Erstellen von Höhendaten mit dem DEMs-Assistent

Mit der Advanced-Lizenz verfügbar.

Höhendaten können mithilfe von photogrammetrischen Algorithmen aus Stereobildpaaren abgeleitet werden. Ein Stereopaar besteht aus zwei Bildern derselben Geolokalisierung, die jeweils aus einer anderen Perspektive aufgenommen wurden.

Die Stereobildpaare einer Bildsammlung werden verwendet, um eine Punktwolke (3D-Punkte) zu erstellen, aus denen die Höhendaten abgeleitet werden können. Die abgeleiteten Höhendaten dienen zum Orthorektifizieren der Bildsammlung im Ortho-Mapping-Workspace.

Hinweis:

Satellitenbilddaten mit hoher Auflösung der Nadir (vertikal)-Ansicht sind kaum von Verzerrungen betroffen, die bei Luftbilddaten typisch sind. Diese sind auf die große Entfernung zwischen Sensor und Boden, lange Sensorbrennweiten (im Bereich von 10 Metern) und ein kleines Sichtfeld zurückzuführen. Diese Faktoren sowie die Angabe von genauen Ausrichtungsinformationen in Form von rationalen Polynomkoeffizienten führen dazu, dass die Genauigkeit des digitalen Höhenmodells und Positionen mit dichter Vegetation bei der Erstellung genauer Orthofotos von geringerer Bedeutung sind, sofern die angepasste externe Ausrichtung und die Passpunkte angemessen gewählt werden. Somit ist häufig die Erstellung des digitalen Höhenmodells nicht erforderlich. Bei einem Maßstab von maximal 1:5.000 können anhand vorhandener DEMs des USGS NED oder der SRTM gemeinsam mit genauen Bodenpasspunkten Orthofotos der Klasse I oder II erzeugt werden.

Die 3D-Punkte, die im Assistenten DEMs aus Stereopaaren erstellt werden, werden in zwei Kategorien klassifiziert:

• Digitales Terrain-Modell (DTM): Digitales Modell der Höhe der Erdoberfläche, ohne die Höhe von Objekten auf der Erdoberfläche. Dies wird auch als Höhe der unbedeckten Erdoberfläche bezeichnet. Mit dem DTM-Dataset der unbedeckten Erdoberfläche lassen sich Orthofotos und Orthomosaike erstellen.
• Digitales Oberflächenmodell (DSM): Digitales Modell der Höhe der Erdoberfläche, einschließlich der Höhe von Objekten auf der Erdoberfläche, wie Bäume oder Gebäude. Das DSM ist ein nützliches Analyse-Dataset zum Klassifizieren von Features in Orthofotos, z. B. zum Unterscheiden von Straßenbelägen und Dächern aus Asphalt. Es sollte nur dann für die Bild-Orthorektifizierung verwendet werden, wenn die Quellbilddaten die Nadir-Perspektive aufweisen, sodass für Gebäude oder Features keine perspektivische Verzerrung vorliegt und echte Orthofotos erzeugt werden können.

Hinweis:

Bei einem dicht bewaldeten Gebiet mit undurchdringlicher Vegetationsbedeckung kann keine DTM-Bodenoberfläche abgeleitet werden, da der Boden nicht sichtbar ist. Das am besten geeignete Höhenoberflächenprodukt für eine dichte Waldbedeckung ist ein DSM, das eine Oberfläche erstellt, die die Spitze der Baumkronen darstellt.

Die Höhe kann abgeleitet werden, wenn die Bildsammlung eine große Menge an Überschneidungen aufweist, um die Stereopaare zu bilden. Eine typische Bildüberlappung zur Erzeugung von Punktwolken ist eine Vorwärtsüberlappung von 80 Prozent entlang einer Flugbahn und eine Überlappung von 60 Prozent zwischen Flugbahnen, sodass jede Position auf dem Boden durch mehrere Bilder abgedeckt ist. Dies wird häufig bei der Verarbeitung von Drohnenbildern, digitalen Luftbilddaten oder bestimmten Satellitenbildern verwendet, die spezielle für Stereoanwendungen erfasst wurden.

Dieser Assistent stellt zwei vorkonfigurierte Schritte zur Erstellung der Ausgaben bereit:

1. Konstruieren von Stereopaaren aus der Bildsammlung zur Berechnung der Punktwolke
2. Interpolieren eines Rasters mit einer benutzerdefinierten Auflösung aus der Punktwolke

Sie können die Standardverarbeitungsparameter ändern, jedoch keinen Schritt entfernen. Wenn Sie einen bestimmten Schritt durchführen oder überspringen möchten, können Sie den Assistenten Benutzerdefiniert verwenden.

Seite "Punktwolkeneinstellungen"

Legen Sie als Erstes die Parameter für die Seite Punktwolkeneinstellungen fest.

