Veranstaltungsprogramm

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Sitzungsübersicht
Session
S16: Mobile Mapping Systeme und UAV
Zeit:
Freitag, 22.02.2019:
11:30 - 12:30

Chair der Sitzung: Norbert Haala
Ort: EH 01 (Exnerhaus)
EXNH-EG/58 Peter-Jordan-Straße 82, Erdgeschoß OST 150 Sitzplätze

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Präsentationen

Portables bildbasiertes Mobile Mapping System im Einsatz unter Tage – Systemaufbau, Georeferenzierungs- und Genauigkeitsuntersuchungen

S. Blaser, S. Nebiker, D. Wisler

Fachhochschule Nordwestschweiz, Institut Geomatik, 4132 Muttenz, Schweiz

Mit der fortschreitenden Urbanisierung und der baulichen Verdichtung gewinnt das Bauen im Untergrund zunehmend an Bedeutung. Dies gilt in besonderem Masse für die Erstellung und den Werterhalt von unterirdischen Infrastrukturbauten, wie etwa von U-Bahnnetzen. Die Digitalisierung führt zu tiefgreifenden Veränderungen im gesamten Planungs- und Bauprozess. Sie bietet insbesondere grosse Chancen im Management von Infrastrukturanlagen, indem zahlreiche aufwändige und potentiell gefährliche Mess-, Beurteilungs- und Planungsaufgaben vom Feld ins Büro verlagert werden können. Dies gilt in besonderem Masse für unterirdische Bauten und Verkehrsinfrastrukturen. Voraussetzung dafür bilden realitätsgetreue, genaue, zuverlässige und aktuelle 3D-Daten, die sich in kollaborativen digitalen Planungs- und Managementprozessen nutzen lassen. Im Aussenraum werden dazu bildbasierte Webdienste mit 3D-Messfunktionalität – im Ansatz vergleichbar mit Street View – bereits verbreitet eingesetzt. Damit dieser Ansatz der effizienten 3D-Dokumentation von Infrastrukturen auch für Innenräume verfügbar wird, wurde ein portables bildbasiertes Mobile Mapping System als vollständig funktionsfähiger Forschungsprototyp entwickelt. Die aktuelle Systemkonfiguration besteht aus einer Mehrkopf-Panoramakamera Ladybug5, zwei Multiprofillaserscannern Velodyne VLP-16, sowie einer Inertialmesseinheit XSens MTI-300. Während der Aufnahme berechnet ein LiDAR-SLAM-Algorithmus jeweils die Pose des Systems in einem lokalen Koordinatenbezugsrahmen. Dadurch kann die Mehrkopf-Panoramakamera nach geometrischen Bedingungen ausgelöst werden. Nach der Aufnahme liegen die Einzelbilder der Panoramakamera mit den zugehörigen Parametern der äusseren Orientierung basierend auf die SLAM-Lösung vor. Ebenso kann die Punktwolke des LiDAR-SLAM für weitere Untersuchungen exportiert werden. Die Einzelbilder lassen sich mittels bildbasierter Georeferenzierung verbessern, indem die äusseren Orientierungen des SLAM als Näherungswerte in eine Structure-from-Motion-Software einführt werden und damit nachträglich eine Bündelblockausgleichung durchgeführt wird.

In diesem Beitrag wird das Potenzial eines bildbasierten portablen MMS unter Tage untersucht und aufgezeigt. Als Untersuchungsgebiet dient der Versuchsstollen Hagerbach (VSH) der Amberg Gruppe. Der VSH ist ein verzweigtes Stollensystem mit unterschiedlichen Tunnelausbaustufen. Darin sind zahlreiche im Bergbau tätige Firmen eingemietet, welche verschiedenartige Feldversuche, von der Sprengung über die Prüfung der Materialfestigkeit bis hin zu vollautomatisierten Tunnelausbauverfahren durchführen.

