Title: TLS-Punktwolken in zwei Wellenlängen für die Analyse von Baumstrukturen
Other Titles: TLS point clouds in two wavelengths for the analysis of tree structures
Language: Deutsch
Authors: Brunner, Jasmin 
Qualification level: Diploma
Advisor: Pfeifer, Norbert  
Assisting Advisor: Wieser, Martin 
Issue Date: 2018
Number of Pages: 70
Qualification level: Diploma
Abstract: 
Terrestrische Laserscanner zeichnen neben den 3D-Koordinaten der gemessenen Punkte auch die Stärke des zurückreflektierten Signals auf. Dieses Signal hängt neben den Rückstrahleigenschaften des Objektes auch stark von der Messgeometrie sowie dem instrumentellen und atmosphärischen Einfluss ab. Durch ausführliche Kalibrierung dieser zusätzlichen Einflüsse kann aus dem zurückreflektierten Signal auf die Rückstrahleigenschaften des Objektes geschlossen werden. Vor allem instrumentelle Einflüsse variieren je TLS Modell sehr stark, wodurch ein direkter Vergleich der Intensitäten unterschiedlicher Scanner nicht möglich ist. Durch Messungen auf Objekte bekannter Reflektivität können je Scanner Kalibrierungskurven erstellt werden. Werden die Kalibrierungskurven auf Intensitäten unterschiedlicher TLS Modelle angebracht, so können die daraus generierten Reflektvitäten miteinander verglichen werden. In dieser Arbeit wird anhand eines Testdatensatzes eines Waldstückes gezeigt, wie rein durch Vergleichen von Reflektivitäten unterschiedlicher Wellenlängen auf die Strukturen von Bäumen (Stämme, Äste, Nadeln und Laub) geschlossen werden kann. So liefert eine Klassifizierung der beiden Klassen Stamm und Nadeln/Laub anhand eines abgewandelten NDVI eine Genauigkeit von 74%. Werden zur Klassifizierung nur Single Echos verwendet, so wird sogar eine Genauigkeit von knapp 90% erreicht. Dies beruht darauf, dass Single Echos über deutlichere Reflektivitäten verfügen und sich der NDVI der einzelnen Strukturen dadurch eindeutiger unterscheidet. Eine Klassifizierung anhand der Relektivitäten bei einer Wellenlänge von 1.5 µm ergibt eine Genauigkeit von 90% und für Single Echos sogar 94%. Wohingegen eine Unterscheidung der Baumstrukturen anhand der Reflektivität bei 1.0 µm nicht möglich ist. Dies zeigt, dass ein Vergleichen und Kombinieren von Reflektivitäten unterschiedlicher TLS und Wellenlängen zwar möglich ist, aber für den Zweck einer Klassifizierung nicht nötig ist.

Terrestrial laser scanner record not only the 3D coordinates per point, but also the strength of the receiving signal. In addition to the target scattering characteristics, the signal is strongly influenced by the measurement geometry, the instrumental and the atmospheric effects. By detailed calibration of these additional influences, the target scattering characteristics can be derived from the receiving signal. Above all, the instrumental effects vary strongly for different TLS models, so that a direct comparison of its receiving signals is not possible. By measuring objects of known reflectivity, calibration curves can be created for each scanner. If these calibration curves are applied to intensities of different TLS models, the generated reflectivities can be compared with each other. In this thesis, a dataset of a forest is used to show how the structures of a tree (trunks, branches, needles and leafes) can be distinguished by simply comparing reflectivities of different wavelengths. As a result, a classification of the two classes trunks and needels/leaves by their values of a modified NDVI provides a overall accuracy of 74%. By only using single echoes a overall accuracy of almost 90% is achieved. This is based on the fact that single echoes have more distinct reflectivities and therefore the NDVI of the individual structures differs more clearly. A classification based on the reflectivities at a wavelength of 1.5 µm provides a overall accuracy of 90% and for single echoes even 94%. Whereas a distinction of tree structures based on the reflectivity at 1.0 µm is not possible. This demonstrates that although it is possible to compare and combine reflectivities of different TLS and wavelengths, it is not necessary for the purpose of classification.
Keywords: Laserscanning; Photogrammetrie
Laser Scanning; Photogrammetry
URI: https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-108738
http://hdl.handle.net/20.500.12708/8335
Library ID: AC14547718
Organisation: E120 - Department für Geodäsie und Geoinformation 
Publication Type: Thesis
Hochschulschrift
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