Parameter für Punktwolkeneinstellungen

Parametername	Beschreibung
Abgleichmethode	Es gibt drei Abgleichmethoden zum Erstellen von Punktwolken: Erweiterter Terrain-Abgleich (Extended Terrain Matching, ETM) ist eine Feature-basierte Technik für den Stereo-Abgleich, bei der der Harris-Operator zum Erkennen von Feature-Punkten verwendet wird. Da weniger Feature-Punkte extrahiert werden, ist diese Methode schnell und kann für Daten mit weniger Terrainvariationen und Details verwendet werden. Dies ist die Standardeinstellung.^1 Semi-globaler Abgleich (Semi-Global Matching, SGM) erzeugt Punkte, die dichter sind und mehr Detailinformationen über das Terrain bieten. Er kann für Bilder von städtischen Gebieten genutzt werden. Dies ist rechenintensiver als ETM.^2. Abgleich mit mehreren Ansichten (Multi-View Matching, MVM) basiert auf der SGM-Abgleichmethode. Es folgt ein Fusionsschritt, bei dem die redundanten Höhenschätzwerte im gesamten Einzel-Stereomodell zusammengeführt werden. Diese Methode erzeugt dichte 3D-Punkte und ist recheneffizient.^3
Maximale Objektgröße (in Meter)	Definiert einen Suchradius, der zum Herausfiltern von Objekten oberhalb der Bodenoberfläche verwendet wird. Objekte, die kleiner sind als der Schwellenwert, werden als Boden gefiltert. Andernfalls werden sie wie Objekte oberhalb der Bodenoberfläche (z. B. Gebäude, Brücken oder Bäume) behandelt. Die Standardobjektgröße beträgt 10 Meter.
Punkt-Bodenauflösung	Definiert die Bodenauflösung in Meter, mit der die 3D-Punkte erstellt werden. Die empfohlene Bodenauflösung ist fünfmal so groß wie die Pixelgröße des Quellbildes.
Minimaler Schnittpunktwinkel (in Grad)	Die Punktwolke wird aus Stereopaaren erzeugt. Der Wert in Grad definiert den minimalen Winkel, dem das Stereopaar entsprechen muss. Die Standardeinstellung ist 5 Grad. Hinweis: Ein Stereopaar mit einem zu kleinen Schnittwinkel erzeugt instabile Ergebnisse beim Triangulieren von 3D-Punkten.
Maximaler Schnittpunktwinkel (in Grad)	Die Punktwolke wird aus Stereopaaren erzeugt. Dieser Wert in Grad definiert den maximalen Winkel, dem das Stereopaar entsprechen muss. Die Standardeinstellung ist 70 Grad. Hinweis: Ein Stereopaar mit einem zu großen Schnittwinkel erzeugt wenige oder keine Abgleichpunkte.
Minimale Bereichsüberlappung	Der Prozentsatz des überlappenden Bereichs über dem Gesamtbild. Die Standardeinstellung ist 0,6.
Maximaler Omega-/Phi-Unterschied (in Grad)	Der maximale Schwellenwert für die Omega- und Phi-Differenz zwischen den beiden Bildpaaren. Die Omega- und Phi-Werte für die Bildpaare werden verglichen. Wenn der Unterschied zwischen den beiden Omega- oder den beiden Phi-Werten über dem Schwellenwert liegt, werden die Paare nicht als Stereopaar formatiert.
Maximaler GSD-Unterschied	Der Schwellenwert für die maximale Bodenauflösung zwischen zwei Bildern in einem Stereopaar. Wenn das Auflösungsverhältnis zwischen den beiden Bildern größer ist als der Schwellenwert, werden die Paare nicht als Stereopaar erstellt. Der Standardwert ist 2.
Anzahl der Bildpaare	Die Anzahl der Paare, anhand derer 3D-Punkte erstellt werden. Bei einem Projekt mit dichten Überlappungen und vielen Stereopaaren verlängert die Erhöhung dieser Anzahl die Berechnungszeit. Der empfohlene Wert ist 4. In manchen Fällen ist eine Position durch viele Bildpaare abgedeckt. In diesem Fall ordnet das Werkzeug die Paare basierend auf den verschiedenen Schwellenwertparametern, die in diesem Werkzeug angegeben werden. Die Punkte werden anhand der Paare mit der höchsten Punktzahl erstellt. Mit diesem Parameter wird die zu häufige Verwendung eines Paares eingeschränkt. Neben den Parametern Minimaler Schnittpunktwinkel, Maximaler Schnittpunktwinkel und Minimale Bereichsüberlappung können sich auch die Parameter Maximaler Omega-/Phi-Unterschied, Maximaler GSD-Unterschied und Schwellenwert für Anpassungsqualität auf die Reihenfolge des Stereopaares auswirken.
Schwellenwert für Anpassungsqualität	Legt die minimale Anpassungsqualität fest, die zulässig ist. Der Schwellenwert wird mit dem im Stereomodell gespeicherten Anpassungsqualitätswert verglichen. Bildpaaren mit einer Anpassungsqualität, die niedriger ist als der festgelegte Schwellenwert, wird die Punktzahl 0 für dieses Kriterium zugeordnet, und sie werden in der sortierten Liste weiter unten platziert. Der Wertebereich für den Schwellenwert liegt zwischen 0 und 1. Der empfohlene Wert ist 0,2.

