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Automated processes for building reconstruction including roof- and façade structures with accuracies better than 0.5 m have not been developed yet. This paper introduces a conceptual approach to derive 3D building edges automatically from oblique aerial imagery. A sub-pixel accurate version of the Canny algorithm is used for detection and segmentation of line segments found on seven oblique true orthomosaics (TOM) mapping a scene from different cardinal directions. With respect to the properties of oblique photogrammetric products and the characteristics of their derivation, all detected line segments are weighted based on their individual camera-target path. An adjustment approach is implemented, which adjusts redundant line segments that are found in several oblique TOM. A validation of the adjustment is done by using tacheometrically measured reference points. On average the approach yields in accuracies of 30 to 35 cm in X, Y and Z.

Photogrammetrische Schrägaufnahmen bilden im Gegensatz zu den bisherigen überwiegend nadirblickenden photogrammetrischen Aufnahmen die Welt aus einer Oblique-Perspektive ab, sie erfassen im urbanen Gebiet Fassaden von Gebäuden und in geomorphologisch erhabenen Bereichen Hänge und Steilwände. Vorwiegend werden diese Systeme bisher für die Bereiche der Fassadentexturierung, Denkmaldokumentation, 3D Pointcloud- Extraktion oder auch für Monitoring-Zwecke eingesetzt. Geowissenschaftliche Methoden, diese Aufnahmen vorwiegend automatisch auszuwerten, stellen bis heute ein Problem dar. Zum einen liegt dies an der besonderen Abbildungsgeometrie und zum anderen an der Komplexität der 3D-Datenprodukte wie Pointclouds. Gerade die Bereiche der Computer-Vision und Geoinformatik arbeiten akribisch an diesem Thema und sind durch unterschiedlichste Ansätze bemüht, diese Fragestellung zu lösen. Bei Betrachtung der heutigen Datenprodukte im Bereich der Fernerkundung und Geowissenschaften wird klar, dass die methodische Bearbeitung von zweidimensionalen Rasterdaten, wie Bildmosaike und Oberflächenmodelle, für viele Fragestellungen verschiedene Lösungsmöglichkeiten bereithält. Klassische Verfahren wie Segmentierung, Vektorisierung und Klassifizierung werden erfolgreich im Bereich der Geowissenschaften eingesetzt. Eine Lösung der Problematik der 3D-Segmentierung von Punktwolken stellt somit die Reduktion und Zerlegung einer 3D-Problematik in mehrere 2D-Fragestellungen (Minimierung der Dimensionalität durch Mehrfachabbildungen) dar. Hierzu wird eine dreidimensionale Fragestellung durch mehrere zweidimensionale Abbildungen wie Schrägluftbilder gelöst. Im Bereich der Obliqueaufnahmen wird der dreidimensionale kartesische Objektraum durch mehrere zweidimensionale Projektionsebenen abgebildet. Das bedeutet, dass von einem Objekt aus unterschiedlichen Ansichten orthometrische zweidimensionale Abbildungen berechnet werden, welche den klassischen Datenprodukten, dem digitalen Oberflächenmodell und dem digitalen Orthomosaik, „technisch“ gleich sind. Hierfür wird nicht für jedes Stereomodell eine eigene Tiefenkarte erzeugt, sondern ein lokaler Raum definiert, welcher durch eine Anzahl von Aufnahmen, einem Cluster, optimal abgebildet wird. Um ein digitales Oberflächenmodell aus einem Obliquecluster abzuleiten werden die Hauptausrichtung und der Schwerpunkt des Clusters bestimmt. Die Hauptausrichtung des Schwerpunkts eines Clusters ähnlicher Aufnahmegeometrien bestimmt die Ausrichtung des Lokalen Raums und somit die Transformationsparameter. Nachdem für jeden definierten lokalen Raum die Transformation der Orientierungsparameter durchgeführt wurde, können Tiefeninformationen z.B. mittels SemiGlobalMatching (SGM) extrahiert werden. Diese Datenprodukte haben die gleichen Eigenschafften wie das klassische Orthomosaik und Oberflächenmodell aus Luftbildern. Die Oblique-Tiefenkarten sind Co-registriert zu den Obliquetrueorthobildern und beide Datensätze sind im Lokalen Raum georeferenziert. Aufgrund der definierten Transformationsvorschrift stehen alle extrahierten „Lokalen“ Informationen mit dem Globalen Bezugssystem in Beziehung. Die neuartigen Datenprodukte wurden aufgrund klassischer (2D) Methoden analysiert werden und zeigen erste Ergebnisse für die semantische Rekonstruktion von Gebäudedaten auf. Die Bereitstellung dieser True- Oblique- Orthomosaike stellt somit eine Datengrundlage für die Geowissenschaften bereit, mit der es möglich ist weitere „echte“ 3D Analysen aus Schrägluftbildern durchzuführen.

