Der Einsatz von Visualisierungsmethoden zur flächendeckenden Lidar-basierten archäologischen Prospektion in Baden-Württemberg

Ralf Hesse, Landesamt für Denkmalpflege Baden-Württemberg

LANDESAMT FÜR DENKMALPFLEGE

Der Einsatz von Visualisierungsmethoden zur flächendeckenden

Lidar-basierten archäologischen Prospektion in Baden-Württemberg

DGM-Visualisierungsmethoden - warum?

• Was ist ein DGM?


• Was ist ein DGM?

(Raster-) Datensatz von Höhenwerten


• Umwandlung von DGM in lesbare Abbildungen

• Anforderungen für archäologische Anwendungen:

• Hervorhebung schwacher Reliefstrukturen

• verschiedene Methoden existieren

• Vor- und Nachteile

• aktuelle Entwicklungen

• Anwendung in Baden-Württemberg:

• landesweite archäologische Prospektion

• 35 000 km2 � Effizienz!

Shaded Relief

• gerichtete Beleuchtung

• Horizontal- und Höhenwinkel variierbar (Imhof, 2007)

Shaded Relief

• pro:

• intuitive Lesbarkeit, adaptierbar

• kontra:

• geringer Kontrast in der Beleuchtung zu-/abgewandten Bereichen

• schlechte Sichtbarkeit von Strukturen parallel zur Beleuchtung

• optische Täuschungen bei Horizontalwinkeln von 90-270°

• i.d.R. mehrere Beleuchtungsrichtungen erforderlich

Shaded Relief

• Kombination mehrerer Shaded Relief-Bilder:

• Mittelwert

• RGB-Farbkomposite

• Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Exaggerated Relief

• Rusinkiewicz et al., 2006

• basierend auf Shaded Relief, aber

• multi-skaliger Ansatz

• lokal angepasster Höhenwinkel

• Kombination mehrerer Bilder

Exaggerated Relief

• pro:

• nur eine Beleuchtungsrichtung

• wenig kontrastarme Bereiche

• kontra:

• Landschaftsformen nicht mehr erkennbar

• Artefakte (scheinbare Wälle)

Trendbereinigung

• Subtraktion eines geglätteten DGMs vom originalen DGM

• pro:

• Hervorhebung kleinräumiger Reliefformen

• kontra:

• Verlust der Landschaftsformen

• z.T. Artefakte

Local Relief Model (LRM)

• weiterentwickelte Trendbereinigung

1.6

0 m

-3.7

0 175 m0 175 m

1.6

0 m

-3.7

Extraktion

0 175 m

440

70 m

Interpolation

0 175 m

440

0 m

Differenzkarte

0 175 m

8.7

0 m

-8.6


• pro:


• kontra:

• komplexer Algorithmus, Rechenzeit

• z.T. Verlust der Landschaftsformen

• z.T. Artefakte


• pro:


• kontra:

• komplexer Algorithmus, Rechnenzeit


• z.T. Artefakte


• pro:


• kontra:

• komplexer Algorithmus, Rechnenzeit


• z.T. Artefakte

Sky-View Factor (SVF)

• diffuse Beleuchtung von Hemisphere über dem Pixel (Zakšek et al., 2011)

(Zakšek et al. 2011, Abb. 6)

Sky-View Factor (SVF)

• pro:

• intuitiv lesbar, nur eine Beleuchtungsrichtung

• negative Reliefformen und Strukturen an Hängen sehr gut sichtbar

• Reliefdetails und Landschaftsformen

• kontra:

• nicht geeignet für flache positive Formen und Ebenen

Openness

• diffuse Beleuchtung von umgebender Sphäre (Yokoyama et al., 2002; Doneus, 2013)

(Yokoyama et al., 2002, Abb. 5)

Openness

• pro:

• gute Sichtbarkeit von Reliefdetails

• kontra:


positive Openness:

Openness

• pro:

• gute Sichrbarkeit von Reliefdetails

• kontra:


negative Openness:

Accessibility

• Durchmesser der größten Sphäre, die auf Pixel platziert werden kann(Miller, 1994)

Accessibility

• pro:

• intuitiv lesbar

• Reliefdetails und Landschaftsformen

• kontra:

• nicht geeignet für Ebenen

• geeignete Kontraststreckung schwierig

Local Dominance

• Wie dominant ist ein Punkt über die lokale Umgebung?

