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G. Mandlburger, M. Hollaus, L. Eysn, W. Mücke, J. Otepka, W. Karel, C. Briese, A. Zlinszky, M. Vetter, T. Melzer, P. Dorninger, N. Pfeifer:
"3D Punktwolken sind mehr wert ...";
Talk: VoGIS-Fachforum 2013, Feldkirch (invited); 2013-11-21.

3D Punktwolke sind das Basisprodukt der Datenaufnahme mittels Laserscanning oder automatischem Bildmatching. Während abgeleitete Endprodukte (Raster, Gebäudemodelle, Karten) immer eine Reduktion des Dateninhaltes auf relevante Aspekte hin darstellen, sind in der Punktwolke noch alle Details der Datenerfassung erhalten. Eigenschaften der Punktwolke sind: Sie ist (i) unstrukturiert, (ii) ungefiltert und (iii) uninterpretiert. Der Umgang mit Punktwolken erfordert den Einsatz von hochstehenden räumlichen Ordnungsstrukturen, um effizient Nachbarschaften bestimmen zu können. Der Kd-Baum hat sich hierbei als hochperformante Datenstruktur erwiesen. Die flächendeckende Verwaltung und Bereitstellung von 3D Punktwolken ist heute zwar noch nicht Standard, birgt aber für künftige Anwendungen ein großes Potenzial, da neu entwickelte Algorithmen und Datenanalysewerkzeuge nur damit auf den originalen Detailgehalt der Datenaufnahme zugreifen können. Als mögliche Anwendungsfälle seien stellvertretend Stadtmodelle, Forstanwendungen, Hydrologie und Ökologie genannt.

http://publik.tuwien.ac.at/files/PubDat_221634.pdf