Airborne Laserscanning

aus Wikipedia, der freien Enzyklopadie
Zur Navigation springen Zur Suche springen
Airborne Laserscanner am Hubschrauber

Laserscanning (auch LiDAR = Light Detection And Ranging genannt) ist eine Methode der Fernerkundung . Sie nutzt die Eigenschaften des gestreuten Lichts, um entfernte Objekte zu charakterisieren. [1] Beim Airborne Laser Scanning (ALS) , das auch als flugzeuggetragenes Laserscanning bezeichnet wird, ist die Scaneinheit auf oder an einem Flugobjekt (meist auf/an einem Flugzeug oder Helikopter) angebracht. [2] Mittels Laserstrahl wird die Erdoberflache abgetastet. Ermittelt wird die Distanz zwischen dem erfassten Punkt an der Erdoberflache und dem Sensor. [3] Die aus den gewonnenen Hoheninformationen erstellten Oberflachenmodelle finden heutzutage in vielen Fachgebieten Anwendung.

Geschichte [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]

Die Anfange des ALS sind in den USA und Kanada zu finden. Sie reichen bis in die 1970er-Jahre zuruck. Damals war bereits bekannt, dass luftgestutzte LiDAR-Systeme die Distanz zwischen Flugzeug und Bodenoberflache mit einer Genauigkeit von unter einem Meter messen konnen. Jedoch wurden Hohenmessungen mittels flugzeuggetragenem Laser aus zwei Grunden nicht fur topographische Kartierungen verwendet. Eines der Probleme war, dass die vertikale Position des Flugsystems und die horizontale des Lichtkegels an der Bodenoberflache nicht in der benotigten Genauigkeit zu erfassen waren. Diese Schwierigkeit wurde Ende der 1980er-Jahre durch das GPS behoben. Durch Verwendung eines Differenziellen Globalen Positionierungssystem (DGPS) konnten die horizontale und vertikale Position des Scanners zentimetergenau bestimmt werden. Laser Scanning aus der Luft wurde außerdem durch die technische Weiterentwicklung des Lasers machbar. Pulslaser konnten nun Licht im Wellenlangenbereich des nahen Infrarots aussenden, das nach der Streuung und Reflexion an der Bodenoberflache vom Empfanger wieder eindeutig registriert werden konnte. Die hohe geometrische Genauigkeit der Methode und das Potenzial, das diese fur die Erstellung von digitalen Hohenmodellen darstellt, wurde durch Versuche an der Universitat Stuttgart im Zeitraum von 1988 bis 1993 bewiesen. Durch wichtige Erkenntnisse uber die Systemparameter entwickelten sich die Gerate und die Methode seither rasant weiter. Heutzutage ist das ALS in vielen Bereichen nicht mehr wegzudenken und findet Anwendung in zahlreichen Fachrichtungen. [4] [5]

Bestandteile [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]

Ein flugzeuggestutztes Laser Scanning System setzt sich zumindest aus folgenden Bestandteilen zusammen:

  • Laserdistanzmesser: dieser enthalt den Laser, den Sender fur den Laserstrahl, Signalempfanger fur den reflektierten Strahl, Verstarker und Zeitmesser;
  • ein System zur Georeferenzierung: GPS -Empfanger und Inertiales Navigationssystem (INS)
  • Speichermedium fur die Laser-, GPS-, INS-Daten und moglichen Bilddaten; [6]

Optional konnen die Systeme mit anderen Sensoren wie Digitalkameras und Videokameras kombiniert werden, um zusatzlich zu den Hoheninformationen Bilddaten aufzunehmen. Diese Bestandteile werden mit einer Halterung am Fluggerat befestigt. Im Lieferumfang eines Laser Scanning Systems sind außerdem haufig die Software fur die Flugplanung sowie fur die Auswertung der Rohdaten (von Laserscanner und GPS) enthalten. Parameter wie Messrate, Scanwinkel und Frequenz konnen am jeweiligen Scanning System eingestellt werden. Zusammen mit variablen Flughohen und Fluggeschwindigkeiten kann dadurch die erforderliche Datendichte auf verschiedene Anwendungsbereiche abgestimmt werden. [6]

