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Benedikt Kowalewski, Christophe Girot

Punktwolken – endlich verständlich

Moderne Technologien des Kartographierens

Über Punktwolken gibt es viele Vorurteile. Teures Gerät. Teure Software. Ein Haufen Arbeit. Wofür? Das lesen Sie in Teil 3 unserer Reihe "Endlich verständlich".

Mitte der 1990er Jahre wurde der Grundstein für eine neue Art der Kartographierung unserer Umwelt gelegt. 3D-Scanner waren erstmals für eine größere Zahl von Anwendern verfügbar. Das neue Medium Punktwolke revolutionierte seitdem viele Planungsberufe. Zunächst größeren Unternehmen vorbehalten, setzen sich mittlerweile auch kleinere Büros mit der Technologie auseinander und entdecken laufend weitere Anwendungsmöglichkeiten für Punktwolken.

Die Gründe für den Siegeszug von Punktwolken und Laserscannern sind in der zunehmenden Anwenderfreundlichkeit der Scanner und dazugehörigen Software zu finden.

Verhältnismäßig günstige Laserscanner haben die Zielgruppe von hochspezialisierten Ingenieuren auf Mediziner, Archäologen, Forensiker, Landwirte und beinahe alle Professionen des Bauwesens ausgedehnt. Welche Chancen bietet diese Technologie – und was zeichnet sie aus?

Punktwolken sind, wie der Name vermuten lässt, größere Gruppen von dreidimensionalen Datenpunkten. Diese Datenpunkte können über xyz-Werte eindeutig in einem Koordinatensystem verortet werden. Das hat den Vorteil, dass die Punkte wesentlich mehr Informationen beinhalten können, als ihre bloße Verortung. So kann jeder Punkt mit spezifischen Informationen zu Farbe, Zeitpunkt der Aufnahme, Reflexivität des gescannten Objekts und beliebigen anderen Datensätze versehen werden.

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Zur Erzeugung von Punktwolken gibt es eine ganze Reihe von Technologien. Im Folgenden werden die zwei gebräuchlichsten Methoden für die Baubranche erläutert: Photogrammetrie sowie 3D-Laserscannen oder LIDAR (light detection and ranging).

Für Einsteiger: Photogrammetrie

Bereits im 19. Jahrhundert wurden Gebäude photogrammetrisch vermessen. Damals noch analog und auf Einzelpunktmessung ausgerichtet, ist der Prozess heute volldigital und sehr einsteigerfreundlich.

Als Grundlage benötigt man mehrere Bilder des zu digitalisierenden Objekts aus verschiedenen Blickwinkeln. Diese Bilder werden digital überlagert, um dadurch eine dreidimensionale Punktwolke des fotografierten Objekts zu erzeugen. Dabei gilt die Devise: je mehr Bilder desto besser. Scharfe Konturen und starke Kontraste sind ebenfalls von Vorteil.

Die Fotos aus verschiedenen Blickwinkeln sollten in möglichst großen Bildausschnitten überlappen, damit die Software die Bilder in Relation setzen kann. Diese Methode eignet sich hervorragend für kleine Objekte, die von allen Seiten aus zugänglich sind, und muss nicht verortet werden. Software für die digitale Umrechnung der Bilder ist günstig und teilweise sogar gratis im Internet zu finden.

Eine gewisse Geduld und ein leistungsfähiger Computer sind für die Umwandlung jedoch erforderlich. Die Umrechnung kann je nach Bildanzahl, Maßstab und gewünschter Auflösung des Objekts mehrere Tage dauern. Mit Cloud-Lösungen verschiedenster Anbieter kann man die Umrechnung auslagern und sowohl Zeit als auch Rechenpower sparen. Die Umrechnung basiert grundsätzlich auf der Logik, dass ein Bildpixel ein Punkt wird. Das bedeutet, dass mehr Bilder oder höher auflösende Bilder dichtere Punktwolken generieren.

Wer neugierig geworden ist und ein wenig mit Photogrammetrie experimentieren will: Einfach mit dem Handy die eigene Kaffeetasse aus verschiedenen Winkeln fotografieren und die Bilder in eines der kostenlosen Photogrammetrieprogramme laden. Die erste selbsterstellte Punktwolke sollte innerhalb kürzester Zeit zur Verfügung stehen.

Allerdings stößt Photogrammetrie insbesondere bei großräumlichen Landschaftsaufnahmen an ihre Grenzen. Falls sich beispielsweise Bäume zwischen mehreren Luftaufnahmen leicht im Wind bewegen, kann die Software die Bilder nicht mehr präzise überlagern, und es kommt zu Verzerrungen. Auch für Aufnahmen, die von einer fixen, zentralen Position gemacht werden, wie beispielsweise in Innenräumen, ist die Methode eher ungeeignet und generiert gröbere Verzerrungen.

