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VGI - Autor
punktwolken
Wir haben 3 Artikel über punktwolken gefunden.
Punktwolken, und was dann?
Kurzfassung
Mit der zunehmenden Automatisierung der Datenerfassung mittels Laserscanning und Photogrammetrie werden hochaufgelöste und hochqualitative Punktwolken zur Verfügung gestellt. Deren Interpretation wird im folgenden Beitrag diskutiert. Mittels Grundrissinformation können Gebäudewände extrudiert und passende Dachformen vollautomatisch eingepasst werden (LoD2). Die Interpretation von Punktwolken für Gebäudefassaden ist mittels formalen Grammatiken durchzuführen (LoD3). Punktwolken in Gebäudeinnenräumen sind mittels der Hypothese "Manhattan-Geometrie" ebenso vollautomatisch zu rekonstruieren (LoD4). Erweiterungen der Fassadengrammatik hinsichtlich der Besonderheiten von Innenräumen belegen ebenso das Potenzial für automatische Ansätze, die derzeit weiter erforscht werden.
Abstract
Laser scanning and photogrammetry are delivering high density and high quality point clouds, in more or less automated processing pipelines. Their interpretation is dealt with in the following. Using building footprints corresponding walls are extruded and tied together with best-fit roof landscapes estimated from a sparse set of points (LoD2). The interpretation of point clouds for building façades can can be utilized using formal grammars (LoD3). Indoor point clouds - fulfilling the Manhattan geometry hypothesis - are reconstructed fully automatically using sweep algorithms for the walls, floors and ceilings. Extensions of formal grammars, so far used for façade reconstructions, allow also for automated prediction of 3D indoors elements, but this will be explored in near future.
Mit der zunehmenden Automatisierung der Datenerfassung mittels Laserscanning und Photogrammetrie werden hochaufgelöste und hochqualitative Punktwolken zur Verfügung gestellt. Deren Interpretation wird im folgenden Beitrag diskutiert. Mittels Grundrissinformation können Gebäudewände extrudiert und passende Dachformen vollautomatisch eingepasst werden (LoD2). Die Interpretation von Punktwolken für Gebäudefassaden ist mittels formalen Grammatiken durchzuführen (LoD3). Punktwolken in Gebäudeinnenräumen sind mittels der Hypothese "Manhattan-Geometrie" ebenso vollautomatisch zu rekonstruieren (LoD4). Erweiterungen der Fassadengrammatik hinsichtlich der Besonderheiten von Innenräumen belegen ebenso das Potenzial für automatische Ansätze, die derzeit weiter erforscht werden.
Abstract
Laser scanning and photogrammetry are delivering high density and high quality point clouds, in more or less automated processing pipelines. Their interpretation is dealt with in the following. Using building footprints corresponding walls are extruded and tied together with best-fit roof landscapes estimated from a sparse set of points (LoD2). The interpretation of point clouds for building façades can can be utilized using formal grammars (LoD3). Indoor point clouds - fulfilling the Manhattan geometry hypothesis - are reconstructed fully automatically using sweep algorithms for the walls, floors and ceilings. Extensions of formal grammars, so far used for façade reconstructions, allow also for automated prediction of 3D indoors elements, but this will be explored in near future.
