In diesem Kapitel wurden zahlreiche Ausgleichungsberechnungen mit verschiedenen Kombinationen von Laserscanner- und Bilddaten durchgeführt, wobei die Ergebnisse nach unterschiedlichen Kriterien analysiert und bewertet wurden. Zur Berechnung wurde die in Kapitel 6 und im Anhang A.1 beschriebene Software ge-nutzt, in der die in Kapitel 4 hergeleiteten geometrischen Modelle sowie das in Kapitel 7 vorgestellte stochas-tische Modell der Varianzkomponentenschätzung integriert sind. Anhand von Messdaten aus verschiedenen Testfeldern konnte das Potenzial der Kombination von Laserscanner- und Bilddaten in einer integrierten Bün-delblockausgleichung hinsichtlich Datenreferenzierung, Gerätekalibrierung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit gezeigt werden.
Darüber hinaus wurde ein Projekt aus dem Bereich der Geologie vorgestellt, bei dem Daten eines terrest-rischen Laserscanners mit Daten einer hyperspektralen Panoramakamera kombiniert wurden. Damit wurde die Relevanz der vorgestellten Methode für die Praxis nachgewiesen.
Im Folgenden wird die Kombination von Laserscanner- und Panoramabilddaten (vgl. Kapitel 8.1), sowie die Kombination von Laserscanner- und Fisheye-Bilddaten (vgl. Kapitel 8.2) zusammenfassend diskutiert.
• Terrestrischer Laserscanner und Panoramakamera
Dass sich terrestrische Laserscannerdaten und Bilddaten in vielen Anwendungen optimal ergänzen, gilt ins-besondere für die Kombination aus einem Panorama-view-Scanner mit Gesichtsfeld und einer 360°-Panoramakamera. Beide Geräte können je nach verwendetem Objektiv den gleichen Aufnahmebereich ab-decken. Im Vergleich zu zentralperspektiven Bildern ist bei einem Panorama nur eine Aufnahme nötig, wo-durch sich auch die Anzahl der Orientierungsunbekannten reduziert. Außerdem haben Panoramen wo-durch Verwendung von Zeilensensoren oft eine sehr hohe Auflösung, was eine hohe Genauigkeit der Ergebnisse der Auswertung ermöglicht.
Die Panoramabilder können dann nicht nur zur Kolorierung von Laserscanner-Punktwolken und zur Textu-rierung von 3D-Modellen genutzt werden, sondern auch innerhalb einer integrierten Bündelblockausglei-chung für die Koordinatenbestimmung diskreter Objektpunkte verwendet werden. Die ermittelten Koordi-naten sind entweder unmittelbar in der Anwendung von Interesse, oder sie dienen nur als Verknüpfungs-punkte, um eine optimale gegenseitige Referenzierung der Datensätze von Laserscanner und Panoramaka-mera zu erreichen. Wird darüber hinaus eine Selbstkalibrierung der verwendeten Aufnahmegeräte in die Berechnung implementiert, können die Geräte simultan unter den aktuellen Bedingungen kalibriert und da-durch die Genauigkeit der aufgenommenen Daten, der Referenzierung und der ermittelten Objektpunktko-ordinaten weiter gesteigert werden.
Die Aufnahme mehrerer Panoramen ist durch die Notwendigkeit eines stabilen Stativaufbaus und die meist längere Aufnahmedauer oft zeitaufwendig und im Vergleich zu zentralperspektiven Bildern eher unflexibel.
Außerdem können oft nicht alle Objektdetails von den gewählten Panoramakamera-Standpunkten erfasst werden. Aus diesen beiden Gründen bietet es sich in der Praxis an, die Aufnahmekonfiguration durch zu-sätzliche zentralperspektive Aufnahmen zu erweitern. Dadurch kann die Genauigkeit der Ausgleichungser-gebnisse weiter verbessert werden.
Betrachtet man die Laserscannerdaten als Ergänzung eines photogrammetrischen Netzes bestehend aus Panoramen und zentralperspektiven Bildern, beispielsweise in industriellen Anwendungen, bei denen oft die Bestimmung von Koordinaten diskreter Objektpunkte im Vordergrund steht, können die Laserscanner-daten (insbesondere die Distanzmessungen) die Zuverlässigkeit des Netzes stärken. Außerdem kann die Er-mittlung von für die Ausgleichung notwendigen Näherungswerten für die Objektpunktkoordinaten und die äußeren Orientierungselemente vereinfacht werden.