Funktionsweise [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]

Ein Laserscanner ist ein aktives System, das Lichtimpulse aussendet, die von Objektpunkten reflektiert werden. Der Objektpunkt muss dabei mindestens aus einer Richtung einsehbar sein. Voraussetzung ist diffuse Reflexion an der Oberflache. Diese Technik funktioniert unabhangig von der Sonnenbeleuchtung. [7] Die Verwendung von Laser-Scanning-Systemen ermoglicht die Gewinnung von großen Mengen an 3D-Informationen uber die Erdoberflache bei sehr schnellen Aufnahmeraten. [8] Man unterscheidet, abhangig von der Aufzeichnung der Ruckstrahlung, zwei Typen von Sensoren: `Discrete Echo´ Sensoren, und `Full-waveform Systeme´. Erstere erfassen nur eine geringe Anzahl von Echos, wahrend zweitere fahig sind, die gesamte zeitabhangige Variation der empfangenen Signalstarke zu registrieren. So kann man aus `Full-waveform´-Daten zusatzliche Parameter, wie etwa die Signalamplitude oder die Echobreite ableiten. [2] Das Untersuchungsgebiet wird in einzelnen, einander uberlappenden Flugstreifen beflogen. Diese haben ublicherweise eine Lange von einigen Kilometern und eine Breite von mehreren hundert Metern, abhangig von der Flughohe uber Grund sowie dem maximalen Scanwinkel. [2] [6]

Die Distanzmessung erfolgt bei Pulslasern uber die Laufzeitmessung:

Distanz = Laufzeit/2 * Lichtgeschwindigkeit.
[8]

Die Orientierung der Datenpunkte erfolgt mittels differentiellem GPS (DGPS) sowie INS. [3] Das GPS-System liefert die absolute Position des Sensors, das INS die Lage der Plattform (Roll-, Nick- und Gierwinkel). [2]

Wichtige Parameter [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]

  • Punktdichte: Die Punktdichte ist abhangig von der Flughohe sowie von den Eigenschaften des Scansystems, z. B. Geschwindigkeit der Plattform, Sichtfeld, Abtastfrequenz. [9]
  • Laser Footprint: Beleuchtete Flache an der Erdoberflache, resultierend aus der Strahldivergenz. [2] Neben der Strahldivergenz ist die Footprintgroße direkt abhangig von der Flughohe. [6]
  • Signal Amplitude: Parameter fur die Starke des erfassten Echos, abhangig vom Zielbereich sowie dem Reflexionsgrad der Oberflache. [2]

Datenverarbeitung [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]

Das Ergebnis eines Scanfluges ist eine dreidimensionale Punktwolke, die zunachst referenziert wird. Dieser Schritt ist notwendig, um die gewonnenen Daten von einem Koordinatensystem (das ein internes, instrumentendefiniertes System sein kann) in ein anderes zu transformieren. [5] Im Anschluss daran werden die Daten weiterverarbeitet, um unterschiedliche Objektmodelle zu erzeugen. Zwei wichtige Beispiele sind einerseits das Digitale Oberflachenmodell (DOM), das Informationen uber die Beschaffenheit der Erdoberflache, inklusive aller auf ihr befindlichen Objekte wie etwa Vegetation oder Gebaude liefert, und andererseits das Digitale Gelandemodell (DGM), das die nackte Gelandeoberflache reprasentiert. [7] Solche Gelandemodelle stellen eine wichtige Grundlage fur topographische Analysen dar. Um Gelandepunkte von Nicht-Gelandepunkten zu unterscheiden, sind Filtermethoden notwendig. [10] Diese konnen grob in drei Hauptgruppen eingeteilt werden: a) Basierend auf mathematischer Morphologie, b) basierend auf progressiver Verdichtung eines Dreiecksnetzes und c) basierend auf linearer Vorhersage und hierarchischer robuster Interpolation. [11] [5]

Vorteile und Limitationen [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]

