Oberflächenmodellierung und flächenhafte Deformationsanalyse

• Antragstellerin: Professorin Dr. Corinna Harmening
• Fachliche Zuordnung: Geodäsie, Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformatik, Kartographie
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 490989047

Wissenschaftlicher Kontext: Der für eine laserscanner-basierte Deformationsanalyse (DA) benötigte Punktwolkenvergleich kann auf drei Arten durchgeführt werden: Punkt-zu-Punkt, Punkt-zu-Fläche oder Fläche-zu-Fläche. Letztere wird in diesem Projekt verfolgt, da sie zwei der größten Herausforderungen einer laserscanner-basierten DA löst: Erstens können keine Punktkorrespondenzen in unterschiedlichen Punktwolken vorausgesetzt werden. Zweitens überschreitet die Größe der Deformation das Messrauschen häufig nur minimal, was die Detektion der Deformation auf Basis der rohen Punktwolken unmöglich macht. Somit stellt die initiale Modellierung und damit die Filterung der Punktwolken eine Grundvoraussetzung für die Durchführung einer erfolgreichen DA dar. Zielsetzungen: Es werden ein funktionaler und ein stochastischer Ansatz für die Modellierung von Punktwolken und die anschließende Bestimmung von Deformationen untersucht. Im Rahmen des funktionalen Ansatzes wird betrachtet, ob eine verfeinerte geometrische Approximation der Objektoberfläche einen Mehrwert für die Lokalisierung der Deformationen und ihre Schätzung mit sich bringt. Der zweite Ansatz untersucht die Vorteile einer stochastischen Oberflächenmodellierung im Hinblick auf die Unsicherheit und die Korrektheit der Deformationsschätzung. Methoden: Die Verfeinerung der geometrischen Approximation kann entweder auf geometrische Art und Weise realisiert werden oder, indem geometrische Details auf unterschiedlichen zusammenhängenden räumlichen Skalen betrachtet werden. Beide Strategien werden innerhalb des ersten Unterprojekts untersucht, indem B-Spline-basierte Approximationstechniken (hierarchische B-Splines, LR B-Splines) und Multiresolution-Analysis (B-Spline-Wavelets) verwendet werden. Der stochastische Ansatz des zweiten Unterprojektes untersucht, wie typische Deformationsprozesse durch Realisierungen stochastischer Prozesse repräsentiert werden können. Mit diesem Wissen werden Segmentierungs- und Clusterungsstrategien entwickelt, sodass räumliche und zeitliche Auto- und Kreuzkorrelationsfunktionen geschätzt werden können, die den stochastischen Prozess beschreiben. Die Schätzung der Deformation erfolgt in einer Kollokation nach kleinsten Quadraten. Originalität und Innovation: Terrestrisches Laserscanning (TLS) wird bislang selten für statistisch strenge DA verwendet, da hierfür einige Herausforderungen gelöst werden müssen. Unter anderem wird eine Oberflächenrepräsentation der gemessenen Objekte benötigt, die es sowohl erlaubt Objektdetails zu repräsentieren als auch die Einführung von Glattheitsannahmen ermöglicht. Zusätzlich sollten Veränderungen in individuellen Parametern mit möglicherweise räumlich begrenzten Deformationen verknüpft werden können. Involvierte Antragssteller: Die Leiterin des Lehrstuhls für geodätische Sensorsysteme, KIT (Prof. C. Harmening) und der Leiter der Forschungsabteilung für Ingenieurgeodäsie, TU Wien (Prof. H. Neuner) arbeiten in diesem Projekt eng zusammen.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 5455: Deformationsanalyse mit Messungen terrestrischer Laserscanner (TLS-Defo)
• Internationaler Bezug: Österreich
• Partnerorganisation: Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung (FWF)
• Mitverantwortlich: Professor Dr.-Ing. Frank Neitzel
• Kooperationspartner: Professor Dr.-Ing. Hans-Berndt Neuner