8.3 Fazit
Eine hardwareseitige Kombination von Laserscanner und Panoramakamera ist ebenfalls denkbar, tatsäch-lich aber nur wenig realisiert. Damit könnte der Aufwand für den Aufbau von Laserscanner und Panorama-kamera reduziert werden und, eine gute Näherungsorientierung zwischen beiden Geräte wäre bereits vor-handen. Die Geräte könnten außerdem durch eine gemeinsame Steuersoftware bedient werden.
• Terrestrischer Laserscanner und Kamera mit Fisheye-Objektiv
Terrestrische Laserscanner und Kameras mit Fisheye-Objektiv ergänzen sich ebenfalls in vielen Anwendun-gen sehr gut innerhalb einer gemeinsamen Auswertung. In Bezug auf die eiAnwendun-gentliche Anwendung werden terrestrische Laserscanner hauptsächlich zur Erfassung von 3D-Oberflächen und -Geometrien basierend auf einer zufälligen Punktverteilung eingesetzt, während Kameras eher für die Koordinatenbestimmung diskre-ter Objektpunkte sowie zur Kolorierung von Laserscannerpunktwolken oder zur Texturierung von 3D-Mo-dellen genutzt werden.
Die simultane Bündelblockausgleichung von Laserscanner- und Fisheye-Bildbeobachtungen hat zahlreiche Vorteile. Ein Vorteil dieses Ansatzes ist, dass Laserscanner und Kamera am Messort in einem Guss orien-tiert und kalibriert werden können, was eine optimale Referenzierung zwischen beiden Datensätzen erlaubt.
Darüber hinaus kann die Kamera nicht nur verwendet werden, um zusätzlich Farbinformation zur Verfü-gung zu stellen, sondern kann ebenso an der Bestimmung von Objektgeometrien beteiligt werden. Abhän-gig von der Auflösung des Bildes und der Stabilität der Kamera können die Bilddaten auch zu einer Genau-igkeitssteigerung der dreidimensionalen Objektpunkte im Vergleich zu einer reinen Laserscannermessung führen und dadurch die Selbstkalibrierung des Laserscanners unterstützen. Durch die Möglichkeit der Selbstkalibrierung kann die Genauigkeit der Laserscannerdaten insgesamt verbessert werden.
Die aus den vorgestellten Ergebnissen gewonnenen Erkenntnisse treffen ebenso auch auf zentralperspektive Bilder zu, jedoch mit der Einschränkung eines kleineren Gesichtsfeldes im Vergleich zu den Fisheye-Bil-dern. Das Gesichtsfeld eines Fisheye-Objektives deckt in vielen Anwendungen den Scan-Bereich eines ter-restrischen Laserscanners vollständig ab, während für den gleichen Aufnahmebereich meist mehrere zen-tralperspektive Bilder aufgenommen werden müssten. Als Nachteile der Verwendung von Fisheye-Objekti-ven im Vergleich zur Nutzung zentralperspektiver Objektive sind die oft geringere Abbildungsqualität und die geringere geometrische Auflösung in Bezug auf den Objektraum zu nennen.
In praktischen Anwendungen ist es empfehlenswert, die Laserscanner-Standpunkte im Hinblick auf eine op-timale Sichtbarkeit auf die aufzunehmenden Objektdetails ohne Verdeckungen auszuwählen und einige Fisheye-Bilder zusätzlich aufzunehmen. Die Kamera kann sich dafür entweder unmittelbar nahe der Scan-ner-Position befinden (z.B. wenn die Kamera direkt am Laserscanner befestigt ist) oder an verschiedenen Positionen die zusammen mit den Laserscanner-Standpunkten gute Strahlenschnittwinkel bilden.
