Abstract
The high level of topographic details is the main advantage using ALS data, which also causes many problems in different hydrological and hydraulic applications. So, the detailed topographic information can have a negative impact on the quality of hydrological and hydraulic applications. Besides the high level of geometric details, the intensity values as well as the full vertical point distribution within the 3D point cloud is available. It is shown, based on selected applications, how to minimize the negative effects of topographic details and how to extract specific parameters for hydrological and hydraulic purposes directly from ALS data by using geoinformation and remote sensing methods. The main focus is on improving existing methods to extract hydraulic and hydrological features from the ALS data with a high level of automatization. The first part deals with Laser Remote Sensing technology in general. Besides the measurement principles, different laser platforms and common gridded derivatives are presented. Finally, recent technology trends are discussed. Within the first chapter a workflow to optimize a 1m-DTM for drainage network delineation is presented. Mostly coarse DTMs, smoothed by using average filters, are used. Where detailed topographic features and roads are removed by the DTM smoothing. Therefore, the 1m
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Vetter, M.
Airborne laser scanning terrain and land cover models as basis for hydrological and hydraulic studies.
Austria: N. p.,
2013.
Web.
Vetter, M.
Airborne laser scanning terrain and land cover models as basis for hydrological and hydraulic studies.
Austria.
Vetter, M.
2013.
"Airborne laser scanning terrain and land cover models as basis for hydrological and hydraulic studies."
Austria.
@misc{etde_22421329,
title = {Airborne laser scanning terrain and land cover models as basis for hydrological and hydraulic studies}
author = {Vetter, M.}
abstractNote = {The high level of topographic details is the main advantage using ALS data, which also causes many problems in different hydrological and hydraulic applications. So, the detailed topographic information can have a negative impact on the quality of hydrological and hydraulic applications. Besides the high level of geometric details, the intensity values as well as the full vertical point distribution within the 3D point cloud is available. It is shown, based on selected applications, how to minimize the negative effects of topographic details and how to extract specific parameters for hydrological and hydraulic purposes directly from ALS data by using geoinformation and remote sensing methods. The main focus is on improving existing methods to extract hydraulic and hydrological features from the ALS data with a high level of automatization. The first part deals with Laser Remote Sensing technology in general. Besides the measurement principles, different laser platforms and common gridded derivatives are presented. Finally, recent technology trends are discussed. Within the first chapter a workflow to optimize a 1m-DTM for drainage network delineation is presented. Mostly coarse DTMs, smoothed by using average filters, are used. Where detailed topographic features and roads are removed by the DTM smoothing. Therefore, the 1m spatial resolution of the ALS DTM is no longer available for the drainage delineation. By removing anthropogenic structures, mainly roads, a conditioned DTM is produced without the negative influences of the roads from the original 1m-DTM on the flow accumulation. The resulting drainage network computed on the conditioned 1m-DTM show an increase in delineation accuracy of up to 9% in correctness and completeness compared to the original 1m-DTM or a coarse resolution 5m-DTM as basis for flow accumulation. The second methodological chapter is about the delineation of water surface areas using ALS geometric and radiometric data derived from the point cloud. Because of the interaction of the laser signal at a specific wavelength and the water surface, the capability to identify areas containing water is very high. These water surface areas are used for land cover classification or generating proper geometry data for hydrodynamic-numerical models. The extent of the water surface is used to replace the water surface with river bed geometry or for hydraulic friction parameter allocation. Based on the water surface extent a river bed modeling method is presented in the next chapter. By combining the existing water surface with terrestrially measured cross section data, a river bed model is created, which is finally integrated into the existing DTM. The main aim of this chapter is to create a DTM of the watercourse, including the river bed model, which can be used as basis for hydrodynamic-numerical