Evaluating the potential of stereo aerial photographs for canopy height model generation

Freising

2015

S. 79-86

Artikel aus einer ZeitschriftUnselbständiges Werk

200199732

In dieser Studie wird das Potential von aus Stereoluftbildern erstellten Punktwolken für die Erstellung und regelmäßige Erneuerung von Bestandesoberflächenmodellen (BOM) untersucht; dies für den Fall, dass laserbasierte Geländeoberflächenmodelle vorliegen. Ferner werden zwei Bildzuordungsalgorithmen vergleichend untersucht, die beide in ERDAS LPS implementiert vorliegen; die sogenannte "enhanced Automatic Terrain Extraction" (eATE) sowie das "Semi-Global-Matching" (SGM). Beide Bildzuordungsalgorithmen wurden in Bezug auf die Erstellung von Punktwolken und BOM getestet und bewertet. Es wurden vier unterschiedliche BOM erstellt: (1) LiDAR-LiDAR BOM (belaubt) durch Subtraktion von LiDAR digitales Gelände Modell (DGM) (unbelaubt) von LiDAR digitales Oberlfächenmodell (DOM) (belaubt), (2) LiDAR-LiDAR BOM (unbelaubt) durch Subtraktion von LiDAR DGM (unbelaubt) von LiDAR BOM (unbelaubt) (3) Photo-LiDAR BOM unter Verwendung von eATE durch Subtraktion von LiDAR DGM (unbelaubt) von BOM erstellt auf Grundlage von luftbild-basierten Punktwolken unter Verwendung eines Bildzuordungsalgorithmus (eATE) und (4) Photo-LiDAR BOM unter Verwendung von SGM durch Subtraktion von LiDAR DGM (unbelaubt) von BOM erstellt auf Grundlage von luftbild-basierten Punktwolken unter Verwendung eines Bildzuordungsalgorithmus (SGM). Für die Qualitätsanalyse wurde die Loreyschen Mittelhöhe von terrestrischen Stichprobendaten verwendet. Die Höhe des 99-Prozentquantil zeigte die höchste Korrelation mit der Loreyschen Mittelhöhe. Die auf Luftbildern basierten Bestandesoberflächenmodelle Photo-LiDAR BOM unter Verwendung von SGM zeigten im Bezug auf die Loreysche Mittelhöhe vergleichbare Genauigkeiten wie die laserbasierten Modelle LiDAR-LiDAR BOM (belaubt). Die Genauigkeit des SGM-Algorithmus liegt für die luftbildbasierten Bestandeshöhenmodelle über der des eATE. Die Studie leistet somit einen Beitrag zur Methodik der Erstellung und Aktualisierung von Bestandesoberflächenmodellen aus Stereoluftbildern.
Bestandesoberflächenmodell; Punktwolke; Luftbildstereobildpaar; Semi-Global-Matching; Enhanced-Automatic_Terrain-Extraction