Trotz einiger Limitationen hat sich die ALS-Technologie als eine effektive Methode erwiesen, um Digitale Gelandemodelle zu erstellen. Als Vorteile sind vor allem die hohe Messpunktedichte und Messgenauigkeit, eine rasche Datenerfassung und das Durchdringen von Vegetation zu nennen. Die Vorteile gegenuber anderen Fernerkundungsmethoden zeigen sich aufgrund der hohen Messpunktedichte zum Beispiel in Anwendungsgebieten, in denen die Oberflachen eine geringe Rauigkeit aufweisen wie etwa Eis- und Schneeflachen, Sand, Sumpfe und Feuchtgebiete; außerdem in der Untersuchung von Vegetation, da durch die Aufzeichnung des ersten und letzten reflektierten Signals die Vegetationshohe berechnet werden kann. Durch das ALS wird die Kartierung und vor allem automatische Erfassung kleiner Objekte wie etwa Stromleitungen moglich. [6] [2] Da Laser Scanner aktive Systeme sind, sind sie im Vergleich zu passiven Methoden, wie etwa der Photogrammetrie , nicht auf das Sonnenlicht angewiesen, sondern konnen theoretisch 24 Stunden pro Tag eingesetzt werden, um Daten zu erfassen. Jedoch kann auch der Laserstrahl auf Hindernisse treffen wie etwa Wolken oder Nebel und Vegetation, die er nur eingeschrankt durchdringt. Wahrend die ausgesendeten Laserstrahlen vor allem im Winter durch Laubwalder bis an die Bodenoberflache reichen konnen, zeigen dichte Nadelwalder oder mehrstockige Regenwalder die Grenzen des ALS auf. Im Vergleich zur luftgestutzten Photogrammetrie, in der die Tragersysteme von kleinen Ballonen bis zu geostationaren Satelliten reichen konnen, werden Airborne-Laserscanning-Systeme auf Drohnen, Helikoptern und Flugzeugen angebracht. Die minimale und maximale Flughohe ist aufgrund der Sicherheit fur Personen am Boden, vor allem der moglichen gesundheitsschadigenden Wirkung fur die Augen, und aufgrund der Energie des Lasers sowie der Leistung des Sensors eingeschrankt. Diese kann innerhalb von 20 bis 6000 m liegen, meistens allerdings zwischen 200 und 1000 m. [6] [5]

Fehlerquellen [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]

Die vertikale und horizontale Genauigkeit der durch ALS gewonnenen Hohendaten betragt 0,05 bis 0,2 m bzw. 0,2 bis 1 m. Ursachen fur Fehler lassen sich in der Kalibrierung von GPS, INS und Scannerdaten finden. An stark geneigten Oberflachen konnen Positionsfehler auch zu falschen Angaben der Hohe fuhren. Eine weitere haufige Fehlerquelle ist die mehrfache Reflexion des Laserstrahls, beispielsweise, wenn der Laser nach der Reflexion auf der Bodenoberflache nochmals von einem Objekt abgelenkt wird, bevor er beim Sensor eintrifft. Die Genauigkeit der Messwerte kann außerdem durch Fehler in der Datenverarbeitung beeinflusst werden, wie etwa bei der Transformation in ein anderes Koordinatensystem. [5]

Anwendungsgebiete [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]

Der technische Fortschritt der vergangenen Jahre hat ?small-footprint full-waveform laserscanning“ (FWF), also Laserscanner, aus denen sich zusatzliche Parameter wie Signalamplitude und Echobreite ableiten lassen, leichter zuganglich und anwendbar gemacht. Dadurch wird diese Technik des Airborne Laserscanning (ALS) seitdem auch in vielen verschiedenen Anwendungsgebieten eingesetzt. Dabei werden unabhangig vom Anwendungsgebiet die Zielobjekte entsprechend ihren Charakteristika (Signalamplitude, Hohe etc.) klassifiziert, sodass sich diese innerhalb kurzer Zeit uber große Gebiete definieren und analysieren lassen. [12]

Vegetationsgeographische Analysen [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]

ALS Datenaufnahme mit einem Flugzeug uber dem Brasilianischen Regenwald.

