Georeferenzierung von UAV-Befliegungen durch terrestrisches LIDAR

Masterarbeit am ifp - Jonas Fischer

Jonas Fischer

Georeferenzierung von UAV-Befliegungen durch terrestrisches LIDAR

Dauer der Arbeit: 6 Monate
Abgabe: Dezember 2018
Betreuer: Dr.-Ing. Michael Cramer
Prüfer: Prof. Dr.-Ing. Norbert Haala


 

Die Problematik dieser Masterarbeit zielt auf Vermessungen im Tagebau ab. Die regelmäßigen Vermessungen im Tagebau werden durch Flugzeuggestützte Photogrammetrie vorgenommen. Der Einsatz von UAS-Systemen ist seit einigen Jahren eine Ergänzung dazu. Mit diesen können kleine Bereiche vermessen werden.
Für die UAV-Vermessung müssen zur Referenzierung Passpunkte über das gesamte Befliegungsgebiet verteilt werden. Da im Tagebau manche Bereiche nicht oder nur schwer zugänglich sind, ist die Referenzierung der UAV-Daten mithilfe von terrestrischen Laserscans eine interessante Alternative. Zudem benötigen die Markscheider im Falle einer Havarie eine zuverlässige Methode, um diese unzugänglichen Bereiche vermessungstechnisch schnell zu erfassen.
Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Testdatensatz mit UAV und Laserscanner aufgenommen. Es werden unterschiedliche Konfigurationen zur Punktwolkenerzeugung aus UAS-Daten, sowie unterschiedliche Laserscanner Standpunktkonfigurationen getestet.
Die Idee dieser Aufgabenstellung eine mit schlechter Passpunktkonfiguration erzeugte UAV-Punktwolke durch eine ICP-Transformation auf eine georeferenzierte TLS-Punktwolke zu verbessern. Zu diesem Zweck wird der Long-Range-Laserscanner Polaris von Teledyne-Optech getestet. Zu Kontrolle der Ergebnisse wird eine UAV-Punktwolke mit stabiler Passpunktkonfiguration als Referenzpunktwolke erzeugt.

In Kapitel 2 dieser Arbeit werden Grundlagen zur Photogrammetrischen Punktwolkenerzeugung und der Punktwolkenerzeugung mittels terrestrischem Laserscanning (TLS) erläutert. Außerdem wird auf die Georeferenzierung allgemein und ICP-Transformation eingegangen. Kapitel 3 befasst sich mit der Datenerfassung. Die Planung der TLS- und UAV-Messungen wird beschrieben. In Kapitel 4 werden die Daten ausgewertet. Die terrestrischen Daten werden in der Software TLS-Herstellers georeferenziert. Die UAV-Punktwolke wird in Photoscan durchgeführt. Der Punktwolkenvergleich und die ICP-Transformation wird in der Software Opals durchgeführt.

Vergleich einer UAV-Punktwolke mit schlechter Passpunktkonfiguration mit der Referenzpunktwolke. (c)
Abbildung 1: Vergleich einer UAV-Punktwolke mit schlechter Passpunktkonfiguration mit der Referenzpunktwolke.
Vergleich der selben Punktwolken nach einer ICP-Transformation der UAV-Punktwolke mit schlechter Passpunktkonfiguration auf die TLS-Punktwolke. (c)
Abbildung 2: Vergleich der selben Punktwolken nach einer ICP-Transformation der UAV-Punktwolke mit schlechter Passpunktkonfiguration auf die TLS-Punktwolke.

Zusammenfassung

Die Aufnahme des Testgebietes gestaltet sich mit den in dieser Arbeit angewandten Verfahren als weitgehend problemlos. Allerdings war es nicht ohne erheblichen Mehraufwand und die daraus entstehenden Kosten möglich, mehr Kontrollpunkte im Zentrum der Grube zu legen um eine bessere Aussage über die Qualität der UAS-Referenzpunktwolke treffen zu können. Auch ein Vergleich mit einer durch herkömmliche Luftbildphotogrammetrie erzeugten Punktwolke war leider nicht möglich, da eine solche nicht zur Verfügung stand. 
Bei dem Erzeugen der Laserscanning Punktwolke ist bei der Verwendung von mehreren Standpunkten darauf zu achten, dass ausreichend Überlappung zwischen den einzelnen Scans vorhanden ist. Zudem dürfen diese sich nicht zu stark in der Perspektive unterscheiden, da sonst die ICP-Registrierung zwischen den einzelnen Scans ungenauer wird. Für das Erzeugen der UAS-Punktwolke ist es bei Messgebieten dieser Größe sinnvoll, ein Fixed-Wing-UAV zu verwenden, da diese bei größeren Flächen deutlich effizienter arbeiten. 
Mit den in dieser Arbeit angewandten Verfahren ist es möglich, Punktwolken mittels ICP-Transformation zueinander zu orientieren. Eine Verbesserung der Georeferenzierung kann bei UAS-Punktwolken mit schwacher Passpunktkonfiguration durch einen Long-Range-Laserscanner allerdings nicht erreicht werden. Stattdessen wird durch eine stabile Kalibrierung der Kamera, vor allem bei kleineren Messgebieten die schwache Passpunktkonfiguration im Zentrum des Messgebietes aufgefangen. Steht eine gut kalibrierte Kamera zur Verfügung, kann im Falle einer Havarie also eine Befliegung durchgeführt werden, ohne im Gefahrengebiet Passpunkte zu legen. Durch die Verwendung einer hoch genauen GNSS(/inertial)-Sensorik auf dem UAV, sollte auf die Kamerakalibrierung im Vorfeld allerdings auch verzichtet werden. 
In Zukunft dürfte es auch möglich sein, UAS-Punktwolken auf Basis eines Laserscans aufzubauen. Es gibt bereits Softwarepakete die diese Lösung anbieten. Für deren Verwendung werden allerdings Näherungswerte für die äußere Orientierung der Kamera benötigt. 
Die Georeferenzierung einer Punktwolke unter Verwendung eines Long-Range-Laserscanners, oder einer anderen in sich stabilen georeferenzierten Punktwolke wird durch die angewandten Verfahren möglich. Die nur mit Maßstäben erstellte Punktwolke lässt sich problemlos auf die Laserscanning-Punktwolke transformieren. Zudem können die Punktwolken unterschiedlicher Sensoren kombiniert werden um bestimmte Aufnahmeszenarien zu vervollständigen. 
Ein weiterer nächster Schritt wäre eine Untersuchung der Abweichungen zwischen UAS-Referenzpunktwolke und den Aufnahmestandpunkten des Laserscanners, um deren Ursache festzustellen.

Ansprechpartner

Michael Cramer
Dr.-Ing.

Michael Cramer

Gruppenleiter Photogrammetrische Systeme

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