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2015
Journal Article
Title
Automatische Änderungsdetektion beim vorwärtsblickenden Airborne Laserscanning urbaner Gebiete
Other Title
Automatic change detection in urban areas by on-the-fly comparison of multi-view ALS data
Abstract
Helikopter und UAVs (unmanned aerial vehicles) bieten als Sensorplattformen flexible Einsatzmöglichkeiten in niedrigen Flughöhen bei variablen Fluggeschwindigkeiten. Dabei können vorwärtsblickende Laserscanner durch Mehrfachüberflüge nicht nur umfassende Punktwolken von urbanen Bereichen aufnehmen, sie können unter Kenntnis der aufzunehmenden 3D-Geometrie auch zur Navigation und Änderungsdetektion während des Fluges eingesetzt werden. Eine grundlegende Voraussetzung der Nutzung von Punktwolken aus mehrfachen Überflügen mit verschiedener Blickrichtung ist jedoch eine exakte Koregistrierung. Diese kann durch eine automatische Selbstkalibierung der inneren Systemparameter und bei unzureichenden externen Navigationsdaten durch ein Matching der aufgenommen Objektmerkmale bestimmt werden. Für den schritthaltenden Vergleich (on-the-fly) von ALS-Daten wird eine Herangehensweise vorgestellt, bei der es sich um eine Erweiterung des Konzepts der Belegungsgitter handelt. Anstelle eines Vergleichs von Punktwolken werden dabei 3D-Raumbereiche entlang der Ausbreitungswege der Laserpulse bezüglich der Zustände leer, belegt und unbestimmt bewertet. Das dazu vorgeschlagene Vorgehen basiert auf der Wissensrepräsentation und Informationsfusion entsprechend der Dempster-Shafer Evidenztheorie, wobei Änderungen als Konflikte in der Raumbelegung erkennbar werden. Zusätzlich werden Objektmerkmale ausgewertet, um Änderungsereignisse ver-schiedenen Kategorien zuzuordnen.
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The use of helicopters or UAVs (unmanned aerial vehicles) as a sensor platform offers flexible fields of application due to adaptable flying speed at low flight levels. If the 3D geometry of the terrain is already available, the analysis of airborne laser scanner (ALS) measurements can be used for terrain-referenced navigation and change detection. In this paper, we summarize a framework for on-the-fly comparison of current ALS data to given reference data of an urban area. The acquisition of reference data with an oblique forward-looking laser scanner is combined with an object-based data analysis, a coregistration of overlapping point clouds, and the boresight calibration of the ALS system. In contrast to classical difference methods, our approach to automatic change detection extends the concept of occupancy grids known from robot mapping. In this approach, sections of 3D space are labeled empty, occupied or unknown with the intention to identify conflicting information along the laser pulse propagation path. To identify these conflicts, we apply the Dempster-Shafer theory of evidence for the representation and fusion of knowledge and the management of uncertainty. Additional attributes are considered to decide whether detected changes are of man-made origin or occurring due to seasonal effects.