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GEMEINSAME NUTZUNG VON GRUNDRISS- UND LASER-DATEN ZUR AUTOMATISCHEN ERZEUGUNG VON STADTMODELLEN 22.05.2008 | Robert Bürger | Diplomverteidigung22.05.2008.

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1 GEMEINSAME NUTZUNG VON GRUNDRISS- UND LASER-DATEN ZUR AUTOMATISCHEN ERZEUGUNG VON STADTMODELLEN | Robert Bürger | Diplomverteidigung | Robert Bürger | Diplomverteidigung TECHNISCHE UNIVERSITÄT DRESDEN Computergraphik und Visualisierung

2 GLIEDERUNG Motivation Überblick Ablaufvorschrift Rekonstruktion Evaluation & Ausblick Präsentation

3 MOTIVATION

4 MOTIVATION Navigationsgeräte Hochwassersimulation Ausbreitung von Schall und Radio Sonnenlicht je Dachfläche und Zeit Online-Geovisualisierung Architekturvisualisierung

5 MOTIVATION Navigationsgeräte Hochwassersimulation Ausbreitung von Schall und Radio Sonnenlicht je Dachfläche und Zeit Online-Geovisualisierung Architekturvisualisierung

6 MOTIVATION Navigationsgeräte Hochwassersimulation Ausbreitung von Schall und Radio Sonnenlicht je Dachfläche und Zeit Online-Geovisualisierung Architekturvisualisierung

7 MOTIVATION Navigationsgeräte Hochwassersimulation Ausbreitung von Schall und Radio Sonnenlicht je Dachfläche und Zeit Online-Geovisualisierung Architekturvisualisierung

8 MOTIVATION Navigationsgeräte Hochwassersimulation Ausbreitung von Schall und Radio Sonnenlicht je Dachfläche und Zeit Online-Geovisualisierung Architekturvisualisierung

9 MOTIVATION Navigationsgeräte Hochwassersimulation Ausbreitung von Schall und Radio Sonnenlicht je Dachfläche und Zeit Online-Geovisualisierung Architekturvisualisierung

10 ÜBERBLICK Light Detection And Ranging

11 ÜBERBLICK

12 ÜBERBLICK Segmentierung Klassifizierung Segmentierung Klassifizierung Oberflächenrekon- struktion

13 ÜBERBLICK - SEGMENTIERUNGÜBERBLICK - SEGMENTIERUNG Zusammenhängende Oberflächen

14 ÜBERBLICK - KLASSIFIZIERUNGÜBERBLICK - KLASSIFIZIERUNG Boden Objekt Gebäude Vegetation

15 ÜBERBLICK - VERFAHRENÜBERBLICK - VERFAHREN Progressive Netzverdichtung Axelsson 2000 – DEM Generation from Laser Scanner Data using Adaptive TIN Models Schiefheitsausgleich Bartels et al – DTM Generation from LiDAR Data using Skewness Balancing

16 ÜBERBLICK - PROFILLINIENÜBERBLICK - PROFILLINIEN Sithole und Vosselman 2005 Filtering of Airborne Laser Scanner Data Based on Segmented Point Clouds 2003 Automatic Structure Detection in a Point-Cloud of an Urban Landscape

17 ÜBERBLICK - PROFILLINIENÜBERBLICK - PROFILLINIEN

18

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22 ÜBERBLICK REKONSTRUKTIONÜBERBLICK REKONSTRUKTION Teilpunktwolke Oberflächenmodell

23 ÜBERBLICK REKONSTRUKTIONÜBERBLICK REKONSTRUKTION Hough-Transformation 1999 Maas und Vosselman – Two Algorithms for Extracting Building Models from Raw Laser Altimetry Data 2001 Vosselman und Djikman – 3D Building Model Reconstruction from Point Clouds and Ground Plans. Linien in Orthogonalprojektion 2004 Schwalbe – 3D Building Model Generation From Airborne Laserscanner Data by Straight Line Detection in Specific Orthogonal Projections Facetten-Clustering 2005 Hofmann – An Approach to 3D Building Model Reconstruction from Airborn Laser Scaner Data using Parameter Space Analysis and Fusion of Primitives

