Hasso-Plattner-Institut
Prof. Dr. Jürgen Döllner
  
 

Publikationen

Semantische Klassifizierung von 3D-Punktwolken für Stadtgebiete

Richter, Rico; Döllner, Jürgen in Terrestrisches Laserscanning 2012 (TLS 2012) page 127 - 134 . Wißner-Verlag , 2012 .

3D-Scanner-Technologien und bildbasierte Verfahren ermöglichen die flächen-deckende Erfassung von Städten und Metropolregionen in Form von georefe-renzierten 3D-Punktwolken. Diese Geobasisdaten stellen eine diskrete Oberflä-chenrepräsentation dar und verfügen über punktbezogene Metadaten, die bei der Erfassung generiert werden (z.B. Farbe, Intensität). Zentrale Herausforderungen für Systeme und Anwendungen, die mit diesen Daten arbeiten, sind das massive Datenaufkommen und die daraus resultierenden Verarbeitungszeiten. Die ziel-gerichtete und anwendungsspezifische Prozessierung von Teilmengen ist in der Regel nicht möglich, da die 3D-Punktwolken keine Informationen über zu Grunde liegenden Objektklassen (z.B. Bebauung, Vegetation, Gelände) beinhal-ten. In diesem Beitrag werden Konzepte und Techniken vorgestellt, die eine Klassifizierung von 3D-Punktwolken für ein Stadtgebiet ermöglichen. Durch die Anwendung von Out-of-Core Techniken können 3D Punktwolke mit mehreren Milliarden Punkten klassifiziert und in Objektklassen unterteilt werden. Analyse- und Visualisierungswerkzeuge können mit diesen zusätzlichen Informationen die benötigten Daten reduzieren, Verarbeitungszeiten verringern, Algorithmen optimieren sowie 3D Punktwolken selbst effektiver visualisieren.
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