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3D-Gebäudeerkennung anhand von Laserscannerdaten

3D-Gebäudeerkennung anhand von Laserscannerdaten. Bildquelle: Volker Mayrhofer. Gliederung:. automatische Akquisition Laserscanning - allgemeine Betrachtungen spezifische Ansätze zur 3D-Gebäudeerkennung Dekomposition komplexer Gebäude in Primitive

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3D-Gebäudeerkennung anhand von Laserscannerdaten

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Presentation Transcript

  1. 3D-Gebäudeerkennung anhand von Laserscannerdaten Bildquelle: Volker Mayrhofer Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 1

  2. 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 Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 2

  3. 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… Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 3

  4. Verschiedene Möglichkeiten: • Es können bzgl. Ausgangsdaten zwei Verfahren unterschieden werden: • aus Luftbildern • aus Laserscannerdaten (hierauf wird im folgenden eingegangen) Luftbildverfahren: Laserscannerverfahren: Bildquelle: Fischer et al. (1998) Bildquelle: Brenner und Haala (2000) Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 4

  5. Laserscanning - allgemeine Betrachtungen: • besteht aus Laserentfernungsmesser und • Scanner • Messprinzipien: Laufzeit- oder • 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 Bildquelle: Stefan Wagenknecht und Elmar Csaplovics (2000) Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 5

  6. Zwei konkrete Ansätze: • Wie werden die Grundformen der einzelnen • Gebäude modelliert? • Dekomposition komplexer Gebäude in Primitive • (Claus Brenner & Norbert Haala, 2000) • Wie werden die Dächer der unterschiedlichsten Gebäude konstruiert? • Rekonstruktion der Dachgeometrie • und -topologie • (Claus Brenner, 2002) Bildquelle: Brenner (2000) Bildquelle: Chen und Murai Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 6

  7. 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) Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 7

  8. 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) Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 8

  9. Ablauf der 3D-Gebäuderekonstruktion: Bildquelle: Brenner und Haala (2000) Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 9

  10. 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 Flachdach Bildquelle: Zeimetz (2002) Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 10

  11. 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) • Es werden aber meist nur die äußeren Flächen • benötigt (innere Verschachtelungen unwichtig!) • Randflächendarstellung Bildquelle: Brenner (2000) Bildquelle: Brenner (2000) Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 11

  12. Rekonstruktion der Dachlandschaft: Satteldach Pultdach • Rekonstruktion der Dächer aus Daten des Digitalen Oberflächenmodells (DOM) • Einfach: da gute Näherung von ebenen • Dachoberflächen • Nachteil: relativ geringe Messpunktdichte • Schrittweises Vorgehen: • Segmentierung • Selektion von Regionen • Bildung der Dachtopologie Walmdach Krüppelwalmdach Mansarddach Sheddach Zeltdach Bildquelle: Oliver Czapalla (1999) Bildquelle: Brenner (2002) Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 12

  13. Rekonstruktion der Dachgeometrie: • Segmentierung: Unterteilung des DOM in stückweise ebene Segmente • Robustes Schätzverfahren RANSAC: • iteratives Schätzverfahren • 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 Bildquelle: Brenner (2002) Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 13

  14. 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 Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 14

  15. 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 Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 15

  16. 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) Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 16

  17. Vervollständigung der Dachtopologie: • Bildung der Dachtopologie: • 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 Bildquelle: Brenner (2002) Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 17

  18. Rekonstruktion der Dachlandschaft: Ergebnis: Luftbild Ebenensegmentierung akzeptierte Flächen Vervollständigung durch Regeln durch Suchverfahren Bildquelle: Brenner (2000) Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 18

  19. 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) Andere Ansätze - ein kurzer Überblick: Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 19

  20. 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%) Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 20

  21. 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: PFG-Photogrammetrie, 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 Maria Lichtenstein - Seminar Geoinformation IV - 6.5.2004 Seite 21

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