LiDAR: Unterschied zwischen den Versionen

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(Vor-/Nachteile und Fazit)
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**Begrenzte Reichweite in Abhängigkeit der Reflektivität des Ziels und der Atmosphärenbedingungen (Riegl 2017: 3)
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**Begrenzte Reichweite in Abhängigkeit der Reflektivität des Ziels und der Atmosphärenbedingungen <ref name="riegl">RIEGL LMS GmbH (2017): Data sheet, Riegl-VZ-400 – 4 S., Horn.</ref>
 
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Version vom 19. Dezember 2020, 10:16 Uhr

Grundprinzip

Abb.1: Funktionsweise eines TOF-Laserscanners nach Abellán et al. 2014. Da der Laserstrahl an mehreren Zielen reflektiert wird, registriert der Scanner mehrere Pulse.


LiDAR-Messgeräte scannen die Umgebung, indem sie per Laser-Entfernungsmesser den Abstand zwischen dem Messgerät und den Objekten in seiner Umgebung bestimmen. Durch die Kombination vieler einzelner Entfernungsmessungen entsteht ein Modell der Umgebung. Für die Entfernungsbestimmung werden zwei Methoden angewandt. Bei der time-of-flight-Methode wird ein Laserpuls ausgesendet, der beim Auftreffen auf die Geländeoberfläche oder einen Baum o.ä. reflektiert wird. Die Reflexion wird vom Messgerät registriert.

Mithilfe der konstanten Lichtgeschwindigkeit und der Zeitspanne zwischen der Aussendung des Laserpulses und dem Empfang der Reflexion kann der Abstand zwischen Scanner und Objekt bestimmt werden. Bei der continuous-wave-Methode wird ein kontinuierliches Messsignal ausgesendet und die Entfernung mithilfe der Phasenverschiebung zwischen ausgesendetem und reflektiertem Signal bestimmt [1]. Unterschieden werden terrestrial laser scanning (TLS) und airborne laser scanning (ALS).

Spezielle Anforderungen an Messungen

Gute Messergebnisse haben:

  • Homogene Punktverteilung [2]
  • Ausreichende Überschneidungen zwischen verschiedenen Scanstationen (Kemeny & Turner 2008: 43 f.)
  • wenig Okklusion (wenige Schattenzonen) [2]
  • hohe Punktdichte (v. a. ALS)
  • Möglichst steiler Einfallswinkel des Laserstrahls auf Oberfläche (TLS und ALS) [2]

Datenverarbeitung

Der Umfang der Datenverarbeitung und das Vorgehen ist stark abhängig von der Zielsetzung. Wichtige Schritte dabei sind die Filterung und Registrierung der Rohdaten, häufig werden außerdem aus den Punktwolken Datensätze in anderem Format abgeleitet.

  • Filterung [3][4]
    • Entfernung „uninteressanter Punkte“ (fehlerhafte Punkte, Vegetation)
    • Optimierung der Datenverarbeitung
    • Reduktion der benötigten Rechenleistung
  • Registrierung
    • Überführung der Daten aus dem Scannerkoordinatensystem in ein gemeinsames Referenzkoordinatensystem [4]
    • Kombination mehrerer Einzelscans zu einem zusammenhängenden Modell [4][5]
  • Ableitung von Datensätzen (TINs, DGMs/Rasterdatensätzen)

Fehlerquellen

Nach Kemeny & Turner (2008)[5] gibt es drei Hauptquellen für Fehler bei LiDAR-Messungen:

  • Die Genauigkeit des Messgeräts und Einstellungen im Feld
  • Das Vorgehen und die Genauigkeit der Registrierung
  • Die Software und das Vorgehen bei der Prozessierung der Daten


Die Genauigkeit der Entfernungsmessung hängt hauptsächlich von der Genauigkeit der Zeitmessung und dem Signal/Rauschen-Verhältnis ab. Dieses wird z. B. durch die Empfindlichkeit des Signaldetektors, Verstärkerrauschen und Hintergrundstrahlung negativ beeinflusst [1][6]. Ungünstige Bedingungen für LiDAR-Messungen sind schlechtes Wetter (z. B. Regen, Nebel, heißer Wind), geringe Reflektivität des Ziels, flache Einfallswinkel des Laserstrahls auf das Ziel, große Entfernungen und unebene Oberflächen [3][4][7].