Seit 2004 werden FWF-ALS-Systeme in den Forstwissenschaften angewendet, um Vegetation zu quantifizieren und dadurch deren dynamischen Wandel zu modellieren. Wichtig fur ein nachhaltiges Forstmanagement sind die spezifischen Informationen einzelner Baume, die durch diese Methode flachendeckend gewonnen werden und mit deren Hilfe man vor allem die Beziehung zwischen Vegetation und Klima untersuchen, aber auch wissenschaftliche Erkenntnisse zu einzelnen Baumarten gewinnen kann. [13] Durch die vergleichsweise leichte und schnelle Datenaufnahme und -verarbeitung kann durch die Anwendung von FWF ALS auch Biomasse und deren Veranderung evaluiert und großflachig ausgewertet werden. [14] Gebiete konnen nach deren dominierender Pflanzenart eingeteilt werden, was wiederum Informationen uber Sukzession , Mikrohabitate , Zustand und Funktionsweise von Okosystemen liefert. [15] Daher ist diese Methode mittlerweile auch ein wichtiger Bestandteil im Monitoring von Naturschutz -Projekten. [16]

Analysen von Gebaudeoberflachen [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]

Mithilfe von ALS-Daten konnen Gebaude automatisch extrahiert werden. Dabei werden zunachst Gebaude klassifiziert und anschließend gegebenenfalls die Geometrie von Gebauden rekonstruiert. Dabei gilt je großer ein Gebaude, desto zuverlassiger und hochauflosender kann dessen Geometrie aus den Daten abgeleitet werden. [17] Die gewonnenen Informationen werden auch in der Stadtforschung eingesetzt. [18] Da die Methode einen raschen und unkomplizierten Einsatz ermoglicht, wird sie zum schnellen Kartieren und zur Schadensbewertung nach Naturkatastrophen angewendet. [19]

Analysen von Solarpotentialen [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]

Photovoltaikanlage auf dem Dach einer Wiener Schule.

In den letzten Jahren hat es einen immer großer werdenden Bedarf fur kostengunstige Gewinnung von nachhaltiger Energie fur Privathaushalte gegeben. [20] Mithilfe von Airborne Laserscanning kann das Solarpotenzial von Dachern bestimmt werden. Die Dachoberflachen werden dabei von Vegetation und anderen Gebaudeoberflachen extrahiert. Anschließend konnen die extrahierten Dachoberflachen hinsichtlich ihrer Ausrichtung und Neigung analysiert werden, sodass geeignete Bereiche fur Photovoltaikanlagen festgestellt werden konnen, um diese moglichst effektiv einsetzen zu konnen. [21]

Analysen in der Wasserwirtschaft [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]

Im Bereich der Wasserwirtschaft und Hydrologie wird ALS primar fur die Erstellung spezifischer Basisdaten verwendet, die eine wesentliche Verbesserung der hydrologischen Produkte ermoglichen. [22] Dies reicht von Wasserlauf-Gelandemodellen, Gefahrenzonenplanung , Ausweisung von Uberschwemmungsgebieten, bis hin zu diversen wasserbiologischen Fragestellungen. [23] Im Vergleich zu Abflussmodellierungen, die nicht auf ALS-gestutzten Daten basieren, kann durch ALS-Daten eine großere Genauigkeit erreicht werden. Allerdings ist immer auf die Aktualitat und stattgefundene Gelandeveranderungen (z. B. Hochwasserschutz maßnahmen, Schuttungen etc.) zu achten. [22] Bei der Vermessung von ganzen Fließgewassern hat ALS die traditionellen Messmethoden, wie terrestrische oder photogrammetrische Techniken, weitgehend abgelost. Die Vorteile liegen im hohen Grad der Automatisierung von großflachigen Aufnahmen, einer einheitlichen Punktdichte von mehreren Punkten pro Quadratmeter und Hoheninformationen von ungefahr 10 cm Genauigkeit. Durch diese Verbesserungen konnen detailhafte Gelandestrukturen weitgehend automatisch und prazise erfasst werden. [23] Im Rahmen eines INTERREG Projektes kam es 2015 zur hochaufgelosten Neuvermessung des Bodensees , das weltweit zum ersten Mal in dieser Genauigkeit fur ein großeres Binnengewasser durchgefuhrt wurde. Die gewonnenen Produkte dienen neben der Wasserwirtschaft, auch der Archaologie , Schifffahrt und Freizeitnutzung fur weitere Analysen. [24] [25]