Photogrammetrie punktet allerdings bei der Dokumentation kleiner Objekte sowie bei der Einsteigerfreundlichkeit und beim Preis. Außer einer Drohne und einem rechenstarken Computer wird für eine grobe Umgebungsaufnahme eines Grundstücks nichts weiter benötigt.

Für Profis: 3D-Laserscanner

Die zweite Methode zur Erstellung von Punktwolken ist die Benutzung von 3D-Laserscannern oder LIDAR. Das Funktionsprinzip ist grundsätzlich vergleichbar mit dem eines Lasermessgeräts für händische Abstandsmessung.

Der Scanner oder das LIDAR senden einen Laserstrahl zum aufzunehmenden Objekt und errechnen aus der Zeit, die das Licht zum Objekt und zurück benötigt, die Entfernung. Digital kann dann ein Messpunkt mithilfe eines differentiellen GPS-Geräts mit präzisen xyz-Koordinaten abgespeichert und der nächste Punkt ausgemessen werden.

Dabei können Laserscanner oder LIDAR im Vergleich zur händischen Messung bis zu mehrere Millionen Messpunkte pro Minute aufzeichnen. So entsteht innerhalb kürzester Zeit eine verhältnismäßig dichte und hochpräzise Punktwolke der Umgebung. Mit zunehmender Distanz zum Scanner nimmt die Punktdichte allerdings je nach Scannerreichweite ab.

3D-Laserscanner können in zwei Gruppen zusammengefasst werden: Terrestrische Scanner und luftgestützte Scanner oder LIDAR.

Luftgestütztes Laserscannen mit einer Drohne für das Forschungsprojekt „The Gotthard Pointcloud“, ETH Zürich (Foto: Lehrstuhl Prof. Girot)

Luftgestützte Scanner oder LIDAR sind üblicherweise an Flugzeugen, Hubschraubern oder Drohnen montiert und für großmaßstäbliche Aufnahmen geeignet. Die von einigen Schweizer Gemeinden bereits kostenfrei zur Verfügung stehenden Aufnahmen sind mit solchen luftgestützten LIDAR-Systemen aufgenommen worden. LIDAR-Punktwolken erkennt man oft an Streifen von abwechselnd hoher und niedriger Punktdichte.

Terrestrische Scanner werden dagegen traditionell auf einem Stativ montiert. Je nach Modell verfügen sie über Reichweiten von wenigen Metern bis zu mehreren Kilometern. Dabei rotiert ein Spiegel den Laserstrahl, während sich das gesamte Gerät um die eigene Achse dreht. Dadurch entsteht eine Kuppel aus Punkten um den Scanner.

Die Scandauer variiert auch hier je nach Modell, gewünschter Präzision, Punktdichte und Reichweite zwischen einigen Minuten und mehr als einer Stunde. Für eine vollständige Aufnahme der zu scannenden Orte sind üblicherweise mehrere Scanvorgänge von verschiedenen Positionen nötig.

In Sachen Präzision haben terrestrische und luftgestützte 3D-LIDAR-Laserscanner im Vergleich zur Photogrammetrie klar die Nase vorn; bei photogrammetrisch erstellten Punktwolken können kleinere Bildverzerrungen schnell zu Maßungenauigkeiten führen.

Dafür sind terrestrische Scanner und insbesondere LIDAR-Systeme verhältnismäßig kostspielig und eigenen sich als Anschaffung kaum für den Gelegenheitsanwender. Das haben einige Vermessungsbüros mittlerweile erkannt; sie stellen ihre Scan-Ausrüstung mit und ohne Bedienpersonal zur Miete zur Verfügung. Wer nur schnell eine Bauaufnahme machen muss, kann einen 3D-Laserscaner tageweise ausleihen und profitiert von einem hochpräzisen Punktwolkenmodell, ohne allzu tief in die Tasche greifen zu müssen. Damit wird die Technologie selbst für kleine Planungsbüros interessant und erschwinglich.

Nachbearbeitung, Auswertung und Umwandlung von Punktwolken

Unabhängig von der Methode ist eine gewisse Nachbearbeitung der Rohdaten in jedem Fall notwendig. In der Vergangenheit wurden mit Punktwolken oft große Datenmengen, sperrige Software oder langwierige Nachbearbeitungen assoziiert. Durch die ständig steigenden Rechen- und Speicherkapazitäten der Computerinfrastruktur gehören solche Probleme größtenteils der Vergangenheit an. Mit SSD-Festplatten ist auch das schnelle Auslesen großer Dateien kein Problem mehr.

Mit welchen Schritten sollte man für eine typische Nachbearbeitung von Punktwolken rechnen?