Referenzen

1. Harris, Christopher G., and Mike Stephens. "A combined corner and edge detector."Alvey vision conference, vol. 15, no. 50, pp. 10-5244. 1988.
2. Hirschmuller, Heiko, Maximilian Buder, and Ines Ernst. "Memory Efficient Semi-Global Matching." ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume 1-3, (2012): 371-376.
3. Hirschmuller, Heiko. "Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information". IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, Volume 30, no. 2 (2007): 328-341.

Seite "DEM-Interpolationseinstellungen"

Legen Sie als Nächstes die Parameter für die Seite DEM-Interpolationseinstellungen fest.

Parameter für DEM-Interpolationseinstellungen

Parametername	Beschreibung
Oberflächentyp	Erstellt ein digitales Terrain-Modell oder ein digitales Oberflächenmodell. DTM: Ermöglicht die Erstellung eines digitalen Terrainmodells, indem nur die Raster-Oberfläche ausschließlich mit Bodenpunkten interpoliert wird. DSM: Erstellt ein digitales Oberflächenmodell, indem ein Raster unter Verwendung aller Punkte interpoliert wird; sowohl Bodenpunkte als auch über dem Boden befindliche Punkte.
Zellengröße	Die Zellengröße des Ausgabe-Raster-Datasets.
Format	Das Format des Ausgabe-Raster-Datasets: Cloud-Raster-Format Dies ist die Standardeinstellung. TIFF-Format
Komprimierung	Die Methode zum Komprimieren des Ausgabe-Raster-Datasets. Keine: Ausgabe-Raster-Dataset nicht komprimieren. Dies ist die Standardeinstellung. LERC: LERC-Komprimierung zum Komprimieren des Ausgabe-Raster-Datasets verwenden. LERC ist eine Komprimierungsmethode, die für jeden Datentyp, wie z. B. BYTE, INTEGER, REAL und DOPPELTE GENAUIGKEIT, verwendet werden kann. Mit steigender Pixeltiefe nimmt die Effizienz des Komprimierungsalgorithmus zu.
Max-Fehler	Maximal zulässige Fehler für die LERC-Komprimierung. Der maximale Fehlerwert ist eine Toleranz, die pro Pixel anwendbar ist (nicht den Durchschnitt für das Bild). Legen Sie Komprimierung auf LERC fest, um diese Option zu verwenden.
Interpolationsmethode	Die Methode, die zum Interpolieren des Ausgabe-Raster-Datasets aus der Punktwolke verwendet wird. Lineare TIN-Interpolation: Diese auch als lineare TIN-Interpolation (Triangulated Irregular Network) bezeichnete lineare Interpolation ist für unregelmäßig verteilte Punkte mit geringer Dichte vorgesehen, z. B. Lösungspunkte aus der Berechnung der Blockausgleichung. Dies ist die Standardeinstellung. TIN-Interpolation "Natürliche Nachbarn": Dies ist mit der Triangulation vergleichbar, es wird jedoch eine glattere Oberfläche erstellt und der Vorgang ist rechenintensiver. IDW-Interpolation (Inverse Distance Weighted): Dies wird für regelmäßig verteilte Punkte mit hoher Dichte verwendet, z. B. LAS-Dateien von Punktwolken des Werkzeugs Punktwolke erstellen. Der IDW-Suchradius wird automatisch basierend auf der durchschnittlichen Punktdichte berechnet.
Glättungsmethode	Ermöglicht die Auswahl eines Filters zum Glätten des Ausgabe-Raster-Datasets. Gauß'scher Filter, 3 x 3: Ein Gauß'scher Filter mit einem Fenster im Format 3 x 3. Gauß'scher Filter, 5 x 5: Ein Gauß'scher Filter mit einem Fenster im Format 5 x 5. Dies ist die Standardeinstellung. Gauß'scher Filter, 7 x 7: Ein Gauß'scher Filter mit einem Fenster im Format 7 x 7. Gauß'scher Filter, 9 x 9: Ein Gauß'scher Filter mit einem Fenster im Format 9 x 9. Keine Glättung: Es wird kein Glättungsfilter angewendet.
Fehlende Pixel füllen mit	Geben Sie eine DEM-Eingabe an, die zum Füllen von NoData-Bereichen dient. Hinweis: NoData-Bereiche können vorhanden sein, wenn die Stereoüberlappung nicht ausreicht oder wenn bei der Erzeugung der Punktwolke in dem Bereich keine übereinstimmenden Punkte gefunden werden.