Kein Folientitel - Institut für Geodäsie und Geoinformation der

3D-Gebäudeerkennung anhand von
Laserscannerdaten
Bildquelle: Volker Mayrhofer
Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004
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Gliederung:
• automatische Akquisition
• Laserscanning - allgemeine Betrachtungen
• spezifische Ansätze zur 3D-Gebäudeerkennung
• Dekomposition komplexer Gebäude in Primitive
• Rekonstruktion der Dachgeometrie und -topologie
• andere Ansätze - ein kurzer Überblick
• Fazit
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Automatische Akquisition:
Motivation:
Warum ist es notwendig, diesen Prozess der 3D-Gebäudeerkennung
zu automatisieren?
Problem: Großflächigkeit
Ziel:
– schneller und wirtschaftlicher
– über längeren Zeitraum gesehen nicht so kostenintensiv
wie herkömmlich photogrammetrische Verfahren
– Anpassung an die wachsenden Bedürfnisse in Bezug auf
Genauigkeit, Grandularität, Detaillierungsgrad,
Konkurrenzdenken, Vereinheitlichung, Objektivität,
Darstellungsqualität, Wirtschaftlichkeit, Fortschritt…
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Verschiedene Möglichkeiten:
Es können bzgl. Ausgangsdaten zwei Verfahren unterschieden
werden:
• aus Luftbildern
• aus Laserscannerdaten (hierauf wird im folgenden eingegangen)
Luftbildverfahren:
Bildquelle: Fischer et al. (1998)
Laserscannerverfahren:
Bildquelle: Brenner und Haala (2000)
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Laserscanning - allgemeine
Betrachtungen:
• besteht aus Laserentfernungsmesser und
Scanner
• Messprinzipien: Laufzeit- oder
Bildquelle: Stefan Wagenknecht und Elmar
Csaplovics (2000)
Phasenmessung
• 83000 Messungen pro Sekunde
• Messgenauigkeit liegt bei 50 cm in Lage und 10 - 15 cm in Höhe
• Messdichte liegt bei bis zu 4-5 Punkten pro Quadratmeter
• Verfahren liefert 3D-Koordinaten der reflektierten Punkte
• Oberflächenmodell (noch kein Stadtmodell, nicht objektbezogen)
• manche Laser mit „first“ und „last pulse“ zur Vegetationserkennung
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Zwei konkrete Ansätze:
Wie werden die Grundformen der einzelnen
Gebäude modelliert?
• Dekomposition komplexer Gebäude in Primitive
Bildquelle: Brenner (2000)
(Claus Brenner & Norbert Haala, 2000)
Wie werden die Dächer der unterschiedlichsten Gebäude
konstruiert?
• Rekonstruktion der Dachgeometrie
und -topologie
(Claus Brenner, 2002)
Bildquelle: Chen und Murai
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Dekomposition komplexer Gebäude in Primitive:
Prinzipielle Idee:
Zerlegung der Gebäude in Primitive (Quader, Würfel)
Vorteil: Rekonstruktion auch komplexerer Gebäude möglich!
Problem: dann aber hoher Modellierungsaufwand!
Zuvor Rückgriff auf Katastergrundrisse (2D-Daten)
• Zerlegung der Grundrisse in Rechtecke
• Position, Orientierung und Größe der 3D-Primitive gegeben
• fehlt: Höhe des Gebäudes, Dachform und Dachneigung
Ausblick: Bei besonderen Einzelgebäuden sollte ggf. ein anderes Verfahren
eingesetzt werden, oder aber Aufnahme durch terrestrischen Laserscanner!
