauliche Anlage im Norden der Aufbereitungsanlage. Die hochgenaue Abbildung im digitalen Bilddatensatz ermöglichte eine bessere Betrachtung. Bei dieser Betrachtung wurde festgestellt, dass es sich nicht nur um versiegelte Fläche handelt, sondern dass auch dieser Teil der Aufbereitungsanlage zu den Nutzungsanlagen gehört. Ansonsten konnten im digitalen Datensatz trotz der verschiedenen Grauwerte innerhalb der versiegelten Flächen keine Nutzungsunterschiede aufgrund unterschiedlicher Grauwerte erkannt werden, so dass sie komplett zu einer Klasse zusammengefasst werden konnten. Entlang der Straße im Westen konnten im digitalen Bilddatensatz auf beiden Seiten Leitplanken identifiziert werden. Des Weiteren wurden im digitalen Bild zwei Flächenelemente, welche im analogen Bild noch als versiegelte Flächen erkannt wurden, dem Attribut Straße zugeordnet. Die Klassifizierung als Straße konnte deshalb durchgeführt werden, weil Straßenmarkierungen sichtbar waren. Diese Straße verläuft durchgehend vom Süden des bearbeiteten Gebietes bis zur Straße im Westen der Aufbereitungsanlage. Diese beiden Straßen sind durch die Leitplanken voneinander getrennt. Kleinere Objekte und Strukturen waren noch besser als im analogen Datensatz zu erkennen. Der Radlader und Kleinstformen, wie Treppenstufen, Leitern und andere kleine Anbauten, an den Gebäuden der Aufbereitungsanlage konnten ohne Probleme identifiziert und zugeordnet werden. Die Leitplanken und Brückengeländer an den jeweiligen Straßen sind gut zu erkennen und ließen sich eindeutig zuordnen. Bei der Betrachtung der Ergebnisse der Auswertung fällt der homogene Gesamteindruck auf. Ein geringer Anteil an Flächen konnte nicht identifiziert

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 64 werden. Die Schattenflächen zwischen den Bäumen und den Grünlandflächen hätten allerdings aufgrund der direkten Umgebung trotzdem zugeordnet werden können. Während im analogen Bild der Eindruck einer unhomogenen Klassifizierung entsteht, könnten die Ergebnisse des digitalen Luftbildes nahezu als Übersichtskarte des Geländes verwendet werden, da kaum Informationslücken vorhanden sind. Für den Friedhof bestätigte sich der Eindruck, im Gegensatz zum vorher bearbeiteten analogen Bild höher aufgelöste Daten vorliegen zu haben. Die höhere Bildtiefe von elf bis zwölf bit ermöglichte in dem Ausschnitt eine klare Differenzierung zwischen einzelnen Farbwerten. Die nicht interpretierbaren Schattenflächen waren Abbildung 3.51: Ausschnitt des Friedhofgeländes mit 9cm GSD der im Vergleich zum analogen Bildmaterial UltraCam D stark reduziert. Die Abbildung der Kanten und die Abgrenzungen zwischen den einzelnen Attributen hatte sich qualitativ verbessert. Eine detailliertere Auswertung der Fläche war dadurch möglich. Die Differenzen innerhalb der Werte des Infrarotspektrums sind deutlich zu sehen, so dass die Vegetationsflächen besser von einander zu trennen waren. Es konnten Pflanzen und andere Objekte identifiziert werden, die bei der Auswertung der analogen Bilddaten nicht zu sehen waren. Die Kanten und Ränder wurden durch den großen Umfang an Grauwerten so detailliert dargestellt, dass die Grenzen der jeweiligen Grabstätten deutlich sichtbar sind. Die gelben und weißen Flächen sind innerhalb des digitalen Bildes deutlich von einander zu differenzieren. In den beiden Abb. 3.52: Ergebnis der Auswertung der Friedhofsanlageanlage für 9cm GSD der mittleren Gräbern des südlichen Teils des UltraCam D

