Terrestrisches Laserscanning

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Terrestrischer Laserscanner mit aufgeschraubtem GNSS-Empfänger

Das terrestrische Laserscanning (TLS) oder terrestrisches LiDAR (Light Detection And Ranging) ist ein stationäres, aktives, bildgebendes 3D-Verfahren, das laserbasierte Streckenmessungen in einer automatisierten Abfolge von quasi gleichabständigen Abtastschritten in vertikaler und horizontaler Richtung erfasst und daraus geometrische Informationen über das Objekt gewinnt. [1] Die Funktionsweise eines Laserscanners unterscheidet sich von anderen Messverfahren, insofern als mit dem Laserscanner über ein regelmäßiges Raster eine flächenhafte Objekterfassung erfolgt, und nicht wie sonst üblich eine Objektdiskretisierung durch repräsentative Punkte. [2][3]

Datenerfassung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Geometrie[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Die Rohdaten, die durch einen Laserscanner erzeugt werden, sind Messwerttripel, bestehend aus einer gemessenen Schrägdistanz sowie je einem Wert für die Horizontal- und Vertikalablenkung.[1][4] Für die Distanzmessung kommen je nach Hersteller unterschiedliche Verfahren zur Anwendung. Man unterscheidet das Impulslaufzeitverfahren, das Phasendifferenzverfahren und das Triangulationsverfahren.[1][5][6] Auch die Abtastung, d. h. die Ermittlung der Vertikal- bzw. Horizontalwerte kann auf verschiedene Arten erfolgen. Neben einer Abtastung durch Servomotoren, die den Laser bewegen, können durch Servomotoren rotierende Planspiegel oder ein kontinuierlich rotierender Spiegelpolygon eingesetzt werden. [1] Die Hersteller nutzen häufig eine Kombination aus verschiedenen Abtastarten.

Über einfache trigonometrische Beziehungen werden die erfassten Polarkoordinaten in kartesische Koordinaten umgewandelt.[7] Dieses Zwischenergebnis stellt eine Punktwolke dar, welche anschließend am Computer weiterverarbeitet werden kann, um beispielsweise 3D-Modelle zu erzeugen. Auch bei der Modellbildung gibt es grundsätzliche Unterschiede gegenüber den konventionellen Methoden, da kein zuvor definierter diskreter Objektpunkt gemessen wird, sondern eine Vielzahl zufällig auf dem Messobjekt verteilte Punkte. Daher müssen die geometrischen Repräsentanzpunkte in der Nachbearbeitung durch geometrische Algorithmen bestimmt werden.

Registrierung der Remissionsintensität und Farbinformation[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Sofern neben den geometrischen Daten zusätzlich Intensitätsinformationen der reflektierten Lasermessungen registriert werden[8], kann auch von 4D-Laserscanning gesprochen werden, wobei die vierte Dimension hier nicht als zeitliche Auflösung im Sinne eines 3D-Filmes oder als vierte Raumdimension zu verstehen ist. Mit Hilfe der Intensitätsinformationen lassen sich die gewonnenen dreidimensionalen Punktwolken mit Falschfarben kodieren, was oftmals für grundsätzliche Objektunterscheidungen innerhalb der Punktwolke ausreichend ist. Zur Ergänzung mit realen Farbinformationen, beispielsweise durch RGB-Bilder, können interne oder externe Digitalkameras herangezogen werden.[9][10] Interne Kameras sind zumeist Kompaktkameras mit geringer Auflösung und Farbqualität – sie dienen somit in erster Linie einer schnellen Einfärbung der Punktwolke. Deutlich bessere Ergebnisse werden erzielt, wenn eine externe Spiegelreflexkamera montiert wird. Durch die Kombination mit RGB-Informationen kann später die Qualität des Modells gesteigert werden, was z. B. Anwendungsmöglichkeiten im Bereich der virtuellen Realität ermöglicht. [5]

Bauformen und Marktübersicht[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Bei den Bauformen haben sich grundsätzlich zwei Arten von Laserscannersystemen durchgesetzt, die sich durch ihr Gesichtsfeld unterscheiden. Die Laserscanner lassen sich in die Klassen Panorama-Scanner und Camera-View-Scanner einteilen. Bei Camera-View-Scannern ist das Sichtfeld sowohl in der Horizontalen, als auch der Vertikalen deutlich begrenzt. Panorama-Scanner können in einem Sichtfeld von 360° horizontal und ± 30° bis 180° vertikal arbeiten, was z. B. bei einer Innenraumaufnahme von Vorteil ist, da sich theoretisch (bei freier Sicht) die Anzahl der Scans gegenüber einem Camera-View-Scanner reduziert.