Die Eigenschaften von mit terrestrischen Laserscannern und Kameras erzeugten Daten sind weitgehend komplementär. Laserscanner nehmen dreidimensionale Punktwolken bestehend aus Millionen einzelner Punk-te auf, die eine Objektoberfläche zuverlässig repräsentieren. Die Auswertung der Punktwolken ist in vielerlei Hinsicht automatisierbar, beispielsweise für die automatische Extraktion einfacher Objektgeometrien. Sollen allerdings komplexe Objekte dreidimensional modelliert werden, ist die Interaktion durch einen Operateur notwendig, der Wissen über das Objekt einbringt. Der Interpretationsgehalt der Punktwolke, insbesondere in zweidimensionalen Auswerteumgebungen ist dabei beschränkt. Hinzu kommt, dass bestimmte Objektmerk-male nicht direkt gemessen werden können, weil die Punktwolke eine zufällige Punktverteilung aufweist. Die-se Nachteile können durch das Einbeziehen von Bildern in die Auswertung kompensiert werden. Bilder ent-sprechen im Gegensatz zu Punktwolken der gewohnten Sichtweise des Nutzers, und Objektmerkmale wie dis-krete Punkte oder Kanten können direkt und mit hoher Genauigkeit gemessen werden. Eine dreidimensionale Messung wie bei Laserscannerdaten ist hingegen nur durch Verwendung mehrerer Bilder von unterschiedli-chen Standpunkten möglich. Bei einer geringen Anzahl von Standpunkten ist die Zuverlässigkeit der 3D-Ko-ordinatenbestimmung eingeschränkt.
Seit einigen Jahren ist bei der Auswertung terrestrischer Laserscannerdaten deshalb die Tendenz zu beob-achten, dass immer häufiger Bilddaten in die Auswertung einbezogen werden. Es ergeben sich daraus vielfäl-tige Möglichkeiten hinsichtlich der automatischen und interaktiven Auswertung, sowie für die Qualität der Endprodukte. Außerdem lassen sich durch die Kombination terrestrischer Laserscannerdaten mit Bilddaten neue Anwendungsgebiete erschließen. Das wird durch zahlreiche Publikationen der letzten Jahre bestätigt. Ei-nige Hersteller terrestrischer Laserscanner bieten dem Anwender aus den gleichen Gründen die Möglichkeit, Kameras in ihre Laserscannersysteme zu integrieren.
Für die Kombination der unterschiedlichen Daten ist in jedem Fall eine konsistente gegenseitige Referen-zierung notwendig. Um eine hohe Genauigkeit der aus der kombinierten Auswertung resultierenden Ergebnis-se zu erreichen, ist darüber hinaus auch die Kalibrierung der Aufnahmegeräte unabdingbar. Die Kalibrierwer-te Kalibrierwer-terrestrischer Laserscanner und vieler für die Auswertung genutzKalibrierwer-ter Kameras sind jedoch von einer Viel-zahl unterschiedlicher Faktoren abhängig und zudem häufig nicht stabil. Die meisten Laserscannersysteme ge-hen meist von vorab kalibrierten Aufnahmegeräten aus und orientieren die Bilddaten einseitig zu den Lasers-cannerdaten. Die sich aus dieser Vorgehensweise ergebenden Genauigkeiten spiegeln meist nicht das sich aus der Kombination der komplementären Datentypen ergebende Potenzial wider.
Das Ziel dieser Arbeit war es deshalb, ein Verfahren zu entwickeln, welches das Potenzial der gemeinsa-men Auswertung terrestrischer Laserscannerdaten und photogrammetrischer Bilddaten optimal ausschöpft.
Dafür wurde das aus der Photogrammetrie bekannte Verfahren der Bündelblockausgleichung aufgegriffen und für die integrierte Ausgleichung unterschiedlicher Datentypen erweitert. Damit soll eine konsistente Refe-renzierung der unterschiedlichen und von mehreren Standpunkten aufgenommenen Daten möglich sein. Au-ßerdem bietet diese Methode die Möglichkeit, eine Selbstkalibrierung der beteiligten Aufnahmegeräte einzu-beziehen. Damit können für die jeweilige Messaufgabe optimale Kalibrierwerte geschätzt werden.
Aus der Kombination der Daten in einer integrierten Bündelblockausgleichung ergeben sich weitere Vor-teile. Beispielsweise können gleichzeitig mit hoher Genauigkeit und hoher Zuverlässigkeit die dreidimensio-nalen Koordinaten von Objektpunkten bestimmt werden. Die höhere Genauigkeit ist damit zu begründen, dass die individuellen Eigenschaften der Datentypen, wie beispielsweise die hohe laterale Genauigkeit der Bildkoordinaten oder die hohe Genauigkeit der Distanzmessungen eines Laserscanners bei größeren Entfer-nungen im Vergleich zur Winkelmessung, im Ausgleichungsprozess automatisch berücksichtigt werden.
Durch die Heterogenität der Beobachtungen ist zudem eine gute Kontrolliertheit der Daten untereinander ge-währleistet, wodurch mögliche Ausreißer im Beobachtungsmaterial einfacher detektiert werden können, und damit die Zuverlässigkeit der Koordinaten- und Parameterbestimmung gestärkt wird.
