Integration oberflächenbestimmender Objekte ins DGM Seminar GIS IV SS04 24.06.04 Eva Langendonk

Integration Integration oberflächenbestimmender oberflächenbestimmender

Objekte ins DGMObjekte ins DGM

Seminar GIS IVSeminar GIS IV SS04 SS04

24.06.0424.06.04

Eva LangendonkEva Langendonk

InhaltInhalt1.1. ZieleZiele2.2. MotivationMotivation

1.1. DGM-RasterdatenDGM-Rasterdaten2.2. DGM-TINDGM-TIN3.3. VektordatenVektordaten

3.3. ProblemeProbleme1.1. Problem 1Problem 12.2. Problem 2Problem 23.3. BeispielBeispiel

4.4. AlgorithmusAlgorithmus1.1. Beispiel 1Beispiel 1

5.5. ZusammenfassungZusammenfassung6.6. FazitFazit

ZieleZiele3D-Visualisierung von Landschaften, Stadtmodellen3D-Visualisierung von Landschaften, Stadtmodellen

Integration Integration Vektordaten in Rasterdaten Vektordaten in Rasterdaten Vektordaten in TINVektordaten in TIN

Erhöhung der Dimension der topographischen Objekte Erhöhung der Dimension der topographischen Objekte

Höheninformationen der Daten sollen verbessert werdenHöheninformationen der Daten sollen verbessert werden z.B. für Stadtmodelle notwendigz.B. für Stadtmodelle notwendig

Erstellung detailgetreuer ModelleErstellung detailgetreuer Modelle

MotivationMotivation

Laserscan Punktwolke

DGM-RasterdatenDGM-Rasterdaten

Jeder Zelle wird ein Jeder Zelle wird ein Höhenwert Höhenwert zugewiesenzugewiesen

DGM-TINDGM-TINTriangulated irregular Triangulated irregular networknetwork

Modelliert Geländerelief Modelliert Geländerelief durch TINsdurch TINs

2,5-dimensional2,5-dimensional

Unregelmäßig verteilte Unregelmäßig verteilte Punkte enthalten x,y,z-Punkte enthalten x,y,z-KoordinatenKoordinaten

VektordatenVektordaten

VektordatenVektordaten meist 2-dimensionalmeist 2-dimensional Topographische Topographische

Objekte modelliert als Objekte modelliert als Punkte, Linien oder Punkte, Linien oder FlächenFlächen

Vektoren können Vektoren können Semantik habenSemantik haben

z.B. topographische z.B. topographische Karte, KatasterdatenKarte, Katasterdaten

z.B. Straße

z.B. See

Ergebnis einer Ergebnis einer TriangulationTriangulation

Vektordaten mit DGM Vektordaten mit DGM verschnittenverschnitten

x, y- Wert aus x, y- Wert aus VektordatenVektordaten

z-Komponente aus DGMz-Komponente aus DGM

Quelle: Koch, A.

Problem 1Problem 1

Quelle: Koch, A.

Problem 1Problem 1falsche falsche GeländemorphologieGeländemorphologie See hat kein See hat kein

konstantes Höhenlevelkonstantes Höhenlevel

Wasser steigt zum Ufer Wasser steigt zum Ufer hin scheinbar anhin scheinbar an

Semantik des Sees Semantik des Sees

wird nicht wird nicht

berücksichtigtberücksichtigt

Problem 2Problem 2 unterschiedliche unterschiedliche

ObjektmodellierungObjektmodellierungVektordatensatz Vektordatensatz

Straße als Linie oder Straße als Linie oder Polylinie modelliertPolylinie modelliert

RasterdatenRasterdaten Straße als verlängerte Straße als verlängerte

horizontale Ebene horizontale Ebene modelliertmodelliert

Straße in Datensätzen ist Straße in Datensätzen ist unterschiedlich breitunterschiedlich breit

Unterschiede führen zu Unterschiede führen zu Komplikationen bei Komplikationen bei IntegrationIntegration

Puffer

BeispielBeispiel

See in GridSee in Grid

Problem entsteht am Problem entsteht am Rand des SeesRand des Sees Zelle hat nur einen Zelle hat nur einen

Höhenwert Höhenwert Ufer muss höher als Ufer muss höher als

Wasseroberfläche seinWasseroberfläche sein Zelle lässt sich nicht Zelle lässt sich nicht

teilenteilen

Semantik des Sees wird Semantik des Sees wird nicht betrachtetnicht betrachtet

Algorithmus (Koch, A.)Algorithmus (Koch, A.)ZielZiel semantisch korrekte Integration von Vektordaten in semantisch korrekte Integration von Vektordaten in

Rasterdaten oder in TINsRasterdaten oder in TINs

Datensatz muss so integriert werden, dass die Datensatz muss so integriert werden, dass die topographischen Objekte bestimmte Bedingungen erfüllen, topographischen Objekte bestimmte Bedingungen erfüllen, die aus der Semantik hervorgehendie aus der Semantik hervorgehen

Nachbargebiet muss betrachtet werdenNachbargebiet muss betrachtet werden

Kleinste-Quadrate-Methode Kleinste-Quadrate-Methode beste geschätzten beste geschätzten HöhenwerteHöhenwerte

Beispiel 1Beispiel 1

Integration von Vektordaten in DGM-GridIntegration von Vektordaten in DGM-Grid

Algorithmus berücksichtigt Semantik der Vektordaten Algorithmus berücksichtigt Semantik der Vektordaten und liefert einen 2,5-dimensionalen Datensatz.und liefert einen 2,5-dimensionalen Datensatz.

