zfv 5/2003

Das flugzeuggetragene Laserscanning ermöglicht eine sehr detaillierte Abtastung von Oberflächen. Mit Hilfe von automatischen Verfahren zur Elimination der Nicht-Geländepunkte können großräumige digitale Geländemodelle (DGMe) mit einem verhältnismäßig geringen manuellen Aufwand abgeleitet werden. Die sehr große Punktdichte, die das Laserscanning liefert, ist ein sehr großer Vorteil für die Genauigkeitssteigerung und für die Elimination der Nicht-Geländepunkte, aber andererseits ein großer Nachteil für das Datenmanagement. Für viele weiterführende Analysemethoden (z. B. in der Hydrologie) ist eine qualifizierte Reduktion der Daten notwendig. Diese Datenreduktion sollte allerdings nicht mit den Originaldaten erfolgen, sondern erst nach der Ableitung des (geglätteten) Geländemodells vorgenommen werden.
Der Schwerpunkt dieser Publikation liegt in der Präsentation einer Methode zur Datenreduktion dichter rasterförmiger Geländemodelle. Es werden jene Rasterpunkte ausgewählt, die zur Oberflächenbeschreibung mit einer gewünschten Approximationsgenauigkeit notwendig sind. Zur Lösung dieser Aufgabenstellung existieren bereits Verfahren auf Basis von Triangulierungen, die aber sehr rechenintensiv sind. Mit dieser Publikation wird ein weniger aufwendiges rasterbasiertes Verfahren vorgestellt, das an die in der Photogrammetrie benutzte stufenweise Datenerfassung (progressiv sampling) angelehnt ist. Die relevanten Punkte werden – auf Basis einer lokalen Krümmungsanalyse – nach einer vom Benutzer vergebbaren Approximationsgenauigkeit ausgewählt. Anhand praktischer Beispiele werden die Ergebnisse der Datenreduktion vorgestellt und diskutiert.
[Siehe auch zfv 1/2003, 128. Jg., S. 47–56], 
[Siehe auch zfv 6/2003, 128. Jg., S. 357–365] und 
[Siehe auch zfv 6/2003, 128. Jg., S. 366]  

Referring to the current Italian cadastral map updating system, the paper describes an innovative analytical method to perform the general adjustment of the fiducial point network, and the optimal conformal insertion of new surveyed cadastral parcels into an already existing digital map. Working on the surveyors’ data files containing the distance values between couples of fiducial points, the proposed procedure reciprocally fits, in the least squares sense, the various and corresponding fiducial polygons, as unitary component parts of the general fiducial network, by way of similarity transformation adjustment models computed by Generalised Procrustes algorithms. The proposed method satisfies and advantageously preserves the geometrical shape of the original surveys. This property allows the conformal mosaicking of the new surveyed cadastral entities with those ones obtained by digitisation of the original map, respecting also possible geometrical constraints of the map entities. Finally, some numerical examples show the precision and the accuracy of the method proposed.