Seit der Entwicklung des ersten terrestrischen Laserscanners im Jahre 1999 vollzog sich eine rasante Entwicklung auf der Seite der Hardware.[11] Die Laserscaner-Systeme wurden im Laufe der Zeit immer schneller und leichter, aber demgegenüber aber nur geringfügig genauer. Neuere Systeme messen zudem über viel größere Entfernungen und sind eher mit einer Farbkamera ausgestattet. Nachfolgende Tabelle soll einen Überblick über aktuelle und historische 3D-Laserscanner geben:

Hersteller System Markteinführung Distanzmessprinzip Reichweite [m] Messrate [Punkte/s]
CLAUSS RODEON scan 2012 Impulslaufzeit 250 14400
CLAUSS RODEON smartscan 2013 Impulslaufzeit 250 14400
Cyra Technologies Cyrax 2400 [12][13] 1998 Impulslaufzeit 100 800
Cyra Technologies Cyrax 2500[14] 2000 Impulslaufzeit 100 1000
Faro Technologies Photon 80/20[15] 2008 Phasendifferenz 76 120000
Faro Technologies Photon 120/20[16] 2009 Phasendifferenz 153 976000
Faro Technologies Focus3D 120[17] 2010 Phasendifferenz 120 976000
Faro Technologies Focus3D X 330 [17] 2013 Phasendifferenz 330 976000
IQvolution IQSun880/LS 880/840 [18][19] 2004 Phasendifferenz 76 120000
IQvolution IQSun420/LS 420 [20] 2005 (?) Phasendifferenz 20 12000
Leica Geosystems[21] HDS3000 2002 Impulslaufzeit 300 4000
Leica Geosystems[21] HDS4500 2003 Phasendifferenz 53,5 125000
Leica Geosystems[21] ScanStation 2005 Impulslaufzeit 300 4000
Leica Geosystems[21] ScanStation 2 2007 Impulslaufzeit 300 50000
Leica Geosystems[21] HDS6000 2007 Phasendifferenz 79 500000
Leica Geosystems[21] ScanStation C10 2009 Impulslaufzeit 300 50000
Leica Geosystems[21] HDS4400 2009 Impulslaufzeit 700 4400
Leica Geosystems[21] HDS6100 2009 Phasendifferenz 79 508000
Leica Geosystems[21] HDS6200 2010 Phasendifferenz 79 1016727
Leica Geosystems[21] HDS7000 2011 Phasendifferenz 187 1016727
Leica Geosystems[21] HDS8400 2012 (?) Impulslaufzeit 1000 8800
Leica Geosystems[21] ScanStation P20 2012 Impulslaufzeit 120 1000000
Leica Geosystems[21] HDS8800 2012 Impulslaufzeit 2000 8800
Maptek[22] I-Site 8800 2010 Impulslaufzeit 2000 8800
Maptek[22] I-Site 8400 2011 Impulslaufzeit 1000 8800
Riegl[23] LMS-Z420i 2003 Impulslaufzeit 1000 11000
Riegl[23] LMS-Z390i 2006 Impulslaufzeit 400 11000
Riegl[23] LPM-321 2007 Impulslaufzeit 6000 1000
Riegl[23] VZ-400 2008 Impulslaufzeit 500 125000
Riegl[23] VZ-1000 2010 Impulslaufzeit 1400 122000
Riegl[23] VZ-4000 2012 Impulslaufzeit 4000 222000
Riegl[23] VZ-6000 2012 Impulslaufzeit 6000 222000
Topcon GLS-1500[24] 2010 Impulslaufzeit 330 30000
Trimble Navigation GS 200 3D[25] 2005 Impulslaufzeit 200 5000
Trimble Navigation FX[26] 2009 Phasendifferenz 46 190000
Trimble Navigation CX[27] 2010 Kombination Phase & Impuls 80 54000
Trimble Navigation TX5[28] 2012 Phasendifferenz 120 976000
Zoller+Fröhlich[29] IMAGER 5006Ex 2009 Phasendifferenz 79 508000
Zoller+Fröhlich[29] IMAGER 5006h 2010 Phasendifferenz 79 1016727
Zoller+Fröhlich[29] IMAGER 5010 2010 Phasendifferenz 187 1016027
Zoller+Fröhlich[29] Z+F PROFILER 6007 duo 2011 Phasendifferenz 79 1016000
Zoller+Fröhlich[29] Imager 5010C 2012 Phasendifferenz 187 1016000
Zoller+Fröhlich[29] Imager 5010X 2015 Phasendifferenz 187 1016000
Zoller+Fröhlich[29] Profiler 9012 2012 Phasendifferenz 119 1016000
Pulsar Measuring Systems[30] PMS 500  ? Impulslaufzeit 8000 3,3
Pulsar Measuring Systems[30] PMSImpulse 100LR  ? Impulslaufzeit 400 3,3
Basis Software[31] Surphaser 25HSX  ? Phasendifferenz 70 1200000
MDL Laser Systems[32] C-ALS 2009 (?) Impulslaufzeit 150 250
MDL Laser Systems[32] VS150 2009 (?) Impulslaufzeit 300 200
MDL Laser Systems[32] Quarryman Pro 2009 (?) Impulslaufzeit 600 250
MDL Laser Systems[32] Quarryman Pro LR 2011 (?) Impulslaufzeit 1200 250
MDL Laser Systems[32] Dynascan HD100 2012 Phasendifferenz 120 976000

