ArcGIS Pro erlaubt es aus Bilddaten digitale Oberflächenmodelle zu generieren. Dafür stehen mit den Ortho Mapping – Funktionalitäten Assistenten einige unterschiedliche Methoden und Einstellungsmöglichkeiten bereit, die in diesem Blogbeitrag thematisiert werden.

Digitale Oberflächenmodelle (DOM) und digitale Geländemodelle (DGM) gehören zu der Gruppe der digitalen Höhenmodelle. Ein DOM repräsentiert die Höhe der Erdoberfläche inklusive aller sich darauf befindenden künstlichen und natürlichen Objekte. Ein DGM hingegen stellt die Geländehöhe der Erdoberfläche ohne die sich darauf befindenden Objekte dar (siehe Abbildung 1).

Abbildung 1: Abgrenzung DOM zu DGM (blaue Linie: DOM; graue Linie: DGM; Quelle: Ackermann, Jörg. et al. Oberflächenmodelle aus Luftbildern für forstliche Anwendungen, 2020)

Die Ableitung von digitalen Oberflächenmodellen ist abhängig der vorliegenden Daten. Entweder wird die Oberfläche anhand einer dreidimensionalen Punktwolke aus Laserscanning- oder aber optischen Luftbilddaten generiert.

Die Methoden und Algorithmen, die Ihnen zur Erstellung der Punktwolke anhand von Luftbilddaten und der sich daran anschließenden Ableitung des DOM in ArcGIS Pro bereitstehen, werden im Folgenden beleuchtet.

Ableitung von Höhenmodellen

Die Ableitung von Höhenmodellen ist Teil der Ortho Mapping Funktionalität in ArcGIS Pro (Lizenzierungsstufe Advance) und bietet Ihnen die Möglichkeit auf Basis eines Stereomodells Höhenmodelle zu generieren. Im letzten Blogartikel (Teil 1 dieser Serie) wurden die vorbereitenden Schritte erörtert. Die Erstellung von Höhenmodellen kann auf zwei Wegen erfolgen: Entweder mit den einzelnen Werkzeugen oder aber mit dem DEM Assistenten (siehe Abbildung 2). Letzterer ist intuitiver in der Bedienung und führt Sie durch die einzelnen Schritte.

Abbildung 2: Reiter Ortho Mapping

Der zugrundeliegende Workflow besteht aus folgenden Schritten:

1. Punktwolke erstellen

Mit Hilfe eines ausgewählten Punktwolken-Algorithmus wird eine dreidimensionale Punktwolke auf Basis von Stereobildpaaren berechnet. Die Punktwolke wird dann im LAS-Format an einem von Ihnen gewünschten Ordner abgespeichert.

2. Aus Punktwolke interpolieren

Aus der im Schritt 1 erstellten Punktwolke wird ein Raster interpoliert.

Es können entweder digitale Gelände- oder Oberflächenmodelle erzeugt werden. In diesem Artikel wird die Erzeugung eines digitalen Oberflächenmodells (engl. Digital Surface Model) näher beleuchtet. Die Eingabemaske des DEM Wizards kann zur Generierung eines DOMs wie in Abbildung 3 und 4 dargestellt ausgefüllt werden.

Entsprechend der Hilfeseiten der im Wizard enthaltenen und im folgenden Abschnitt präsentierten Geoprocessing Tools, liegen drei unterschiedliche Algorithmen für die Erzeugung der Punktwolke und ebenso drei Algorithmen für die Interpolation aus der Punktwolke heraus bereit.

Das grundlegende Prinzip zur Erzeugung der Punktwolke basiert auf Image Matching Ansätzen, bei denen in den Einzelbildern eines Stereopaars gemeinsame Bildpunkte identifiziert werden. Aus ihnen werden die Koordinaten des repräsentierten Objektes im übergeordneten Koordinatensystem mit photogrammetrisch-mathematischen Methoden berechnet. In ArcGIS Pro stehen dafür das Extended terrain matching (ETM), das Semi Global Matching (SGM) und das Multi-view image matching (MVM) bereit. Das ETM ist eine schnelle Matching Methode, die auf Basis des Harris Detektors funktioniert und für ebene und detailarme Gebiete geeignet ist. Der Harris Detektor ist ein Algorithmus zur automatischen Erkennung und Extraktion markanter Objektdetails (z.B. Kanten oder Ecken) aus Bildern. Das SGM wird vor allem für abwechslungsreiche, urbane Gegenden verwendet, denn es berechnet dichtere Punktwolken, die mehr Aufschluss über einzelne Objekte zulassen. Dementsprechend erfordert das SGM mehr Rechenkapazitäten als das ETM. Das MVM basiert auf dem SGM und erzeugt dichte dreidimensionale Punktwolken bei hoher rechnerischer Effizienz.

Für die Interpolation aus der Punktwolke liefert ArcGIS Pro folgende Verfahren: Triangulated irregular network (TIN), Natural Neighbor (NN) und das Inverse distance weighted (IDW). Das TIN-Verfahren erzeugt eine Dreiecksvermaschung der berechneten Objektpunkte und ist geeignet für Punktwolken, dessen Punkte irregulär und weniger dicht verteilt sind. Das NN-Verfahren ist eine lokale Interpolationsmethode, bei der die um die gewünschte Stelle gemessenen Objektpunkte zur Bestimmung des Wertes berücksichtigt werden. Die Natural NN-Interpolation prozessiert im Vergleich mit der Dreiecksvermaschung eine glattere Oberfläche und ist rechenaufwändiger. Die IDW-Interpolation ist eine lokale Interpolationsmethode und berücksichtigt die Annahme, dass nahe Objekte sich ähnlicher sind, als weiter voneinander entfernte. Die Bestimmung des Wertes des gewünschten Punktes erfolgt auf der von der Distanz abhängigen Gewichtung naher Punktwerte in einem vorher definierten Nachbarschaftsfenster. Dabei werden nahe Punkte stärker gewichtet. Sie wird für besonders dichte Punktwolken angewandt.

In der Praxis hat sich herausgestellt: Für die Generierung eines Oberflächenmodells kann die Kombination aus dem Semi Global Matching zur Punktwolkengenerierung mit dem Natural Neighbor Interpolationsverfahren qualitativ hochwertige Ergebnisse erzielen. Weitere Parameter bezüglich der Eigenschaften der Punktwolke und des Rasterergebnisses können hier manuell angepasst werden.

Das Ergebnis der Oberflächenmodellerzeugung wird nach der Durchführung der Werkzeuge / des DEM Assistenten automatisch in das aktuelle Kartenfenster eingeladen.

Hier geht´s zum Teil 1 der Beitragsserie: How to Stereo in ArcGIS Pro (Teil 1): Aus Luftbildern ein Stereomodell erzeugen


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