Veranstaltungsprogramm

Eine Übersicht aller Sessions/Sitzungen dieser Tagung.
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Sitzungsübersicht
Sitzung
S1.2: Sensoren - Flugzeuge/Satelliten
Zeit:
Donnerstag, 05.03.2020:
10:30 - 12:00

Chair der Sitzung: Norbert Haala
Chair der Sitzung: Karsten Jacobsen
Ort: Raum 115

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Präsentationen

CORONA-Höhenmodelle und Orthofotos

K. Jacobsen1, R. R. Ludwig2

1Leibniz Universität Hannover, Deutschland; 2Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe

Bangladesch weist weltweit eine anhaltend sehr hohe Urbanisierungsrate auf. Dhaka ist beispielsweise seit 1975 um das 35-fache gewachsen und nimmt weltweit eine Spitzenposition ein. Neubaugebiete entstehen zunehmend in Niederungen auf mehrere Meter mächtigen künstlichen Sandaufschüttungen um die Hochwassergefahr zu minimieren. Hinweise auf ehemalige Gewässer und Niederungen werden damit verdeckt. Für die Stadtplanung ist deren ehemalige Lage, die sich in dem Hochwassergebiet seit 1972 stark verschoben hat, jedoch von großer Bedeutung, da hier erhöhter Gründungs- und Konstruktionsaufwand zu erwarten ist. Alte Luftbilder und Höhenmodelle sind nicht verfügbar. Es bieten sich vorhandene CORONA-Aufnahmen an. CORONA KH-4B Stereopaare vom April 1972 decken den für ein Vorhaben der bangladeschisch-deutschen technischen Zusammenarbeit interessierenden Bereich ab. Die amerikanischen CORONA-Aufnahmen aus der Anfangszeit der Satellitentechnik sind eine häufig genutzte Möglichkeit um Informationen über alte Zustände preisgünstig zu erhalten.

Die vorhandenen CORONA KH-4B-Aufnahmen stammen von zwei Panorama-Kameras, mit einem Konvergenzwinkel von 30°, die die Aufnahmefläche mit einem Öffnungswinkel von 5,1° in Flugrichtung und 70° quer zur Flugrichtung erfassen. In der Bildmitte beträgt die Objektpixelgröße 1,8m und an den beiden Enden des Films im Durchschnitt 2,5m. Für das Jahr 1972 ist die Objektauflösung hervorragend und wurde erst durch IKONOS im Jahr 1999 übertroffen. Die Filme mit einem Format von etwa 6cm x 85cm stehen in vier überlappenden Teilen mit 7µm Pixelgröße gescannt zur Verfügung, damit wird insgesamt eine Fläche von etwa 14km bis 17km x 230km erfasst. Die Bildteile wurden mittels Verknüpfungspunkten aufeinander transformiert, wobei sich leichte Rotationen der Bildteile zeigten. Bislang wurde nur über die Auswertung von Teilen der Panoramaaufnahmen berichtet, da durch das lange Format und die Lage des Dünnschichtfilms in der Kamera auf einem Kreisbogen mit Bilddeformationen zu rechnen ist. Auf den Bildern sind seitlich streifenförmige Markierungen vorhanden, aus denen sich die Filmdeformation in Flugrichtung ableiten lässt, sie beträgt etwa 0,7mm, entsprechend etwa 200m im Objektraum. Zusätzlich zu dieser Korrektur ist eine Transformation der panoramischen Bilder in eine Zentralprojektion erforderlich damit anschließend Standardauswerteprogramme eingesetzt werden können. Außerdem ist noch die Verschiebung des Projektionszentrums während der Aufnahmezeit zu beachten, deren Auswirkung zum großen Teil durch eine Vorwärtsbewegungskompensation ausgeglichen wurde und damit geometrisch kaum nachvollziehbar ist.

Die Bildorientierung erfolge mit jeweils etwa 60 bis 90 Passpunkten je CORONA-Bild. Als Passinformation wurde Google Earth verwendet, womit mit höher aufgelösten digitalen Satellitenbildern eine Standardabweichung von etwa 2m erreicht wurde. Die Hauptfehlerquelle war nicht die absolute Geo-Referenz, sondern die Identifizierung von Punkten, die sich über 47 Jahre nicht verändert haben. Durch die häufigen Hochwässer gab es in Teilbereichen eine vollständige Änderung der Topographie. Außerdem verdecken heute Bäume viele Straßen, womit sie als Passpunktinformation ausfallen. Die Bildorientierungen zeigten klare systematische Fehler, deren Charakter nicht mit den üblichen zusätzlichen Parametern erfassbar war, die aber einen ähnlichen Charakter für alle Aufnahmen der vorwärts und etwas anders für die rückwärts gerichteten Aufnahmen hatten. Deswegen wurde aus jeweils 10 Aufnahmen jeder Blickrichtung aus den Wiedersprüchen der Bildorientierung jeweils eine Korrekturmatrix erstellt, die noch gefiltert und interpoliert werden musste. Ohne diese Korrekturmatrizen lag die