Auswertung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Georeferenzierung, Co-Referenzierung, Registration[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Je nach Projektanforderungen erfolgt die Objekterfassung von einem oder mehreren Standpunkten mit unterschiedlichen Blickwinkeln auf das zu erfassende Objekt.[5] Als Ergebnis jedes einzelnen Standpunktes erhält man die Punktwolke in einem lokalen Koordinatensystem.[2] Im weiteren Verlauf der Auswertung müssen die einzelnen lokalen Punktwolkensysteme miteinander verbunden (Co-Referenzierung) und eventuell auf ein übergeordnetes Koordinatensystem (Georeferenzierung im Falle von erdbezogenen Raumbezugssystemen) referenziert werden.[5][33] Dieser Schritt wird im Englischen mit registration bezeichnet und häufig falsch mit Registrierung statt mit Referenzierung übersetzt. Bei der Referenzierung bestehen mehrere Ansätze, wie z. B. Referenzierung über Passflächen von Regelgeometrien (Ebene, Kugel, Zylinder), über manuell ausgewählte identische Punkte der Punktwolken, über retroreflektierende Zielmarken und über flache Zielmarken mit speziellem Muster hinsichtlich der Remissionswerte (Bildmarken mit z. B. Schachbrettmuster oder weißem Kreis auf schwarzem Grund).[2] Als markenlose Lösung wird der ICP (iterative closest point) angewendet. Hierbei werden im Überlappungsbereich zweier Punktwolken Bereiche segmentiert, in denen dann näherungsweise identische Punkte über die Bestimmung der kürzesten Distanz ausgewählt werden. Iterativ kann dann über räumliche Ähnlichkeitstransformationen eine Annäherung der beiden Punktwolken erreicht werden.[34][35] Das Referenzierungsergebnis ist eine Punktwolke, die idealerweise sämtliche Objektflächen diskritisiert und für die weitere Modellierung, Kombination mit anderen Geoinformationen und Visualisierung geeignet ist.