Vor-/Nachteile und Fazit

Da sich ALS und TLS hinsichtlich ihrer Datenerhebung unterscheiden (ALS: Vogelperspektive, TLS: Messung bodengestützt), werden ihre jeweiligen Vor- und Nachteile getrennt behandelt.

Vorteile

  • LiDAR allgemein
    • Gewinnung echter 3D Informationen [7]
    • Hohe Messgenauigkeit [7]
    • Schnelle Datenerhebung [7]
    • Hohe Auflösung (ermöglicht z. B. die Erzeugung hochauflösender digitaler Geländemodelle) [7]
    • Unabhängig von Sonnenlicht [8]
  • ALS
    • Gewinnung flächendeckender Informationen über große Gebiete [9]
    • Daten z. T. bereits flächendeckend vorhanden (z. B. in Bayern, Baden-Württemberg und der Schweiz) [10][11][12]
  • TLS
    • Einfacher Aufbau [7]
    • Gute Transportfähigkeit [7]
    • Sehr hohe Auflösung und Messgenauigkeit [7][9]
    • Verhältnismäßig billig im Vergleich zu ALS [9]


Nachteile/Grenzen

  • LiDAR allgemein
    • Große Datenmengen führen zu aufwendiger Prozessierung und stellen hohe Anforderungen an Hard- und Software [7]
    • Keine Messungen von unter Wasser liegenden Oberflächen möglich außer mit Spezialgeräten [13] -> Einschränkungen in fluvialer Umgebung
    • Geringe Punktdichte in stark bewachsenen Gebieten
    • Beschränkung der Messungen auf Sichtfeld des Scanners (besonders problematisch für TLS) -> Auftreten von Schattenbereichen (Okklusion) [4][7][2]
  • ALS
    • Teuer [9]
    • i.d.R. geringe zeitliche Auflösung [9]
  • TLS
    • Begrenzte Reichweite in Abhängigkeit der Reflektivität des Ziels und der Atmosphärenbedingungen [14]
    • Besonders aufwendige Datenerhebung und -verarbeitung [9]
    • Mindestens zwei Personen für Feldarbeit notwendig [9]
    • Kombination mehrerer Messstationen notwendig zur Gewinnung flächendeckender Daten [7][6]

Einsatzbereiche

  • Bauüberwachung
  • Erstellung von digitalen Geländemodellen z. B. als Grundlage für:
    • Morphologische Änderungsdetektion im fluvialen Bereich, in Küstenbereichen, im Gebirge [15]
    • Hydrologische Modellierung
    • Erforschung von Hangbewegungen [3][7]

Lehrveranstaltungen

  • Numerische Methoden 1 (TUM Master Ingenieur- und Hydrogeologie)
  • Sensorgestützte und mobile Informationssysteme, Laser Scan Modellierung (VT 3) (Lehrstuhl Geodäsie TUM)


Literatur

  • Baltsavias, E.P. (1999): Airborne laser scanning: basic relations and formulas. – ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 54, 199–214.
  • Jaboyedoff, M., Oppikofer, T., Abellán, A., Derron, M.-H., Loye, A., Metzger, R. & Pedrazzini, A. (2012): Use of LiDAR in landslide investigations: a review. – Natural Hazards 2012, 61: 5–28.
  • Kemeny, J., Turner, K. (2008): Ground-Based LiDAR: rock slope mapping and assessment. – Federal Highway Administration Report FHWA-CFL/TD-08-006.
  • Pradhan, B. (ed.): Laser scanning applications in landslide assessment: 359 S.; Cham (Springer).
  • Shan, J. & Toth, C.K. (eds.). Topographic Laser ranging and scanning – principles and processing; Boca Raton (Taylor & Francis Group, LLC).
  • Schofield, W. & Breach, M. (2007): Engineering Surveying. – 6th edition: 622 p.; Oxford (Butterworth-Heinemann).
  • Willi, C., Graf, C., Deubelbeiss, Y & Keiler, M. (2015): Methods for detecting channel bed surface changes in a mountain torrent – experiences from the Dorfbach torrent. – Geographica Helvetica, 70: 265–279. DOI: 10.5194/gh-70-265-2015


