Topographische Daten aus Laserscanning als Grundlage für Hydrologie und Wasserwirtschaft
In den letzten 15 Jahren hat Airborne Laserscanning (ALS) die Geländeaufnahme durch bislang unerreichte Datendichte von mehreren Punkten/m2 sowie Höhengenauigkeit von besser als 15 cm revolutioniert. Als präzise geometrische Datengrundlage für Gefahrenzonenplanung, Ausweisung von Überschwemmung...
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| Format: | Article (Journal) |
| Language: | German |
| Published: |
August 2009
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| In: |
Österreichische Wasser- und Abfallwirtschaft
Year: 2009, Volume: 61, Issue: 7/8, Pages: 89-97 |
| ISSN: | 1613-7566 |
| DOI: | 10.1007/s00506-009-0095-3 |
| Online Access: | Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: https://doi.org/10.1007/s00506-009-0095-3
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| Author Notes: | G. Mandlburger, B. Höfle, C. Briese, C. Ressl, J. Otepka, M. Hollaus, N. Pfeifer |
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| 520 | |a In den letzten 15 Jahren hat Airborne Laserscanning (ALS) die Geländeaufnahme durch bislang unerreichte Datendichte von mehreren Punkten/m2 sowie Höhengenauigkeit von besser als 15 cm revolutioniert. Als präzise geometrische Datengrundlage für Gefahrenzonenplanung, Ausweisung von Überschwemmungsflächen, aber auch für wasserbiologische Fragestellungen sind topographische Daten aus Laserscanning heute nicht mehr wegzudenken. Der vorliegende Artikel gibt einen Überblick über das Einsatzspektrum von ALS-Daten in der wasserwirtschaftlichen Praxis. Im ersten Teil wird der Aufbau eines genauen Wasserlauf-Geländemodells beschrieben. Die Prozesskette beginnt bei der Qualitätskontrolle und umfasst weiters die Ableitung hydraulisch relevanter Geländekanten, die Trennung der ALS-Punktwolke in Wasser-, Boden- und Nicht-Bodenpunkte sowie die Interpolation qualitativ hochwertiger digitaler Geländemodelle (DGM). Neben dem DGM sind weiters Gebäude- und Vegetationslayer für Folgeanwendungen von Interesse. Im zweiten Teil wird die Aufbereitung dichter ALS-basierter Topographiedaten für die anschließende hydrologische bzw. hydraulische Modellierung behandelt. Eine qualitativ hochwertige Ausdünnung der DGM-Daten, bei der typischerweise Reduktionsraten bis zu 99 % erreicht werden, ist dabei für die erfolgreiche Anwendung in nachfolgenden Simulationen von großer Bedeutung. Abschließend wird eine geometrische Herangehensweise zur Generierung von Rechengittern beschrieben. | ||
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