• höhere Genauigkeit, besseres Auflösungsvermögen
• generell für Fassadenaufnahmen (siehe Vortrag von Michaela Mann)
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2D-Katastergrundrisse:
Grundlage: Verwendung von existierenden 2D-Grundrissen der
Gebäude (ALKIS)
Vorteile:
• enthaltendes Vorwissen ermöglicht eine weitgehende Automation des
Prozesses
• bessere Integrität zwischen 2D- und 3D-Daten und Erleichterung der
Fortführung der Datenbestände
• bestimmte Richtigkeit der Daten in der Lage wird gewährleistet
• Fehler, wenn 2D-Datenbestände nicht vollständig (vermessen) sind,
oder nicht aktuell
Bildquelle: Brenner und Haala (2000)
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Ablauf der 3D-Gebäuderekonstruktion:
Bildquelle: Brenner und Haala (2000)
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Schätzung der fehlenden 3D-Parameter:
Schätzung der 3D-Parameter:
• welches Primitiv aufgrund der Kleinsten-Quadrate-Schätzung kleinsten
Restfehler aufweist, wird gewählt
• Bestimmung der fehlenden Parameter der Primitive:
• Flachdach: Höhe
• Satteldach: Dachhöhe und -neigung
• Walmdach: Dachhöhe und -neigung, abhängig von
Breite und Höhe des zugrundeliegenden Rechtecks
Satteldach
Walmdach
Bildquelle: Zeimetz (2002)
Flachdach
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Visualisierung der einzelnen
Gebäude:
Komplexe Gebäude = verschachtelte Primitive
• Vereinigung: durch einen CSG-Baum
(constructive solid geometry)
• Blätter sind Grundprimitive
• innere Knoten sind Transformationen
(Vereinigung, Schnittbildung, Differenz)
Bildquelle: Brenner (2000)
Es werden aber meist nur die äußeren Flächen
benötigt (innere Verschachtelungen unwichtig!)
Randflächendarstellung
Bildquelle: Brenner (2000)
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Rekonstruktion der Dachlandschaft:
Rekonstruktion der Dächer aus Daten des Digitalen
Oberflächenmodells (DOM)
• Einfach:
Satteldach
Walmdach
da gute Näherung von ebenen
Dachoberflächen
Pultdach
Krüppelwalmdach
Mansarddach
• Nachteil: relativ geringe Messpunktdichte
Zeltdach
Schrittweises Vorgehen:
Bildquelle: Oliver Czapalla (1999)
• Segmentierung
• Selektion von Regionen
• Bildung der Dachtopologie
Sheddach
Bildquelle: Brenner (2002)
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Rekonstruktion der Dachgeometrie:
Segmentierung: Unterteilung des DOM in stückweise ebene Segmente
Robustes Schätzverfahren RANSAC:
• iteratives Schätzverfahren
Bildquelle: Brenner (2002)
• versucht Fehler aufgrund einer falschen Beobachtung zu vermeiden,
indem zur Schätzung mit kleinstmöglicher Anzahl von Beobachtungen
gestartet wird, um Parameter zu schätzen
• des weiteren hängt Anzahl der Beobachtungen von geschätzten
Parametern ab
• Auswahl der Beobachtungen erfolgt zufällig und wird mehrmals
wiederholt
• Lösung, mit größter Anzahl kompatibler Beobachtungen, wird als richtig
angesehen
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RANSAC:
Bildquelle: Brenner (2000)
RANSAC-Algorithmus:
• etliche Auswahlen von drei Punkten innerhalb verbleibender Gesamtregion
• Berechnung der zugehörigen Ebene für jede Auswahl
• Bestimmung kompatibler Punkte zu dieser Ebene
• Auswahl der größten zusammenhängenden Region
• Gesamtregion um diese Region reduziert und Algorithmus iterativ fortgesetzt
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Rekonstruktion der Dachtopologie:
Selektion von Regionen: man muß unwichtige Regionen entfernen und
Dach durch Regionen konstruieren
Idee: jede Flächenregion hat einen Normalenvektor (senkrecht auf
Fläche)
Verhältnis Normalenvektor zu entsprechender Grundrisskante:
Normalenvektor in der Projektion auf die Ebene
senkrecht auf entsprechender Grundrisskante
„kompatibel (c)“
• „kompatibel zum Vorgänger (p)“ und „kompatibel zum Nachfolger (n)“
