Integriertes terrestrisches Erdbeobachtungssystem
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Ein Ziel der Erzeugung von großräumigen 3D-Umgebungskarten für mobile Roboter ist, die in den Karten vorhandenen Objekte mit semantischem Wissen über die Umwelt zu verknüpfen. Um solche Karten erstellen zu können, müssen die Informationen von den verschiedenen Sensoren zunächst fusioniert werden. Dazu wurde eine Methode entwickelt, die es erlaubt, die Daten der Hyperspektralkamera als Annotationen auf die 3D-Punkte, die mit dem Laserscanner aufgenommen werden, zu übertragen. Das Besondere an diesem neuartigen Verfahren ist, dass die dazu notwendige Kalibrierung vollautomatisch und ohne künstlich in die Umgebung eingebrachte Marker erfolgen kann. Auf diese Art und Weise lassen sich mit der Kombination aus Laserscanner und Hyperspektralkamera hochauflösende „Hyperspektralpunktwolken“ generieren. Unseres Wissens nach ist diese Art von integrierten Messsystem zumindest in Deutschland bisher einmalig. In der Anwendung hat sich gezeigt, dass die so aufgenommenen Daten effektiv eingesetzt werden können, um eine semantische Klassifizierung der Roboterumgebung vornehmen zu können. So konnte durch Berechnung eines Vegetationsindex (NDVI) effektiv eine Segmentierung von befahrbaren und nicht befahrbaren Wegen vorgenommen werden. Durch diese Arbeiten konnten darüber hinaus verschiedene Forschungs- und Entwicklungsprojekte akquiriert werden. So wurde zur kunsthistorischen Erschließung des Denkmalgeschützten Haseschachtgebäudes in Osnabrück ein hochauflösendes dreidimensionales, semantisch annotiertes eingefärbtes 3D-Modell dieses Gebäudes erstellt (Projekt 3DinOS). Im Rahmen dieses Projektes wurde ein Konzept zur großräumigen Vermessung des kompletten denkmalgeschützten Ensembles der ehemaligen Schachtanlagen am Osnabrücker Piesberg erarbeitet, das in einem beantragten Umsetzungsprojektes vollständig erfasst und unter kunsthistorischen und denkmalpflegerischen Aspekten inhaltlich erschlossen werden soll. Im Rahmen eines weiteren Anwendungsprojektes (SoilAssist2) wird das Terrestrische Erdbeobachtungssystem genutzt, um das Problem der Bodenverdichtung in Erntekampagnen zu monitoren. Dazu werden Felder dreidimensional erfasst und semantisch annotiert. Die so annotierten Punktwolken dienen als Grundlage für ein Assistenzsystem, das es dem Landwirt ermöglichen soll, den Einsatz der erforderlichen Erntemaschinen möglichst bodenschonend zu planen. Das Terrestrische Erdbeobachtungssystem wurde außerdem erfolgreich zur Ableitung von Bodenparametern für geoarchäologische Anwendungen eingesetzt. In einer Feldstudie konnte der organische Kohlenstoff räumlich hochaufgelöst an einer geoarchäologischen Ausgrabungswand im archäologischen Park Kalkriese bei Osnabrück validiert mit einem r² von über 0,9 abgeleitet werden. Die Ergebnisse zeigen das große Potential der Daten des Terrestrischen Erdbeobachtungssystems auf. Daher wird aktuell untersucht, welche weiteren geoarchäologisch relevanten Bodenparameter mit Hilfe der fusionierten Bilddaten räumlich differenziert modelliert werden können. Die entwickelte Methodik kann auch im Kontext anderer geowissenschaftlicher Fragestellungen eingesetzt werden.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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High-Resolution UAV-Based Hyperspectral Imagery for LAI and Chlorophyll Estimations from Wheat for Yield Prediction. Remote Sensing, 10(12), 2000.
Kanning, Martin; Kühling, Insa; Trautz, Dieter & Jarmer, Thomas
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Markerless Ad-Hoc Calibration of a Hyperspectral Camera and a 3D Laser Scanner. Advances in Intelligent Systems and Computing, 748-759. Springer International Publishing.
Igelbrink, Felix; Wiemann, Thomas; Pütz, Sebastian & Hertzberg, Joachim
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Surface Reconstruction from Arbitrarily Large Point Clouds. 2018 Second IEEE International Conference on Robotic Computing (IRC), 278-281. IEEE.
Wiemann, Thomas; Mitschke, Isaak; Mock, Alexander & Hertzberg, Joachim
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Transparent Object Reconstruction and Registration Confidence Measures for 3D Point Clouds based on Data Inconsistency and Viewpoint Analysis. U. Osnabrück
S. Albrecht
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A file structure and reference data set for high resolution hyperspectral 3d point clouds. Proc. 10th IFAC Symposium in Autonomous Vehicles, IFAC-PapersOnLine, 2019 IFAC-PapersOnLine, Elsevier
Wiemann, Igelbrink & Pütz, Hertzberg
