Interview mit ee-t-Gr├╝nder Ludwig: ÔÇ×Die Entwicklung hat gerade erst begonnenÔÇť

Als das Unternehmen eagle eye technologies gegr├╝ndet wurde, kam die erste L├Âsung f├╝r die kinematischen Erfassung von Vermessungsdaten auf einem handels├╝blichen KFZ auf den Markt. Inzwischen geh├Ârt das ber├╝hrungslose Mobile Mapping zu den Standardverfahren in der Geod├Ąsie. Business Geomatics sprach mit Firmengr├╝nder Dr. Johannes Ludwig.

Business Geomatics: Letztes Jahr hat ee-t 10-j├Ąhriges Jubil├Ąum gefeiert. Wie blicken Sie heute zur├╝ck auf den Beginn?

Dr. Johannes Ludwig: Die Ursprungsidee der Firmengr├╝ndung r├╝hrte daher, dass damals die Grundlagen f├╝r kinematischen Erfassungsmethoden in Ans├Ątzen verf├╝gbar waren. Wir hatten die Vision, auf dieser Basis erstmals anwendungsorientierte L├Âsungen zu erschaffen. Die Entwicklung der Algorithmik zur hochpr├Ązisen Navigationsbestimmung war daf├╝r eine gro├če Investition. Dieser zentrale Baustein f├╝r das Mobile Mapping ist bis heute das Herzst├╝ck unserer L├Âsungen und von ma├čgebender Bedeutung f├╝r die Genauigkeit der erfassten Stra├čendaten.

Wo stehen wir heute?

Wir empfinden es als gro├čartig, wie sich seitdem die Technologie, der Markt und auch die Kundenakzeptanz entwickelt haben. Heute haben wir Mobile-Mapping Technologien von vielen Anbietern, die in sehr unterschiedlichen Aufgabenbereichen verl├Ąsslich eingesetzt werden. Viele hochgenaue vermessungstechnische Aufnahmen mit traditionellen Methoden werden vollst├Ąndig durch die kinematische Erfassung ersetzt. Wenngleich das Mobile Mapping noch keine einfache Standardanwendung wie die GPS- oder Tachymeter- Vermessung ist ÔÇô die Anwendungsvielfalt ist enorm.

Wo lagen zu Beginn die Schwerpunkte der Sensorik?

Dr. Johannes Ludwig betont den Mehrfach-Nutzen, der in den per Mobile Mapping erfassten Daten liegen kann. Foto: eagle eye technologies

Am Anfang lag der Schwerpunkt der Aufnahmesensoren bei photogrammetrischen Verfahren. Ziel war es bei uns immer, anwendungstaugliche L├Âsungen zu erstellen. Wir sind Systemanbieter und entwickeln alle Kernkomponenten selbst. Zum Beispiel haben wir die ersten 3D-Laserscanner bereits im Jahr 2005 eingesetzt. Damals war die Software aber noch nicht soweit. Die gro├čen Datenmengen waren schwer beherrschbar und die Gewinnung von Modellen und vektorisierten Daten aus den Punktwolken war ebenfalls kaum m├Âglich. Daher sind die Scanner standardm├Ą├čig erst sp├Ąter in unsere kinematischen Datenerfassungssysteme integriert worden.

Welches Erfolgsrezept hat ein Unternehmen wie eagle eye technologies mit seinem Fokus auf den deutschsprachigen Raum?

Der Fokus bei uns liegt in der Qualit├Ąt. Das beginnt bei der Datenaufnahme und endet erst mit der Qualit├Ątssicherung der finalen Ergebnisdaten. F├╝r verl├Ąssliche und gute Ergebnisse ist noch viel Ingenieurwissen notwendig. Da ist man noch weit von der Einfachheit eines UKW-Radios entfernt. Aber der Genauigkeitsansatz ist aus unserer Sicht auch der wirtschaftlichste. Je besser die Daten, desto mehr Anwendungspotenziale liegen in ihnen.

Genauer hei├čt in der Regel aber auch teurer in der Erstbeauftragung. Wieso ist das der wirtschaftlichere Ansatz?

