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Point cloud registration and mitigation of refraction effects for geomonitoring using long-range terrestrial laser scanning
Friedli, Ephraim
Quelle: ETH-Dissertation
Zürich (Schweiz)
Selbstverlag
2020, 114 S., Abb., Tab., Lit.
Serie: ETH-Dissertation, Nr.26577
Sprache: Englisch
Link zum kostenlosen Volltext
[Quelle: https://www.research-collection.ethz.ch]
Zur Vermeidung von menschlichen und ökonomischen Verlusten wird das aktive Monitoring von Bauwerken und Gebieten, welche durch Naturgefahren bedroht sind, immer wichtiger. Deshalb ist diese Aufgabe schon seit langer Zeit ein wichtiges Feld in der Geodäsie. Klassische geodätische Methoden beruhen hauptsächlich auf Messungen diskreter Einzelpunkte und vernachlässigen somit die räumliche Ausprägung der zu überwachenden Objekte (z.B. einer Hangrutschung). Seit einigen Jahren wird diese Lücke durch flächenhafte Aufnahmemethoden geschlossen. Terrestrisches Laserscanning (TLS) ist ein Beispiel hierfür und ermöglicht die Aufnahme der Geometrie von Objekten oder Oberflächen mit einer hohen räumlichen Auflösung und hoher Genauigkeit. Der Einsatz von TLS für Monitoringaufgaben bringt jedoch neue Herausforderungen mit sich. Zwei dieser Herausforderungen sind die Scanregistrierung und Massnahmen zur Verringerung von zeitlich variierenden Effekten in den Punktwolken. Wird TLS für Monitoringaufgaben eingesetzt, werden in der Regel Scans über verschiedene Epochen hinweg aufgenommen. Die erhaltenen Punktwolken bieten die Grundlage für die Untersuchung von räumlichen Veränderungen oder Deformationen. Vorgängig müssen die Scans jedoch in einen stabilen gemeinsamen Referenzrahmen transformiert werden. Dieser Vorgang wird Scanregistrierung genannt. Während für Scanaufgaben im Nahbereich oder mit unveränderten Szenen, verschiedene Lösungen existieren, sind die Standardvorgehen für die Registrierung von Scans die über längere Distanzen (bis einige Kilometer) oder sich geometrisch verändernde Szenen nicht geeignet. Dies ist jedoch das typische Szenario beim Monitoring von Naturgefahren, weshalb hier Bedarf an alternativen Lösungen besteht. Weiter werden beim Scannen über längere Distanzen auch zeitlich variierende Effekte relevant, welche die resultierende Punktwolke verfälschen. Diese Effekte werden z.B. durch die atmosphärische Refraktion verursacht und können zu scheinbaren Verschiebungen von bis zu einigen Dezimetern führen. Aufgrund der zeitlich und räumlich variierenden Dichteverteilung der Luft während des Messvorgangs sind die Auswirkungen systematisch aber nichtlinear. Um diese Herausforderungen anzugehen, werden in dieser Dissertation ein datenbasierter Registrierungsalgorithmus für Scanpaare von Szenen mit signifikanten Veränderungen zwischen den Epochen und eine Untersuchung der zeitlich variierenden Effekten vorgestellt. Kern des Registrierungsansatzes sind eine daten-basierte Klassifizierung der Szene in stabile und instabile Bereiche und eine anschliessend nur auf den stabilen Bereichen basierende Registrierung. Der vorgeschlagene Registrierungsalgorithmus wird erfolgreich für die Registrierung von Scans zweier Szenarien mit sehr unterschiedlichen Charakteristiken angewendet. Der Algorithmus funktioniert in beiden Fällen gut, unter der Voraussetzung, dass gewisse Kontrollparameter entsprechend gewählt werden. Zusätzlich zu den Testszenarien wird der Algorithmus auch erfolgreich auf die Scandaten einer experimentellen Untersuchung der zeitlich variierenden Effekte angewendet. Diese Untersuchung legt den Fokus auf die atmosphärische Refraktion und basiert auf einer numerischen Simulation und einer experimentellen Untersuchung, welche die Detektion der durch die atmosphärische Refraktion verursachten Effekte erlaubt. Die numerische Simulation zeigt, dass diese Effekte als scheinbare Verschiebungen im Dezimeterbereich interpretiert werden und aus der Kombination der Krümmung des Messstrahls und der Terrainneigung entstehen. Die Ergebnisse der Simulation werden durch die experimentelle Untersuchung gestützt. Weiter zeigen die Daten des Experiments die zeitliche Variation der atmosphärischen Effekte. Aktuell steht keine daten- oder modellbasierte Kompensation zur Verfügung. Die hier präsentierte Studie zeigt jedoch, dass die Effekte am geringsten ausfallen, wenn nur Scans verwendet werden, die zu bestimmten Zeiten am Abend aufgenommen wurden.
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