„In Zukunft wird die Photogrammetrie universell“

Vor rund 20 Jahren fanden erste Punktwolken Verwendung in Geoanwendungen, vor rund 10 Jahren etablierten sie sich. Wir befragten Thomas Koch zur aktuellen Großwetterlage für den Markt und wagten den Blick in die Zukunft der 3D-Technologie.

Business Geomatics: Herr Koch, wie schätzen Sie das Marktpotenzial von 3D-Punktwolken ein?

Thomas Koch ist Produktmanager bei dem Stuttgarter Unternehmen nFrames. Foto: nFrames GmbH

Thomas Koch ist Produktmanager bei dem Stuttgarter Unternehmen nFrames. Foto: nFrames GmbH

Thomas Koch: Die in der Landesvermessung gewonnenen amtlichen Höhendaten bilden die Grundlage für wichtige Forschungsprojekte, Emissions- und Immissionsanalysen sowie bodenkundliche Datenerfassung und Fachinformationssysteme. Auch für die Planung von Großprojekten, Trassen und Funknetzen werden die Daten herangezogen. Je nach Anwendung werden dabei die 3D Oberflächen benötigt oder ein entsprechend gefiltertes Geländemodell, das lediglich die Bodenpunkte enthält. Aber auch in kleineren Projekten finden Punktwolken aus Bildern mehr und mehr Verbreitung, zum Beispiel auf Baustellen, im Tagebau, in der Energiewirtschaft. Und diese Anwendungsbereiche liefern uns einen sehr stark wachsenden Markt für die Photogrammetrie.

Wie verändern sich die Ansprüche an die Punktwolken?

Qualität und schnelle Verfügbarkeit sind die wichtigsten Kriterien. Jedes Glied in der Prozessierungskette – angefangen bei der Hardware über die Aufnahmesensoren bis zu den Produktionsumgebungen – muss darauf ausgerichtet sein. Schließlich geht es um eine Massendatenverarbeitung, mit steigendem Datenvolumen. Mit den heutigen hochauflösenden Kameras werden nicht selten mehrere hundert Punkte pro Quadratmeter extrahiert, mit einer Höhengenauigkeit von nur wenigen Zentimetern.

Bei kleineren lokalen Projekten mit unbemannten Drohnen kann die Punktdichte sogar auf bis zu 10.000 Messpunkte pro Quadratmeter ansteigen, die allerdings je nach Bedarf der jeweiligen Anwendung optional ausgedünnt beziehungsweise vereinfacht werden kann.

Wird das Punktwolkenmatching aus Luftbildern das 3D-Laserscanning zukünftig ersetzen?

Keineswegs. Die mit dem Airborne Laserscanning möglichen Mehrfachreflexionen ermöglichen in Gebieten mit stärkerer Vegetation auch eine simultane Datenerfassung von Oberflächen und deren Hintergrund, also etwa von Baumkronen und dem Boden. Laserscanning ist zudem vom Tageslicht unabhängig. Sonderanwendungen wie bathymetrisches Laserscanning kann den Boden von Gewässern erfassen. Es gibt also vielmehr ein großes Potenzial in der kombinierten Nutzung von Laserdaten und der bildbasierten Photogrammetrie, etwa zum Auffüllen von Lücken in Abschattungen oder schwach texturierten Gebieten.

Bisher gab es bei den Punktwolken noch Einschränkungen in Bezug auf Visualisierung und Nutzen in weiteren Workflows. Wie kann diese Herausforderung gelöst werden?

Nicht nur durch steigende Rechnerleistung. Heute gibt es mit der texturierten Dreiecksvermaschung, den sogenannten Meshes, eine Technologie, mit der die enorme bildliche Informationsdichte der bildbasierten Punktwolken beibehalten wird, die die Anwendungsmöglichkeiten solcher Daten aber enorm vervielfacht. Gegenüber Punktwolken repräsentieren Meshes eine Oberfläche und deren Topologie, daher kann die Geometrie stark komprimiert werden – beispielsweise kann eine große Ebene in einer Punktwolke durch wenige Dreiecke repräsentiert werden.

