LiDAR & Laserscanning

Eingesetzt wird es für großflächige Erfassungen wie Geländemodelle, Trassenkorridore, Deponien und Abbaugebiete. Hohe Punktdichte und die Erfassung des Bodens unter Vegetation machen es für topografische Analysen und Volumenberechnungen geeignet. Die absolute Genauigkeit hängt von GNSS und IMU, der Flugplanung und Passpunkten ab. Anders als die Photogrammetrie arbeitet es mit Laserimpulsen statt mit Bildern.

Eingesetzt wird TLS im Bau- und Bestandsumfeld, etwa für Gebäude, Ingenieurbauwerke, Industrieanlagen, Tunnel, Brücken und Deformationsanalysen. Fassaden, Tragwerke und komplexe Innenräume lassen sich damit sehr detailliert modellieren. Mehrere Scanpositionen werden über Pass- oder Referenzpunkte zu einer registrierten Gesamtpunktwolke verknüpft. Anders als bei Airborne LiDAR wird von festen Standpunkten am Boden gemessen: sehr hohe Punktdichte bei begrenztem Erfassungsradius.

Es eignet sich für lineare oder ausgedehnte Strukturen wie Straßenräume, Gleisanlagen und Innenstädte: Die Bewegung bringt hohe Flächenleistung bei dreidimensionaler Erfassung. Die Qualität der Punktwolke hängt von der Kalibrierung, der Berechnung der Trajektorie und der Nachbearbeitung ab. Anders als bei TLS wird nicht stationär gemessen, im Vergleich zu Airborne LiDAR liegt der Fokus auf bodennahen Strukturen und Details im Straßenraum.

In der Drohnenvermessung und mobilen Kartierung bestimmt sie die Sensorlage und damit die Orientierung jedes einzelnen Messwerts. Beim luftgestützten Laserscanning wird sie mit GNSS-Daten zu einem Inertialnavigationssystem (INS) kombiniert, bei SLAM liefert sie Bewegungsdaten dort, wo kein GNSS-Empfang besteht. Kleine Drehraten- oder Beschleunigungsfehler summieren sich bei langen Aufnahmewegen oder dynamischen Manövern zu Lageabweichungen, deshalb wird das System regelmäßig kalibriert.

Topografische Systeme arbeiten meist im infraroten Bereich, etwa zwischen 905 und 1.550 Nanometern. Sie erfassen Gelände und Vegetation, durchdringen aber kein Wasser. Bathymetrische Systeme nutzen grünes Licht (rund 532 nm), das in klares Wasser eindringt und den Gewässergrund erreicht. Über Gewässern, Schnee oder frischem Asphalt liefern verschiedene Wellenlängen unterschiedliche Datendichten und Reichweiten, deshalb sollten Wellenlänge und Anwendungsfall zusammenpassen.

Bei LiDAR bündelt eine geringe Divergenz die Energie auf einer kleineren Fläche und erhöht Reichweite und Auflösung. Eine größere verteilt sie auf eine breitere Fläche, was unter ungünstigen Bedingungen die Detektion erleichtern kann. Im Wald findet ein fokussierter Strahl leichter Lücken im Kronendach und erreicht den Boden zuverlässiger. Auch Staub, Nebel oder Regen wirken sich je nach Divergenz unterschiedlich aus.

Sie bestimmt, ob ein Punkt überhaupt detektiert wird. Stark absorbierende Flächen wie frischer Asphalt oder Wasser liefern bei üblichen Wellenlängen nur schwache oder keine Rückläufe, helle, raue oder metallische Flächen reflektieren mehr. Reichweitenangaben gelten daher immer für eine bestimmte Referenzreflektivität. Auch die Auswertbarkeit der Punktwolke hängt davon ab, wie sich die Reflexionsstärken im Gebiet verteilen.

Sie geben Hinweise auf Material, Oberflächenbeschaffenheit oder Feuchtigkeit: Asphalt, Vegetation, Beton und Metall reflektieren unterschiedlich stark. In der Punktwolke lässt sich das visualisieren, außerdem unterstützt es die Klassifikation. Die Werte hängen aber von Sensorparametern, Einfallswinkel und Entfernung ab und sind zwischen Projekten oder Systemen nur eingeschränkt vergleichbar.

Typisch ist das bei Vegetation: Ein Teil des Impulses wird an Blättern oder Ästen reflektiert, ein weiterer erreicht den Boden und wird dort erneut zurückgeworfen. Jeder Rücklauf wird als eigener Punkt gespeichert und meist als First Return, Last Return oder Zwischenrücklauf unterschieden. So lassen sich Bewuchs und Geländeoberfläche trennen, eine Voraussetzung für Geländemodelle unter Vegetation.

Sie läuft algorithmisch auf Basis geometrischer, radiometrischer und topologischer Merkmale, etwa Höhe, Neigung, Punktdichte oder Intensität. Sie bildet die Grundlage für Geländemodelle, Oberflächenmodelle und thematische Auswertungen. Eine fehlerhafte oder unvollständige Klassifikation wirkt direkt auf Volumenberechnungen, Massenmodelle und Planungsgrundlagen. Ihre Qualität hängt von Datenqualität und Methode ab.

Ein Impuls kann mehrere Rückläufe erzeugen ( Mehrfachechos), über Straßen meist einen, in Vegetation mehrere. Das Sichtfeld (Field of View, FOV) bestimmt, welcher Bereich erfasst wird: Ein großes FOV nimmt auch Himmel oder seitliche Strukturen mit, in der Luft wird oft nur ein definierter Bodenbereich genutzt. Was zählt, ist die nutzbare Punktdichte in diesem Arbeitswinkel. Sensoren sollten deshalb nicht allein nach kHz verglichen werden, sondern nach Pulsrate, FOV, Fluglagekompensation und genutzter Punktdichte.

Sie hängt von Laserleistung, Wellenlänge, Empfängerempfindlichkeit, Strahldivergenz und der Reflektivität der Objekte ab. Hersteller nennen Reichweiten oft bei 90 Prozent Reflektivität, einer Idealbedingung. Realistischer ist der Wert bei 10 Prozent, wie ihn Vegetation oder dunkle Materialien haben, und er eignet sich besser für den Vergleich. Mehr Reichweite erlaubt höhere Flughöhen und mehr Fläche pro Mission, senkt aber die Punktdichte am Boden. Im Leistungsverzeichnis sollten Reichweite und gewünschte Punktdichte deshalb zusammen betrachtet werden.