Falls aus mehreren Scans ein Gesamtmodell erstellt wird, müssen diese zunächst am Computer zusammengesetzt werden. Dabei lassen sich Scans von unterschiedlichen Quellen und Dichten zueinander in Beziehung setzen.

Dieser Vorgang läuft größtenteils automatisch ab. Die aktuelle Punktwolkensoftware ist in der Lage, überlappende Scans automatisch zu erkennen und sie entsprechend zueinander in ein hoch präzises geografisches Koordinatensystem einzuordnen. Die gesamte Punktwolke kann in diesem Sinn geopositioniert werden, um sie beispielsweise mit andere GIS-Daten zu harmonisieren.

Green Corridor, Singapur. Schnitt durch in Punktwolke mit Studentenprojekt von Julian Fischbacher und Nicolas Wuethrich (Foto: Lehrstuhl Prof. Girot)

Bevor man mit der Auswertung der Daten beginnt, sollte man sich außerdem um Fehlerpunkte kümmern. Durch reflektierende Oberflächen wie Glas, Wasser, Folien, Partikel in der Luft und andere Störfaktoren können Punkte an inkorrekten Koordinaten generiert werden. Bei kleinen Punktwolken lassen sich solche Fehler von Hand bereinigen. Bei größeren Projekten kann man mit voreingestellten Filtern der Bearbeitungssoftware die statistischen Ausreißer automatisch korrigieren.

Im Rahmen der Auswertung von Punktwolken sei eine weitere vielbeschworene Kritik der Technologie erwähnt: Es wird bemängelt, dass ein fehlender Transfer sogenannter dummer Punktwolken zu einem smarten CAD-Modell allzu aufwendig und umständlich sei. Dieses Problem bremste tatsächlich über mehrere Jahre hinweg den Erfolg der Technologie.

Mittlerweile stehen allerdings durch verbesserte Softwarelösungen einige bahnbrechende Möglichkeiten der direkten Umwandlung von Punkten in 3D-Oberflächen, 2D-Zeichnungen und sogar BIM-Elemente zur Verfügung. Die Software wird von den einschlägigen Marktführern vertrieben. Sie ist kompatibel mit gängigen BIM-Programmen und wird in Zukunft sogar mit AI-Robotikprogrammen harmonisierbar sein.

Punktwolken in Anwendung und Lehre

Welche Anwendungsbereiche gibt es bereits, und warum sollten sich auch kleine Büros für diese Technologie begeistern?

Im Gegensatz zu einem vollständigen BIM-Projekt, das viele Planer bislang abschreckt, kann die Technologie auch punktuell in einzelnen Planungsphasen zum Einsatz kommen.

In der forschenden Denkmalpflege sind Punktwolken beispielsweise schon lange im Einsatz. Zum einen, um Bauaufnahmen komplexer Bauten zu vereinfachen und zu beschleunigen. Zum anderen, um Rekonstruktionen bereits verlorener, aber fotografisch dokumentierter Elemente durchzuführen.

So haben Forscher der RWTH Aachen unter Zuhilfenahme historischer Dokumente und Bilder sowie vor Ort durchgeführter Laserscans die Buddhastatuen von Bamiyan digital rekonstruiert und den Anstoß für einen Wiederaufbau des 2001 durch die Taliban zerstörten UNESCO-Weltkulturerbes gegeben.

Aber auch im kleinen Maßstab bieten sich Laserscans für Umbauten historischer Objekte an. Einige Landesämter für Denkmalpflege haben sich bereits für Punktwolkenmodelle als Abgabe für historische Bauaufnahmen geöffnet. Die Bauaufnahme wird gerade bei großen und komplexen Objekten um ein Vielfaches schneller, und es können Mitarbeiter eingesetzt werden, die in der händischen Bauaufnahme noch ungeübt sind.

Wie die zerstörten Buddhastatuen in Afghanistan lassen sich auch im kleinen Maßstab historische Details, von denen nur noch Fotografien oder Filmaufnahmen vorhanden sind, rekonstruieren und in den Entwurf einbetten.

Ausschnitt eines kleinen Punktwolkenmodells, erstellt von B. Kowalewski für ein Zürcher Architekturbüro (Foto: Benedikt Kowalewski)


Und selbst für weniger sensible Umbauten bieten Punktwolken große Potenziale. Der in Abbildung 1 gezeigte Ausschnitt einer Punktwolke wurde im Rahmen eines Umbauprojekts für ein kleines Planungsbüro erstellt. Er sollte die mangelnde Plangrundlage des Altbaus um wichtige Informationen ergänzen. So konnten konkrete Wandstärken aller Innen- und Außenwände, alle Raummaße, das exakte Treppenmaß, Schwellenhöhen sowie Boden- und Deckenkoten aus dem Modell gewonnen werden.