modeling and for change detection between two major flood events. The advantage of the DTM with an integrated river bed is that the relevant elevation data of the flood plains are used from the dense and accurate original DTM and the river bed is an interpolated DTM from cross sections. If the distance between the cross sections is large, the river bed model is of poor quality, because of the linear interpolation of the cross sections. In the final methodological part a point cloud based method for estimating hydraulic roughness coefficients is presented. Based on the geometry of the 3D point cloud, vertical structures of the vegetation are analyzed and classified into different land cover classes, which are transformed to Manning's n values. The advantages of the presented method are that the data analysis is fully automatic, reproducible and fast. Finally, the geometry used as elevation input for a 2D hydrodynamic-numerical model and the roughness parameters are measured at one single point in time and calculated from the same data source. Therefore, it is possible to create a hydrodynamic-numerical model exactly from the time of ALS data acquisition with all relevant geometry and roughness parameters. (author) [German] Der Vorteil von räumlich hoch auflösenden ALS Daten gegenüber räumlich geringaufgelösten topographischen Daten, ist der hohe Detailgrad an Geländeinformationen, wobei dieser bei hydrologischen und hydraulischen Fragestellungen oft auch negative Auswirkungen hat. Neben der hohen Detailgenauigkeit der topographischen Informationen beinhalten ALS Daten zusätzlich die Intensitätsinformation und verfügen zudem über eine gute vertikale Verteilung der Messungen. Anhand von ausgewählten Anwendungen wird gezeigt, wie solche negativen Geländeeinflüsse minimiert werden können und wie aus den ALS Daten Objekte aber auch spezielle Parameter für hydraulische und hydrologische Fragestellungen unter Zuhilfenahme von Geoinformatik und Fernerkundung Methoden berechnet werden können. Das Hauptaugenmerk der Arbeit liegt auf der Verbesserung bestehender Methoden zur Generierung hydrologischer und hydraulischer Merkmale aus ALS Daten bei maximaler Automation. Einleitend wird auf die aktuelle Situation im Bereich Laser Fernerkundung eingegangen. Dabei werden neben der Aufnahmeprinzipien die verschiedene Sensorplattformen und die abgeleiteten Rastermodelle vorgestellt. Zudem wird auf aktuelle technologische Trends eingegangen. Im ersten Methodenteil wird ein Ansatz vorgestellt, bei dem ein 1m-DGM für die Ableitung von Gerinnenetzwerken optimiert wird. Meist werden räumlich gering aufgelöste Geländemodelle verwendet, bei denen Straßen und topographische Kleinstrukturen durch eine Glättung (zB. low pass filter) eliminiert werden. Dabei geht gleichzeitig der hohe Detailgrad und die hohe räumliche Auflösung verloren, welche schließlich nicht mehr für die Gerinneberechnung vorhanden sind. Durch eliminieren der anthropogenen Strukturen, hauptsächlich der Straßen, kann ein optimiertes DGM erstellt werden, bei dem die negativen Einflüsse der Straßen auf die Fließakkumulationmethoden minimiert werden. Der Ergebnisvergleich zwischen Netzwerken, die auf dem optimierten 1m-DGM und denen, die auf dem original 1m-DGM, einem 5m optimierten oder einem geglätteten 5m-DGM basieren, zeigen eine Verbesserung von rund 9% bei der Vollständigkeit bzw. Genauigkeit. Im zweiten Teil wird ein punktwolkenbasierter Ansatz zur Wasseroberflächenklassifikation basierend auf Geometrie- und Radiometriedaten erläutert. Durch die Interaktion des Laserstrahls einer bestimmten Wellenlänge mit der Wasseroberfläche können ALS Intensitätsdaten optimal zur Detektion von Wasseroberflächen eingesetzt werden. Wasseroberflächen sind vor allem in der Erstellung von Landbedeckungskarten aber auch für die Berechnung von hydrodynamisch-numerischen Modellen wichtig. Die genaue Lage der Wasserfläche nimmt bei der hydrodynamisch-numerischen Berechnung einen hohen Stellenwert ein, da diese für die Integration von Flusssohlenmodellen aber auch für die Zuweisung von Rauigkeitsparameteren verwendet wird. Weiters wird, ausgehend von der Wasseroberfläche, ein Flusssohlenmodell errechnet. Durch die Kombination von Wasseroberfläche und terrestrisch-gemessenen Flussquerprofilen wird ein Flussbettmodell berechnet, das mit dem bestehenden DGM vereinigt wird. Das neu berechnete DGM mit der integrierten Flusssohle kann für hydrodynamisch-numerische Modellierungen aber auch für die Berechnung von Flusssohlenveränderungen zwischen zwei Hochwasserereignissen herangezogen werden. Die Vorteile der Methode sind, dass die hochauflösenden Geländedaten aus dem ALS erhalten und mit dem Flusssohlenmodell ergänzt werden. Die Qualität des abgeleiteten Flusssohlenmodells hängt dabei primär von den Abständen der