Effiziente Qualitätssicherung von ALS und bALS

In der Qualitätssicherung (QS) von Massendaten, sowohl von der Anzahl als auch Größe einzelner Datensätze, ist eine effiziente und (teil-)automatisierte Herangehensweise imperativ. Hierunter fällt auch, und zuallererst, die Definition einer effizienten und gleichartigen Datenablagestruktur, die Automatisierungen unterstützt.

Strukturierte Datenablage für effiziente folgende Bearbeitungsschritte.

Die in Gismo implementierte Nachladelogik für LiDAR-Dateien (.las und .laz bis Version 1.4) sowie statistische Auswertungen noch vor Laden der Dateien erlauben es in kleinen wie großen Gebieten erste Eindrücke über die Beschaffenheit der Laserpunkte zu sammeln, insbesondere die Klassifikation.

Dateiinformationen zu Returnnumbers und Klassifikationen sowie eine Schnittdarstellung unter optional angewählter Auftrennung einzelner Klassen und Flugstreifen.

Auf Basis dieser vorstrukturierten und gesichteten Daten können spezielle QS-Datenbanken vollautomatisch erzeugt werden, die statistische Auswertungen in frei-wählbaren Rasterauflösungen (üblicherweise 1m) erlauben:

  • Mittlere Höhe
  • Punktdichte
  • Flugstreifendifferenzen/Spanne zwischen Flugstreifen
    • Spanne zwischen Laserpunkten

Mittels dieser und darauf aufbauenden Auswertungen lassen sich erste beispielsweise zur Wasser-Land-Klassifizierung, Ausreißern, Georeferenzierungsproblematiken oder regional unterschrittenen Punktdichten erkennen.

Auswahl verschiedener Auswertungen auf Basis automatisiert erstellter QS-Datenbanken.

Auf Basis einer umfangreichen Grundlage von Referenzdaten zur Genauigkeit der Lage der Laserpunkte konnte eine automatisierte Quantifizierung der Höhen- und Lagegenauigkeit implementiert werden, wobei die letztere primär die dreidimensionale Lage der Laserpunkte im Raum gegen Dachflächen prüft.

Ermittlung von Lagegenauigkeit auf Basis von Dacheinmessungen.

Zur Dokumentation wird dieser und weiterer Auswertungen wird vollautomatisch eine editierbare PowerPoint-Präsentation erzeugt, die auf üblicherweise etwa 180 Seiten auf Besonderheiten im Datensatz und allgemeine Qualitätsmerkmale quantitativ hinweist.

Je nach Größe des zu prüfenden Datensatzes und eventueller grundlegender Problematiken kann eine erste Iteration der QS vom erstmaligen Laden der Daten bis zum .ppt-Dokument bereits nach zwei Stunden abgeschlossen sein.

Beispielhaftes PowerPoint-Dokument

Für die QS von ALS und bALS Laserdaten ist, vor allem bei Verwendung eines roten Lasers, die Prüfung des vorherrschenden Wasserstandes essentiell, die im Rahmen der Automatisierung auf Basis einer täglich aktualisierten Pegelgrundlage stattfindet. Hierbei wird jeder einzelne Laserpunkt in höchstmöglicher zeitlicher Auflösung gegen den zu verwendenden Referenzpegel (nach räumlicher Distanz oder Vorgabe) geprüft und eventuelle Überschreitungen des Wasserstands markiert sowie in einer Übersichtstabelle am Anfang des Dokumentes automatisch erfasst.

Beispielhafte Prüfung des Wasserstandes mit Überschreitungen aufgrund von zu frühen und zu späten Flugzeiten.

Nähere Ausführungen sind im Beitrag der smile consult GmbH auf dem Gismo-Nutzertreffen 2023 (PDF) zu finden.

3. Gismo Nutzer-Treffen

Unter reger Beteiligung von Vertretern aus der Verwaltung und der Privatwirtschaft fand am 20.02.2018 im Hause des Bundesamtes für Seeschifffahrt und Hydrographie (BSH) das 3. Gismo Nutzer-Treffen statt.

Wir bedanken uns an dieser Stelle bei den Organisatoren vom Landesbetrieb für Küstenschutz, Nationalpark und Meeresschutz Schleswig Holstein (LKN-SH) und vom Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie (BSH).

Im Fol­gen­den stehen unsere Präsentationen zum Nachlesen bereit:

Neuentwicklungen aus dem Gismo-Umfeld (PDF)

Studie einer alternativen Datenbankstruktur (PDF)

Lidar Datei Format (.las / .laz)

Der Import für das Lidar Datei Format wurde überarbeitet.

Neue Funktionalität:

  • Lesen und Schreiben komprimierter Lidar Dateien (.laz)
  • Lesen und Schreiben von Las-Index Dateien (.lax)
  • Dynamisches laden von Lidar Dateien (Handhabung ähnlich wie Datenbank – Nachladelogik)
  • Speicherschonend durch optionales Laden der Lidar-Punkt-Attribute
  • Filterung der Punkte nach Klassifikation und/oder Return Number
  • Performante Darstellung großer Punktmengen durch ausgedünntes Laden

  •  Öffnen Dialog benutzerfreundlicher