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 65 Ausschnitts konnten diese sehr stark reflektierenden Flächen voneinander getrennt klassifiziert werden. Insgesamt war für den Friedhof eine Auswertung bis hin zu kleinsten Details möglich, wie anhand der Abbildung 3.52 zu sehen ist. Lediglich die gelben Kreise im nördlichen Teil des Ausschnitts hoben sich farblich nicht so deutlich von der angrenzenden Grünfläche ab wie im analogen Bild. Ihre Form, Größe und Verteilung war jedoch konstanter und gleichfömiger, so dass ein eindeutiger Gesamteindruck entsteht. Die Auswertung der Bilddaten vom Bergwerk Auguste Viktoria, analog und digital, lässt die Vermutung zu, dass die digitalen Daten mit einer niedrigeren Auflösung qualitativ ähnliche Ergebnisse liefern wie die analogen Bilddaten. Die Behauptung, dass die doppelte GSD digitaler Daten kann anhand der vorliegenden Ergebnisse zwar nicht vollständig bewiesen werden. Dennoch würde eine GSD von ca. 17cm digitaler Bilddaten wohl die gleichen oder doch noch bessere Ergebnisse liefern als die analogen Bilddaten mit 8,5cm GSD gescannt mit 20µm. Bildformate Nicht identifizierbare Flächen innerhalb der Aufbereitungsanlage [%] Gesamtlänge der Vektoren der Klassifizierung ohne die Vektoren der Schattenflächen [m] Analog GSD 8,5cm 12,9% 6.202 UltraCam D 9cm 3,6% 6.907 Tabelle 3.8: Statistische Daten der Bildanalyse der zwei Datensätze von Auguste Viktoria [Arcview] Bei der Betrachtung der statistischen Daten der beiden Auswertungen vom Bergwerk Auguste Viktoria ist der hohe Prozentsatz der nicht identifizierbaren Flächen beim analogen Datensatz auffällig. Dieser Prozentsatz ergab sich aus der Summe der Schattenflächen und der nicht identifizierbaren Flächen. Aufgrund der Schattenflächen waren allein 11,4% der Gesamtfläche von 14.900m 2 nicht auswertbar. Die übrigen 1,5% ergaben sich aus der nicht klassifizierbaren Fläche im Nordosten der Aufbereitungsanlage. Aufgrund der Tatsache, dass die Schattenflächen qualitativ eine signifikante Minderung der Ergebnisse darstellten, wurden bei der Berechnung der Gesamtlänge der Vektoren beider Datensätze, die Vektoren der Schattenflächen nicht berücksichtigt. Die Länge der Vektoren der

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 66 Schattenflächen beim analogen Datensatz beträgt ca. 1.661m. Im digitalen Datensatz betrug die Vektorlänge weniger als die Hälfte, und zwar ca. 779m. Der subjektive Eindruck, dass der Bilddatensatz qualitativ hochwertiger ist, wurde während der Auswertung und durch die statistischen Daten bestätigt. Die nicht identifizierbaren Flächen innerhalb des analogen Datensatzes betragen das 3,5fache der Auswertung des digitalen Datensatzes. Die Feststellung aus der Betrachtung der Ergebnisse von Frederiksstad, dass bei der Auswertung digitaler Daten die zweifache GSD analoger Daten verwendet werden kann, ist aufgrund nicht vorhandener Vergleichsdaten nicht vollständig zu bestätigen. Als Zwischenergebnis kann die Annahme getroffen werden, dass der Faktor, mit dem der analoge GSD Wert für eine qualitativ gleichwertige Auswertung eines digitalen Datensatzes multilpliziert werden kann, ungefähr zwei beträgt.

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 67 Abb. 3.53: Aufbereitungsanlage mit 8,5cm GSD einer analogen Kamera gescannt mit 20µm Abb. 3.54: Aufbereitungsanlage mit 9cm GSD der UltraCam D Abbildung 3.55: Ausschnitt des Friedhofgeländes mit 8,5cm GSD einer analogen Kamera gescannt mit 20µm Abbildung 3.56: Ausschnitt des Friedhofgeländes mit 9cm GSD der UltraCam D

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 68 Abb. 3.57: Ergebnis der Auswertung der Aufbereitungsanlage für 8,5cm GSD einer analogen Kamera gescannt mit 20µm Abb. 3.58: Ergebnis der Auswertung der Aufbereitungsanlage für 9cm GSD der UltraCam D Abb. 3.59: Ergebnis der Auswertung der Friedhofsanlage für 8,5cm GSD einer analogen Kamera gescannt mit 20µm Abb. 3.60: Ergebnis der Auswertung der Friedhofsanlageanlage für 9cm GSD der UltraCam D