Modellierung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Durch Zufuhr von speziellem Fachwissen kann aus diesem Datensatz ein Modell des realen Objektes erzeugt werden.[36] Aus der Gesamtpunktwolke können beispielsweise bestimmte Bereiche selektiert werden, um daraus über bestimmte Algorithmen geometrische Primitive wie Ebenen oder Zylinder zu approximieren. Diese können anschließend zu einem Randflächenmodell verschnitten werden.[5]

Auch lassen sich Grundrisse, Ansichten und Schnitte anfertigen.

Gerade der Teil der Auswertung ist aufgrund der fehlenden Automatisierungen sehr arbeits- und damit kostenaufwändig.[2][37] Der Prozessablauf von der Objekterfassung über die Referenzierung und Modellierung bis hin zur Visualisierung sollte aufgrund der vollständigen Datenverfügbarkeit im Computer automatisierbar sein. Erste Ansätze hierzu wurden z. B. 2003 von Fredie Kern beschrieben (s. Literatur).

Anwendungsbereiche[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Durch die Möglichkeit einer berührungslosen und flächenhaften Vermessung in Kombination mit automatisierter Verarbeitung ergeben sich viele Bereiche, für die das Laserscanning eine interessante Methodik darstellt. Das terrestrische Laserscanning kann oft dort wirtschaftlich eingesetzt werden, wo komplexe Objekte berührungslos, schnell und vollflächig erfasst werden sollen. Somit ist das terrestrische Laserscanning eine sinnvolle Ergänzung zu den konventionellen – im Vergleich genaueren – Messverfahren wie der Photogrammetrie oder der Tachymetrie. Eine Synergie der Vermessungsverfahren Laserscanning, Photogrammetrie und Tachymetrie sowie eine Automatisierung des Auswerteprozesses werden in Zukunft das volle Potential des terrestrischen Laserscannings wirtschaftlich ausnutzen können und somit ein optimales Geometriemanagement ermöglichen.

Anwendungen in der Bauwerksüberwachung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Neben elastischen Deformationen innerhalb gewisser Grenzen können Verformungen von Bauwerken bei zu großen einwirkenden Kräften oder aufgrund von Abnutzungserscheinungen plastisch und die Bauwerke in Folge statisch instabil werden. Um die Funktion solcher Bauwerke zu gewährleisten, ist eine regelmäßige Überprüfung auf Deformationsvorgänge notwendig. Neben anderen Verfahren (visuelle, mechanische, chemische Kontrollen) stellt TLS neben tachymetrischer Vermessung, Nivellementmessungen oder GNSS-Messungen eine Möglichkeit der geometrischen Überwachung dar und eignet sich zur Überwachung verschiedener Bauwerke wie Talsperren[38][39], Brücken[40], Türme[41], Hochhäuser oder Gleisanlagen[42].

Beim Einsatz von TLS zur geometrischen Bauwerksverformungsmessung können (im Vergleich zu anderen geometrischen Verfahren) in kurzer Zeit sehr viele Punkte gemessen werden. Aufgrund der rasterförmigen Abtastung sind die Punkte jedoch für multitemporale Aufnahmen nicht exakt reproduzierbar, somit wird TLS in der Bauwerksüberwachung meist als flächenhaftes messendes Verfahren bezeichnet. Aus multitemporalen Messungen können so Veränderungen extrahiert werden, wobei zwischen periodischen Variationen (z.B. im Rahmen von Temperaturschwankungen oder Wasserstandsschwankungen, lastabhängige Veränderungen bei Brücken), sprunghaften Änderungen (z.B. Lawinenschäden) und linearen Änderungen (z.B. in Folge von kontinuierlicher Absenkung des Grundwasserspiegels) unterschieden wird. Die angestrebte Genauigkeit bei Deformationsmessungen liegt im Millimeterbereich. Deformationen können anhand relativer oder absoluter Deformation aufgedeckt werden. Relative Deformationserkennung resultiert aus Differenzbildern zwischen 2 oder mehreren Messungen. Für absolute Deformationserkennung müssen die Messungen in einem geodätischen Bezugssystem registriert sein, wobei die Deformationen dann exakt koordinativ bestimmt werden können.[43] Beim Vergleich werden verschiedene Ansätze verwendet: Beim Blockansatz wird die Oberfläche des Bauwerks regelmäßig gerastert und ein repräsentativer Punkt pro Rasterzelle durch Mittelbildung ermittelt. Beim 3D-Flächenvergleich werden aus den gemessenen Punkten mit Hilfe von Dreiecksvermaschungen Flächen generiert, und im Rahmen der Folgemessung der kürzeste Abstand zwischen Punkten bzw. Flächen zu vorangegangenen Messungen berechnet.[44]

