Forschungsprojekte

BAB 048/21: Image-Matching von Luftbildern mit Hilfe von Graphikprozessoren zur Erstellung von aktuellen Oberflächenmodellen

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Ausgangssituation

In Österreich werden am Bundesforschungszentrum für Wald (BFW) und am Bundesamt für Eich- und Vermessungswesen (BEV) mit Hilfe von sogenannten Image-Matching (IM) Methoden aktuelle Oberflächenmodelle (aufbereitet im BEV) und kolorierte 3D-Punktwolken in einer Auflösung von 20 cm (aufbereitet im BFW) aus den Luftbildern für gesamt Österreich erstellt. Daraus lassen sich wertvolle räumliche Informationen wie Vegetationshöhen, Vegetationsstrukturen, Gebäudehöhen usw. ableiten. Für die Waldforschung, Waldbewirtschaftung und die behördliche Tätigkeit im Rahmen des Forstgesetzvollzuges werden die 3D- Punktewolke und das Oberflächenmodell bereits jetzt intensiv eingesetzt. Allerdings haben die bis dato erstellten Image-Matching Produkte unterschiedliche Schwerpunkte in ihren Zielsetzungen BEV (städtischer Bereich) und BFW (Wald), beziehungsweise sind sie für landwirtschaftliche Fragestellungen nicht ausreichend vorhanden. Zusätzlich ergeben sich große Verzögerungen bei der Bereitstellung dieser Daten, da die derzeitige Berechnungszeit für 1/3 der österreichischen Fläche ca. ein Jahr beträgt. Die Performance ist durch die Lizenzierungsstrategie der Softwarefirmen auf eine beschränkte Anzahl von CPU Kernen limitiert. Durch die im Projekt geplante Umstellung des Workflows, dem Einsatz von Grafikkartenbeschleunigern und der Rechenlastverteilung auf mehrere Server (Berechnung im Cluster) anstelle der bisherigen Berechnung durch einzelne Workstations soll die Rechenzeit im Rahmen des Projektes wesentlich beschleunigt werden, was zu deutlich kürzeren Aktualisierungszeiten führen würde. Das Image-Matching verwendet Bilder, die im Zuge der standardmäßigen Orthophoto (DOP) -Kooperation gewonnen werden. Das Oberflächenmodell ist ein Produkt, welches ohne zusätzliche Befliegungen und daher kostengünstig erzeugt werden kann. Aktuell ist diese Methode noch ein wertvolles Nischenverfahren. Das Ziel dieses Projektes ist ein aktuelles Oberflächenmodell, das in hoher Genauigkeit mit kürzeren Aktualisierungsraten zu geringeren Kosten und damit für breitere Anwendungen verfügbar ist.

Zielsetzung

Ziel ist die Entwicklung von Verfahren zur Ableitung einer Punktwolke und Erstellung eines Digitalen Oberflächenmodells (DOM) aus den Luftbildern der Orthophoto-Kooperation mit Fokus auf dem land- und forstwirtschaftlichen Bewuchs. Die Berechnungen sollen mit Einsatz von Rechenzentrumstechnologie erfolgen – Berechnungen im Cluster, linear skalierbarer Speicher. Wichtigster Erfolgsfaktor ist eine performantere Verarbeitung auf Basis der GPU mit stark parallelisiertem Design anstelle der bisherigen Berechnung durch die CPU. Ziel ist es, damit eine schnellere Verfügbarkeit der Modelle zu erreichen, mit hoher Genauigkeit unter Reduktion der Durchlaufzeiten und damit eine schnellere Verfügbarkeit der Luftbilddaten. Nach der Datenlieferung an die AMA wird die Eignung der Modelle für die Aufgabenbereiche der Agrarmarkt Austria geprüft. Hauptziel ist die Unterstützung der automatisierten Objekterkennung im Bereich des Invekos-GIS und somit der kosteneffizienteren Analyse. Die AMA hat die bereits bestehenden Image-Matching-Modelle für die bisher nötigen Anwendungsbereiche als nicht ausreichend hinsichtlich der Genauigkeit befunden und setzt diese daher aktuell nicht für die Förderungsabwicklung ein. Die bis dato erstellten Image-Matching-Produkte haben unterschiedliche Schwerpunkte in ihren Zielsetzungen BEV (städtischer Bereich) und BFW (Wald). Daher könnte das geplante Modell die Lücke im landwirtschaftlichen Bereich schließen. Mit der neuen Methode ist in kürzerer Zeit ein höherauflösendes und genaueres Oberflächenmodell möglich und könnte für die Abwicklung von Förderungsanträge herangezogen werden. Ein weiteres Ziel ist die Weitergabe der Erkenntnisse an kooperierende Stellen und im Rahmen der Ressort-GIS-Koordination des BMLRT sowie im Rahmen von Bund-Länder-Kooperationen.

Im Jahr 2021 wurde zuerst das nötige Hardwaresystem an der BAB installiert und in Betrieb genommen. Darauf erfolgte die Einarbeitung in die Image-Matching Software und Durchführung von Tests zur Bestimmung der optimalen Einstellungsparameter sowie die Datenaufbereitungen für die Eingabeparameter des Matching-Algorithmus. Die Produkte aus den Testläufen wurden auf ihre Genauigkeit geprüft. Danach wurde der Workflow und die Prozessierungsparameter in Abstimmung mit dem BFW und BEV definiert. Diese Arbeitspakete wurden erfolgreich durchgeführt, die Erstellung von 3D Punktwolken konnte wesentlich beschleunigt werden. Ein Flugblock kann nun im Cluster und mit Servertechnik statt in 3 Monaten in 14 Tagen berechnet werden.

Arbeiten 2022

Seitens des BMLRT wurde ersucht, die im Zuge des Image-Matching-Projekts entstandene Infrastruktur nicht ab-, sondern noch weiter auszubauen. Dazu wurde die BAB beauftrag, 2022 einen Luftbildspeicher aufzubauen, für die 10 im Jahr 2021 neu geflogenen Flugblöcke 3D Punktwolken mit höchstmöglicher Genauigkeit zu berechnen und die Luftbilder samt den Berechnungsergebnissen auf LTO Bänder für eine Langzeitarchivierung zu sichern. Sollte 2022 neben diesen 10 Flugblöcken noch Rechenzeit im Cluster übrig sein, soll diese verwendet werden, um alte Flugblöcke (ausgehend von 2021 rückwärts, also von jung zu alt) zu berechnen und zu archivieren.

Zeitplan

Projektbeginn: Jänner 2021

Projektende: voraussichtlich Ende 2022, wahrscheinlicher aber Dauerbetrieb

laufend
Dietrichgasse 27
1030 Wien
 +43 (1) 71100 - 637415

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