Zusammenfassung: Aufgrund verschiedener Aufgabenstellung im Bereich der Fernerkundung können Luftbildkameras nur selten vollständig den Ansprüchen der Auftraggeber gerecht werden. Gerade in der heutigen Zeit verlangt der Markt nach immer spezielleren Sensoren, welche Daten in hoher Qualität generieren sollen.Insbesondere die genaue Verortung und die Extraktion von Geoinformationen spielen eine große Rolle. Die Einrichtung Optische Informationssysteme des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) hat es sich daher unter anderem zur Aufgabe gemacht, optische Sensorsysteme zu speziellen Anwendungen und Fragestellungen zu konzipieren. Eine große Herausforderung stellt dabei z.B. die photogrammetrische Auswertung von Oblique-Daten, sehr schmalwinkliger Kameras, exzentrischer Sensorflächen aber auch thermaler Sensoren dar.Zur Bestimmung der äußeren Orientierung dieser extremen Kamerakonstellationen dient nun die Referenzorientierung. Sie kennzeichnet die Übertragung der äußeren Orientierung eines photogrammetrisch auswertbaren Sensors auf einen anderen simultan agierenden optischen Sensor und ist abhängig von der Bestimmung konstanter Transformationsparameter. Auf diese Weise können Kamerasysteme genutzt werden, für die nicht jeder Einzelsensor zwangsläufig den photogrammetrischen Minimalanforderungen entsprechen muss.In diesem Beitrag wird die Referenzorientierung auf den Datensatz des Mehrkopfkamerasystems MACS 50/70 angewendet. Dabei wird das Potential der Methode zur genauen Bestimmung der äußeren Orientierung der Einzelsensoren untersucht. Das Sensorsystem MACS 50/70 besteht aus drei Kameramodulen – der GeoCam (50mm Brennweite) und den Kameras DOMCam1 und DOMCam2 (beide 70mm Brennweite). Die objektseitigen Bildfelder der DOMCam1/2, die sich minimal überlappen, bilden dabei den Abbildungsbereich der GeoCam ab. Um das gesamte Bildfeld der GeoCam in den hochauflösenden DOMCam-Modulen zu erfassen und eine Maßstabsänderung durch Verkippung der Sensoren zu umgehen, sind beide Module mit vershifteten Objektiven ausgestattet. Die Aufnahmegeometrie der DOMCam-Module zieht einseitige Bildanschlüsse nach sich. Weiter führen die große Brennweite der DOMCam-Module und ein damit verbundenes hohes Auflösungsvermögen zu einer schleifenden Schnittgeometrie der Strahlenbündel. Beiden genannten Problemstellungen kann photogrammetrisch nur durch eine Ausgleichung unter Zwängen begegnet werden. Eine Zwangsbedingung kann dabei die räumliche Lage der Projektionszentren der DOMCam-Module sein, die bereits hochgenau aus der Triangulation der GeoCam abgeleitet werden können. Daher erfolgt zunächst die Aerotriangulation der Bilddaten der Übersichtskamera (GeoCam). Anschließend findet die Triangulation für die Aufnahmen aus den DOMCam-Modulen statt. Dem Ergebnis der Aerotriangulation unter Zwängen wird nun das Resultat der Referenzorientierung gegenübergestellt. Zu diesem Zweck werden mittels Bündelblockausgleichungen konstante Transformationsparameter zwischen der GeoCam und DOMCam1 sowie zwischen GeoCam und DOMCam2 bestimmt. Diese Transformationsparameter sowie die äußere Orientierung der GeoCam bilden zusammen die äußere Orientierung der DOMCam-Module. Es liegen damit jeweils zwei äußere Orientierungen für die Aufnahmen der schmalwinkligen DOMCam-Module vor: aus Aerotriangulation unter Zwängen und aus Referenzorientierung.Die Restklaffungen in den Parametern der äußeren Orientierung sind mathematisch aufgrund der inneren Messgenauigkeit nicht mehr qualitativ zu unterscheiden.Daher werden aus beiden Orientierungslösungen Oberflächeninformationen (DOMs) extrahiert und anhand von flächendeckend zur Verfügung stehenden Passpunkten untersucht; hierzu werden Höhendifferenzen gebildet. Die Ergebnisse lassen den Schluss zu, dass im Falle des MACS 50/70 und ähnlicher Mehrkopfkamerasysteme die Orientierung des Referenz-Sensors ausreichend ist, um die äußere Orientierung aller Sensoren zu berechnen. Trotz der Maßstabsänderung in der Bildauflösung einzelner Kamera-Module sowie unterschiedlicher Aufnahmegeometrie lassen sich bei sorgfältiger Berechnung konstanter Transformationsparameter zwischen den Sensoren vergleichbare Genauigkeiten wie in einer AT unter Zwängen ableiten.