Anwendungen in den Geowissenschaften[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Innerhalb der Geowissenschaften hat TLS ein weites Anwendungsspektrum, befindet sich aber noch in den Anfängen. Der Schwerpunkt findet sich vor allem in der Aufzeichnung und Visualisierung von zeitlichen Veränderungen (Zeitreihen)[45], Kartierung von Steinschlag und Gravitativen Massenbewegungen, Massenbilanzierung und Monitoring sowie Georisikoforschung[46] TLS Aufnahmen können in hoher räumlicher Auflösung und hoher Genauigkeit über Distanzen von mehreren Hundertmetern bis Kilometern aufgenommen werden.[45]Weitere Anwendung finden hochauflösende TLS Daten in entsprechend gefährdeten Gebieten im Risikomanagement und der Raumplanung.[47]

Hangrutschungen sind weitverbreitete Risiken welche anthropogenen Strukturen, wie Straßen, Dämmen und Hochspannungsleitungen erhebliche Schäden zufügen können. TLS-Beobachtungen liefern verlässliche Daten zur Erstellung von Massenbilanzen der Rutschung und zugehörigen Kartenmaterial. Weiters können auf der Basis der TLS Daten oberflächliche Bewegungsmuster, Bewegungsraten abgeleitet werden sowie bewegte Volumina abgeschätzt werden.[47]

Das Anwendungspotential von TLS in alpinen Gebirgsräumen ist sehr vielfältig. Unter anderem die Überwachung (Monitoring) von destabilisierten Felswänden. Verstärkter Gletscherrückzug und fortschreitende Permafrost Degradation sind ursächlich für die Instabilität in Felswänden. Daraus resultierender Steinschlag kann ernsthafte ökonomische und soziale Konsequenzen für Personen, Infrastruktur und Siedlungen im alpinen Raum haben.[45]

Anwendungen in der Archäologie[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Archäologische Stätten und Artefakte wurden früher mit einfachen Skizzen und Fotografien dokumentiert.[5][48] Durch den zunehmenden Fortschritt der Laserscanningtechnik wird das TLS immer öfter auch in der Archäologie eingesetzt[5]. Archäologische Dokumentationen sowie die Analysen von archäologischen Stätten und Artefakten werden durch die Erstellung von 3D-Modellen vereinfacht. [1][2][5][48] Des Weiteren eignen sich die resultierenden Punktwolken für die Restaurierung, Konservierung, maßstabsgetreuen Nachbildungen, Überwachung von Veränderungen und dienen als Grundlage für die nachträgliche Interpretation der historischen Funde.[48] Die Vorteile der Laserscanningtechnologie, wie beispielsweise die hohe Geschwindigkeit und Genauigkeit der Vermessungen sowie die Eignung zur Anwendung in schwer erreichbaren Gebieten und die Unabhängigkeit von Tageszeit und Witterung, sind für archäologischen Dokumentationen von großem Nutzen.[2][5] Allerdings erweist sich die große Datenmenge, die durch Laserscanningaufnahmen generiert werden, als sehr problematisch und muss reduziert werden.[5][48] Auch die langwierige Nachbearbeitung[2] und das beschränkte Sichtfeld – denn mittels TLS können keine Vogelperspektiven aufgenommen werden – stellen weitere Nachteile für den Gebrauch des TLS in der Archäologie dar[48]. Durch die Kombination mit ALS-Daten, wie beispielsweise Geländemodellen, oder photogrammetrischen Aufnahmen, können genauere Ergebnisse bzw. eine vereinfachte Interpretation erzielt werden. [1][5][48]

Grundsätzlich stellt das TLS eine effiziente Methode für archäologische Dokumentationen und Analysen dar [1][5] und die Ergebnisse bieten eine gute Ausgangsbasis für umfassende Interpretationen[2]. Laserscanningdaten werden in der Archäologie den Feldgang sowie manuelle Aufzeichnungen für die Dokumentation allerdings nicht ersetzen, sondern sind viel mehr als sinnvolle Ergänzung anzusehen[1].