Analysen von geomorphologischen Fragestellungen [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]

Vor allem durch die Entwicklung von FWF kam es in den Umweltwissenschaften zu einer deutlichen Zunahme der Publikationen, die sich auf hochaufgeloste und vielseitig eingesetzte ALS-Daten stutzen. ALS-Daten werden dabei in unterschiedlichen Skalen und Verarbeitungsgraden von wenigen Punkten, bis zu kompletten Digitalen Gelandemodellen eingesetzt. Sie kommen in unterschiedlichem Intensitatsgrad der Einbindung vor, wobei sich die Moglichkeiten von einfachen Visualisierungen und visuellen Interpretationen, bis hin zur Integrierung in verschiedene Prozess-Modellierungen (z. B.: Massenbewegungen , Hydrologie etc.) und automatischen Klassifizierungs- und Kartierungsprozessen erstrecken. [26] Zunachst wurde ALS vor allem fur die Kartierung und damit Klassifikation und Abgrenzung von diversen landschaftlichen Formen und Prozessen verwendet. Die genaueren und detaillierteren Techniken und resultierenden Produkte ermoglichen es, raumliche und zeitliche Veranderungen vorwiegend uber die Hohendifferenzen in verschiedensten Subbereichen der Geomorphologie zu beobachten. [27]

  • Gletscher und Eismassen : Eine relativ einfache Anwendung stellt die Kartierung von Eisflachen und somit visuellen Interpretationen zur Eisflachen-Ausweitung oder -Verkleinerung dar. Durch den Vergleich von multitemporalen Digitalen Gelandemodellen konnen einerseits Veranderungen des Volumens fur Eis- und Schneemassen eruiert werden, aber auch andererseits zur Validierung und Unterstutzung von anderen bzw. herkommlichen Massenbilanz berechnungen verwendet werden. [28] [29]
  • Kusten und Meeresspiegel : In Anbetracht des Klimawandels sind Beobachtungen zur Kustenveranderung und des Meeresspiegelanstiegs in den Fokus der Forschung geruckt. Hochaufgeloste ALS-Daten erlauben es, das Zusammentreffen und die wechselseitige Beeinflussung von geomorphologischen Prozessen an der Kuste genauer zu analysieren. [30] Die Hohe der Meeresoberflache kann neben dem Heranziehen von Pegelmessungen und regionalen Geoiden auch mit ALS-Daten erfolgen. Diese gewonnenen Informationen konnen auf regionaler Ebene helfen den Einfluss der Gezeiten und Prozesse an der Kuste zu verstehen und mit dem Meeresspiegelanstieg in Verbindung zu bringen. [31]
  • Erosionsprozesse : Durch die Verwendung von multitemporalen ALS-Daten kann in einem Gebiet die Sedimentdynamik, die sich in Form von Akkumulation und Erosion außert, festgehalten werden. So konnen beispielsweise Erosionsraten von Gullies , wie sie im Mittelmeerraum oft vorkommen, berechnet und fur die Zukunft abgeschatzt werden. [32] Aber auch Dolinen und diverse Senkungen des Untergrundes konnen durch ALS-Daten besser als mit Photogrammetrie detektiert werden, da mehr Gelandepunkte durch die gesamte Punktwolke erkennbar sind und somit die Vegetation durch Filterung herausgerechnet werden kann. [33] [34]
  • Modellierung ? Risikoforschung : ALS Daten gehen in diverse Modellierungen ein, da sie unter anderem wesentliche Informationen zur zeitlichen Entwicklung eines Gebietes enthalten. Vor allem in der Rekonstruktion, Prognose und Risikoeinschatzung von Felssturzen und Hangrutschungen bilden ALS Daten und deren Analysen eine wichtige Basis. [35] [36] Geotechnische Messungen vor Ort und Vulnerabilitat sanalysen der gefahrdeten Objekte konnen Untersuchungen erweitern. [37]
  • Flussmorphologie : Im Bereich der Flussmorphologie konnen ALS-Daten Informationen zur Vegetation von Flusslandschaften, den Wasserstand und die Grenze zwischen Land- und Wasserflachen, Anderungen des Uferbereiches und die Rauigkeit darstellen. Die verschiedenen Bander zur spezifischen Wellenlange ermoglichen eine exaktere Unterscheidung von Vegetations-, Wasser- und Trockenflachen. [38] [39] Fur die detaillierte Untersuchung von einzelnen Flussabschnitten werden vermehrt Terrestrisches Laserscanning eingesetzt, da sie eine noch hohere Genauigkeit erreichen konnen. [40]