Trotzdem ist die wertvolle vollaufgelöste Textur aus den Originalbildern verwendbar. Damit stellen Meshes eine nahezu optimale Repräsentationsmöglichkeit dar. Immer mehr weiterführende Softwarelösungen können Meshes daher bereits heute nicht nur visualisieren, sondern auch für Messungen und automatische Analysen weiterverarbeiten.

Neben der flugzeug- und helikopterbasierten Photogrammetrie haben sich die automatisierten Flüge mit Drohnen etabliert. Wie wirkt sich dies im Markt aus?

Für uns stehen beide Methoden gleichberechtigt nebeneinander, je nach Anwendungsbereich wird die eine oder die andere Art der Datengewinnung zielführender sein. Die „bemannte“ Photogrammetrie profitiert auch heute von Neuentwicklungen insbesondere bei der Sensorik und hinsichtlich der Produktivität. Moderne Kamerasysteme mit mehreren Köpfen nehmen gleichzeitig Nadir und Schrägbilder in höchster Auflösung auf, die zu kompletten 3D Stadtmodellen verarbeitet werden können. Wo also große Flächen erfasst werden wollen, ist die bemannte Luftbildphotogrammetrie sehr viel effizienter. Nicht zuletzt ist ein bemannter Bildflug weit unabhängiger von Wettereinflüssen, wohingegen Drohnen zum Beispiel nur bei relativ geringen Windstärken die erforderlichen Genauigkeiten liefern. In lokalen Projekten, in denen die Kosten für einen bemannten Bildflug zu hoch wären, in denen die Bildauflösung höher sein muss oder wo man keine Zeit für lange Planungen hat, setzen sich Drohnen zunehmend durch.

Automatisierte Prozesse und Datenqualität sind bisher noch sich widersprechende Anforderungen. Wie hoch ist das Potential für die Photogrammetrie?

Richtig, bisher hat sich hier die Katze in den Schwanz gebissen. Aber heute ist es gewissermaßen umgekehrt, aus ganz einfachem Grund: Je mehr Automatisierung erzielt werden soll, desto höher sind die Anforderungen an die Qualität der Eingangsdaten. Korrekte Bildanalyse und Informationsextraktion verlangt also nach exakten True Orthophotos, die bisher nur mit hohem manuellen Aufwand herstellbar waren. Die automatische pixel-genaue und scharfe Geometrie aus den neuen automatischen Verfahren ermöglicht es nun, die Oberflächenmodelle in hoher Qualität und ohne manuellen Aufwand herzustellen. So bleiben Nahtlinien im Bildmosaik unsichtbar und der interaktive Editieraufwand für das Orthobild respektive für das Oberflächenmodell, also zum Beispiel Kantenschärfung, Entfernen von Peaks, Homogenisierung von Wasserflächen bleibt minimal. Das Ziel muss es heute sein, vollautomatisierte Workflows zu realisieren, die eine Editierung im Idealfall unnötig machen.

Wo liegen die Zukunftsperspektiven für die Photogrammetrie?

Vor allem profitiert sie von dem Machine Learning und der künstlichen Intelligenz. Die automatische, objektbasierte Bildanalyse in Kombination mit photogrammetrischen Punktwolken wird die Bildauswertung sowohl im täglichen lokalen Gebrauch als auch im globalen Maßstab unersetzbar machen. Die Geoinformatik liefert neue Antworten, die aus den in den Punktwolken und Bildern gespeicherten Informationen ans Licht gebracht werden müssen und die höchste Aktualität und Präzision besitzen können. Die Rechenleistung dafür steht in Clustern oder mittels Cloud zur Verfügung. Es dauert nicht mehr lange, dann können beispielsweise komplette 3D Stadtmodelle für smarte Entscheidungen quasi über Nacht generiert werden. Die Photogrammetrie wird dann universell eingesetzt werden können.