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 69 3.4 Graz Die Interpretation der Bilddaten von Graz wurde aufgrund Tatsache, das keine Daten der äußeren Orientierung und kein digitales Gelände /Situationsmodellmodell für die Orthophotoherstellung zur Verfügung stand, auf spezifische Details reduziert. Zusätzlich standen keine exakten Angaben über die GSD der analogen Bilddaten für den Vergleich zur Verfügung. Lediglich für die digitalen Bilddaten war die genaue Größe, und zwar 8cm, der GSD angegeben. Mit Hilfe der digitalen Bilddaten konnte die GSD der analogen Bilddaten durch das Zählen der Pixel einiger Referenzstrecken relativ bestimmt werden. Die Bilddaten von Graz wurden mit in den Vergleich analoger und digitaler Daten einbezogen, um einen Vergleich der Bildqualität des RGB Formates durchführen zu können. Für einen Teil der zur Verfügung stehenden analogen Luftbilder Abb. 3.61: Stadtkern von Graz 8cm GSD einer analogen Kamera gescannt mit 20µm wurde eine GSD von 8cm ermittelt, die anderen digitalisierten analogen Luftbilder standen mit 4cm GSD zur Verfügung. Aufgrund der angegebenen dpi Zahl (dpi=dots per inch) der analogen Bilddaten konnte die gewählte Pixelgröße beim Scannen der Luftbilder ermittelt werden. Die Bilder mit einer GSD von 4cm waren mit einer Pixelgröße von 10µm gescannt worden. Bei den Bildern mit einer GSD von 8cm war eine Pixelgröße von 20µm verwendet worden.

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 70 Abb. 3.62: Denkmal auf dem Marktplatz von Graz; links: analog 8cm GSD einer analogen Kamera gescannt mit 20µm rechts: digital 8cm GSD der UltraCam D Wenn die GSD durch die beim Scannen der Luftbilder verwendete Pixelgröße geteilt wird, erhält man den Bildmaßstab: GSD[cm]/Pixelgröße[µm]=Bildmaßstabszahl. Das Ergebnis für die analogen Luftbilder von Graz ist eine Bildmaßstabszahl von 4.000. Die Betrachtung der Abbildung 3.62 bestätigt die bereits ermittelten Aussagen zur Qualität digitaler Bilddaten. Während im analogen Bild aufgrund der Spiegelungen die Treppenstufen nicht sichtbar sind, ermöglicht der hohe Grauwertumfang der UltraCam D die Darstellung der Treppenstufen und anderer Details. Die vorliegenden Bilddaten zeigen, dass digitale Bilddaten bei der gleichen GSD qualitativ wesentlich bessere Bildinformationen liefern. Die Abgrenzung der Kontrastunterschiede, die Objektdarstellung und die Farbverteilung ist viel detaillierter. Das digitale Bild vermittelt einen homogeneren Gesamteindruck, der eine Auswertung nach Objektinformationen erleichtert. Die dichte Bebauung innerhalb von Graz ermöglicht keinen guten Lichteinfall in die Straßen der Innenstadt von Graz. Die Betrachtung der Abbildung 3.63 zeigt die Vorteile digitaler Kameras in der Grauwertdarstellung. Die hochempfindlichen CCDs und die zwölf bit radiometrische Auflösung bilden sogar Objektinformationen in dunklen Gassen und Straßen ab.