Weitere Anwendungsgebiete [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]

ALS-Daten konnen auf vielseitige Weise eingesetzt werden. Sie werden auch zur Herstellung von diversen Karten- und Navigationsdienstleistungen verwendet, aber auch in den Bereichen Archaologie, Raumplanung , Siedlungswesen, Geologie , Forst- und Landwirtschaft und in vielen weiteren Disziplinen werden ALS-Daten sowohl als originale Punktwolken, abgeleitete Produkte (wie z. B. digitale Gelandemodelle) oder als Eingangsvariablen in Modellberechnungen zur Abschatzung von diversen Prozessen eingesetzt. [41]

Literatur [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]

  • Jens-Uwe Kellmann, Sonja Konig: Das Denkmal vor lauter Baumen nicht sehen. Die Entwicklung des Airborne Laserscanning in der Archaologie In: Archaologie in Niedersachsen 2022, S. 49?53

Weblinks [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]

Einzelnachweise [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]

  1. George L. Heritage, Andrew R. G. Large: Principles of 3D Laser Scanning. In: George L. Heritage, Andrew R. G. Large (Hrsg.): Laser Scanning for the Environmental Sciences. Wiley-Blackwell, Chichester u. a. 2009, ISBN 978-1-4051-5717-9 , S. 21?34.
  2. a b c d e f g Bernhard Hofle, Martin Rutzinger: Topographic airborne LiDAR in geomorphology: A technological perspective. In: Zeitschrift fur Geomorphologie. Bd. 55, Supplement Nr. 2, 2011, ISSN   1864-1687 , S. 1?29, doi:10.1127/0372-8854/2011/0055S2-0043 .
  3. a b Aloysius Wehr, Uwe Lohr: Airborne laser scanning ? an introduction and overview. In: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Bd. 54, Nr. 2/3, 1999, ISSN   0924-2716 , S. 68?82, doi:10.1016/S0924-2716(99)00011-8 .
  4. Friedrich Ackermann: Airborne laser scanning ? present status and future expectations. In: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Bd. 54, Nr. 2/3, 1999, S. 64?67, doi:10.1016/S0924-2716(99)00009-X .
  5. a b c d e George Vosselman, Hans-Gerd Maas (Hrsg.): Airborne and Terrestrial Laser Scanning. Whittles Publishing, Dunbeath u. a. 2010, ISBN 978-1-904445-87-6 .
  6. a b c d e f Emmanuel P. Baltsavias: Airborne laser scanning: existing systems and firms and other resources. In: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Bd. 54, Nr. 2/3, 1999, S. 164?198, doi:10.1016/S0924-2716(99)00016-7 .
  7. a b Karl Kraus , Paul Dorninger: Das Laserscanning. Eine neue Datenquelle zur Erfassung der Topographie. In: Wiener Schriften zur Geographie und Kartographie. Bd. 16, 2004, ZDB -ID 1011866-4 , S. 312?318.
  8. a b Michel Jaboyedoff, Thierry Oppikofer, Antonio Abellan, Marc-Henri Derron, Alex Loye, Richard Metzger, Andrea Pedrazzini: Use of LIDAR in landslide investigations: a review. In: Fausto Guzzetti, Giulio Iovine, Mario Parise, Paola Reichenbach (Hrsg.): Landslides: Forecasting, Hazard Evaluation and Risk Mitigation (= Natural Hazards. Bd. 61, Nr. 1, ISSN   0921-030X ). Springer, Dordrecht u. a. 2012, S. 5?28, doi:10.1007/s11069-010-9634-2 .
