LiDAR FAQs

LiDAR (Light Detection and Ranging) ist eine Fernerkundungstechnologie, die Laserimpulse zur Erfassung von Oberflächenstrukturen nutzt. Das System sendet kurze Lichtpulse aus und misst die Zeit, bis das reflektierte Signal zurückkehrt. Aus dieser Laufzeit wird die Entfernung zum Objekt berechnet.

• Emission: Ein Laser sendet Lichtpulse aus.
• Reflexion: Das Licht trifft auf Objekte und wird zurückgestreut.
• Detektion: Der Sensor misst die Rücklaufzeit und berechnet die Distanz.

Durch die Kombination vieler solcher Messungen entsteht eine präzise 3D-Punktwolke der Umgebung.

LiDAR erfasst direkte Entfernungsmessungen mittels Laser, während Photogrammetrie 3D-Modelle aus überlappenden Bildern berechnet.

LiDAR:

• Unabhängig von Lichtverhältnissen.
• Durchdringt Vegetation (mehrere Rückstrahlungen).
• Ideal für Geländemodelle und Waldgebiete.

Photogrammetrie:

• Kostengünstiger, da Standardkameras nutzbar.
• Liefert hochauflösende Texturen für Gebäude oder Infrastruktur.

Unter idealen Bedingungen (z. B. klare Sicht, homogene Oberflächen) erreichen hochpräzise LiDAR-Systeme  Zentimeter-Genauigkeit, in der Regel spricht man von GNSS Genauigkeit. Diese Ergebnisse sollten mittels Passpunkten (GCP) überprüft und weenn nötig, verbessert werden.

Terrestrisches LiDAR: Wird für hochauflösende 3D-Modelle von Gebäuden, Brücken, Industrieanlagen oder Innenräumen eingesetzt.  Die Genauigkeit der Systeme ist von wenigen Millimeter bis zu cm.

Luftgestütztes LiDAR ist ideal für großflächige topografische Kartierungen, z. B. in der Forstwirtschaft oder bei der Erfassung von Küstenlinien. Es deckt schnell große Gebiete ab. Die Genauigkeit und auch Auflösiung ist niedriger als beim terrestrischen System. Man spricht von GNSS Genauigkeit, also <5cm. Das ist in Abhängigkeit der jeweiligen Systeme.

Ein vollständiges System umfasst:

LiDAR-Modul:

• Laserquelle: Erzeugt Lichtpulse (z. B. 905 nm oder 1550 nm).
• Empfänger: Detektiert reflektierte Signale.
• IMU (Inertial Measurement Unit): Misst Beschleunigung und Winkelgeschwindigkeit zur Korrektur von Flugbewegungen.

GNSS-Empfänger: Ermöglicht präzise Georeferenzierung der Daten.

Trägerplattform (z. B. UAV): Trägt das System und navigiert automatisiert.

Die IMU misst die Bewegung des Sensors während des Flugs (Beschleunigung, Drehraten). Diese Daten werden mit GNSS-Informationen kombiniert, um die genaue Position und Ausrichtung des Lasers zu jedem Messzeitpunkt zu berechnen. Ohne IMU-Kalibrierung entstehen Ungenauigkeiten in der Punktwolke, z. B. doppelte Konturen, sogenannte miss-alignments.

Die präzise Synchronisation von IMU (Trägheitsnavigationssystem) und GNSS (Global Navigation Satellite System) ist entscheidend, um Positions- und Orientierungsfehler zu minimieren. Wenn die Positionierung der IMU zur GNSS Antenne nicht passend gemessen und in der Prozessierung der Punktwolke berücksichtigt wurde, dann können die Daten Fehler aufweisen. 

Überschlägig kann man sagen:

• RTK (Real-Time Kinematic) eignet sich für Echtzeit-Anwendungen mit stabiler Kommunikation, z. B. in urbanen Gebieten.
• PPK (Post-Processed Kinematic) ist besser geiignet, wenn man davon ausgehen kann, das die Basis Station Daten (Korrekturdaten) entweder nicht immer vorhanden, oder ungenau sind.

Drohnen (UAV) sind gut geeignet für Flächen von wenigen Hektar bis hin zu wenigen Tausend Hektar. Flugzeuge (bemannt) eignen sich für mehrere Tausend Hektar.

Der Unterschied der Systeme liegt klar in der Zeit, die sie für die Strecken benötigen, anber auch in der Detailgenauifkeit der Aufnahmen.

