Topographische Daten aus Laserscanning als Grundlage für Hydrologie und Wasserwirtschaft

  • G. Mandlburger
  • B. Höfle
  • C. Briese
  • C. Ressl
  • J. Otepka
  • M. Hollaus
  • N. Pfeifer
Originalarbeiten

Zusammenfassung

In den letzten 15 Jahren hat Airborne Laserscanning (ALS) die Geländeaufnahme durch bislang unerreichte Datendichte von mehreren Punkten/m2 sowie Höhengenauigkeit von besser als 15 cm revolutioniert. Als präzise geometrische Datengrundlage für Gefahrenzonenplanung, Ausweisung von Überschwemmungsflächen, aber auch für wasserbiologische Fragestellungen sind topographische Daten aus Laserscanning heute nicht mehr wegzudenken. Der vorliegende Artikel gibt einen Überblick über das Einsatzspektrum von ALS-Daten in der wasserwirtschaftlichen Praxis. Im ersten Teil wird der Aufbau eines genauen Wasserlauf-Geländemodells beschrieben. Die Prozesskette beginnt bei der Qualitätskontrolle und umfasst weiters die Ableitung hydraulisch relevanter Geländekanten, die Trennung der ALS-Punktwolke in Wasser-, Boden- und Nicht-Bodenpunkte sowie die Interpolation qualitativ hochwertiger digitaler Geländemodelle (DGM). Neben dem DGM sind weiters Gebäude- und Vegetationslayer für Folgeanwendungen von Interesse. Im zweiten Teil wird die Aufbereitung dichter ALS-basierter Topographiedaten für die anschließende hydrologische bzw. hydraulische Modellierung behandelt. Eine qualitativ hochwertige Ausdünnung der DGM-Daten, bei der typischerweise Reduktionsraten bis zu 99 % erreicht werden, ist dabei für die erfolgreiche Anwendung in nachfolgenden Simulationen von großer Bedeutung. Abschließend wird eine geometrische Herangehensweise zur Generierung von Rechengittern beschrieben.

Topographic data from airborne laser scanning as a basis for hydrology and water resources management

Summary

Over the past 15 years, airborne laser scanning (ALS) has revolutionised topographical surveying by affording an unprecedented data density of several points per square metre as well as an accuracy of levels better than 150 mm. Topographical records from laser scanning as a precise basis of geometrical data have become an indispensable tool in danger-zone planning, flood-plain mapping and questions of water biology. This article outlines the range of applications of ALS data in the practice of water resources management. A first part describes the construction of a detailed topographical model of a water-course. The process chain begins with quality control, followed by the derivation of terrain edges of hydraulic relevance, classification of the ALS point cloud as water, ground and non-ground points as well as interpolation of high-quality digital terrain models (DTM). Also of interest are building and vegetation layers for follow-up uses. Part two deals with the preparation of ALS-based topographical data for the purpose of hydrological or hydraulic modelling. This involves the need for high-quality thinning of the DTM data, typically reaching reduction rates of up to 99 %, to permit successful use in subsequent simulations. The article winds up by describing a geometrical approach to the generation of computational grids.