Referenzen

  1. 1,0 1,1 Petrie & Toth 2008: Introduction to laser ranging, profiling and scanning. – In: SHAN, J. & TOTH, C.K. (eds.). Topographic Laser ranging and scanning – principles and processing: 1–29; Boca Raton (Taylor & Francis Group, LLC).
  2. 2,0 2,1 2,2 2,3 Schürch, P., Densmore, A.L., Rosser, N.J., Lim, M. & McArdell, B.W. (2011): Detection of surface change in complex topography using terrestrial laser scanning: application to the Illgraben debris-flow channel. – Earth Surface Processes and Landforms, 36: 1847–1859.
  3. 3,0 3,1 3,2 Pradhan, B. & Sameen, M.I. (2017): Laser scanning systems in landslide studies. – In: PRADHAN, B. (ed.): Laser scanning applications in landslide assessment: 3–19; Cham (Springer).
  4. 4,0 4,1 4,2 4,3 4,4 Abellán, A., Oppikofer, T., Jaboyedoff, M., Rosser, N.J., Lim, M. & Lato, M.J. (2014): Terrestrial laser scanning of rock slope instabilities. – Earth Surface Processes and Landforms, 39: 80–97.
  5. 5,0 5,1 Kemeny, J., Turner, K. (2008): Ground-Based LiDAR: rock slope mapping and assessment. – Federal Highway Administration Report FHWA-CFL/TD-08-006.
  6. 6,0 6,1 Wehr, A. & Lohr, U. (1999): Airborne laser scanning – an introduction and overview. – ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 54: 68–82.
  7. 7,00 7,01 7,02 7,03 7,04 7,05 7,06 7,07 7,08 7,09 7,10 7,11 Jaboyedoff, M., Oppikofer, T., Abellán, A., Derron, M.-H., Loye, A., Metzger, R. & Pedrazzini, A. (2012): Use of LiDAR in landslide investigations: a review. – Natural Hazards 2012, 61: 5–28.
  8. Baltsavias, E.P. (1999): Airborne laser scanning: basic relations and formulas. – ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 54, 199–214.
  9. 9,0 9,1 9,2 9,3 9,4 9,5 9,6 Willi, C., Graf, C., Deubelbeiss, Y & Keiler, M. (2015): Methods for detecting channel bed surface changes in a mountain torrent – experiences from the Dorfbach torrent. – Geographica Helvetica, 70: 265–279. DOI: 10.5194/gh-70-265-2015
  10. https://www.ldbv.bayern.de/produkte/3dprodukte/gelaende.html, abgerufen am 22.04.2020
  11. https://www.lgl-bw.de/unsere-themen/Produkte/Geodaten/Digitale-Gelaendemodelle/, abgerufen am 22.04.2020
  12. https://www.swisstopo.admin.ch/de/wissen-fakten/geoinformation/lidar-daten.html, abgerufen am 22.04.2020
  13. Scheidl, C., Rickenmann, D. & Chiari, M. (2008): The use of airborne LiDAR data for the analysis of debris flow events ins Switzerland. – Natural Hazards and Earth System Sciences, 8: 1113–1127.
  14. RIEGL LMS GmbH (2017): Data sheet, Riegl-VZ-400 – 4 S., Horn.
  15. Williams, R.D. (2012): DEMs of difference. – In: CLARKE, L.E. (ed.): Geomorphological Techniques. British Society for Geomorphology, London; 1–17.

Autor:innen

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Dieser Artikel wurde geschrieben und gegengelesen von:
Philipp Gewalt
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