verwendeten Flussquerprofile ab. Im letzten Teil wird ein punktwolkenbasierter Ansatz zur hydraulischen Rauigkeitsbestimmung vorgestellt. Ausgehend von Geometriedaten der 3D Punktwolke werden die vertikalen Strukturen der Vegetation analysiert und verschiedene Landbedeckungsklassen berechnet, welchen schließlich Manning's n Werte zugewiesen werden. Die Vorteile dieser Methode sind die vollautomatisierte Analyse, die hohe Reproduzierbarkeit der Ergebnisse sowie die kurze Rechenzeit. Mit dieser Methode wird ermöglicht, dass die Geometrie und die Rauigkeitsdaten von ein und derselben Befliegung abgeleitet werden und beide als Input für hydrodynamisch-numerische Modellierungen dienen können. Daher kann sichergestellt werden, dass alle Inputdaten (Geometrie und Rauigkeiten) von exakt einem Zeitpunkt stammen, was bis dato nicht der Fall gewesen ist. (author)}
place = {Austria}
year = {2013}
month = {Jul}
}
title = {Airborne laser scanning terrain and land cover models as basis for hydrological and hydraulic studies}
author = {Vetter, M.}
abstractNote = {The high level of topographic details is the main advantage using ALS data, which also causes many problems in different hydrological and hydraulic applications. So, the detailed topographic information can have a negative impact on the quality of hydrological and hydraulic applications. Besides the high level of geometric details, the intensity values as well as the full vertical point distribution within the 3D point cloud is available. It is shown, based on selected applications, how to minimize the negative effects of topographic details and how to extract specific parameters for hydrological and hydraulic purposes directly from ALS data by using geoinformation and remote sensing methods. The main focus is on improving existing methods to extract hydraulic and hydrological features from the ALS data with a high level of automatization. The first part deals with Laser Remote Sensing technology in general. Besides the measurement principles, different laser platforms and common gridded derivatives are presented. Finally, recent technology trends are discussed. Within the first chapter a workflow to optimize a 1m-DTM for drainage network delineation is presented. Mostly coarse DTMs, smoothed by using average filters, are used. Where detailed topographic features and roads are removed by the DTM smoothing. Therefore, the 1m spatial resolution of the ALS DTM is no longer available for the drainage delineation. By removing anthropogenic structures, mainly roads, a conditioned DTM is produced without the negative influences of the roads from the original 1m-DTM on the flow accumulation. The resulting drainage network computed on the conditioned 1m-DTM show an increase in delineation accuracy of up to 9% in correctness and completeness compared to the original 1m-DTM or a coarse resolution 5m-DTM as basis for flow accumulation. The second methodological chapter is about the delineation of water surface areas using ALS geometric and radiometric data derived from the point cloud. Because of the interaction of the laser signal at a specific wavelength and the water surface, the capability to identify areas containing water is very high. These water surface areas are used for land cover classification or generating proper geometry data for hydrodynamic-numerical models. The extent of the water surface is used to replace the water surface with river bed geometry or for hydraulic friction parameter allocation. Based on the water surface extent a river bed modeling method is presented in the next chapter. By combining the existing water surface with terrestrially measured cross section data, a river bed model is created, which is finally integrated into the existing DTM. The main aim of this chapter is to create a DTM of the watercourse, including the river bed model, which can be used as basis for hydrodynamic-numerical modeling and for change detection between two major flood events. The advantage of the DTM with an integrated river bed is that the relevant elevation data of the flood plains are used from the dense and accurate original DTM and the river bed is an interpolated DTM from cross sections. If the distance between the cross sections is large, the river bed model is of poor quality, because of the linear interpolation of the cross sections. In the final methodological part a point cloud based method for estimating hydraulic roughness coefficients is presented. Based on the geometry of the 3D point cloud, vertical structures of the vegetation are analyzed and classified into different land cover classes, which are transformed to Manning's n values. The advantages of the presented method are that the data analysis is fully automatic, reproducible and fast. Finally, the geometry used as elevation