Standardabweichung der Bildorientierung bei etwa 100µm, entsprechend etwa 30m. Unter Berücksichtigung der Korrekturmatrizen verbesserte sich die Standardabweichung auf etwa 60µm, entsprechend etwa 17m. Durch eine individuelle Anpassung an die Passpunkte ließ sich die Standardabweichung im Mittelbereich der CORONA-Bilder auf etwa 8m verbessern, mit der niedrigen Auflösung und größeren geometrischen Problemen an den beiden Enden der Panoramaaufnahmen konnte dort nur eine Genauigkeit von 10m bis 17m erreicht werden. Die Genauigkeit der Passpunktidentifizierung liegt allerdings nur bei etwa 8m.

Die Orthofotos wurden mit etwa dieser Genauigkeit erstellt, wobei die Objekthöhe keine große Auswirkung hatte, da die Landflächen des Auswertegebiets um Dhaka herum in der Regel nur eine Höhenvariation von etwa 3m haben. Mit dem Basis-Höhen-Verhältnis von 1:1.9 ist mindestens eine relative Standardabweichung der Höhe von etwa 3,4m erreichbar, womit sich auch alte Flussläufe in den Höhenmodellen klar erkennen lassen. Wegen fehlender genauer Referenz ließ sich die absolute Genauigkeit nicht verifizieren. Die verbliebenen systematischen Bildfehler führten allerdings zu langwelligen systematischen Höhenfehlern, die durch eine Anpassung an eine Kombination der frei verfügbaren Höhenmodelle TDM90 und AW3D30 verbessert wurde.



Verifikation und Validierung von DESIS: Das Earth Sensing Imaging Spectrometer des DLR auf der Internationalen Raumstation ISS

C. Fischer1, I. Sebastian1, T. Säuberlich1, R. Müller2, E. Carmona2, D. Krutz1, R. Reulke1

1Institut für Optische Sensorsysteme, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V., Deutschland; 2Institut für Methodik der Fernerkundung, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.

Das DLR Earth Sensing Imaging Spectrometer (DESIS) ist ein neuer weltraumgestützter Hy-perspektralsensor, der in Zusammenarbeit zwischen dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) und Teledyne Brown Engineering (TBE) entwickelt wurde. TBE bietet die Plattform und Infrastruktur auf der ISS. Das DLR hat das Instrument entwickelt, während das optische System vom Fraunhofer-Institut für Angewandte Optik und Feinmechanik (IOF) her-gestellt und vorjustiert wurde.
DESIS wurde 2018 an der Internationalen Raumstation auf der MUSES-Plattform montiert. Es nimmt hyperspektrale Daten im sichtbaren bis nahen Infrarotbereich mit hoher spektraler, aber auch räumlicher Auflösung auf und ermöglicht eine nahezu globale Abdeckung.
In diesem Beitrag werden der Ansatz zur Einstellung, Fokussierung und Kalibrierung von DE-SIS für das optische System vorgestellt (Laborkalibrierung). Ausgewählte Kalibrierungser-gebnisse wie die Modulationsübertragungsfunktion (MTF) und die Linearität des Detektors, die MTF- und Wellenfrontoptik, die Fokusposition, die Lächeln- („smile“) und Trapezmes-sung, die räumliche und spektrale MTF des Instruments und die absolute radiometrische Kalibrierung werden dargestellt. Der spektrale und radiometrische In-Flight-Kalibrierungsansatz der DESIS-Kalibriereinheit (CAL), die auf stabilisierten LED-Arrays (Light Emitting Diode) basiert, wird demonstriert. Abschließend werden die Bildqualität und Ge-nauigkeit der Sensorkalibrierung in Bezug auf die vorgesehenen Anwendungen bewertet.
Während der commissioning phase wurde die Qualität der Daten bewertet und die abgelei-teten Produkte (z.B. korrigierte spektrale Informationen als Orthobilder) validiert. Die ra-diometrische und spektrale Charakterisierung des Instruments wurde durch die Nutzung von Bodenmessungen („vicarious calibration“) im Vergleich mit internationalen Kalibrierflächen ( u.a. RadCalNet) und Kreuzkalibrierung mit Landsat-8- und Sentinel-2-Daten verbessert. Das RadCalNet besteht aus vier automatisierten Bodeninstrumentationsstandorten, die die Re-flektanzen am Boden und an der Atmosphärenobergrenze bei einer spektralen Auflösung von 10 nm zwischen 380nm und 2500nm bereitstellen.
Im Rahmen der vicarious Kalibrierung wurde bildbasiert die cross-track MTF von DESIS be-stimmt und mit der Laborkalibrierung verglichen. Die geschah an linearen Strukturen (z.B. lange Brücken) und deutlich sichtbaren Kanten im Bild. Die Grauwertverteilung der Brücken wurde durch eine Normalverteilung gefittet. Aus GoogleEarth Daten wurde die wahre Brei-te einer Brücke beim Überflug abgeleitet und bei der Auswertung berücksichtigt werden. Zur Verbesserung der Anzahl der Bildpunkte in dem Übergangsbereich wurden geneigte Strukturen am Boden verwendet und entsprechend der Slanted-Edge-Methode ausgewertet. Dabei zeigte sich eine gute Übereinstimmung mit den im Labor gemessenen optischen Ei-genschaften.
Die Auswertungen erfolgen in einem fachlich engen Bezug zu aktuellen Arbeiten eines Aus-schusses des Deutschen Instituts für Normung e.V. (DIN), der sich, analog zu der Erstellung von Normen im Bereich der Photogrammetrie, mit der Entwicklung und Dokumentation einer Norm zur Qualitätssicherung solcher Daten befasst.