Anwendungen in der Stadtmodellierung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Durch die Möglichkeit, mittels Laserscanning ein digitales, dreidimensionales Abbild von Städten, Stadtteilen oder einzelnen Gebäuden zu erstellen, kann TLS auch im Bereich der 3D-Stadtmodellierung eingesetzt werden.

Zur wachsenden Anzahl an verfügbaren Städten und Detaillierungsgrade tragen alle Aufnahmeverfahren des Laserscanning bei. Während TLS sich insbesondere bei der Erfassung von Fassaden und Objekten im Straßenraum eignet, wird durch die Kombination mit ALS, der Einbeziehung von Systemen wie Mobile Mapping und weiteren Methoden die Erstellung ganzer Stadtmodelle ermöglicht.[49][50] Letzteres wird durch diverse Entwicklungen der großen Hersteller in Form von spezifischen Lösungen für verschiedene Verkehrsträger und Fragestellungen stark vorangetrieben.[51][52]

Die größte Entwicklung ist zurzeit im Bereich der Automatisierung zu beobachten. Im vorliegenden Zusammenhang wird darunter die computergestützte, automatische Durchführung möglichst aller Arbeitsschritte – von der Georeferenzierung, Co-Referenzierung, Registration über die Extrahierung, Klassifizierung und Attributierung einzelner Objekte aus der Punktwolke bis hin zur vollautomatischen Erstellung ganzer Modelle – verstanden.[53][54]

Nach der Bearbeitung der Ausgangsdaten ist eine Weiterverarbeitung der Daten in zahlreichen Anwendungsfeldern im Bereich der Visualisierung, Animation und Simulation möglich, darunter die 3D-Echtzeit in der Stadtmodellierung oder die Verkehrsraumüberwachung.[55]

Weitere Anwendungsgebiete[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Weitere Anwendungsgebiete sind geometrische Bauaufnahme, Facilitymanagement, Qualitätssicherung im Bauwesen und Maschinenbau, Beweissicherung, Unfallstellendokumentation, Visualisierung, Animation oder Simulation. Projekte zur Weiterentwicklung des autonomen Fahrens – insbesondere selbstfahrende Kraftfahrzeuge wie beispielsweise das Google Self-Driving Car Project[56] – verwenden teils ebenfalls LiDAR-Systeme.

Literatur[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • Karl Kraus: Photogrammetrie Band 1, Geometrische Informationen aus Photographien und Laserscanneraufnahmen. 7., vollständig bearbeitete und erweiterte Auflage, deGruyter Lehrbuch, 2004
  • Fredie Kern: Automatisierte Modellierung von Bauwerksgeometrien aus 3D-Laserscanner-Daten. Dissertation, Geodätische Schriftenreihe der Technischen Universität Braunschweig, Heft 19, 2003
  • George Vosselman und Hans-Gerd Maas (Hrsg.): Airborne and Terrestrial Laser Scanning, Dunbeath 2010.
  • George L. Heritage und Andrew R. G. Large (Hrsg.): Laser Scanning for the Environmental Sciences, Chichester 2009.
  • Matti Maltamo, Erik Naesset und Jari Vauhkonen (Hrsg.): Forestry Applications of Airborne Laser Scanning, Heidelberg/New York/London 2014.

