Analyse von Punktwolken mit Open Source GIS SAGA

Innerhalb der letzten Jahre hat sich flugzeuggestütztes Laserscanning (Airborne Laser Scanning, ALS) zu einem operationell einsetzbaren Fernerkundungsverfahren zur Ableitung hochauflösender topographischer Information entwickelt. Die geometrische Information der gescannte Fläche wird in Form einer 3D Punktwolke abgespeichert, welche die Erdoberfläche im Aufnahmegebiet beschreibt. Neben den X,Y,Z Koordinaten werden für jeden Punkt noch weitere Informationen, wie zum Beispiel die Intensität des reflektierten Laserschusses erfasst. Die Verwaltung, Verarbeitung und Analyse der enormen Punktdaten stellen große Herausforderungen an die einzusetzende Software dar. Eine Prozessierung innerhalb von gewöhnlichen Geographischen Informationssystemen (GIS) ist durch eine Konvertierung der 3D Punktwolke in ein 2.5D Rasterformat möglich. Dieser Schritt ist jedoch mit einem irreversiblen Verlust der dritten Dimension und einer damit einhergehenden Reduktion der Datenmengen verbunden. Dadurch können allerdings sehr große Untersuchungsgebiete mit vergleichbar wenig Rechenaufwand innerhalb von Standard GIS Software prozessiert und analysiert werden. Das Open Source GIS SAGA (System für Automatisierte Geowissenschaftliche Analysen) wurde um eine neue Datenobjekt-Klasse für die Prozessierung und Analyse der originalen 3D Punktdaten erweitert. Dadurch können viele Anwendungen wie zum Beispiel Solarpotenzialanalysen oder 3D Gebäudemodellierungen mit einem höheren Grad an Genauigkeit ausgeführt werden. Allerdings werden die in SAGA GIS implementierten punktwolkenbasierten Rechenoperationen hauptsächlich im Hauptspeicher des Computers ausgeführt und sind somit auf kleine Untersuchungsgebiete beschränkt. Dieser Artikel stellt einen Workflow vor, mit welchem punktwolkenbasierte Analysen (z.B. Berechnung von Neigung, Exposition und Transparenz von Objekten) flächendeckend ausgeführt werden können. Dabei werden die enormen Datenmengen in einer PostgreSQL/PostGIS Datenbank verwaltet. Eine Unterteilung des Untersuchungsgebietes in mehrere kleinere sich überlappende Kacheln ermöglicht eine Prozessierung innerhalb von SAGA GIS. Eine Beschleunigung der Prozessierung des gesamten Untersuchungsgebietes kann durch den Einsatz von Computerclustern und der parallelen Verarbeitung der einzelnen Kacheln erreicht werden.