input for a 2D hydrodynamic-numerical model and the roughness parameters are measured at one single point in time and calculated from the same data source. Therefore, it is possible to create a hydrodynamic-numerical model exactly from the time of ALS data acquisition with all relevant geometry and roughness parameters. (author) [German] Der Vorteil von räumlich hoch auflösenden ALS Daten gegenüber räumlich geringaufgelösten topographischen Daten, ist der hohe Detailgrad an Geländeinformationen, wobei dieser bei hydrologischen und hydraulischen Fragestellungen oft auch negative Auswirkungen hat. Neben der hohen Detailgenauigkeit der topographischen Informationen beinhalten ALS Daten zusätzlich die Intensitätsinformation und verfügen zudem über eine gute vertikale Verteilung der Messungen. Anhand von ausgewählten Anwendungen wird gezeigt, wie solche negativen Geländeeinflüsse minimiert werden können und wie aus den ALS Daten Objekte aber auch spezielle Parameter für hydraulische und hydrologische Fragestellungen unter Zuhilfenahme von Geoinformatik und Fernerkundung Methoden berechnet werden können. Das Hauptaugenmerk der Arbeit liegt auf der Verbesserung bestehender Methoden zur Generierung hydrologischer und hydraulischer Merkmale aus ALS Daten bei maximaler Automation. Einleitend wird auf die aktuelle Situation im Bereich Laser Fernerkundung eingegangen. Dabei werden neben der Aufnahmeprinzipien die verschiedene Sensorplattformen und die abgeleiteten Rastermodelle vorgestellt. Zudem wird auf aktuelle technologische Trends eingegangen. Im ersten Methodenteil wird ein Ansatz vorgestellt, bei dem ein 1m-DGM für die Ableitung von Gerinnenetzwerken optimiert wird. Meist werden räumlich gering aufgelöste Geländemodelle verwendet, bei denen Straßen und topographische Kleinstrukturen durch eine Glättung (zB. low pass filter) eliminiert werden. Dabei geht gleichzeitig der hohe Detailgrad und die hohe räumliche Auflösung verloren, welche schließlich nicht mehr für die Gerinneberechnung vorhanden sind. Durch eliminieren der anthropogenen Strukturen, hauptsächlich der Straßen, kann ein optimiertes DGM erstellt werden, bei dem die negativen Einflüsse der Straßen auf die Fließakkumulationmethoden minimiert werden. Der Ergebnisvergleich zwischen Netzwerken, die auf dem optimierten 1m-DGM und denen, die auf dem original 1m-DGM, einem 5m optimierten oder einem geglätteten 5m-DGM basieren, zeigen eine Verbesserung von rund 9% bei der Vollständigkeit bzw. Genauigkeit. Im zweiten Teil wird ein punktwolkenbasierter Ansatz zur Wasseroberflächenklassifikation basierend auf Geometrie- und Radiometriedaten erläutert. Durch die Interaktion des Laserstrahls einer bestimmten Wellenlänge mit der Wasseroberfläche können ALS Intensitätsdaten optimal zur Detektion von Wasseroberflächen eingesetzt werden. Wasseroberflächen sind vor allem in der Erstellung von Landbedeckungskarten aber auch für die Berechnung von hydrodynamisch-numerischen Modellen wichtig. Die genaue Lage der Wasserfläche nimmt bei der hydrodynamisch-numerischen Berechnung einen hohen Stellenwert ein, da diese für die Integration von Flusssohlenmodellen aber auch für die Zuweisung von Rauigkeitsparameteren verwendet wird. Weiters wird, ausgehend von der Wasseroberfläche, ein Flusssohlenmodell errechnet. Durch die Kombination von Wasseroberfläche und terrestrisch-gemessenen Flussquerprofilen wird ein Flussbettmodell berechnet, das mit dem bestehenden DGM vereinigt wird. Das neu berechnete DGM mit der integrierten Flusssohle kann für hydrodynamisch-numerische Modellierungen aber auch für die Berechnung von Flusssohlenveränderungen zwischen zwei Hochwasserereignissen herangezogen werden. Die Vorteile der Methode sind, dass die hochauflösenden Geländedaten aus dem ALS erhalten und mit dem Flusssohlenmodell ergänzt werden. Die Qualität des abgeleiteten Flusssohlenmodells hängt dabei primär von den Abständen der verwendeten Flussquerprofile ab. Im letzten Teil wird ein punktwolkenbasierter Ansatz zur hydraulischen Rauigkeitsbestimmung vorgestellt. Ausgehend von Geometriedaten der 3D Punktwolke werden die vertikalen Strukturen der Vegetation analysiert und verschiedene Landbedeckungsklassen berechnet, welchen schließlich Manning's n Werte zugewiesen werden. Die Vorteile dieser Methode sind die vollautomatisierte Analyse, die hohe Reproduzierbarkeit der Ergebnisse sowie die kurze Rechenzeit. Mit dieser Methode wird ermöglicht, dass die Geometrie und die Rauigkeitsdaten von ein und derselben Befliegung abgeleitet werden und beide als Input für hydrodynamisch-numerische Modellierungen dienen können. Daher kann sichergestellt werden, dass alle Inputdaten (Geometrie und Rauigkeiten) von exakt einem Zeitpunkt stammen, was bis dato nicht der Fall gewesen ist. (author)}
place = {Austria}
year = {2013}
month = {Jul}
}