Literatur

  1. Briese C (2004) Three-dimensional modelling of breaklines from airborne laser scanner data. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol.XXXV, B3, IstanbulGoogle Scholar
  2. Briese C, Doneus M, Pfeifer N, Melzer T (2007) Verbesserte DGM-Erstellung mittels Full-Waveform Airborne Laserscanning. Publikationen der Deutschen Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation e.V., Band 16, E. Seyfert (ed.), S. 215–222Google Scholar
  3. Briese C, Mandlburger G, Ressl C (2009) Automatic Break Line Determination for the generation of a DTM along the river Main, ISPRS Workshop Laserscanning 2009, Paris, submittedGoogle Scholar
  4. Brockmann H, Mandlburger G (2001) Aufbau eines Digitalen Geländemodells vom Wasserlauf der Grenzoder. Publikation der Deutschen Gesellschaft für Photogrammetrie und Fernerkundung, Band 10, S. 199–208Google Scholar
  5. Brügelmann R (2000) Automatic breakline detection from airborne laser range data. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, XXXIII, B3, Amsterdam, S. 109–115Google Scholar
  6. Dorninger P, Pfeifer N (2008) A Comprehensive Automated 3D Approach for Building Extraction, Reconstruction, and Regularization from Airborne Laser Scanning Point Clouds, Sensors, 8(11), S. 7323–7343Google Scholar
  7. Ferziger J, Peric M (2002) Computational methods for fluid dynamics. Springer Verlag, Berlin [u. a.]Google Scholar
  8. Flanagin M, Grenotton A, Ratcliff J, Shaw K B, Sample J, Abdelguerfi M (2007) Hydraulic Splines: A Hybrid Approach to Modeling River Channel Geometries. In: Computing in Science & Enginering, 9/05. Los Alamitos, S. 4 15Google Scholar
  9. Heckbert P, Garland M (1997) Survey of Polygonal Surface Simplification Algorithms / School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA. Version: 1997Google Scholar
  10. Höfle B, Vetter M, Pfeifer N, Mandlburger G, Stötter J (2009) Water surface mapping from airborne laser scanning using signal intensity and elevation data. Earth Surface Processes and Landforms, Manuscript ID: ESP-08-0207.R1, submittedGoogle Scholar
  11. I.P.F. (2009) www.ipf.tuwien.ac.at/products/products.html. SCOP++ Homepage, Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung, (27.04.2009)
  12. Kager H (2004) Discrepancies Between Overlapping Laser Scanning Strips – Simultaneous Fitting of Aerial Laser Scanner Strips. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, XXXV, B/1, S. 555–560Google Scholar
  13. Karel W, Briese C, Pfeifer N (2006) DTM quality assessment. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, XXXVI, 2, Vienna, AustriaGoogle Scholar
  14. Kraus K, Pfeifer N (1998) Determination of terrain models in wooded areas with airborne laser scanner data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 53, S. 193–203CrossRefGoogle Scholar
  15. Kraus K (2000) Photogrammetrie, Band 3, Topographische Informationssysteme. Dümmler VerlagGoogle Scholar
  16. Mandlburger G (2006) Topografische Modelle für Anwendungen in Hydraulik und Hydrologie. Dissertation, Technische Universität WienGoogle Scholar
  17. Mandlburger G, Strobelberger G (2007) Digitale Geländemodelle zur Simulation von Überschwemmungsszenarien. In: Österreichische Zeitschrift für Vermessung und Geoinformation 3/2007. Wien, S. 206–218Google Scholar
  18. Mandlburger G, Briese C, Pfeifer N (2007) Progress in lidar sensor technology – chance and challenge for DTM generation and data administration. In Proceedings of the 51th Photogrammetric Week, D. Fritsch (ed.), Heidelberg, Germany. Herbert Wichmann VerlagGoogle Scholar
  19. Pfeifer N, Stadler P, Briese C (2001) Derivation of digital terrain models in the SCOP++ environment. In: Proceedings of OEEPE Workshop on Airborne Laserscanning and Interferometric SAR for Detailed Digital Terrain Models, Stockholm, SwedenGoogle Scholar
  20. Kraus K (2002) Laser-Scanning – ein Paradigma-Wechsel in der Photogrammetrie. Vermessung, Photogrammetrie, Kulturtechnik. 10, S. 620–624Google Scholar
  21. Ressl C, Kager H, Mandlburger G (2008) Quality Checking Of ALS Projects Using Statistics Of Strip Differences. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. XXXVII, S. 253–260Google Scholar
  22. Ressl C, Mandlburger G, Pfeifer N (2009) Untersuchungen zur Verbesserung der Georeferenzierung von ALS-Streifen ohne Verwendung von GNSS-IMU-Trajektoriendaten. In: Vorträge 29. Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung der DGPF, 18, S. 365–375Google Scholar
  23. Rottensteiner F, Briese C (2002) A New Method for Building Extraction in Urban Areas from High-Resolution LIDAR Data. In: International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. XXXIV/3A. Graz, Austria, S. 295–301Google Scholar
  24. Sithole G, Vosselman G (2004) Experimental comparison of filter algorithms for bare-Earth extraction from airborne laser scanning point clouds. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 59. (1–2), 85–101CrossRefGoogle Scholar
  25. Vetter M, Höfle B, Mandlburger G, Rutzinger M (2008) Ableitung von Flusssohlenmodellen aus Flussquerprofilen und Integration in Airborne Laserscanning Geländemodelle mit GRASS GIS. in: Angewandte Geoinformatik 2008: Beiträge zum 20. AGIT-Symposium Salzburg, Wichmann Verlag, S. 382–391Google Scholar
  26. Wagner W, Ullrich A, Ducic V, Melzer T, Studnicka N (2006) Gaussian decomposition and calibration of a novel small-footprint full-waveform digitising airborne laser scanner. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 60/2; S. 100–112CrossRefGoogle Scholar
  27. Wehr A, Lohr U (1999) Airborne laser scanning – an introduction and overview. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 54/2–3, S. 68–82CrossRefGoogle Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag 2009

Authors and Affiliations

  • G. Mandlburger
    • 1
  • B. Höfle
  • C. Briese
  • C. Ressl
  • J. Otepka
  • M. Hollaus
  • N. Pfeifer
  1. 1.TU Wien, Institut für Photogrammetrie und FernerkundungWien

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