Verfügbarkeit: Direct geo-referencing of 3D point clouds with 3D positioning sensors

Direct geo-referencing of 3D point clouds with 3D positioning sensors:

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Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Paffenholz, Jens-André 1981- (VerfasserIn)
Format:	Abschlussarbeit Buch
Sprache:	English
Veröffentlicht:	München Verlag der Bayerischen Akademie der Wissenschaften 2012 Hannover Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz-Univ.
Schriftenreihe:	Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover Nr. 302 Deutsche Geodätische Kommission bei der Bayerischen Akademie der Wissenschaften Reihe C, Dissertationen ; 689
Schlagworte:	Georeferenzierung Algorithmus Laserscanner Hochschulschrift
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adam_text	IMAGE 1 CONTENTS 1. INTRODUCTION 15 1.1. MOTIVATION AND OBJECTIVES 15 1.2. READER S GUIDE 17 2. BASICS O F TERRESTRIAL LASER SCANNING AND GEO-REFERENCING M E T H O D S 19 2.1. TERRESTRIAL LASER SCANNING 19 2.1.1. DISTINCTION OF STATIONARY AND MOBILE TERRESTRIAL LASER SCANNING 19 2.1.2. STATIONARY LASER SCANNER 21 2.1.3. RANGING PRINCIPLE 21 2.1.4. SCANNING MECHANISM 23 2.2. GEO-REFERENCING OF 3D POINT CLOUDS 24 2.2.1. TERMINOLOGY AND THE STATE OF RESEARCH 24 2.2.2. DIRECT GEO-REFERENCING OF 3D POINT CLOUDS 28 2.2.3. REGISTRATION OF 3D POINT CLOUDS BY MEANS OF MATCHING ALGORITHMS 31 2.2.4. SENSOR CANDIDATES FOR A DIRECT GEO-REFERENCING PROCEDURE 33 2.3. UNCERTAINTY CONSIDERATION IN TERRESTRIAL LASER SCANNING 41 2.3.1. MEASUREMENT ERRORS AND EVALUATION OF UNCERTAINTIES IN MEASUREMENTS 41 2.3.2. CLASSIFICATION OF THE ERROR BUDGET IN TERRESTRIAL LASER SCANNING 42 2.3.3. POSITIONAL UNCERTAINTY 43 2.3.4. TRANSFORMATIONAL UNCERTAINTY 45 3. BASICS O F DISCRETE-TIME RECURSIVE STATE-SPACE AND TRANSVERSAL FILTERING 4 7 3.1. RECURSIVE PARAMETER ESTIMATION 47 3.1.1. GAUSS-MARKOV MODEL 48 3.1.2. GAUSS-HELMERT MODEL 48 3.1.3. RECURSIVE LEAST-SQUARES ESTIMATION IN GAUSS-MARKOV MODEL 49 3.1.4. TRANSFORMATION OF GAUSS-HELMERT MODEL INTO GAUSS-MARKOV MODEL 50 3.1.5. PARAMETER ELIMINATION IN GAUSS-MARKOV MODEL 50 3.2. RECURSIVE STATE-SPACE FILTERING 51 3.2.1. DISCRETE-TIME LINEAR KALMAN FILTER 51 3.2.2. NON-LINEARITIES IN STATE-SPACE EQUATIONS 54 3.2.3. SMOOTHING ALGORITHMS IN THE KALMAN FILTER FRAMEWORK 56 3.2.4. JOINT ESTIMATION OF STATES AND ADAPTIVE PARAMETERS 58 3.2.5. KALMAN FILTERING WITH CONSTRAINTS 58 3.3. TRANSVERSAL PREDICTION AND FILTERING BY MEANS OF LEAST-SQUARES COLLOCATION 60 3.3.1. ESTIMATION OF COVARIANCE FUNCTIONS 61 3.3.2. LEAST-SQUARES COLLOCATION 62 4. CONCEPTUAL DESIGN AND REALISATION O F A MULTI-SENSOR S Y S T E M 6 3 4.1. CONCEPTUAL DESIGN OF A MULTI-SENSOR SYSTEM FOR DIRECT GEO-REFERENCING PURPOSES 63 4.2. PROTOTYPIC REALISATION OF THE CONCEPTUAL DESIGN 64 4.2.1. SENSORS IN THE MULTI-SENSOR SYSTEM 65 HTTP://D-NB.INFO/1036810852 IMAGE 2 4.2.2. GNSS ANALYSIS STRATEGY 68 4.2.3. CONCEPTION OF AN ALGORITHM TO DERIVE THE TRANSFORMATION PARAMETERS 70 4.3. INVESTIGATIONS OF THE MULTI-SENSOR SYSTEM S COMPONENTS 72 4.3.1. LASER SCANNER AND WING SUPPORT STRUCTURE TO MOUNT ADDITIONAL SENSORS 72 4.3.2. GNSS EQUIPMENT 74 4.3.3. INCLINOMETERS 78 4.3.4. MULTI-SENSOR SYSTEM CALIBRATION 79 4.3.5. CONCLUDING REMARKS AND UNCERTAINTY ASSESSMENT 80 5. NOVEL METHODOLOGY FOR GEO-REFERENCING O F 3 D POINT CLOUDS 8 3 5.1. TRANSFORMATION PARAMETERS FROM 3D CIRCLE ESTIMATION 83 5.2. MOTION MODELLING OF THE MULTI-SENSOR SYSTEM IN RECURSIVE STATE-SPACE FILTERS 84 5.2.1. PROCESS EQUATION 85 5.2.2. MEASUREMENT EQUATION 90 5.2.3. PROPOSED ALGORITHM FOR DIRECT GEO-REFERENCING OF 3D POINT CLOUDS 91 5.3. OPTIMISATION OF TRANSFORMATION PARAMETERS CONSIDERING UNCERTAINTIES 94 6. RESULTS O F PRACTICAL INVESTIGATIONS 9 7 6.1. ANALYSES OF HIGH RESOLUTION 3D TRAJECTORIES FOR DIRECT GEO-REFERENCING PURPOSES 98 6.1.1. MODELLING OF THE MULTI-SENSOR SYSTEM S MOTION IN RECURSIVE STATE-SPACE FILTERS 98 6.1.2. TRANSVERSAL PREDICTION AND FILTERING BY MEANS OF LEAST-SQUARES COLLOCATION 102 6.1.3. CONCLUDING REMARKS 104 6.2. POSITIONAL UNCERTAINTY 105 6.3. DIRECT GEO-REFERENCING BY MEANS OF THE NOVEL ALGORITHM 107 6.3.1. SAXON STEED DATA SET 107 6.3.2. GEODETIC INSTITUTE DATA SET 110 6.4. OPTIMISATION OF TRANSFORMATION PARAMETERS BY MEANS OF GREF-ICPHE3 113 7. CONCLUSIONS AND OUTLOOK 117 7.1. CONCLUSIONS 117 7.2. OUTLOOK 119 REFERENCES 121 A . SUPPLEMENTARY MATERIAL 129 B . SPECIFICATIONS O F T H E USED SENSORS IN THIS THESIS 133 CURRICULUM VITAE 135
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