  9. Peter Axelsson: Processing of laser scanner data ? algorithms and applications. In: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Bd. 54, Nr. 2/3, 1999, S. 138?147, doi:10.1016/S0924-2716(99)00008-8 .
  10. Alexander Prokop, Helmut Panholzer: Assessing the capability of terrestrial laser scanning for monitoring of slow moving landslides. In: Natural Hazards and Earth System Sciences. Bd. 9, Nr. 6, 2009, ISSN   2195-9269 , S. 1921?1928, doi:10.5194/nhess-9-1921-2009 .
  11. Francesco Pirotti, Alberto Guarnieri, Antonio Vettore: Ground filtering and vegetation mapping using multi-return terrestrial laser scanning. In: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Bd. 76, 2013, S. 56?63, doi:10.1016/j.isprsjprs.2012.08.003 .
  12. K. Koenig, B. Hofle: Full-Waveform Airborne Laser Scanning in Vegetation Studies?A Review of Point Cloud and Waveform Features for Tree Species Classification. In: MDPI (Hrsg.): Forests . Band   7 , Nr.   9 , 2011.
  13. K. Koenig, B. Hofle: Full-Waveform Airborne Laser Scanning in Vegetation Studies?A Review of Point Cloud and Waveform Features for Tree Species Classification. In: MDPI (Hrsg.): Forests . Band   7 , Nr.   9 , 2011.
  14. NYSTROM M.: Mapping and Monitoring of Vegetation using Airborne Laser Scanning. Umea 2014.
  15. ZLINSZKY A., MUCKE W., LEHNER H., BRIESE C. & PFEIFER N.: Categorizing Wetland Vegetation by Airborne Laser Scanning on Lake Balaton and Kis-Balaton, Hungary. In: Remote Sensing . Nr.   4 , 2012, doi : 10.3390/rs4061617 .
  16. ZLINSZKY A., SCHROIFF A., KANIA A., DEAK B., MUCKE W., VARI A., SZEKELY B. & PFEIFER N.: Categorizing Grassland Vegetation with Full-Waveform Airborne Laser Scanning: A Feasibility Study for Detecting Natura 2000 Habitat Types. In: Remote Sensing . Nr.   6 , 2014, doi : 10.3390/rs6098056 .
  17. ROTTENSTEINER F.: Automatic Extraction of buildings from Airborne Laserscanner Data and aerial images. Hrsg.: Geowissenschaftliche Mitteilungen. Nr.   3 , 2008.
  18. K. Koenig, B. Hofle: Full-Waveform Airborne Laser Scanning in Vegetation Studies?A Review of Point Cloud and Waveform Features for Tree Species Classification. In: MDPI (Hrsg.): Forests . Band   7 , Nr.   9 , 2011.
  19. WEHR A. & LOHR U.: Airborne laser scanning?an introduction and overview. In: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing . Band   54 , Nr.   2-3 , 1999.
  20. A. Jochem, B. Hofle & M. Rutzinger: Extraction of VerticalWalls from Mobile Laser Scanning Data for Solar Potential Assessment. In: MDPI (Hrsg.): Remote Sensing . Nr.   3 , 2011, doi : 10.3390/rs3040650 .
  21. NGUYEN H., PEARCE J., HARRAP R. & BARBER G.: The Application of LiDAR to Assessment of Rooftop Solar Photovoltaic Deployment Potential in a Municipal District Unit. In: MDPI (Hrsg.): Sensors . Nr.   12 , 2012, doi : 10.3390/s120404534 .
  22. a b P. Rauchlatner & W. Hoppl: Anforderungen an die Fernerkundung und die Abflussmodellierung aus Sicht der wasserwirtschaftlichen Planung. In: Osterreichische Wasser- und Abfallwirtschaft . Band   61 , Nr.   7 , 2009, doi : 10.1007/s00506-009-0098-0 .