Mit dem portablen bildbasierten MMS erfolgten Aufnahmen im VSH. Die Untersuchungen wurden in einem ringförmigen Stollenabschnitt mit tachymetrisch bestimmten Fixpunkten durchgeführt. Sowohl die SLAM-basierte, als auch die bildbasierte Georeferenzierung wurden qualitativ und quantitativ untersucht. Aufgrund der Punktwolken wurde die Georeferenzierung jeweils qualitativ beurteilt. Für die quantitative Untersuchung der Georeferenzierung wurden die Fixpunkte jeweils in mehreren Bildern gemessen und deren Koordinaten mithilfe des Vorwärtseinschnitts im lokalen Bezugsrahmen berechnet. Mit einer 3D-Koordinatentransformation wurden die in den Bildern gemessenen Fixpunkte jeweils in den globalen Bezugsrahmen überführt und die Differenzen zu den tachymetrisch bestimmten Fixpunktkoordinaten ausgewiesen.

In einem ersten Durchgang wurde die SLAM-basierte Georeferenzierung mit den Standardeinstellungen durchgeführt. In der Punktwolke war der Schleifenschlussfehler optisch ersichtlich. Der RMSE in den Fixpunkten betrug 58.9 cm. Durch kontinuierliche Optimierung der SLAM-Parameter konnte der Schleifenschlussfehler weitgehend eliminiert werden. Der RMSE in den Fixpunkten wurde dadurch um Faktor 10 verbessert und betrug schlussendlich 5.8 cm.

Mit der entwickelten bildbasierten Georeferenzierung wurde nochmals eine signifikante Genauigkeitssteigerung erreicht, wobei ein RMSE in den Fixpunkten von 1.9 cm nachgewiesen wurde. Die zuletzt erreichten Genauigkeiten sind mit jenen von MMS im Aussenraum vergleichbar. Dies zeigt das grosse Einsatzpotenzial für zahlreiche Anwendungen unter Tage, wie die Instandhaltung oder Inventarisierung auf.


Potenzial ultrahoch-auflösender und -genauer UAV-basierter 3D-Datenerfassung

M. Cramer1, G. Mandlburger1, D. Laupheimer1, N. Haala1, P. Havel2

1Universität Stuttgart, Institut für Photogrammetrie (ifp), Stuttgart, Deutschland; 2Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG), Koblenz, Deutschland

Dieser Artikel präsentiert eine Studie über das Potenzial ultrahochauflösender und -genauer UAV-basierter 3D-Datenerfassung für das Bauwerks- und Geländemonitoring einer Schiffsschleuse und deren Umgebung. Diese Studie ist Teil eines Forschungs- und Entwicklungsprojekts, das von der Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) in Koblenz in Zusammenarbeit mit dem Amt für Neckarausbau Heidelberg (ANH) initiiert wurde.

Das Testgebiet liegt in Hessigheim am Neckar nördlich von Stuttgart. Es umfasst die eigentliche Schleusenanlage und den weiteren Uferbereich beiderseits des Flusses. Die gesamte Fläche des Untersuchungsgebiets beträgt ca. 570 m (Ost-West) x 780 m (Nord-Süd) und ist damit von der Dimension her für die UAV-basierte Datenerfassung ideal geeignet. Flächenhaft erfasste UAV-Luftbild und -LiDAR-Daten sollen dafür mit Ergebnissen von klassischen punktbasierten ingenieur-geodätischen Verfahren verglichen werden. Demnach sind 3D-Punktwolken mit einer Qualität im Bereich von besser 1 cm zu liefern, um die in den vergangenen Jahren im Schleusenumfeld gemessenen vertikalen Bodenbewegungen von 1 mm bis zu 3 cm pro Jahr nachweisen zu können. Für die UAV-Datenerfassung ist daher die Bodenpixelgröße (GSD) mit 3-5 mm und eine finale Punktdichte von bis zu 400 Punkten/m² definiert worden.