Die meisten auf dem Markt erhältlichen terrestrischen Laserscanner sind Panorama-view-Scanner und ha-ben ein sphärisches Gesichtsfeld von 360° in horizontaler Richtung und bis zu 180° in vertikaler Koordina-tenrichtung. Um diesen Winkelbereich mit zentralperspektiven Aufnahmen abdecken zu können, müssen viele Bilder aufgenommen werden, wodurch sich die Anzahl der Orientierungselemente im Ausgleichungsprozess
9 Zusammenfassung
wesentlich erhöht. Deshalb bietet sich hier die Verwendung von Panoramakameras mit rotierendem Zeilen-sensor an, mit denen horizontal die Abbildung des gleichen Winkelbereiches von 360° in einem Panorama möglich wird. Diese Kameras zeichnen sich zudem durch eine im Vergleich zu Flächensensoren sehr hohe geometrische Auflösung und Farbqualität aus. In vielen Fällen werden Laserscannerdaten auch mit den Daten eines mit einem Fisheye-Objektiv aufgenommenen Bildes kombiniert, welches einen Öffnungswinkel von 180° oder mehr bietet. Die Kombination einer Rotationszeilenkamera mit einem Fisheye-Objektiv erlaubt so-gar die Aufnahme vollsphärischer Panoramen.
Die genannten Möglichkeiten zur Erweiterung des Gesichtsfeldes haben gemeinsam, dass die den Daten zugrunde liegende Geometrie nicht dem bekannten Prinzip der Zentralperspektive entspricht. Deshalb wurden geometrische Modelle für die genannten Kameratypen entwickelt. Diese Modelle bestehen – wie bei den be-kannten Kollinearitätsgleichungen für zentralperspektive Abbildungen üblich – aus einem Grundmodell und Zusatzparametern, die Abweichungen zum Grundmodell kompensieren. Die Zusatzparameter für Panorama-kameras wurden schrittweise durch die Analyse der mit einer solchen Kamera aufgenommenen Bilddaten ent-wickelt und auf Signifikanz überprüft. Für Fisheye-Objektive wurden unterschiedliche aus der Fachliteratur bekannte Projektionsgeometrien verifiziert.
Schließlich wurde in gleicher Weise ein geometrisches Modell für terrestrische Laserscanner hergeleitet.
Das Modell basiert auf einem sphärischen Koordinatensystem, um die ursprünglichen Messwerte Distanz, Horizontalwinkel und Vertikalwinkel in einer integrierten Bündelblockausgleichung verarbeiten zu können.
Für die Beschreibung sinnvoller Zusatzparameter wurde zum einen auf von Theodoliten und Tachymetern be-kannte Korrekturmodelle zurückgegriffen, weil terrestrische Laserscanner diesen in ihrem Aufbau und ihrer Funktionsweise ähnlich sind. Zum anderen wurden eigene und in wissenschaftlichen Veröffentlichungen be-schriebene Untersuchungen terrestrischer Laserscanner detailliert ausgewertet. Unter Nutzung des entwickel-ten geometrischen Modells für terrestrische Laserscanner konnte in verschiedenen Untersuchungen mit einem Laserscanner Riegl LMS-Z420i eine Steigerung der Genauigkeit der Messergebnisse um bis zu 30 % erreicht werden.
Die geometrischen Modelle der einzelnen Messgeräte wurden in einem funktionalen Modell für eine ge-meinsame Bündelblockausgleichung zusammengefasst. Die damit verbundenen Besonderheiten hinsichtlich der Strukturierung des Ausgleichungsansatzes wurden dargelegt. Dabei wurde auf die Struktur der Koeffizi-entenmatrix, genauso wie auf die Definition zusätzlicher Bedingungsgleichungen für die freie Netzausglei-chung und die Verwendung von Quaternionen zur Beschreibung der äußeren Orientierung der Aufnahmegerä-te, eingegangen.