Erhöhung der Dimension der topographischen Erhöhung der Dimension der topographischen Objekte Objekte

1. Schritt1. Schritt

See auf GRIDSee auf GRID

2. Schritt2. Schritt

GRIDGRID TIN TIN

3.Schritt3.Schritt

Vektordaten werden in Vektordaten werden in TIN interpoliertTIN interpoliert

4.Schritt4.Schritt

Constrained Delaunay Constrained Delaunay TriangulationTriangulation

FeinereFeinere

Dreiecks-Dreiecks-

vermaschungvermaschung

5. Schritt5. Schritt

Bedingungsgleichungen und Bedingungsungleichungen Bedingungsgleichungen und Bedingungsungleichungen werden aufgestelltwerden aufgestellt Enthalten semantische Eigenschaften des SeesEnthalten semantische Eigenschaften des Sees

Bei unserem Beispiel See Bei unserem Beispiel See 2 Bedingungsgleichungen2 Bedingungsgleichungen 1 Bedingungsungleichung1 Bedingungsungleichung

1. Bedingungsgleichung1. Bedingungsgleichung

Punkte in einer horizontalen Punkte in einer horizontalen Ebene müssen alle den selben Ebene müssen alle den selben Höhenwert habenHöhenwert haben ZZii = Z = ZHEHE , i=1, 2, i=1, 2

Z1

Z2

2. Bedingungsgleichung2. Bedingungsgleichung

Punkte auf Punkte auf Begrenzungspolygon einer Begrenzungspolygon einer horizontalen Ebene müssen horizontalen Ebene müssen gleichen Höhenwert haben wie gleichen Höhenwert haben wie alle Punkte, die innerhalb der alle Punkte, die innerhalb der Ebene liegenEbene liegen ZZjj = Z = ZHEHE , j=1…3, j=1…3

Z1

Z2

Z3

1. Bedingungsungleichung1. Bedingungsungleichung

Punke außerhalb der Punke außerhalb der horizontalen Ebene horizontalen Ebene müssen höher liegen müssen höher liegen Ufer höher als SeeUfer höher als See

HEU ZZ

ZU

ZHE

Bedingungsgleichung- und ungleichungenBedingungsgleichung- und ungleichungen

Bedingungsgleichungen und –ungleichungen müssen nun Bedingungsgleichungen und –ungleichungen müssen nun in Optimierungsprozess eingeführt werdenin Optimierungsprozess eingeführt werden

Kleinste- Quadrate- Methode (GMM)Kleinste- Quadrate- Methode (GMM)

Besten geschätzten Höhenwerte Besten geschätzten Höhenwerte

Minimierung der Summe der quadratischen Minimierung der Summe der quadratischen VerbesserungenVerbesserungen

vvttPvPv min min

Nachbargebiet wird betrachtet Nachbargebiet wird betrachtet Punkte, deren Höhen Punkte, deren Höhen nahezu gleich bleiben sollen werden in der P-Matrix stark nahezu gleich bleiben sollen werden in der P-Matrix stark gewichtetgewichtet

ZusammenfassungZusammenfassung

Integration erfolgt um Landschaften 3D zu visualisierenIntegration erfolgt um Landschaften 3D zu visualisierenVektordaten werden in DGMs (Rasterdaten oder TINs) Vektordaten werden in DGMs (Rasterdaten oder TINs) integriertintegriertBei der Verschneidung werden die Höhen der Vektordaten Bei der Verschneidung werden die Höhen der Vektordaten interpoliertinterpoliertVektordaten erhalten die Vektordaten erhalten die z-Komponente aus dem DGMz-Komponente aus dem DGM Falsche Geländemorphologie kann Ergebnis seinFalsche Geländemorphologie kann Ergebnis sein

Probleme treten auf bei:Probleme treten auf bei: Unterschiedlicher ObjektmodellierungUnterschiedlicher Objektmodellierung Bedingung der Betrachtung der semantischen Bedingung der Betrachtung der semantischen

Eigenschaften der VektordatenEigenschaften der Vektordaten

Lösung Lösung Algorithmus der Semantik betrachtet Algorithmus der Semantik betrachtet

FazitFazit

Vorteil:Vorteil:

Semantik der Semantik der Vektordaten wird Vektordaten wird berücksichtigtberücksichtigt

Nachteil:Nachteil:

Große Differenzen Große Differenzen zwischen den zwischen den Bedingungen und dem Bedingungen und dem DGM lassen über die DGM lassen über die Höhen zweifelnHöhen zweifeln

Grobe Fehler werden in Grobe Fehler werden in dem Algorithmus nicht dem Algorithmus nicht analysiertanalysiert

FazitFazit

Landschaft soll 3D visualisiert werdenLandschaft soll 3D visualisiert werden Differenzen zw. Bedingungen und DGM können Differenzen zw. Bedingungen und DGM können

vernachlässigt werdenvernachlässigt werden

Im Gegensatz zu anderen Algorithmen geht dieser auf Im Gegensatz zu anderen Algorithmen geht dieser auf die Semantik der Objekte eindie Semantik der Objekte ein sehr vorteilhaft bei der sehr vorteilhaft bei der IntegrationIntegration

LiteraturLiteratur1.1. Hatger, C. & Kremeike, K.: Interpretation und Hatger, C. & Kremeike, K.: Interpretation und

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terrain model and a 2D-topographic vector data set. terrain model and a 2D-topographic vector data set. 3.3. Lenk, U. & Heipke, C.: Ein 2,5D-Gis-Datenmodell durch Lenk, U. & Heipke, C.: Ein 2,5D-Gis-Datenmodell durch

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5.5. http/www.uni-giessen.de/bodenkunde/content/http/www.uni-giessen.de/bodenkunde/content/downloads/TS_Rasterdaten.pdfdownloads/TS_Rasterdaten.pdf