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C. Bauerhansl:
"Verbesserte Ableitung von Geländemodellen aus der digitalen Bildzuordnung";
Betreuer/in(nen): F. Rottensteiner; Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung, 2003.

Digitale Oberflächen- und Geländemodelle werden heute für viele weitreichende Gebiete aus Wissenschaft und Praxis benutzt. Sie dienen zum Beispiel als Grundlage bei der Erzeugung topographischer Karten und sind Bestandteil vieler Umwelt- und Geoinformationssysteme. Die Photogrammetrie, aber auch weitere Verfahren wie das Laserscanning, terrestrische Verfahren oder die Fernerkundung liefern die Basisdaten zur Erzeugung eines Oberflächen- oder Geländemodells. Es existiert eine Reihe an Verfahren, um auf Basis dieser Daten schließlich ein Digitales Oberflächen- oder Geländemodell zu erzeugen.

Bei der Modellierung der Erdoberfläche ist es wichtig, zwischen Oberflächenmodellen, die ausschließlich den Boden repräsentieren, und solchen, die auch künstliche Bebauung und Bewaldung beinhalten, zu unterscheiden. Oft ist nur das Gelände ohne Kunstbauten und Vegetation interessant. Nicht-Bodenpunkte auf Vegetation und Gebäuden sollen keinen Einfluss auf das Geländemodell haben. Das Geländemodell soll ausschließlich durch Bodenpunkte repräsentiert werden.

Diese Arbeit befasst sich mit der Aufgabe, automatisch photogrammetrisch ausgewertete Digitale Geländemodelle vom Einfluss der Nicht-Bodenpunkte zu befreien. Die Methode, die dazu angewendet wird, hat sich bereits bei der Bearbeitung von Laserscanner-Daten bewährt und wurde am Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung der Technischen Universität Wien bereits in Veröffentlichungen beschrieben. Es handelt sich um die im Programmsystem SCOP++ implementierte Methode zur Filterung und Klassifizierung, der Hierarchischen Robusten Filterung.

Der Schwerpunkt der Arbeit liegt nun in der Untersuchung, ob und inwiefern dieselbe Methode erfolgreich bei der Bearbeitung und Verbesserung von Geländemodellen ist, die automatisch photogrammetrisch mittels Matching erstellt wurden.

Zur Oberflächenmodellierung wurde das Programm MatchT der Firma InphoGmbH im Jahr 2002 am Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung im Rahmen einer Lehrveranstaltung getestet. Dieses Programm liefert die Daten für die Untersuchung in dieser Arbeit, das heißt Digitale Geländemodelle, die noch nicht ausreichend vom Einfluss der Nicht-Bodenpunkte (Häuser, Wald oder Kraftfahrzeuge) befreit werden konnten.

Als Datengrundlagen standen Luftbilder vom Raum Eggenburg, von Teilen des Pulkautals, der Schneealpe und einer Mülldeponie nahe Stockerau zur Verfügung. Dabei handelt es sich um ebene, hügelige oder auch gebirgige Bereiche. Zum Teil fanden sich lockere und dichte Verbauung und dichte Vegetation.

Nachdem Digitale Geländemodelle von Bereichen dieser Gebiete mittels digitaler Bildzuordnung (MatchT) erstellt worden waren, waren die Einflüsse der Nicht-Bodenpunkte nicht ausreichend beseitigt. Um diese zu eliminieren, wurde die im Programm SCOP++ implementierte Methode der Hierarchischen Robusten FIlterung angewendet.

Die Ergebnisse, die für die unterschiedlich dicht verbauten oder bewaldeten Geländetypen erreicht werden konnten, werden in dieser Arbeit vorgestellt und im Anschluss interpretiert und beurteilt. Zur Beurteilung der erzielten Ergebnisse wurden manuell gemessene Digitale Geländemodelle in einigen der bearbeiteten Bereiche herangezogen.

Es stellte sich heraus, dass die in dieser Arbeit angewendete Methode in locker verbautem Gebiet durchwegs gute Ergebnisse liefert. Die Einflüsse von Nicht-Bodenpunkten können hier weitgehend beseitigt werden, während das Gelände sehr gut modelliert wird. In dicht verbautem Gebiet können ebenfalls akzeptable Ergebnisse erreicht werden. Das Gelände wird hier allerdings aufgrund der Filtermethode nicht mehr so genau modelliert, nachdem die Einflüsse der Nicht-Bodenpunkte beseitigt sind. In bewaldeten Gebieten können keine zufriedenstellenden Ergebnisse erzielt werden, da in diesen Bereichen durch die Methode der digitalen Bildzuordnung keine Bodenpunkte ermittelt werden. Hier sind die Methoden des Laserscannings eindeutig im Vorteil.

Die Einbeziehung von zuvor gemessenen Bruchkanten hat eine bedeutende Verbesserung des Digitalen Geländemodells zur Folge. Dadurch kann das teilweise "zu starke" Filtern der Robusten Filterung größtenteils reduziert werden.

Nowadays digital surface and terrain models are widely utilized in many fields of science and practice. They are basis for topographic maps and part of many environment and geographic information systems. Photogrammetry, but also other methods like laserscanning, terrestrial methods or remote sensing, give the basis data for the generation of a surface or terrain model. On the basis of these data many methods exist to generate a digital surface or terrain model.

When modelling the earth's surface it is necessary to make a clear distinction between surface models that only represent the ground and surface models that also include artificial buildings and vegetation. Often the terrain without artificial buildings and vegetation is interesting. Off-terrain points on vegetation and buildings should not have influence on the terrain model. The terrain model should only be represented by terrain-points.

This thesis deals with a method for the elimination of the influence of the off-terrain-points in digital terrain models that were acquired with automatic photogrammetric methods.

The applied method has already proven itself when working with laser-scanner-data and was described in several publications at the Department of Photogrammetry and Remote Sensing at the Technical University of Vienna. This method for filtering and classifying data, that is implemented in the system SCOP++, is the method for hierarchic robust filtering.

The main focus of this thesis is the analysis if the same method could be successful when working with and correcting digital terrain models, that are created by automatic photogrammetric methods (matching). The used program for modeling surfaces was MatchT from InphoGmbH. It was tested at the Department of Photogrammetry and Remote Sensing in 2002 in the context of a course. This program provides the data for the analysis in this work. The created digital terrain models are not effectually exempted from disturbing elements like houses, forest and vehicles.

Aerial photographs in the area of Eggenburg, Pulkautal, Schneealpe and a dumping ground close to Stockerau were the basis data for this work. These mostly high- and low-density areas are flat, hilly or mountainous. There is partly dense vegetation.

In parts of these regions the effects of the off-terrain-points were not eliminated after creating digital terrain models by matching (MatchT). The method of hierarchic robust filtering that is implemented in SCOP++ was used in order to eliminate these effects.

The results achieved in this work are explained and illustrated. Manual measured digital terrain models in parts of the investigated regions were used in order to interpret and evaluate the achieved results.

The tests show that the applied method used in this work gives good results for low-density areas. The influence of off-terrain-points are widely eliminated whereas a very good terrain model can be achieved. Acceptable results can be achieved for high-density areas. After eliminating the influence of off-terrain-points the terrain is not modeled so accurate any more because of the used filter method. The results for wooded areas were not satisfying because no terrain-points were acquired by the used matching-methods. For this area laserscanning-methods are advantageous.

After including breaklines a significant enhancement for the digital terrain model can be achieved because 'too strong' filtering by the used method is reduced.