21

Geomatik (Fach) / Digitale Luftbilder (Lektion)

Diese Lektion wurde von wildpferd erstellt.

Lektion lernen

zurück  |  weiter 1 / 1

• Digitale Luftbildkameras seit der Einführung ist der Datenfluss der photogrammetrischen Datenerfassung und Auswertung vollständig digitalgewährleistet hohes Automationspotential in der digitalen photogrammetrischen Prozesskettehaben zwischenzeitlich analoge Luftbildaufnahmesysteme auf dem Markt verdrängtReflexion wird von elektrooptischem Wandler in digitale Information überführt und gespeichert (CCD Sensoren / Chip)Kanalbänder werden schärfer getrenntLichtempfindlichkeit ist höher
• Vorteile digitaler Luftbilder mehr Informationen?Weniger notwendige Passpunkte, da Position der Kamera durch GPS/IMU Messung bekanntabsolute Orientierung der Luftbilder weitgehend automatisierterweiterte spektrale Empfindlichkeitneben dem pan Bild werden auch ms Bilddaten geliefertRationalisierung, Zeit, Kostenersparnis?Leicht zu kopieren (Multiuser)Arbeiten im Fotolabor entfallenFlugplanung und Aufnahmeprozesse automatischkinematische Aufzeichnung der Projektionszentrenautomatisierte, schnelle Erzeugung von Orthofotos und Höhenmodellen Kritikpunkte: Höhere Anforderung an Datenmanagement und Datenauswertung!Große Datenmengen (Speicherung, Sicherung)Digitale Bildauswertung funktioniert nur mit Fachwissen
• Digitalisierte analoge Luftbilder Archive können auch mit Techniken der digitalen Bildbearbeitung ausgewertet werdenwerden mit kalibrierten, photogrammetrischen Präzisionsscannern gescanntoder bei einfachen Büroscannern (A3) bei geringeren GenauigkeitsansprüchenScanauflösung (Kantenlänge eines Pixels) ist abhängig von:Auflösung des analogen FilmmaterialsAufgabenstellung / Anforderung an das EndproduktBildtiefe (radiometrische Auflösung 8/12/16 bit)anfallende Datenmenge pro Bild: ca. 300 MB pro Kanal, ca. 1 GB pro Farbbild (üblich: zwischen 10 und 49 Mykrometer)digitale Bildbearbeitung beim Scanvorgang erlaubt Optimierung auf spätere Fragestellung (Helligkeit, Bildkontraste, Farbbalance)trotzdem meist Informationsverlust gegenüber dem analogen Originalluftbild
• Kamerakonzept Vergleich Matrix: 8 Kameras, überlappende Bilder, „Stereo-Winkel“ variiert mit BasislängeZeilen: 1 Linse + 1 Fokalebene, zusammengesetztes Bild aus Streifen „Stereo-Winkel“ gegeben durch Lage der CCD-Sensoren der Brennebene
• GPS / IMU (Inertial Measurement Unit) Hochgenaue Aufzeichnung von 6 OrientierungsparameternAbsolute Lage Bildhauptpunkt: x,y,zDrehwinkel des Flugzeugs: ω, φ, κ
• Georeferenzierung → direkte Georeferenzierung: direkte Messung von Position und Orientierung (Elemente der äußeren Orientierung) des Messsensors mit Hilfe von Zusatzsensoren auf der Aufnahmeplattform (GPS / IMU)→ bei höheren Genauigkeitsansprüchen werden zusätzliche Passpunkte benötigt
• Nachbearbeitung zum Beispiel von defekter oder elektrisch schwacher Pixel/Zeile Genauigkeit, Stabilisierung von Zeilenkameraaufnahmen, radiometrische Normalisierung, geometrische Korrektur der Objektivverzeichnung, niedrigen Lichtverhältnissen (in den Schatten gehen Details verloren), von unterschiedlicher Belichtung pro Pixel, Schärfung (Farbaufnahmen sind nicht so scharf wie panchromatisch, weshalb man die scharfen Umrisse der panchromatischen Aufnahme nimmt und mit der Farbaufnahme verrechnet: ergibt scharfes Farbbild: pan-sharpened color Mosaikierung von (meist 4) überlappenden Bildern (panchromatisch) mit geometrischer Umbildung und zyklischer Kontrollmessung (auch zusammen mit Farbbildern); Zusammenführung der RGB Kanäle durch Farbmatching; Fusionierung des Farbbildes mit dem panchromatischen Bild
• → Fehler in Orthofotos Verzerrung von Gelände die eigentlich nicht da istObjekte über DGM werden nicht lagerichtig dargestellt (auf Orthofotos mit Oberflächenmodell hingegen schon)