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 71 Abb. 3.63: Ausschnitt der Innenstadt von Graz; links: analog GSD 4cm, mitte: analog GSD 8cm, rechts: digital GSD 8cm [Vexcel Imaging 2006] Während in den analogen Bildern aufgrund des Schattens keine Extrahierung von Objektinformationen möglich ist, sind im digitalen Bild die enthaltenen Bildinformationen klar und deutlich erkennbar. In den engen Nebenstraßen kann jede gewünschte Information extrahiert werden. Die Farbdarstellung ist innerhalb der dunklen Flächen sehr gut. Die blauen Fahrzeuge im Zentrum des digitalen Bildausschnitts heben sich durch Form und Farbe deutlich von ihrer Umgebung ab. Die digitalen Bilddaten wurden bei diffusen Lichtverhältnissen aufgenommen, d.h. während des Bildfluges wurde unterhalb einer geschlossenen Wolkendecke geflogen. Aufgrund der Lichtverhältnisse ist nur eine geringe bis gar keine Schattenbildung vorhanden. Ein analoger Bildmessflug ist bei diesen Lichtverhältnissen nicht durchführbar. Die hohe Lichtempfindlichkeit der CCD Sensoren ermöglicht einen Bildmessflug und gewährleistet trotzdem qualitativ hochwertige Bilddaten. Aufgrund dieses Sachverhalts ist ein direkter Vergleich der Daten im Bezug auf die Auswertung von Schattenflächen in diesem Fall eigentlich nicht zulässig. Die Objektinformationen auf den Dachflächen sind aufgrund der differenzierten Abbildungsmöglichkeiten eindeutig zu entnehmen. Auf keinem der analogen Bilder ist, trotz der niedrigeren GSD, zu erkennen, dass es sich bei der Dachfläche unten rechts um ein Schieferdach handelt. Bei den digitalen Bilddaten ist die Form der Dachziegel klar erkennbar nachzuvollziehen. Des Weiteren sind lediglich innerhalb der digitalen Daten die Schornsteinrohre in den weißen Schornsteinblöcken gut sichtbar. Bei dem analogen Datensatz mit 4cm GSD sind diese kleinen Öfnungen

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 72 gar nicht sichtbar und beim Datensatz mit 8cm GSD sind wenige dieser Öffnungen gut zu erkennen. Der Vergleich der analogen Bilddaten von Graz bestätigt die gewonnen Eindrücke des Bilddatenvergleichs von Frederiksstad. Eine höhere Genauigkeitseinstellung der Scannkonfiguration bewirkt nicht automatisch eine Steigerung der Bildqualität. Die Bilder die mit einer Pixelauflösung von 10µm gescannt wurden, sind qualitativ nicht hochwertiger. Die Filmkörnung und das Rauschen innerhalb des Bildes sind selbst nach geringen Vergrößerungen bereits sichtbar. Durch das sichtbare Rauschen des Bildes entsteht ein unhomogener visueller Gesamteindruck.

3 Vergleich der Bildinformationen von analogen und digitalen photogrammetrischen Luftbildkameras mit Hilfe von Orthophotos Seite 73 3.5 Zusammenfassung der Ergebnisse des Vergleichs analoger und digitaler Bilddaten Die Ergebnisse des Vergleichs digitaler und analoger Bilddaten sind eindeutig. Wenn die GSD digitaler Daten zweimal so groß ist, wie die GSD eines analogen Datensatzes, gescannt mit 20µm, sind die Ergebnisse der Auswertung nach enthaltenen Objektinformationen qualitativ gleich gut. Die zwölf bit Bildtiefe digitaler Bilddaten bietet qualitativ hochwertigere Bilddaten. Für den Interpreten stehen mit den digitalen Bilddaten qualitativ bessere Bilddaten zur Verfügung. Eine Auswertung digitaler Bilddaten liefert eindeutigere Ergebnisse bei der Objektextrahierung. Die Anzahl und Größe der nicht identifizierbaren Flächen, verursacht durch Schatten und geringeren Kontrast, ist auf einen geringen prozentualen Anteil reduziert. Das Pansharpening der digitalen Bilder verursacht bei den UltraCam D Bilddaten keinen Qualitätsverlust der enthaltenen Bildinformationen. Die Bildqualität der multispektralen Daten entspricht denen der panchromatischen Daten. Die Bilddaten von Frederiksstad wurden unter teilweise schlechten Bedingungen aufgenommen und lieferten nach der Auswertung der Objektinformationen aber nutzbare Ergebnisse. Die Einsatzbedingungen und die Ergebnisqualität sprechen für die Verwendung digitaler Luftbildkameras. Anhand der Ergebnisse sind trotz der niedrigeren Auflösung noch eindeutigere Bildinformationen zu erwarten, die eine objektbezogene Auswertung der digitalen Bilddaten bewirkt. Die digitale Technik ist in zweierlei Hinsicht eine Weiterentwicklung. Unter guten Bildmessflugvoraussetzungen ist eine sehr gute Bildqualität zu erwarten. Andererseits gewährleistet die Verwendung der digitalen Luftbildkameras auch die Auswertung qualitativ nicht optimaler Daten. Bezüglich der enthaltenen Objektinformationen zeigen die Bilddaten der UltraCam D 17cm und 34cm GSD, dass selbst Bilddaten, die unter nicht optimalen Voraussetzungen aufgenommen wurden, qualitativ bessere Objektauswertungen ermöglichen als analoge Bilddaten mit geringerer GSD.