Weil man die verschiedensten anwendungsbezogene Datens├Ątze aus einem leistungsf├Ąhigen Originaldatensatz ableiten kann. Unsere Botschaft an Kunden, die sich mit der kinematischen Erfassung besch├Ąftigen, ist daher immer, ein wenig mehr in die Qualit├Ąt der einmal erfassten Daten zu investieren, um diese dann in m├Âglichst vielen Anwendungen nutzen zu k├Ânnen. Die Kosten immer nur an einem einzelnen Einsatzzweck zu bewerten, bildet die Realit├Ąt einfach nicht ab. Der Schriftsteller Oscar Wilde hat bereits Ende des 19. Jahrhunderts gesagt: ÔÇ×Heute kennt man von allem den Preis, von nichts den Wert.ÔÇť Das fasst die bisherige Lage bei Ausschreibungen gut zusammen. Die meisten Erstanwender von Mobile Mapping hat es leider oft Zeit und Geld gekostet, herauszufinden, dass es einen Unterschied beim Wert gibt, der sich auch an der Genauigkeit festmacht.

Wo liegen Beispiele f├╝r die Mehrzweck- Datenverwendung?

Das wird zum Beispiel bei Anwendungen im Bereich urbaner Sturzfluten deutlich. Die St├Ądte m├╝ssen ja immer mehr auf die lokalen Starkregenereignisse reagieren. Dies machen sie mit Simulationen und entsprechenden Risikoanalysen, f├╝r die genaue Daten aus der Stra├čenbefahrung unabl├Ąssig sind. Einige Vorreiterst├Ądte haben dazu in den letzten Jahren Projekte durchgef├╝hrt und die Vorteile erkannt: Die Mobile-Mapping-Daten erm├Âglichen die Identifikation der Gebiete, die konkret von urbanen Sturzfluten gef├Ąhrdet sein k├Ânnen. Und sie unterst├╝tzen die Planung von zu ergreifenden Ma├čnahmen, um diese Gefahren zu mindern. Die Anfragen zu diesem Thema nehmen daher extrem zu.

K├Ânnen Sie konkrete Beispiele f├╝r Projekte nennen?

Wir haben zum Beispiel in der Stadt Peine Untersuchungen gemacht, bei denen herauskam, dass drei Geb├Ąude akut gef├Ąhrdet sind und ein Ma├čnahmenkatalog f├╝r die gezielte Vorsorge entwickelt. Das Ergebnis: Eine kleine Staumauer bringt mehr als die Vergr├Â├čerung des Kanalnetzes. Die Frage nach der Wirtschaftlichkeit ist damit unmittelbar beantwortet ÔÇô vorausgesetzt, die Datenqualit├Ąt erm├Âglicht die Mehrfachverwendung, denn f├╝r die ├ťberflutungsanalyse kleinr├Ąumiger urbaner Gebiete ben├Âtigt man genaue 3D-Daten.

Die in den Ausschreibungen f├╝r Mobile- Mapping-Anwendungen nicht immer gefordert werden?

Richtig. Erfahrungen wie mit dem Starkregenrisiko forcieren den Trend zu h├Âheren Genauigkeiten und strukturierten Fachdaten ÔÇö und dementsprechend dynamisch ist auch die Lernkurve bei den Anwendern. Wie bei vielen kommunalen Planungsentscheidungen w├Ąre es w├╝nschenswert, wenn mehr technisch-wissenschaftlicher Sachverstand, der das gro├če Ganze sieht, in der Kommune Einzug h├Ąlt. Noch haben wir viel mit abteilungsorientiertem Denken zu tun.

Technisch gesehen tut sich auf dem Gebiet der Sensorik Einiges. Wo steht die Technik heute und was d├╝rfen Anwender f├╝r die Zukunft noch erwarten?

Man muss dabei die Bereiche der Navigationssensorik auf der einen Seite und der Aufnahmesensorik auf der anderen Seite grundlegend unterscheiden. Leistungsf├Ąhige Navigationssensoren aufzubauen ist verh├Ąltnism├Ą├čig kostenintensiv. Man ben├Âtigt daf├╝r sehr gute Algorithmen, um ├╝berhaupt zu qualitativ hochwertigen Ergebnissen gelangen zu k├Ânnen. Bei den Aufnahmesensoren, insbesondere bei den Bildtechnologien und den 3D-Laserscannern gibt eine unglaubliche Entwicklungsdynamik. Die Sensoren werden nicht nur g├╝nstiger, die modernen Sensoren liefern zudem sehr hohe Aufl├Âsungen. Auch die Auswerteverfahren werden zunehmend automatisiert. Die Sensorik alleine macht aber keine gute Mobile-Mapping-L├Âsung. Es sind unz├Ąhlige Details wie beispielsweise auch die Geh├Ąuse und Zuleitungen oder die Belichtungssteuerung der Kameras, die eine entscheidende Rolle spielen.