Die Analyse des Scans deckte Verformungen der Decke sowie Niveauunterschiede auf, die mit bloßem Auge und konventionellen Messmethoden nur schwer erkennbar gewesen wären. Der Scanvorgang für die Erstellung des Modells nahm nur wenige Stunden in Anspruch. Die Nachbearbeitung und Auswertung dauerte einen halben Tag. Für den Scanvorgang wurde ein 3D-Laserscanner auf Tagesbasis ausgeliehen, die Bearbeitung der Punktwolke erfolgte ausschließlich mit kostenloser Software.

Weitere Anwendungsmöglichkeiten finden sich in der Landschaftsarchitektur. Anstatt aus einzelnen Höhenangaben und einigen Isohypsen ein Geländemodell zu rekonstruieren, kann man innerhalb kürzester Zeit mit einer Drohnenbefliegung und einer photogrammetrischen Umwandlung der Luftbilder in eine Punktwolke ein akkurates Terrainmodell erstellen. Im Bauprozess lässt sich dann der Baufortschritt mit weiteren Befliegungen kontrollieren, um notfalls regulierend einzugreifen. Drohnen mit hochauflösenden Kameras sind mittlerweile für kleines Geld zu haben. Die Bedienung ist kinderleicht. Einem sanften Einstieg in die Technologie steht also nichts im Wege.

Schließlich wird der Nachwuchs bereits in der neuen Art unterrichtet, die Umgebung zu analysieren, interpretieren und transformieren. An der ETH Zürich werden am Lehrstuhl von Prof. Christophe Girot im Institut für Landschaftsarchitektur Architekturstudierende und angehende Ingenieure seit mehreren Jahren in der Anwendung von Punktwolken ausgebildet.

Von einer ursprünglich rein analytischen Auswertung von Punktwolken hat sich die Lehre hin zu einer aktiven Modellierung der Daten entwickelt. Das klassische CAD-Zeichnen weicht einer unmittelbaren ortsspezifischen Art des Gestaltens. Die Grenzen zwischen Plan, 3D-Modell und Punktwolke verschwimmen zugunsten eines reichhaltigeren Entwurfs.

Der Lehrstuhl experimentiert seit einigen Jahren erfolgreich mit Punktwolken als Entwurfsinstrument, zuletzt in Kooperation mit den Professoren Fabio Gramazio und Matthias Kohler auch im Zusammenhang mit Robotik. Denn ein komplexes Modell kann mehr als nur mit Fachplanern oder Klienten kommunizieren. Die auf Metaebenen hinterlegte Information kann in naher Zukunft so reichhaltig werden, dass Roboter auf der Baustelle ihre Befehle direkt aus den digitalen Modellen der Planer beziehen können.

Fazit

Die akademischen und professionellen Anwendungen für Punktwolken stecken noch in den Kinderschuhen und sind bei weitem nicht ausgeschöpft. Sowohl in der Praxis als auch in der Forschung werden laufend neue technologische Durchbrüche erzielt. Andererseits ist ein Einstieg in die Technologie mittlerweile erfreulich einfach und kann in Kombination mit bereits bestehenden Planungsabläufen reibungslos in den Büroalltag integriert werden.

Abseits aller Technik besitzen Punktwolken ihre ganz eigene Ästhetik, die an den Pointillismus von Georges Seurat erinnert und uns eine neue Sicht auf unsere Umwelt gewährt. In den Forschungsprojekten am ETH-Lehrstuhl Girot über das Gotthardmassiv in den Schweizer Alpen oder die Gärten Japans entfalten Punktwolken ihr volles Potenzial. Sie geben einen Einblick in die Zukunft des Entwurfs und die Poetik der Technologie.


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© Lehrstuhl Prof. Girot
Punktwolke des "Green Corridor" in Singapur, Forschungsprojekt von Philipp Urech, ETH Zürich
Autoren

Benedikt Kowalewski studierte Architektur an der ETH Zürich. Seit 2017 forscht und unterrichtet er bei Prof. Christophe Girot am Lehrstuhl für Landschaftsarchitektur an der ETH Zürich. Sein Schwerpunkt liegt auf der Implementierung von Punktwolken in Architektur und Landschaftsgestaltung. girot.arch.ethz.ch


Christophe Girot ist Professor für Landschaftsarchitektur an der ETH Zürich und gilt als Experte im Bereich der Forschung und Entwicklung modernster Techniken für die praktische Anwendung. Nach seiner Ausbildung in England und den USA eröffnete er 1986 sein eigenes Landschaftsarchitekturbüro in Paris. 2001 gründete er in Zürich das Atelier Girot. girot.arch.ethz.ch

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