4 Wirtschaftliche Aspekte Seite 74 4 Wirtschaftliche Aspekte Bei den Digitalkameras lassen sich die Zwischenergebnisse sofort betrachten, d.h. der Operateur kann sich die Bilder direkt ansehen und daraufhin entscheiden, ob sie den Anforderungen entsprechen oder ob erneut über diesen Streifen geflogen werden muss, um neue Aufnahmen zu machen. Für den Piloten und den Operateur ist es schon während des Fluges möglich zu überprüfen, ob qualitativ hochwertige und vor allem fehlerfreie Bilder gemacht wurden. Bei der Intergraph DMC ist eine Videokamera in das System integriert. Sie ermöglicht dem Operateur während des Bildmessfluges eine Betrachtung der Witterungsverhältnisse unterhalb des Flugzeugs. Die Vexcel Imaging UltraCam D liefert während des Fluges ein vorprozessiertes Zwischenergebnis der aufgenommenen Bilddaten. Welchen Vorteil haben digitale Luftbildkameras? Die Bilder sind nach der Prozessierung sofort verfügbar. Damit werden lange Wartezeiten wegen Filmentwicklung und Scannen der Luftbilder eingespart und die Bilder stehen als panchromatische, RGB und CIR Bilder unmittelbar zur Verfügung. Anstatt drei Bildflüge mit jeweils unterschiedlichem Filmmaterial durchführen zu müssen, ist nur noch eine Befliegung des Gebietes notwendig. Die hohe Empfindlichkeit der CCD Sensoren, vor allem in den Schattenbereichen, ermöglicht einen längeren Flugzeitraum. Das heißt einerseits, es kann früher am Tag gestartet und am Nachmittag länger geflogen werden. Andererseits kann im Verlauf eines Jahres im Frühjahr eher und im Herbst länger geflogen werden. Durch den längeren Flugzeitraum pro Tag kann das Potenzial des Speichersystems an Bord vollständig ausgeschöpft werden. Die CCD Sensoren liefern noch weitere Vorteile, die im vorherigen Kapitel herausgearbeitet worden sind. Die Bildinformationen digitaler Luftbilddaten weisen qualitativ bessere Ergebnisse auf als analoge. Außerdem ist die geometrische Stabilität digitaler Bilddaten der analoger Luftbilder überlegen.

4 Wirtschaftliche Aspekte Seite 75 4.1 Ausdehnung der täglichen Flugzeiten und Steigerung der Tagesproduktion Die Planung eines digitalen Bildmessfluges erlaubt aufgrund der hohen Empfindlichkeit der CCD Sensoren einen tieferen Sonnenstand. Während für den analogen Bildmessflug ein Sonnenstand von 25 30 üblich ist, ist für den digitalen Bildmessflug ein Sonnenstand von 15 20 noch akzeptabel, um qualitativ hochwertige Bilder zu erstellen. Welche Auswirkung das hinsichtlich der praktischen Nutzung von digitalen Kamerasystemen hat, kann am Beispiel der Stadt Kassel gezeigt werden. Als Fallbeispiel wurde die Stadt Kassel ausgewählt, da sie in Deutschland zentral liegt. Die Graphik ermöglicht es für ein ganzes Jahr die nutzbaren Flugzeiten für Bildmessflüge zu ermitteln. Abb. 4.1: Sonnenstandstabelle für ein Jahr von Kassel [Halbauer 2004] Der tägliche Flugbetrieb kann bei der Verwendung eines digitalen Kamerasystems um ca. zwei Stunden pro Tag im Vergleich zu einer analogen Luftbildkamera ausgedehnt werden. Theoretisch kann morgens der Flugbetrieb