Ein Schwerpunkt der Arbeit ist die Beschreibung des stochastischen Modells für die integrierte Bündel-blockausgleichung. Weil verschiedene Typen von Beobachtungen mit unterschiedlichen zugrunde liegenden geometrischen Modellen und unterschiedlichen stochastischen Eigenschaften gemeinsam ausgeglichen wer-den, muss den Daten ein geeignetes, d.h. der jeweiligen Charakteristik entsprechendes Gewicht zugeordnet werden. Die sich aus der Komplementarität der verschiedenen Datentypen ergebenden Synergieeffekte kön-nen in der integrierten Ausgleichung nur dann optimal genutzt werden, wenn das Verhältnis der Beobach-tungsgewichte richtig festgelegt wird. Die a-priori Genauigkeiten der Beobachtungen sind meist nicht ausrei-chend genau bekannt. Deshalb wurde in dieser Arbeit das Verfahren der Varianzkomponentenschätzung, mit dem die Varianzen der Beobachtungen zur Festlegung von Gewichten aus den Messdaten selbst ermittelt wer-den können und damit gleichzeitig Informationen über die Genauigkeitscharakteristik der beteiligten Messge-räte erhalten werden können, vorgeschlagen und beschrieben. Dabei wurde weniger auf die theoretischen Hintergründe sondern eher auf die praktische Umsetzung für die konkrete Aufgabenstellung eingegangen.
Eine weitere Zielsetzung der vorliegenden Arbeit war die Programmierung einer Software, mit der die Kombination terrestrischer Laserscannerdaten (sphärische Punktkoordinaten) und photogrammetrischer Bild-daten (zentralperspektive, Panorama- und/oder Fisheye-Bildpunktkoordinaten) in einer integrierten Bündel-blockausgleichung realisiert werden kann. Das entwickelte Programm erlaubt unter anderem die flexible Fest-legung der Durchführung der Berechnung und die Anwendung der hergeleiteten geometrischen Modelle zur simultanen Berechnung der äußeren Orientierungen der beteiligten Aufnahmen, der Zusatzparameter zur Ka-librierung der Aufnahmegeräte und der dreidimensionalen Koordinaten homologer Objektpunkte. Darüber hinaus wurde die Varianzkomponentenschätzung für unterschiedliche Daten-Kombinationen implementiert,
genauso wie ein einfacher Ausreißertest und die Möglichkeit der Berechnung einer freien Netzausgleichung.
Insgesamt ist damit eine Software entstanden, mit der das Potenzial der Kombination terrestrischer Laserscan-nerdaten und Bilddaten anhand konkreter Daten ausgiebig validiert werden kann. Das Programm wurde so strukturiert, dass eine über diese Arbeit hinausgehende Nutzung in anderen Anwendungen möglich ist.
Es wurden mehrere Testfelder, bestehend aus jeweils 100 bis 200 Zielmarken, zur Verifikation der geo-metrischen Modelle und zur Verifikation der Vorteile der Datenkombination in einer integrierten Bündel-blockausgleichung verwendet. Ein Testfeld ist speziell für die Untersuchung von Fisheye-Objektiven geeig-net, ein anderes für die Untersuchung zylindrischer Panoramakameras, sowie ein Testfeld für die Untersu-chung terrestrischer Laserscanner. Es hat sich als grundsätzlich schwierig herausgestellt, Testfelder einzurich-ten, die hinsichtlich Zielmarkenverteilung, Zielmarkengröße und -design für die Aufnahme und Auswertung mehrerer Datentypen gleichermaßen geeignet sind. Bei der Kombination unterschiedlicher Aufnahmegeräte in einem Testfeld müssen oft Kompromisse in Bezug auf die Genauigkeit der Beobachtungen eingegangen wer-den. Zur Untersuchung der Kombination terrestrischer Laserscannerdaten mit Panoramabilddaten wurden mehrere Scans und Panoramen im Testfeld für terrestrische Laserscanner aufgenommen und zur Untersu-chung der Kombination terrestrischer Laserscannerdaten mit Fisheye-Bilddaten wurden mehrere Scans und Fisheye-Bilder im Testfeld für Fisheye-Objektive aufgenommen. Die Daten wurden durch zahlreiche Aufnah-men zentralperspektiver Kameras ergänzt.
Die in den Testfeldern aufgenommenen Datensätze wurden unter Nutzung der entwickelten Software pro-zessiert. Dabei wurden verschiedene Kombinationen der Datentypen und verschiedene Aufnahmekonfigura-tionen untersucht. Außerdem wurden unterschiedliche DatumsdefiniAufnahmekonfigura-tionen angewendet, die Auswirkung der Verwendung unterschiedlicher stochastischer Modelle analysiert und in diesem Zusammenhang auch das Po-tenzial der Berücksichtigung der Varianzkomponentenschätzung bewertet.