Keywords/Schlüsselwörter
3D Computermodelle Level-of-Details (LoD) Bilddatenerfassung Laserscanning 3D Punktwolken Formale Grammatiken LoD3 Modellierung LoD4 Modellierung
3D Computermodelle Level-of-Details (LoD) Bilddatenerfassung Laserscanning 3D Punktwolken Formale Grammatiken LoD3 Modellierung LoD4 Modellierung
PDF-Download
VGI_201515_Fritsch.pdf
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Über Innovationen in der (Luft-)Bildmessung
Kurzfassung
Die Innovationsraten in der Luftbildmessung haben sich in den vergangenen Dezennien beschleunigt. Getrieben sind sie von den Fortschritten erstens im Computing, zweitens in der Bildgebung und drittens in der Internet-inspirierten Anwendung. Wir beschreiben diese Innovationen und ihre Auswirkungen auf das eigenständige Fachgebiet der Photogrammetrie. Darin haben sich alle nur denkbaren Aspekte verändert und bewegt, seien es die akademischen Einrichtungen, die Industrie, die Apparaturen, die Datendienstleistungen, die Fachliteratur, die Tagungen, die Geldflüsse und die Internet-inspirierten Anwendungen. Aufgrund ihrer Verursacher im Computing und in der Sensorik sind die Innovationstreiber heute in der Informatik zu finden. Die Positionierung der Photogrammetrie als Fachgebiet ist in diesem veränderten Umfeld neu zu bedenken. Wir berichten von photogrammetrischen Projekten, welche aus 16 Terabytes an Luft- oder terrestrischen Bildern Punktwolken mit 100 Milliarden Koordinatentripeln einer Stadt wie Graz errechnen. Und wir erahnen eine Zukunft, in der eine Diversifizierung von Bildquellen aus fahrenden Autos, dem Internet und Drohnen auf neuartige Anwendungen am Telefon und im Internet trifft. Im Zentrum stehen Innovationen der Rechenverfahren, welche in der Lage sind alle Informationsquellen unserer Umwelt zu berücksichtigen und in einem Weltkoordinatenmodell ein 3D-Weltmodell zur Anwendung zu bringen. Navigation und 3D-Modellierung der Umwelt verschmelzen zu einer neuen Sicht auf Geodatenerzeugung und ihre Nutzung.
Abstract
Innovation rates in aerial photogrammetry accelerated during recent decennia. This is being driven by progress in computing, progress in digital imaging and progress in Internet-inspired applications. We describe these innovations and their effect on the separate discipline of photogrammetry. In this, all conceivable aspects have undergone changes. This addresses academic institutions, the industry, the devices, the data services, the literature, the conferences, the money flows and the Internet-inspired applications. Since the innovations are being driven by computing and sensing, their main forces are in computer science. This requires that the field of photogrammetry revisit its position in a changed environment. We report on photogrammetry projects that use 16 Terabytes of aerial or terrestrial source data to develop point clouds with 100 billion 3D coordinate triplets in a city like Graz. And we develop a sense of a future in which photogrammetry can rely on imagery from everyday driving cars, from the Internet, from unmanned aerial devices, meeting new Internet-driven applications on smart phones. Computing algorithms will get developed that use all the diverse information sources of our environment in a World coordinate system to apply a 3D World model. Navigation and mapping merge into a new paradigm for the creation and application of geo-information.
Die Innovationsraten in der Luftbildmessung haben sich in den vergangenen Dezennien beschleunigt. Getrieben sind sie von den Fortschritten erstens im Computing, zweitens in der Bildgebung und drittens in der Internet-inspirierten Anwendung. Wir beschreiben diese Innovationen und ihre Auswirkungen auf das eigenständige Fachgebiet der Photogrammetrie. Darin haben sich alle nur denkbaren Aspekte verändert und bewegt, seien es die akademischen Einrichtungen, die Industrie, die Apparaturen, die Datendienstleistungen, die Fachliteratur, die Tagungen, die Geldflüsse und die Internet-inspirierten Anwendungen. Aufgrund ihrer Verursacher im Computing und in der Sensorik sind die Innovationstreiber heute in der Informatik zu finden. Die Positionierung der Photogrammetrie als Fachgebiet ist in diesem veränderten Umfeld neu zu bedenken. Wir berichten von photogrammetrischen Projekten, welche aus 16 Terabytes an Luft- oder terrestrischen Bildern Punktwolken mit 100 Milliarden Koordinatentripeln einer Stadt wie Graz errechnen. Und wir erahnen eine Zukunft, in der eine Diversifizierung von Bildquellen aus fahrenden Autos, dem Internet und Drohnen auf neuartige Anwendungen am Telefon und im Internet trifft. Im Zentrum stehen Innovationen der Rechenverfahren, welche in der Lage sind alle Informationsquellen unserer Umwelt zu berücksichtigen und in einem Weltkoordinatenmodell ein 3D-Weltmodell zur Anwendung zu bringen. Navigation und 3D-Modellierung der Umwelt verschmelzen zu einer neuen Sicht auf Geodatenerzeugung und ihre Nutzung.