Quality assessment of high-resolution UAV imagery and products

M. Cramer1, S. Zhang1,2, H. Meißner3, R. Reulke3

1Institut für Photogrammetrie (ifp), Universität Stuttgart, Stuttgart, Deutschland; 2College of Surveying and Geo-informatics, Tongji University, Shanghai, China; 3Institut für Optische Sensorsysteme, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR), Berlin, Deutschland

UAVs are common for capturing of geo-related data. There is a large variety of operational camera UAVs in the market, many of them especially designed for survey and photogrammetric mapping applications. Additional RTK-GNSS functionality for the precise trajectory implementation and measurement is common for the professional systems and can help to obtain the geo-data in a more effective way. Still, there is a gap between the “regular” survey drones and the “high-end” systems. As an example, for the first group the DJI Phantom 4 series with its proprietary in-built cameras should be mentioned. This system is highly used in daily engineering projects. Larger drones providing image data from cameras up to 150 MPix, like the PhaseOne iXU / iXM series, could be seen as example for the second system group.

The objective of this paper is to clearly evaluate the performance high-end and regular UAV-based camera systems can achieve, and which different factors contribute to this accuracy. This evaluation is based on the methods, which are part of the new upcoming German standard DIN 18740-8 “Photogrammetric products – Part 8: Requirements for image quality (quality of optical remote sensing data)”. The image data quality in general can be quantitatively evaluated at different processing levels e.g. uncorrected, corrected original image, influence of debayering, ortho image processing, image restoration, etc. This requires pre-processing of the image data to produce a comparable data quality, the acquisition, provision and processing of reference data and additional information.

The analysis includes the spatial resolution, the geometric camera stability and the influence of different image block constellations. Also the platform with its flight control system and the gimballed camera mount is considered as it contains the gimbal stability and how well the pre-planned flight lines and corresponding image overlaps could be realized. Besides absolute accuracy from individual 3D reference points, the obtained 3D point clouds from dense image matching are compared with each other and with a reference point cloud.

For empirical testing the two already mentioned UAV-based camera systems each belonging to one of the two classes have been flown. Their performance was evaluated from multiple nadir and partially oblique image flights. Images were taken in a high-precise 3D reference test site. This reference site was around the ship-lock Hessigheim at Neckar River, about 25km north of Stuttgart. Within this site more than 20 points were precisely surveyed with sub-millimetre accuracy from total station surveys and levelling. During the flights these points were signalized with sufficiently large checker board targets, which allow for the automatic target detection for ground control and check points. An additional Siemensstar was used as the resolution target to quantitatively determine ground resolved distance (GRD) which can be estimated from contrast or modulation transfer function (CTF / MTF) in imagery. The GRD results are then compared to nominal ground sample distance (GSD).

In order to estimate the maximum system performance, images are taken with minimum GSD in the sub-centimetre level. The DJI Phantom 4 RTK can get around 7mm GSD – because of the fixed lens geometry and this is mainly limited by the 25m minimum flying height. The PhaseOne iXM series has multiple lens options, in our case a 35mm lens with corresponding 4mm GSD from around 40m flying height above ground was selected. The tests were performed at sufficiently low flight speed, to avoid image blur and achieve better stability of the platform.



Untersuchungen zur Qualität des Realtime Kinematic GNSS Systems der DJI Phantom 4 RTK

H.-J. Przybilla

Hochschule Bochum, Deutschland

s. Datei



 
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