• Auswertung von digitalen Luftbildern Orientierung, Orthophotos, Höhenmodelle automatisiert (wird von Befliegungsfirmen geliefert)Visuelle Auswertung von Orthophotos in GIS Umgebung (GIS Software erforderlich)Stereoskopische Auswertung am Bildschirm (besondere Software erforderlich)(Teil-)automatisierte Auswertungen z.B. Objekterkennung (bes. Software erforderlich)
• Satellit künstlicher Flugkörper, der ein anderes Objekt (Planeten, Monde,..) umkreist (elliptische oder kreisförmige Umlaufbahn = Orbit). Dient der Erfüllung wissenschaftlicher, komerzieller oder militärischer Zwecke.Aufnahmeplattform für Sensoren (meist mehrere pro Satellit), dienen der Erdbeobachtung aus großer Höhe, es gibt unterschiedliche Konfigurationen für spezielle Anwendungen (Geodäsie, Meteorologie, Klimaforschung, Landnutzung, Vegetationsbeobachtung, Monitoring, Inventuren)Vorteile von Satellitenbildern: hohe Gebietsabdeckung, geringer logistischer Aufwand, digitale Daten, allgemein zugänglich (open sky)
• Anzeige
• Charakteristik von Satellitendaten beeinflusst von: Art der Sensoren, Umlaufbahn, Auflösung (Spektral, Geometrisch, Radiometrisch, Temporal)
• Optisch (Satellitenbild) Mechanische ScannerRotierender Spiegel tastet streifenweise, Pixel für Pixel, das Gelände abScanzeile leicht schräg zur Flugrichtung (Vorwärtsbewegung)z.B. LandsatElektronische ScannerZeilenscanner (Push Broom)Zeilenweise angeordnete Sensoren (CCD)Alle Pixel quer zur Flugrichtung werden gleichzeitig erfasstz.B. Spot
• Hyperspektral – in allen Spektralbereichen (bzw. bis in den nahen Infrarot) gemessen
• Landsat Landsat MSS 1972 gestartet, Flughöhe 705 kmhohe spektrale Auflösung, Pixel 30 m, sehr großes Archiv mit historischen Bildern, polarer Orbit, Aufnahme nur auf der Tagseite der Erde, 14 Erdumrundungen pro Tag, alle 16 Tage Aufnahme des gleichen OrtesAufnahmestreifen: 183 km, Daten kostenlos downloadbarLandsat 8: Operational Land Imager (OLI), 2 Thermal IR (TIRS) Band 10 und 11 (Aufnahmebereiche, verschiedene, die meisten im Bereich von 400-800, aber auch welche zwischen 1400 und 2400 nm)
• Spot 6 und 7 französischer, kommerzieller Satellit2 Sensoren an Bord1,5-6m BodenauflösungKann „zur Seite“ schauen und so die Wiederholrate erhöhen und stereoskopische 3D Auswertungen ermöglichen
• Aster 3 Sensoren an Bord mit insgesamt 11 Kanälen15 m Auflösung (sichtbar und nahes Infrarot) – 90 m Auflösung (thermal)StereofähigWeltweites Aster Geländemodell
• RapidEye mehrere Satelliten im selben Orbit
• Ikonos hochauflösender Sensor, 1m panchromatisch, 4 m multispektraleinzelne Baumkronen erkennbar
• Quickbird 60 cm Bodenauflösunghohe radiometrische Auflösung (11 bit)Alternative zu Luftbilder ab Maßstäben von 1:10000visuelle Interpretation
• Aktive Sensoren: IceSat (Laser)→ contribute to larg-scale biomass asessment (unter anderem)Mikrowellen (Radar) → eine Wellenlänge von etwa 10 cm ?→ es gibt unterschiedliche Bänder (vgl. S 25)→ Einfluss der Wellenlängen:L dringt bis auf den WaldbodenC nur bis zum KronenendeX nur in die oberste Kronenschicht→ es kann zum particular scattering kommen, z.B. bei einem metallischen Ziel oder double-bounche bzw. corner-reflector (Wenn das Signal einmal um die Ecke geschmissen wird)→ Scattering von Wald:OberflächenscatteringDouble-bounce scattering (in der Baumkrone oder aber Boden-Stamm)Volumen scattering (Baumkrone)Oberflächenscattering nach Transmission Krone (P- oder L-Band Radar)Einfaches Scattering (Stamm)Polarisation:- die Wellen können entweder senkrecht stehen oder aber waagerecht liegen (wie eine Schlange im Sand)
• Einflüsse auf die Klassifikationsergebnisse (von Satellitenbildern) räumliche und spektrale Auflösung des Sensors (Anzahl und Breite der Bänder, Pixelgröße)Das verwendete Klassifikationsverfahren (überwacht, nicht überwacht, …)Art und Anzahl der zu klassifizierenden Klassen (Wald/Nichtwald BS Buche, Hainbuche, …)Wahl der TrainingsamplesArt der ValidierungTrennbarkeit der Klassen

zurück  |  weiter 1 / 1