Verschiedene Materialien reflektieren Laserlicht unterschiedlich stark:

Beispiele:

• Asphalt: 4–7%
• Trockenes Gras: 15–20%
• Schnee: 60–90%

Problematik: Schwach reflektierende Oberflächen (z. B. Wasser) absorbieren Licht, was zu Datenlücken führt. Bathymetrische LiDAR-Systeme nutzen grünes Licht (532 nm), um Gewässer zu durchdringen.

Repetitiv (Wiederholend):

• Enges vertikales Sichtfeld (z. B. 4,5°).
• Höhere Genauigkeit durch kurze Erfassungszeit pro Objekt.

Ideal für Geländevermessung.

Nicht-repetitiv:

• Großes Sichtfeld (z. B. 77,2° vertikal).
• Erfasst vertikale Strukturen (z. B. Gebäude, Masten) in einem Überflug.

Geringere Genauigkeit bei langer Flugzeit durch IMU-Drift.

Die Strahldivergenz beschreibt, wie stark der Laserstrahl mit der Entfernung auseinanderläuft:

• Geringe Divergenz: Fokussierter Strahl für hohe Auflösung (z. B. 0,5 mrad).
• Hohe Divergenz: Größere Abdeckung, aber geringere Punktdichte.

In Waldgebieten ermöglicht ein enger Strahl das Durchdringen von Blattwerk, während ein breiter Strahl mehr Vegetation erfasst, aber weniger Bodenpunkte liefert.

Nebel: Streut Laserpulse und verursacht Rauschen oder Signalverlust.

Regen: Führt zu falschen Distanzmessungen durch Reflexion an Tropfen.

Moderne LiDAR-Systeme nutzen Wellenlängenfilter (z. B. 1550 nm für bessere Durchdringung) und Zeitfenstersteuerung, um Störungen zu reduzieren.

Ja, durch Anbringen von Retroreflektoren (z. B. prismatische Folien) oder reflektierenden Markern. Diese werfen das Laserlicht gezielt zur Sensoreinheit zurück und verbessern die Erkennbarkeit.

Höhenreferenzpunkte:

• Werden auf flachen, offenen Flächen platziert.
• Dienen zum Abgleich mit den LiDAR-Höhendaten.

Streifenabgleich (Strip Adjustment):

• Korrigiert systematische Fehler zwischen überlappenden Flugstreifen.
• Reduziert „Versätze“ in der Punktwolke.

Forstwirtschaft: Baumhöhenmessung, Biomassenschätzung.

Infrastrukturprüfung: Erkennung von Rissen in Brücken oder Stromleitungen.

Archäologie: Freilegung verborgener Strukturen unter Vegetation.

Volumenberechnung: Schüttgutmessung in Minen oder Baustellen.

Topografische Kartierung: Erstellung von Digitalen Geländemodellen (DTM).

Das LAS-Format standardisiert die Speicherung von Punktwolkendaten und enthält Metadaten wie:

• 3D-Koordinaten (X/Y/Z).
• Intensität der Rückstrahlung.
• Klassifikation (z. B. Boden, Vegetation).

Rückkehrnummer (z. B. erster/letzter Impuls).

Es ermöglicht den austauschfreien Einsatz in Software wie GIS-Tools oder CAD-Programmen.

RGB-Kameras erfassen während des Flugs Farbinformationen, die später den LiDAR-Punkten zugewiesen werden. Dies hilft bei:

• Visualisierung: Schnelle Unterscheidung von Objekttypen (z. B. Metall vs. Holz).
• Klassifizierung: Automatische Trennung von Vegetation und Gebäuden.
• Kombination mit Photogrammetrie: Texturierte 3D-Modelle für detaillierte Inspektionen.

Flughöhe: Niedrigere Flüge erhöhen die Dichte (kleinere Laserflecken).

• Pulsfrequenz: Höhere Frequenz (z. B. 500 kHz) = mehr Punkte/Sekunde.
• Fluggeschwindigkeit: Langsamere Flüge ermöglichen engere Abtastung.
• Scan-Modus: Nicht-repetitive Scans decken größere Bereiche ab, reduzieren aber die Dichte pro Einzelaufnahme.

• Auflösungsunterschiede: LiDAR liefert präzise 3D-Punkte, Photogrammetrie texturierte Oberflächen.
• Registrierungsfehler: Ungenaue Überlagerung durch unterschiedliche Aufnahmeperspektiven.
• Datenvolumen: Kombinierte Datensätze erfordern leistungsstarke Rechenressourcen.

Lösungsansätze umfassen Passpunktkalibrierung und hybride Algorithmen zur Fusion beider Datentypen.