Softwarealternativen zur Bearbeitung von Ausreißerpunkten und automatisierte Ausreißerdetektion mittels überwachter Klassifizierung für Digitale Oberflächenmodelle (DOM)

Das Landesamt für Digitalisierung, Breitband und Vermessung (LDBV) stellt für ganz Bayern aktuelle digitale Oberflächenmodelle (DOM) zur Verfügung. Bei der Berechnung der Oberflächenmodelle in Form von 1km²-Kacheln treten Punktausreißer auf, die im Nachhinein manuell korrigiert werden müssen. Das aktuell verwendete Programm zur Korrektur erfüllt dabei nicht mehr die Performance Anforderungen und soll ersetzt werden. Zusätzlich wird nach neuen Methoden gesucht, den Arbeitsablauf zu beschleunigen.

In dieser Arbeit wurde in Kooperation mit dem LDBV ein Überblick über mögliche Softwarealternativen erstellt. Basierend auf den Rahmenbedingungen wurden zunächst Recherchekriterien ermittelt und entsprechende Softwareprodukte ausgesucht. Darauf aufbauend wurden insbesondere ein kostenloses und ein kostenpflichtiges Programm ausgiebig auf den konkreten Anwendungsfall getestet (CloudCompare bzw. Terrasolid). Beide erfüllten dabei die Anforderungen zur Korrektur von Ausreißern.

Zusätzlich wurde mittels überwachter Klassifikation (Random Forest) ein Workflow erstellt, um Ausreißer auf Äckern (siehe Abb. 1) und in Bereichen von Photovoltaik (PV)-Anlagen automatisch zu detektieren. Für die überwachte Klassifikation wurden DOM-Kacheln mit Ausreißern zur Erstellung von Trainings-, Validierungs- und Testdaten verwendet. Zusätzlich zu den in den Rohdaten vorhandenen Informationen der Einzelpunkte (u.a. RGB-Wert, NIR-Wert) wurden geometrische Eigenschaften wie z.B. Punktdichte, Planarität und Kugelförmigkeit, sowie die Höhe über Grund berechnet. Zur Steigerung der Performance wurde der Merkmalsraum anschließend auf die besten 10 Merkmale reduziert. Bei der Vorhersage auf unabhängigen Testdaten konnten – je nach Testkachel – F1-Werte zwischen 0,46 und 0,99 für die Detektion von Ackerausreißern (siehe Abb. 2) bzw. 0,79 für die Detektion der Ausreißer im Bereich von PV-Anlagen erreicht werden. Insgesamt zeigt das Verfahren das Potenzial der Methode auf, den manuellen Aufwand im Zuge der Qualitätssicherung zu verringern und den Arbeitsablauf weiter zu beschleunigen.