24 ÜBERBLICK REKONSTRUKTIONÜBERBLICK REKONSTRUKTION erkannte Ebenenprimitive verschnittenes Oberflächenmodell

25 ÜBERBLICK REKONSTRUKTIONÜBERBLICK REKONSTRUKTION Dreieckstopologie vereinfachtes Dreiecksnetz

26 REALISIERUNG Prototyp Out-of-Core - Verarbeitung Echtzeitvisualisierung Persistenz Rekonstruktion polygonaler Dach- und Gebäude-Modelle aus Laser- und Grundrissdaten Evaluation der Rekonstruktionsgüte Algorithmisch Technologisch

27 PIPELINE Extraktion Segmentierung Klassifikation Glättung Kantenanreicherung Kantenverstärkung Vereinfachung Wand & Boden

28 PIPELINE Extraktion Segmentierung Klassifikation Glättung Kantenanreicherung Kantenverstärkung Vereinfachung Wand & Boden

29 PIPELINE Extraktion Segmentierung Klassifikation Glättung Kantenanreicherung Kantenverstärkung Vereinfachung Wand & Boden

30 PIPELINE Extraktion Segmentierung Klassifikation Glättung Kantenanreicherung Kantenverstärkung Vereinfachung Wand & Boden

31 PIPELINE Extraktion Segmentierung Klassifikation Glättung Kantenanreicherung Kantenverstärkung Vereinfachung Wand & Boden

32 PIPELINE Extraktion Segmentierung Klassifikation Glättung Kantenanreicherung Kantenverstärkung Vereinfachung Wand & Boden

33 PIPELINE Extraktion Segmentierung Klassifikation Glättung Kantenanreicherung Kantenverstärkung Vereinfachung Wand & Boden

34 PIPELINE Extraktion Segmentierung Klassifikation Glättung Kantenanreicherung Kantenverstärkung Vereinfachung Wand & Boden

35 PIPELINE Extraktion Segmentierung Klassifikation Glättung Kantenanreicherung Kantenverstärkung Vereinfachung Wand & Boden

36 REKONSTRUKTION 1 - VEREINFACHUNGREKONSTRUKTION 1 - VEREINFACHUNG Kantenkollaps mittels Quadriken Garland und Heckbert 1997 – Surface Simplification Using Quadric Error Metrics

37 REKONSTRUKTION 1 - VEREINFACHUNGREKONSTRUKTION 1 - VEREINFACHUNG

38 REKONSTRUKTION 2 - GLÄTTUNGREKONSTRUKTION 2 - GLÄTTUNG Rohdatenkantenerhaltendstetig

39 REKONSTRUKTION 2 - GLÄTTUNGREKONSTRUKTION 2 - GLÄTTUNG

40 SVD -> Eigenwerte, Eigenvektoren

41 REKONSTRUKTION 2 - GLÄTTUNGREKONSTRUKTION 2 - GLÄTTUNG

42

43 REKONSTRUKTION 3 - KANTENVERSTÄRKUNGREKONSTRUKTION 3 - KANTENVERSTÄRKUNG

44

45 Edge-Sharpener: Recovering sharp features in triangulations of non-adaptively re-meshed surfaces – Attene et al. 2003

46 ERGEBNISSE

47 ERGEBNISSE

48 ERGEBNISSE

49 EVALUATION

50 EVALUATION PolyMeCo – Polygonal Mesh Analysis and Comparison Tool 0 Max Ø 1, ,15747

51 AUSBLICK – FUTURE WORKAUSBLICK – FUTURE WORK Innenliegende Wände Vereinigung logischer Grundrisse Verwendung von Texturen Rekonstruktion von Dachaufbauten

52 DEMONSTRATION


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