Weblinks[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Einzelnachweise[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  1. a b c d e f g h Engström, T., Johansson, M.: The use of terrestrial laser scanning in archaeology. Evaluation of a Swedish project, with two examples. In: Journal of Nordic Archaeological Science. Band 16, 2009.
  2. a b c d e f g h Groh, S., Neubauer, W.: Einsatz eines terrestrischen 3-D-Laserscanners in Ephesos. In: Jahreshefte des Österreichischen Archäologischen Institutes in Wien. Band 72, 2003.
  3. Vosselman G., Maas H.-G.: Airborne and Terrestrial Laser Scanning. Whittles Publishing, Dunbeath, Scotland, UK 2010, ISBN 978-1-904445-87-6.
  4. Rabah, M., Elhattab, A., Fayad, A.: Automatic concrete cracks detection and mapping of terrestrial laser scan data. In: Journal of Astronomy and Geophysics. Nr. 2, 2013, S. 250–255.
  5. a b c d e f g h i j k l Lerma, J., Navarro, S., Cabrelles, M., Villaverde, V.: Terrestrial laser scanning and close range photogrammetry for 3D archaeological documentation: the Upper Palaeolithic Cave of Parpalló as a case study. In: Journal of Archaeological Science. Band 37, Nr. 3, 2010.
  6. Vosselmann, G., Maas, H.-G.: Airborne and Terrestrial Laser Scanning. Whittles Publishing, Dunbeath 2010, S. 342.
  7. Hildebrandt, R., Iost, A.: From points to numbers: a database-driven approach to convert terrestrial LiDAR point clouds to tree volumes. In: European Journal of Forest Research. Nr. 131, 2012, S. 1857–1867.
  8. Hildebrandt, R., Iost, A.: From points to numbers: a database-driven approach to convert terrestrial LiDAR point clouds to tree volumes. In: European Journal of Forest Research. Nr. 131, 2012, S. 1857–1867.
  9. Ying Yang, M., Cao, Y., McDonald, J.: Fusion of camera images and laser scans for wide baseline 3D scene alignment in urban environments. In: Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Nr. 66, 2011, S. 52–61.
  10. Vosselmann, G., Maas, H.-G.: Airborne and Terrestrial Laser Scanning. Whittles Publishing, Dunbeath 2010, S. 342.
  11. Heritage, G., Large, A.: Laser Scanning for the Environmental Sciences. Wiley-Blackwell Publishing, West Sussex 2011, S. 302.
  12. Niemeier, W., Kern, F.: Anwendungspotentiale von scannenden Meßverfahren (PDF; 1,4 MB)
  13. 2400 ACD Enterprises - 3D Laser Imaging
  14. 3D-Scanning mit Ziel Rapid-Manufacturing - i3mainz
  15. Faro Photon 80/20 (PDF; 3,3 MB)
  16. Faro Laser Scanner Photon 120/20
  17. a b Faro Laser Scanner Focus 3D
  18. iQsun 880 HE80 3D Laser Scanner
  19. FARO Laser Scanner LS 840/880
  20. FARO Laser Scanner LS 420 (PDF; 141 kB)
  21. a b c d e f g h i j k l m Leica Geosystems – HDS Hardware
  22. a b Maptek - I-Site 3D Laser Scanning Technology
  23. a b c d e f g RIEGL - Terrestrial Scanning
  24. GLS 1500 - Topcon Positioning Systems, Inc.
  25. Trimble GS 200 3D Scanner
  26. Trimble FX Scanner
  27. Trimble CX Scanner
  28. Trimble TX5 Scanner
  29. a b c d e f g ZF-Laser - Produkte
  30. a b Pulsar Measuring Systems
  31. Surphaser 3D Scanner
  32. a b c d e MDL Laser Systems
  33. Guan, Y., Zhang, H.: Initial Registration for Point Clouds Based on Linear Features. In: Fourth International Symposium on Knowledge Acquisition and Modeling (KAM), 8-9. Oct. 2011, Sanya. 2011, S. 474–477.
  34. Vosselmann, G., Maas, H.-G.: Airborne and Terrestrial Laser Scanning. Whittles Publishing, Dunbeath 2010, S. 342.
  35. Pfaffenholz J.-A., Bae, K.-H.: Geo-referencing point clouds with transformational and positional uncertainties. In: Journal of Applied Geodesy. Nr. 6, 2012, S. 33–46.
  36. Fan, L., Atkinson, P.M.: Accuracy of Digital Elevation Models Derived From Terrestrial Laser Scanning Data. In: Geoscience and Remote Sensing Letters. Nr. 12/9, 2015, S. 1923–1927.
