Traufenmodellierung mittels Matching von Liniensegmenten

Abstract

Zur Erstellung genauer Orthophotos werden exakte Digitale Oberflächenmodelle benötigt. Vor allem an Traufenkanten treten aber häufig Ungenauigkeiten auf, welche meist auf Abrundungseffekte, die bei der Interpolation zur Berechnung von Digitalen Oberflächenmodellen auftreten, zurückzuführen sind und sich im Orthophoto durch Reliefverschiebungen und unscharfe Abbildung der Traufen äußern. Daher wurden zwei Methoden hinsichtlich ihrer Eignung, Traufenkanten genau und automatische zu modellieren und damit Digitale Höhenmodelle zu verbessern, untersucht, wobei eine davon im Rahmen dieser Masterarbeit selbst entwickelt wurde. Die Methoden verwenden orientierte Luftbilder und basieren auf demselben Prinzip, dabei beschränken sie sich nicht nur auf Traufen, sondern sollen alle sichtbaren Kanten rekonstruieren. Zunächst werden die abgebildeten Kanten in den einzelnen Luftbildern als Liniensegmente detektiert. Dann sollen im Zuge eines Matchings der Liniensegmente korrespondierende Kanten in den verschiedenen Luftbildern gefunden werden, um diese anschließend durch einen Vorwärtsschnitt dreidimensional zu rekonstruieren, wobei bei drei oder mehr korrespondierenden Liniensegmenten ein überbestimmter Vorwärtsschnitt vorliegt, der einer Ausgleichung unterzogen werden muss. Die Untersuchungen zeigen, dass beide Methoden für die getesteten Luftbilder, welche eine typische Szene im urbanen Raum abbilden, keine verlässlichen Ergebnisse liefern. Abschließend wird anhand von Beispielen erläutert, woran die beiden Algorithmen scheitern und damit aufgezeigt, wo sie an ihre Grenzen stoßen.

For the generation of accurate orthophotos exact digital surface models are needed. A common problem is the rounding effect that occurs during the interpolation of digital surface models and leads to inaccurate eave lines and relief displacements in orthophotos. Therefore, two methods for the automatic and exact reconstruction of eaves and thus the improvement of digital elevation models were determined in the context of this master thesis. One of them was specially developed for this research. Both methods are not restricted to eaves, but aim to reconstruct all visible edges. They need oriented aerial images as input and operate on the same principle: First edges are detected as line segments in all aerial images. Then a line segment matching is performed in order to find correspondences, which are reconstructed as three-dimensional edges by spatial intersection afterwards. If there are three or more corresponding line segments, an adjustment of differences has to be performed. Investigations of this master thesis reveal that both methods do not provide reliable results for the given aerial images that are shot in a typical urban scene. Finally, the reasons for their failure are shown by examples and thus the limitations of the algorithms are outlined.