Im Rahmen des Beitrags werden Daten und Ergebnisse aus der ersten Flugkampagne analysiert und präsentiert. Die UAV-Daten wurden von zwei verschiedenen Multi-Copter-Systemen aufgenommen, die quasi parallel am selben Tagen geflogen wurden:

Laserbefliegung:

Multicopter UAV mit Riegl VUX-1LR inklusive zweier Sony Alpha 6000 Obliquekameras, nom. Laserentfernungsgenauigkeit 10 mm, hg = 50 m ü.g., Streifenabstand 35 m, Pulswiederholrate von 820 kHz, Scanlinienrate von 133 Hz, benutztes Scanner-Gesichtsfeld von 70 °, resultierende mittlere Laserpulsdichte 300-400 Punkte/m² pro Streifen, mehr als 800 Punkte/m² für den gesamten Flugblock aufgrund der nominellen Seitenüberlappung von 50%, Laser-Footprint-Durchmesser auf dem Boden von kleiner als 3 cm ermöglicht eine hohe planimetrische Auflösung von 5 cm.

(Nadir-)Bilddaten:

Multicopter UAV mit PhaseOne iXU RS1000, 50 mm Rodenstock Objektiv, fester Fokus (eingestellt auf Aufnahmedistanz), hg = 40 m ü.G., (nom.) Bodenpixelgröße (GSD) 3.7 mm, insgesamt 3775 Aufnahmen in 18 Missionen, 80/60 Bildüberlappung.

Die eigentlich im Projekt geforderten Monitoringaspekte können erst diskutiert werden, sobald Daten aus mindestens einer zweiten Flugepoche zur Verfügung stehen. Dennoch zeigen die Ergebnisse der ersten Kampagne bereits das Potenzial qualitativ hochwertiger UAV-basierter Bild- und LiDAR-Sensoren und deren Auswertung sowie ggf. auch deren Fusion. Die erzielten 3D-Punktwolken haben eine außerordentliche Qualität hinsichtlich Detaillierungsgrad und Vollständigkeit. Besonders die photogrammetrisch abgeleitete 3D-Punktwolke besticht angesichts der hohen Detaillierung, während die LiDAR-Punktwolke zusätzlich den Boden unter der Vegetation und die nahezu vollständige Abdeckung von Fassaden liefert.

Die bisherigen Untersuchungen konnten aber auch zeigen, dass die zu erzielenden Genauigkeiten der Georeferenzierung nicht einfach „skalierbar“ sind. Um die geforderte Objektpunktgenauigkeit von besser 1 cm zu erreichen, ist die reine Trajektorieninformation aus GNSS / inertial-Daten nicht ausreichend. Aus diesem Grund spielt die Optimierung im Rahmen einer multi-modalen Ausgleichung eine wichtige Rolle. Bislang wurden die Bild- und LiDAR-Daten in separaten Ausgleichungen betrachtet. Zukünftig sollen Bild- und LiDAR-Daten inklusive der direkt gemessenen Orientierungsparameter, Sensorparameter und Trajektorienmodell in einem gemeinsamen Ausgleichungsansatz zusammengeführt werden.


Untersuchungen zur Leistungsfähigkeit aktueller bildgebender UAV-Sensoren

H.-J. Przybilla

Hochschule Bochum, Deutschland

Mittlerweile stellt die UAV-basierte Bildaufnahme ein etabliertes geodätisches / photogrammetrisches Datenerfassungsverfahren dar, welches in vielen Anwendungsbereichen mit unterschiedlichen Anforderungen an die Qualität der Ergebnisse – vom Dezimeter bis zum Millimeter – eingesetzt wird. Im Rahmen der System-Beschaffung sind die Nutzer sind in der Regel an hochentwickelten UAV-Plattformen interessiert, denken dabei oft nicht viel über die Qualität der integrierten Kamera nach, obwohl die Auswahl und Qualität/Geometrie der Kamera der wichtigste Einflussfaktor auf die zu erreichenden Ergebnisse darstellt (z. B. 3D-Punktwolken, Orthofotos etc.). In der Zwischenzeit werden eine Vielzahl von digitalen Kameras in UAV-basierten Szenarien eingesetzt, jedoch erscheinen sehr häufig neue Kameras auf dem Markt, so dass bestehende Systeme schnell veralten.