  37. Kawashima, K., Kanai, S., Date, H.: Automatic Recognition of a Piping System from Large-Scale Terrestrial Laser Scan Data. In: International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. XXXVII – 5/ W12, 2011, S. 283–288.
  38. Alba, M., Fregonese, L., Prandi, F., Scaioni, M., Valgoi, P.: Structural Monitoring of a Large Dam by Terrestrial Laser Scanning. In: International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Band 36, Nr. 5, 2006.
  39. González-Aguilera, D., Gómez-Lahoz, J., Sánchez J.: A new approach for structural monitoring of large dams with a three-dimensional laser scanner. In: Sensors. Band 8, Nr. 9, 2008, S. 5866–5883.
  40. Zogg, H.-M., Ingensand, H.: Terrestrial Laser Scanning for Deformation Monitoring – Load Test on the Felsenau Viaduct (CH). In: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science. Band 37, B5, 2008, S. 555–561.
  41. Schneider, D.: Terrestrial laser scanning for area based deformation analysis of towers and water dams. In: Proc. of 3rd IAG/12th FIG Symp., Baden, Austria, May 22.-24. 2006.
  42. Soni, A., Robson, S., Gleeson, B.: Structural monitoring for the rail industry using conventional survey, laser scanning and photogrammetry. In: Applied Geomatics. 2015, S. 1–16.
  43. Eling, D.: Terrestrisches Laserscanning für die Bauwerksüberwachung. Verlag der Bayerischen Akademie der Wissenschaften in Kommission beim Verlag C.H. Beck, München 2009, ISBN 978-3-7696-5053-2.
  44. Mecheleke, K., Lindstraedt, M., Sternberg, H., Kersten, T.: Bauwerksmonitoring mit terrestrischem Laserscanning. In: Luhmann, T., Müller, C. (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2012. VDE Verlag GmbH, Berlin und Offenbach 2012, ISBN 978-3-87907-515-7, S. 55–62.
  45. a b c Kenner R., Phillips M., Danioth C., Denier C., Thee P. & Zgraggen A.: Investigation of rock and ice loss in a recently deglaciated mountain rock wall using terrestrial laser scanning: Gemsstock, Swiss Alps. In: Cold Regions Science and Technology. Nr. 67, 2011.
  46. Kuhn D. & Prüfer S.: Costal cliff monitoring and analysis of mass wasting processes with the application of terrestrial laser scanning: A case study of Rügen, Germany. In: Geomorphology. Nr. 213, 2014.
  47. a b Zeybek M. & Sanhoglu I.: Accurate determination of the Taskent (Konya, Turkey) landslide using a long-range terrestrial laser scanner. In: Bulletin of Engineering Geology and the Environment. Nr. 74, 2015.
  48. a b c d e f Kersten, Th., Lindstaedt, M., Mechelke, K., Vogt, B.: Terrestrial Laser Scanning fort he Documentation of Archaeological Objects and Sites on Easter Island. In: Computer Applications and Quantitative Methods in Archaeology. 2010.
  49. Jansa, Josef & Stanek, Heinz: Ableitung von Stadtmodellen aus Laser-Scanner-Daten, Grundrissplanen und photographischen Aufnahmen. In: VGI – Österreichische Zeitschrift für Vermessung und Geoinformation. Nr. 91 (4), 2003, S. 262–270 (Online (PDF)).
  50. Jansa, Josef et al.: Terrestrial Laserscanning and Photogrammetry – Acquisition Techniques complementing one another. In: ISPRS Archives. 2004 (Online (PDF)).
  51. Riegl Mobile Mapping
  52. Leica Mobile Mapping
  53. Pu, Shi & Vosselmann, George: Automatic Extraction of Building Features from Terrestrial Laser Scanning. In: ISPRS Archives. 2006 (Online (PDF)).
  54. Pu, Shi & Vosselmann, George: Knowledge based reconstruction of building models from terrestrial laser scanning data. In: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Nr. 64, 2009, S. 575–584 (Online (PDF)).
  55. Kress, Lorenz et al.: 3D-Stadtmodellierung und Verkehrsraumerfassung mit Laservermessungstechnologie. (Online (PDF)).
  56. Google Self-Driving Car Project