Durch die Analyse der Daten konnten die genannten Vorteile der kombinierten Auswertung bestätigt wer-den. Im Vergleich zur separaten Auswertung der Datentypen wurden höhere Genauigkeiten der Ausglei-chungsergebnisse, insbesondere höhere Genauigkeiten der Objektpunktkoordinaten, geschätzt. Die Objekt-punktkoordinaten wurden auch mit Referenzkoordinaten verglichen, um Rückschlüsse auf die äußere Genau-igkeit der ermittelten Objektkoordinaten ziehen zu können. Es wurde festgestellt, dass die äußeren Genauig-keiten von den ermittelten inneren GenauigGenauig-keiten nicht wesentlich abweichen. Deshalb kann von der Richtig-keit der Ausgleichungsergebnisse und der verwendeten geometrischen und stochastischen Modelle ausgegan-gen werden. Darüber hinaus konnten durch die Kombination der Datentypen Ausreißer im Datenmaterial ein-facher detektiert und die Qualität der gegenseitigen Referenzierung verbessert werden. Durch die Berücksich-tigung der Varianzkomponentenschätzung konnten die individuellen und weitestgehend komplementären Ei-genschaften der Beobachtungstypen optimal ausgeschöpft und außerdem realistische Standardabweichungen für die an der Ausgleichung beteiligten Beobachtungen bestimmt werden.
Die in der integrierten Bündelblockausgleichung implementierte Selbstkalibrierung resultierte in Kali-brierwerten für den verwendeten terrestrischen Laserscanner und die verwendeten Kameras mit einer höheren Signifikanz verglichen mit der voneinander unabhängigen Kalibrierung der Aufnahmegeräte. Während die Berücksichtigung von Zusatzparametern für zentralperspektive Kameras, Panoramakameras und Kameras mit Fisheye-Objektiv zu einer deutlichen Verbesserung der Genauigkeiten der Ausgleichungsergebnisse führte, war der Effekt für terrestrischer Laserscanner geringer. Das liegt hauptsächlich daran, dass durch die Herstel-ler dieser Messgeräte bereits Korrekturen an die Messdaten angebracht werden. Außerdem unterschieden sich die in verschiedenen Testfeldern ermittelten Zusatzparameter für den verwendeten Laserscanner. Das bedeu-tet, dass die ermittelten Kalibrierwerte von den aktuell genutzten Aufnahmeparametern (z.B. Scan-Auflösung, Distanzbereich, Art der Objektpunktsignalisierung) abhängig sind.
Das Anwendungsspektrum der integrierten Bündelblockausgleichung erstreckt sich auf alle Bereiche, in denen die Kombination terrestrischer Laserscanner- und photogrammetrischer Bilddaten realisiert wird und dabei besonderer Wert auf hohe Genauigkeiten der Auswerteergebnisse gelegt wird. Das sind beispielsweise Anwendungen in der Architektur und der Industrie. Einen Überblick über die Vielfalt der Einsatzgebiete bie-tet die Einleitung in diese Arbeit (Kapitel 1.3). Exemplarisch wurde die Nutzung der beschriebenen Berech-nungsmethode an einem Praxisbeispiel aus dem Bereich der Geologie analysiert, bei dem die Kombination der Daten eines terrestrischen Laserscanners und einer hyperspektralen Panoramakamera zur geologischen
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Analyse genutzt wurden. Die gegenseitige Orientierung der in einem Steinbruch aufgenommen Daten wurde auf verschiedene Art und Weise berechnet: angefangen bei der Berechnung eines räumlichen Rückwärts-schnittes, wobei die Panoramadaten einseitig zu den Laserscannerdaten referenziert wurden, bis hin zur Be-rechnung einer integrierten Bündelblockausgleichung mit Selbstkalibrierung und Varianzkomponentenschät-zung. Die bereits mehrfach genannten Vorteile der entwickelten Methode für die kombinierte Auswertung konnten auch durch dieses Anwendungsbeispiel nachgewiesen werden.