Local Dominance

• pro:

• gute Erkennbarkeit von Details

• kontra:

• Kontrastanpassung für Ebenen/Hänge erforderlich

Cumulative Visibility

• Anteil der sichtbaren Fläche innerhalb eines gegebenen Radius

Cumulative Visibility

• pro:

• gute Erkennbarkeit von Details (bei geringem Radius)

• auch zur Analyse von Positionen in Landschaft geeignet

• kontra:

• „verwaschen“

• Detailwiedergabe abhängig von Radius

Multi-Scale Integral Invariants (MSII)

• n Sphären mit unterschiedlichen Radien, zentriert auf jeweiligen DGM-Pixel

• Berechnung des über bzw. unter der Oberfläche des DGM liegenden Anteils der Sphäre

• Interpretation der resultierenden n Werte pro Pixel als n-dimensionale Vektoren

• Berechnung des Abstands zu Referenzvektor (Mara et al., 2010)

Multi-Scale Integral Invariants (MSII)

• pro:

• sehr gute Erkennbarkeit von Details

• kontra:


• hoher Rechenzeitaufwand

Laplacian-of-Gaussian

• Laplace-Filter: Kantendetektion (Mlsna & Rodríguez, 2005)

• pro:

• gute Erkennbarkeit von Details

• sehr schneller Algorithmus

• kontra


Im Projekt eingesetzte Visualisierungsmethoden

• Shaded Relief

• Local Relief Model

(i.d.R. als Überlagerung mit Shaded Relief)

• Sky-View Factor

• Local Dominance

• Laplacian of Gaussian

(i.d.R. als Überlagerung mit Sky-View Factor oder Local Dominance

Im Projekt nicht eingesetzte Visualisierungsmethoden

• Exaggerated Relief (Rechenzeit, Lesbarkeit)

• Trend Removal (visuell ähnlich LRM und Local Dominance)

• Accessibility (Lesbarkeit)

• Cumulative Visibility (Rechenzeit)

• MSII (Rechenzeit)

• PCA (Rechenzeit, Lesbarkeit)

Shaded Relief, 315°/60°

Beispiele: Bergbauspuren



Shaded Relief überlagert mit farbkodiertem LRM


Sky-View Factor


Local Dominance



Beispiele: ehemalige Flurgrenzen



Sky-View Factor


Local Dominance


Beispiele: neuzeitliche Schanzen

Shaded Relief




Local Dominance

Beispiele: Westwall

Shaded Relief Local Dominance SR & LD

Aktueller Stand des Projektes

Juni 2013

März 2014


• 20 700 km2

(~60% der Landesfläche)

• 580 000 Verdachtsobjekte

März 2014


• Beispiel:

ehemalige Flurgrenzen

LiVT – eine Open Source Toolbox für DGM-Visualisierungen

• stand-alone Software

• räumliche Filter (z.B. Laplacian of Gaussian)

• Shaded Relief

• Sky-View Factor

• Trendbereinigung

• Local Relief Model

• Exaggerated Relief

• Local Dominance

• Accessibility

• Openness

• MSII

• Cumulative Visibility

• entwickelt am LAD Baden-Württemberg

• www.sourceforge.net/projects/livt

Zusammenfassung

• Vielzahl von Visualisierungsmethoden verfügbar

• alle haben Vor- und Nachteile

• unterschiedliche Eignung

• für unterschiedliche Objekttypen

• in unterschiedlichen Landschaften

• effizientere Prospektion und zuverlässigere Interpretation

• Verständnis der Algorithmen wichtig

Literatur

Devereux, B.J., Amable, G.S., Crow, P., 2008. Visualisation of LiDAR terrain models for archaeological feature detection. Antiquity 82, 470–479.

Doneus, M., 2013. Openness as visualization technique for interpretative mapping of airborne LiDAR derived digital terrain models. Remote Sensing.

Hesse, R. 2010. LiDAR-derived Local Relief Models – a new tool for archaeological prospection. Archaeological Prospection 17, 67–72.

Imhof, E., 2007. Cartographic relief representation. English language edition edited by H.J. Steward. Redlands: ESRI Press.

Jolliffe, I.T., 2002. Principal component analysis. Second edition. Spinger, New York.

Mara, H., Krömker, S., Jakob, S., Breuckmann, B., 2010. GigaMesh and Gilgamesh – 3D Multiscale Integral Invariant Cuneiform Character Extraction, In: Artusi, A., Joly-Parvex, M., Lucet, G., Ribes, A., Pitzalis, D. (eds.), The 11th International Symposium on Virtual Reality, Archaeology and Cultural Heritage VAST (Paris, France, 2010), pp. 131–138.

Miller, G., 1994. Efficient algorithm for local and global accessibility shading. Computer Graphics Proceedings, Annual Conference Series SIGGRAPH, 319–325.

Mlsna, P.A., Rodríguez, J.J., 2005. Gradient and Laplacian edge detection. In: Bovik, A.C. (ed.), Handbook of image and video processing. 2nd. edition. Elsevier, Amsterdam. pp. 535–553.

Rusinkiewicz, S., Burns, M., DeCarlo, D., 2006. Exaggerated Shading for depicting shape and detail. ACM Transactions on Graphics (Proceedings SIGGRAPH) 25(3), 1199–1205.

Yokoyama, R., Shirasawa, M., Pike, R.J., 2002. Visualizing topography by openness: a new application of image processing to digital elevation models. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 68(3), 257–265.

Zakšek, K., Oštir, K., Kokalj, Z., 2011. Sky-View Factor as a relief visualisation technique. Remote Sensing 3, 398–415.

LIDAR-Daten: LGL/LAD Baden-Württemberg

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