Abstract
Innovation rates in aerial photogrammetry accelerated during recent decennia. This is being driven by progress in computing, progress in digital imaging and progress in Internet-inspired applications. We describe these innovations and their effect on the separate discipline of photogrammetry. In this, all conceivable aspects have undergone changes. This addresses academic institutions, the industry, the devices, the data services, the literature, the conferences, the money flows and the Internet-inspired applications. Since the innovations are being driven by computing and sensing, their main forces are in computer science. This requires that the field of photogrammetry revisit its position in a changed environment. We report on photogrammetry projects that use 16 Terabytes of aerial or terrestrial source data to develop point clouds with 100 billion 3D coordinate triplets in a city like Graz. And we develop a sense of a future in which photogrammetry can rely on imagery from everyday driving cars, from the Internet, from unmanned aerial devices, meeting new Internet-driven applications on smart phones. Computing algorithms will get developed that use all the diverse information sources of our environment in a World coordinate system to apply a 3D World model. Navigation and mapping merge into a new paradigm for the creation and application of geo-information.
Keywords/Schlüsselwörter
Photogrammetrie Sensoren Plattformen Sensor-Pose Bildanalyse Datenprodukte Internet-Mapping Punktwolken Structure-from-Motion 3D-Weltmodell
Photogrammetrie Sensoren Plattformen Sensor-Pose Bildanalyse Datenprodukte Internet-Mapping Punktwolken Structure-from-Motion 3D-Weltmodell
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VGI_201419_Leberl.pdf
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Automatic Registration of Laser Scanner Point Clouds with Genetic Algorithms
Kurzfassung
Im Zuge der Erfassung eines Objekts mittels terrestrischer Laserscanner sind im Allgemeinen mehrere Standpunkte notwendig, um Lücken in verdeckten Bereichen zu vermeiden. Die so erfassten Scans werden erst über eine gegenseitige Registrierung zu einer gemeinsamen Punktwolke vereinigt. Häufig werden zu diesem Zweck künstliche Passmarken / Passobjekte oder manuell erzeugte Näherungswerte für die räumliche Transformation verwendet. Die Autoren zeigen den theoretischen Hintergrund eines Ansatzes zur Registrierung von Scans mit Genetischen Algorithmen, der ohne Vorwissen über Standpunkt und räumliche Lage des Scanners auskommt und gleichzeitig zu robusten Ergebnissen führt. Der praktische Einsatz wird anhand der 3D-Erfassung eines bronzezeitlichen Bergbaustollens diskutiert, bei dem die Verwendung künstlicher Ziele an ihre Grenzen gestoßen war.
Abstract
During a terrestrial laser scan, usually different scanning positions are necessary to avoid hidden parts on the object. The resulting scans are then merged into one single point cloud in a registration procedure. Usually artificial targets or approximate values are required to initiate the spatial transformation. We illustrate the theoretical background of a robust as well as automated registration approach without any prior knowledge of the scanners position and attitude by using Genetic Algorithms. Then we discuss the results using the example of a cave survey, where the registration using artificial targets reached the limit of practicability.
Im Zuge der Erfassung eines Objekts mittels terrestrischer Laserscanner sind im Allgemeinen mehrere Standpunkte notwendig, um Lücken in verdeckten Bereichen zu vermeiden. Die so erfassten Scans werden erst über eine gegenseitige Registrierung zu einer gemeinsamen Punktwolke vereinigt. Häufig werden zu diesem Zweck künstliche Passmarken / Passobjekte oder manuell erzeugte Näherungswerte für die räumliche Transformation verwendet. Die Autoren zeigen den theoretischen Hintergrund eines Ansatzes zur Registrierung von Scans mit Genetischen Algorithmen, der ohne Vorwissen über Standpunkt und räumliche Lage des Scanners auskommt und gleichzeitig zu robusten Ergebnissen führt. Der praktische Einsatz wird anhand der 3D-Erfassung eines bronzezeitlichen Bergbaustollens diskutiert, bei dem die Verwendung künstlicher Ziele an ihre Grenzen gestoßen war.
Abstract
During a terrestrial laser scan, usually different scanning positions are necessary to avoid hidden parts on the object. The resulting scans are then merged into one single point cloud in a registration procedure. Usually artificial targets or approximate values are required to initiate the spatial transformation. We illustrate the theoretical background of a robust as well as automated registration approach without any prior knowledge of the scanners position and attitude by using Genetic Algorithms. Then we discuss the results using the example of a cave survey, where the registration using artificial targets reached the limit of practicability.
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VGI_201120_Schenk.pdf
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