Das vorgestellte Verfahren zur Datenkombination kann zukünftig hinsichtlich mehrerer Aspekte erweitert werden. Zwei dieser Aspekte werden im Folgenden genannt. Weil die in der integrierten Bündelblockausglei-chung verwendeten geometrischen Modelle keinen linearen Zusammenhang zwischen den Beobachtungen und den Unbekannten aufweisen, müssen die Beobachtungsgleichungen an der Stelle von Näherungswerten linearisiert werden. Das heißt, der Algorithmus setzt grundsätzlich Näherungswerte für die äußeren Orientie-rungen der beteiligten Aufnahmen, sowie für die Zusatzparameter der Aufnahmegeräte und die Objektpunkt-koordinaten voraus. Während die Näherungswerte für die Kalibrierwerte auf einfache Weise aus vorangegan-genen Kalibrierungen abgeleitet werden können, ist die Bestimmung von Näherungswerten für die Elemente der äußeren Orientierungen und für die Objektpunktkoordinaten aufwendiger. In der Fachliteratur werden be-reits Verfahren zur automatischen Ableitung von Näherungswerten für die kombinierte Auswertung von La-serscanner- und Bilddaten beschrieben. Exemplarisch soll hier die simultane Orientierung unter Nutzung von automatisch aus Laserscanner-Intensitätsbildern, Punktwolken und Bilddaten extrahierten Objektraum-Merk-malen genannt werden [Wendt, 2008]. Eine Kombination der integrierten Bündelblockausgleichung mit ei-nem solchen Verfahren würde die Effektivität der gemeinsamen Auswertung unterschiedlicher Datentypen in der praktischen Anwendung erhöhen.
Bisher können in der Ausgleichung nur die Beobachtungen diskreter Objektpunkte berücksichtigt werden.
Dies gilt sowohl für die Beobachtungen terrestrischer Laserscannerdaten als auch für alle Bilddaten. Dazu müssen geeignete natürliche Objektpunkte bzw. geeignete Oberflächenstruktur vorhanden sein, oder es müs-sen geeignete Zielmarken am Objekt angebracht bzw. in der aufgenommenen Szene positioniert werden. Aus diesem Grund ist die Erweiterung des Ausgleichungsansatzes um die Möglichkeit der Berücksichtigung von Linien als Beobachtungen sinnvoll. Zum einen sind Linien bzw. Kanten an vielen Objekten von vornherein vorhanden und zum anderen existieren bereits zahlreiche Ansätze zur automatischen Extraktion von Kanten aus Punktwolken terrestrischer Laserscanner (z.B. [Vosselmann et. al., 2004; Briese, 2006]). Sind die glei-chen Kanten in entspreglei-chenden Bilddaten sichtbar, können diese mit Werkzeugen der Bildanalyse ebenfalls erfasst werden. Dabei ist zu beachten, dass beispielsweise Geraden in den Panoramen und Fisheye-Bildern in den meisten Fällen stark gekrümmt abgebildet werden. Die Herstellung der Korrespondenz zwischen den Kanten aus Laserscanner-Punktwolken und den Linien aus zugehörigen Bildern kann interaktiv oder gegebe-nenfalls auch automatisch erfolgen. Schließlich müssen, basierend auf den in dieser Arbeit entwickelten geo-metrischen Modellen, erweiterte Modellansätze entwickelt werden. Diese Modellansätze berücksichtigen die mathematische Beschreibung von Linien, im einfachsten Fall von Geraden, so dass diese als Beobachtungen in die integrierte Bündelblockausgleichung einfließen können. Beispielsweise werden in [Meierhold et. al., 2008] verschiedene Varianten für die Berücksichtigung von Geraden im geometrischen Modell zentralper-spektiver Kameras untersucht. Dabei wurden die geometrischen geraden-basierten Modelle genutzt, um die gegenseitige Referenzierung zwischen Bildern und Laserscanner-Punktwolken durch einen räumlichen Rück-wärtsschnitt herzustellen. Für die Verwendung von Linien als Beobachtungen im funktionalen Ansatz der in-tegrierten Bündelblockausgleichung als Ergänzung zu den Beobachtungen diskreter Objektpunkte sind meh-rere strukturelle Erweiterungen und Anpassungen des Algorithmus und der entwickelten Software notwendig
Insgesamt soll die Arbeit einen Beitrag für die derzeitige Entwicklung darstellen, bei der in vielen geodä-tischen bzw. photogrammetrischen Anwendungen terrestrische Laserscannerdaten mit Bilddaten unterschied-licher Aufnahmegeometrie kombiniert werden. Es wurde gezeigt, dass das Potenzial dieser Datenkombination über die heute übliche Praxis, der Nutzung von Bilddaten für die Kolorierung von Punktwolken und Texturie-rung von 3D-Modellen, deutlich hinausgeht.