Hohe Genauigkeit und Punktdichte sind zwei bedeutende Eigenschaften von derzeitigen luftgestützten LIDAR-Daten, die immer besser werden. In der vorliegenden Arbeit wird ein neuartiger Ansatz zur Erzeugung von 3D-Gebäudemodellen aus LIDAR-Daten vorgestellt. Er besteht im Wesentlichen aus vier Teilen: Filterung von Flächen, die nicht auf dem Gelände liegen, Segmentierung und Klassifizierung, Approximation von Gebäudeumrissen und 3D-Modellierung. Durch Filterung werden nicht auf dem Gelände liegende Strukturen aus den Laserdaten entfernt. Die Bildrekonstruktion mittels der geodätischen Morphologie bildet den Kern des vorgeschlagenen Algorithmus. Strukturen, die nicht gegebenen Anforderungen bezüglich Größe oder Form genügen, werden unterdrückt. Durch Interpolation der mittels Filterung bestimmten auf dem Gelände liegenden Punkte werden Digitale Geländemodelle (DGM) generiert. Bild-Segmentierung erzeugt potenzielle nicht auf dem Gelände liegenden Punkte, die einer regelbasierten Klassifizierung unterworfen werden. Deskriptoren für geometrische Merkmale basierend auf Oberflächennormalen, der lokalen Höhenvariation sowie einem Vegetationsindex werden verwendet, um die Bildsegmente als Gebäude, Bäume, oder andere Objekte, wie z.B. Stromleitungen oder Kräne, zu klassifizieren. Nach der Klassifikation der Gebäude werden ihre Umrisse extrahiert und unnötige Punkte mit Hilfe zweier Approximationsprozeduren eliminiert. Eine passt mittels einer hierarchischen Adaption von minimalen umschließenden Rechtecken (MBR) rechtwinklige Polygone an die Gebäudeumrisse an. Dies funktioniert schnell und zuverlässig, ist jedoch auf rechtwinklige Grundrisse beschränkt. Für nicht-rechtwinklige Polygone wird eine “Random Sample Consensus” (RANSAC) basierte Prozedur benutzt, um Geradenstücke anzupassen. Diese Geradenstücke werden anschließend verschnitten oder verbunden. Die automatische Erzeugung von 3D-Gebäudemodellen folgt den Definitionen der “Levels of Detail” (LOD) im CityGML Standard. Drei LOD, also Detaillierungsstufen, werden in dieser Arbeit verwendet. Der erste LOD (LOD0) besteht aus dem DGM, das aus den LIDARDaten extrahiert wird. Ein prismatisches Modell, welches die wichtigsten Wände des Gebäudes enthält, bildet den LOD1. Für dieses wird das Gebäudedach durch ein horizontales Ebenenstück approximiert. LOD2 nimmt die Dachstruktur in das Modell auf. Es wird ein modellgetriebener Ansatz zur Analyse der Dachstruktur vorgeschlagen, der auf der Analyse der 3D Punkte in 2D Projektionsebenen basiert. Gebäuderegionen werden entsprechend Richtung und Zahl der Firstlinien in kleinere Bereiche unterteilt, wobei die Firstlinien mit Hilfe der geodätischen Morphologie extrahiert werden. Für jedes Gebäudeteil wird ein 3D-Modell abgeleitet. Schließlich wird ein komplettes Gebäudemodell durch Verschmelzung der 3D-Modelle der einzelnen Gebäudeteile und einer anschließenden Ausgleichung der Knoten gebildet. Ergebnisse für Testdaten zeigen das Potential, aber auch die Schwächen des Ansatzes auch im Vergleich zu verwandten Arbeiten.    «

Hohe Genauigkeit und Punktdichte sind zwei bedeutende Eigenschaften von derzeitigen luftgestützten LIDAR-Daten, die immer besser werden. In der vorliegenden Arbeit wird ein neuartiger Ansatz zur Erzeugung von 3D-Gebäudemodellen aus LIDAR-Daten vorgestellt. Er besteht im Wesentlichen aus vier Teilen: Filterung von Flächen, die nicht auf dem Gelände liegen, Segmentierung und Klassifizierung, Approximation von Gebäudeumrissen und 3D-Modellierung. Durch Filterung werden nicht auf dem Gelände liegend...    »