Haben Laser- und bildbasierte Verfahren das gleiche Potenzial?

Das Laserscanning ist zwar nach wie vor stark was die Genauigkeit angeht. Aber heute kommen wesentlich mehr Innovationen aus dem Bereich der photogrammetrischen Methoden. Das Dense Image Matching beispielsweise, mit dem man hochaufgel├Âste 3D-Punktwolken generieren kann, ist heute Standard und hat die Photogrammetrie stark gepusht. Auch die in der Robotik entwickelte SLAM-Methode sorgt daf├╝r, dass Mapping-Aufgaben in manchen Einsatzfeldern ohne oder mit qualitativ schlechter Positionsbestimmung durchgef├╝hrt werden k├Ânnen. Die mathematischen Verfahren innerhalb der SLAM-Methode sorgen daf├╝r, dass die Karte anhand von Landmarken beziehungsweise signifikanten Aufnahmepunkten und dem zur├╝ckgelegten Weg des Fahrzeugs gesch├Ątzt wird.

Und der Bereich der Datenauswertung?

In den Bereichen automatische Modellierung und Klassifikation wird heute stark geforscht. Es gibt einige vielversprechende Ans├Ątze, aber noch keine vollst├Ąndig rechnergest├╝tzten, zuverl├Ąssigen Auswerteverfahren. Das gilt auch f├╝r die kombinierte, parallele Auswertung von Daten aus verschiedenen Quellen, vor allem von Photogrammetrie- und Laser-Daten. Wir haben zum Beispiel im Rahmen von Befahrungsprojekten schon Digitale Gel├Ąndemodelle rund um den Stra├čenk├Ârper erstellt ÔÇö und das auch f├╝r gro├če Strecken wie etwa 60 Kilometer Autobahn. Der Umgang mit den Datenmengen ist heute kein gro├čes Problem mehr. Zu diesen Themen werden wir in den n├Ąchsten Jahren noch viel h├Âren.

Werden die Entwicklungen bei der Datenauswertung dies zuk├╝nftig noch vereinfachen?

Ja, sicher. Aber f├╝r diese Auswertung bedarf es in der Regel sowohl eines hohen Fachverstands als auch ingenieurtechnischer Qualifikationen. Aus diesem Grund hat auch das sogenannte Off- oder Nearshoring, also die Auslagerung der Datenauswertung in L├Ąnder mit niedrigerem Lohnniveau, seine Grenzen. Die Qualit├Ątssicherung ist einfach zu schwierig.

Auch im Stra├čenbau ist das Thema BIM in Mode. Wirkt sich dies auf die Stra├čenbefahrung aus?

Mobile-Mapping-Daten werden heute schon in anwendungs├╝bergreifende Modellierungsumgebungen eingebunden. Auch dieser Trend ist unaufhaltsam, wenngleich die Anwenderm├Ąrkte erst langsam mit dem Thema vorankommen. Das gilt zum Beispiel f├╝r Architekten oder auch den Planungsbereich bei der ├ľffentlichen Hand. Hier liegen noch enorme Potenziale. Der BIM-Ansatz ist extrem sinnvoll, deswegen werden in Zukunft auch Mobile-Mapping-Daten in ein zentrales Bauwerksmodell einflie├čen, auch im Tiefbau. Die Deutsche Einheit Fernstra├čenplanungs- und -bau GmbH (DEGES) hat das ja bereits f├╝r eine Bundesstra├če in die Praxis umgesetzt.

Wie sehen Sie die M├Ąrkte?

Der allgemeine Markt der Datenerfassung, also der Vermessung, unterliegt einem starken Wandel, der noch lange nicht abgeschlossen ist. Die ber├╝hrungslosen Verfahren werden sich noch sehr viel mehr durchsetzen. Diese Entwicklung hat gerade erst begonnen. (sg)