Entwicklung eines Workflows zur 3D-Rekonstruktion und Visualisierung großer Scandaten

Diese Arbeit entwickelt und erprobt einen strukturierten Workflow zur 3D-Rekonstruktion und Visualisierung großer LiDAR-Datensätze am Beispiel der Basilika St. Peter und Paul auf dem Petersberg nahe der oberbayrischen Gemeinde Erdweg im Landkreis Dachau. Ziel ist die systematische Fusion und Überführung terrestrischer und UAV-gestützter Punktwolken in ein konsistentes, georeferenziertes und visualisierungsfähiges 3D-Modell.

Die Datenerfassung erfolgte mittels mobilem handgetragenem Laserscanning (XGRIDS Lixel L2 Pro) für Innen- und Außenbereiche sowie UAV-gestütztem LiDAR (DJI Zenmuse L2 auf DJI Matrice 350 RTK) für die flächige Außen- und Geländeerfassung. Insgesamt wurden dabei ca. 600 Mio. 3D-Punkte gemessen.

Der Workflow umfasst die Rohdatenprozessierung mit der gerätespezifischen Herstellersoftware, die Filterung von Störpunkten, die Rekonstruktion unzureichend erfasster Bereiche, die Registrierung sowie die Fusion der MLS- und ULS-Daten zu einer konsistenten Gesamtpunktwolke. Besondere Aufmerksamkeit gilt hierbei den sensorbedingten Unterschieden in Farb- und Intensitätswerten sowie den gerätespezifischen Fehlkolorierungen des XGRIDS Lixel L2 Pro, die durch geeignete Korrekturmaßnahmen zu einem visuell homogenen Gesamtmodell korrigiert werden. Darauf aufbauend wurden verschiedene Meshing-Algorithmen aus der Open-Source-Software MeshLab sowie den kommerziellen Softwareprodukten Agisoft Metashape und Autodesk ReCap Pro getestet und hinsichtlich ihrer Eignung geprüft. Letztlich erwies sich jedoch nur der Marching-Cubes-Algorithmus aus Meshlab als zielführend.

Aufgrund softwareseitiger Einschränkungen in MeshLab wurde ein eigenes, auf dem Marching-Cubes-Algorithmus basierendes Python-Skript entwickelt. Dieses ermöglicht die Verarbeitung großer Punktwolken sowie die Generierung eines geschlossenen 3D-Modells, das durch nachträgliche Aufbereitung auch für Visualisierungszwecke genutzt werden kann. Abschließend erfolgt die Konvertierung des Meshes in ein streambares Cesium-3D-Tileset über die Cloud-basierte Plattform Cesium ion sowie dessen Integration in die Spieleentwicklungsplattform Unreal Engine zur Realisierung einer performanten und virtuell begehbaren First-Person-Anwendung.