• „senkrecht nach links (l)“ und „senkrecht nach rechts (r)“
• „entgegen dem Vorgänger (a)“ und „entgegen dem Nachfolger (b)“
Für jede bekannte Dachstruktur und Einzelheiten, wie Dachgauben
usw., gibt es zugehörige Regel:
z.B.: eine Seite eines Walmdaches mit Dachgaube: c l r c
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Rekonstruktion der Dachtopologie:
• „kompatibel (c)“
• „kompatibel zum Vorgänger (p)“ und „kompatibel zum Nachfolger (n)“
• „senkrecht nach links (l)“ und „senkrecht nach rechts (r)“
• „entgegen dem Vorgänger (a)“ und „entgegen dem Nachfolger (b)“
Bildquelle: Brenner (2000)
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Vervollständigung der Dachtopologie:
Bildung der Dachtopologie:
Bildquelle: Brenner (2002)
Nach Selektion verbleiben Lücken und müssen geschlossen werden
• nicht trivial, da mit erzeugten Regionen meist mehrere
Dachtopologien erzeugbar sind
• keine simple Konstruktion, sondern Anwendung von
Suchverfahren
Empfehlenswert:
• zunächst Einsatz zusätzlicher geometrischer Information
• dann „Beschränkte Baumsuche“ zur Reduktion der Suche durch
Beschränkung des Suchraumes
• schnelleres Finden der Lösung
• weniger Speicherkapazität des Prozesses notwendig
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Rekonstruktion der Dachlandschaft:
Ergebnis:
Luftbild
Ebenensegmentierung
akzeptierte Flächen
Vervollständigung
durch Regeln
durch Suchverfahren
Bildquelle: Brenner (2000)
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Andere Ansätze - ein kurzer Überblick:
Herkömmliche photogrammetrische Verfahren (mit Luftbildern)
oder
Segmentierung von digitalen Oberflächen auch durch
• Morphologische Segmentierung
• Steigungssegmentierung
• Ebenensegmentierung mit besonderem Augenmerk auf
Bereichswachstumsverfahren, Gruppierung von Linien
• Krümmungsbasierte Segmentierung
• Richtungssegmentierung
• Segmentierung basierend auf Höhenlinien
Rekonstruktion von Gebäuden auch durch
• auf Mittelachstransformation und Skelett basierte Grundrisse
• grammatikalischer Ansatz zur Akzeptierung von Dachflächen
• Ausgleichung komplexer Dachformen
(Verweis: ausführliche Diskussion
siehe Dissertation von Claus Brenner)
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Fazit:
• zwei konkrete Verfahren zur 3D-Gebäudeerkennung wurden
vorgestellt
• 1. Verfahren: einfache Primitive, eingeschränkte Dachformen,
Dekomposition, semantische Klassifikation
• 2. Verfahren: spezielle Dachformen möglich, wenig Semantik,
Komposition der einzelnen Flächen, hohe Bedeutung der
Topologie und Geometrie
Generell:
• Wahl des Verfahrens hängt von gewünschter Genauigkeit und
Datenquellen ab
• vollautomatische Verfahren noch nicht zu kaufen
• die meisten semiautomatischen Verfahren zeigen jedoch
erfolgsversprechende Ergebnisse (Erfolgsraten bis zu 95%)
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Literaturhinweise:
[1] C. Brenner: Dreidimensionale Gebäuderekonstruktion aus digitalen
Oberflächenmodellen und Grundrissen. Dissertation, Fakultät für
Bauingenieur- und Vermessungswesen, Universität Stuttgart, 2000
[2] C. Brenner: Automatische Stadtmodellierung aus Laserscan-Daten. In:
Kartographie als Baustein moderner Kommunikation, Symposium 2002 in
Königslutter am Elm, Kartographische Schriften, Band 6, Kirschbaum
Verlag, Bonn, 2002
[3] C. Brenner: Building Reconstruction from Laser Scanning and Images.
In: Proc. ITC Workshop on Data Quality in Earth Observation Techniques,
Enschede, The Netherlands, November 2003
[4] C. Brenner, N. Haala: Erfassung von 3D Stadtmodellen. In: PFGPhotogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation, Heft 2/2000, 2000
[5] U. Lohr, A. Wehr: In: Airborne laser scanning - an introduction and
overview. In: ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing (2-3),
1954
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