Dieser Beitrag stellt eine geometrische Untersuchung von zwei aktuellen DJI-Kameras Zenmuse X4S (20Mpix) und X5S (20,8 Mpix) sowie einer Phaseone IXU 1000 (100Mpix) vor. Während die proprietären DJI-Kameras in Verbindung mit der Phantom4Pro- und Inspire2-Serie verwendet werden, ist das Phaseone-System ein leistungsstarkes Mittelformat-Kamerasystem, das typischerweise auf klassischen Luftbildplattformen eingesetzt wird. In vorliegenden Test wurde ein leistungsstarkes UAV des Anbieters Coptersystems, mit einem maximalen Startgewicht von 10 kg, eingesetzt. Die erreichbare Flugdauer mit diesem Kopter beträgt ca. 20 Minuten und liegt damit in einer mit dem DJI-Flugplattformen vergleichbaren Größenordnung.

Die vorliegenden Untersuchungen fanden im Präzisions-UAV-Testfeld des Industriemuseums „Zeche Zollern“ in Dortmund statt (Lage- und Höhengenauigkeit ca. 2mm). Das Konfigurationslayout des Testfeldes wird zu Beginn vorgestellt. Anschließend wird eine einheitliche Testumgebung für alle getesteten Kameras präsentiert. Dies beinhaltet den gesamten Workflow mit diversen Einflussgrößen auf die Ergebnisse, wie Flug- und Bodenkontrolle sowie die verwendeten Bildformate (RAW, TIF, JPG mit unterschiedlichen Kompressionsfaktoren). Darüber hinaus werden Unterschiede in den Ergebnissen, die durch aus der Verwendung verschiedener kommerzieller Softwaren resultieren (Agisoft PhotoScan und Pix4Dmapper), gezeigt.

Abschließend werden abhängig von den Anwendungen Empfehlungen für die System- und Workflow-Parameter gegeben.

Referenzen (vorläufig)

Coptersystems (2017). Webseite https://coptersystems.com/. Letzter Zugriff: 15.10.2018

Cramer, M. (2016). Welche ist am besten? – Ein paar Anmerkungen zur Auswahl von Kamerasystemen in der UAS‑Luftbildphotogrammetrie. In: UAV2016 – Vermessung mit unbemannten System. Schriftenreihe des DVW, Band 82, S. 97 – 118, Wißner-Verlag, Augsburg, ISBN: 978-3-95786-067-5

Cramer, M.; Przybilla, H.‑J.; Meißner, H.; Stebner, K. (2017): Kalibrierung und Qualitätsuntersuchungen UAV-basierter Kamerasysteme. In: Unmanned Aerial Vehicles 2017 (UAV 2017). Schriftenreihe des DVW, Band 86, S. 67 – 84, Wißner-Verlag, Augsburg, ISBN: 978-3-95786-107-8

Gerke, M. & Przybilla, H.-J. (2016): Accuracy analysis of photogrammetric UAV image blocks: influence of onboard RTK-GNSS and cross flight patterns. Zeitschrift für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation (PFG). Heft 1, 2016

PhaseOne (2018). Webseite https://industrial.phaseone.com/Mapping_Surveying_Applications.aspx, Letzter Zugriff: 15.10.2018

Przybilla, H.-J. (2017): Kameras für UAS - Eine Marktübersicht. In: Unmanned Aerial Vehicles 2017 (UAV 2017). Schriftenreihe des DVW, Band 86, S. 51 – 66, Wißner-Verlag, Augsburg, ISBN: 978-3-95786-107-8

Przybilla, H.-J.; Bäumker, M.; Vieten, J. (2018): Das UAV-Testfeld Zeche Zollern in Dortmund. Schriftenreihe des DVW, Band 89, S. 61 – 80, Wißner-Verlag, Augsburg, ISBN: 978-3-95786-146-7



 
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