  23. a b G. Mandlburger, B. Hofle, C. Brieske, C. Ressl, J. Otepkta, M. Hollaus & N. Pfeiffer: Topographische Daten aus Laserscanning als Grundlage fur Hydrologie und Wasserwirtschaft. In: Osterreichische Wasser- und Abfallwirtschaft . Band   61 , Nr.   7 , 2009, doi : 10.1007/s00506-009-0095-3 .
  24. STEINBACHER F., BODMER T. & BARAN R.: Gewasservermessung aus der Luft ? Tiefenscharfe am Bodensee und die neuen Moglichkeiten der okologischen Bewertung von Gewassern. In: Osterreichische Wasser- und Abfallwirtschaft . Band   67 , Nr.   11 , 2015, doi : 10.1007/s00506-015-0274-3 .
  25. Tiefenscharfe ? Hochauflosende Vermessung Bodensee. 2015, abgerufen am 31. Dezember 2019 .
  26. B. Hofle & M. Rutzinger: Topographic airborne LiDAR in geomorphology. A technological perspective. In: Zeitschrift fur Geomorphologie . Band   55 , Nr.   2 , 2011, doi : 10.1127/0372-8854/2011/0055-0031 .
  27. BOLLMANN E., SAILER R., BRIESE C., STOTTER J. & FRITZMANN P.: Potential of airborne laser scanning for geomorphologic feature and process detection and quantifications in high alpine mountains. In: Zeitschrift fur Geomorphologie . Band   55 , Nr.   2 , 2011.
  28. JOERG P.C., MORSDORF F. & ZEMP M.: Uncertainty assessment of multi-temporal airborne laser scanning data: A case study on an Alpine glacier. In: Remote Sensing of Environment . Band   127 , 2012, doi : 10.1016/j.rse.2012.08.012 .
  29. DOBLE M., SKOURUP H., WADHAMS P. & GEIGER C.: The relation between Arctic sea ice surface elevation and draft: A case study using coincident AUV sonar and airborne scanning laser. In: Journal of Geophysical Research: Oceans . Band   116 , C8, 2011, doi : 10.1029/2011JC007076 .
  30. FRENCH J.R. & BURNINGHAM H.: Coastal geomorphology: trends and challenges. In: Progress in Physical Geography . Band   33 , Nr.   1 , 2009, doi : 10.1177/0309133309105036 .
  31. JULGE K., GRUNO A., ELLMANN A., LIIBUSK A. & AJA T.: Exploring sea surface heights by using airborne laser scanning. In: IEEE/OES Baltic International Symposium . Nr.   1-7 , 2014, doi : 10.1109/BALTIC.2014.6887853 .
  32. EL KHALILI A., RACLOT D., HABAEIB H. & LAMACHERE J.M.: Factors and processes of permanent gully evolution in a Mediterranean marly environment (Cape Bon, Tunisia) . In: Hydrological Sciences Journal . Band   58 , Nr.   7 , 2013, doi : 10.1080/02626667.2013.824086 .
  33. KOBA M., BERTONCELJ I., PIROTTI F. & KUTNAR L.: Lidar processing for defining sinkhole characteristics under dense forest cover: A case study in the dinaric mountains . In: International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences . Band   40 , Nr.   7 , 2014, doi : 10.5194/isprsarchives-XL-7-113-2014 .
  34. BAUER C.: Analysis of dolines using multiple methods applied to airborne laser scanning data. In: Geomorphology . Band   250 , 2015, doi : 10.1016/j.geomorph.2015.08.015 .
  35. PETSCHKO H., BELL R. & GLADE, T.: Effectiveness of visually analyzing LiDAR DTM derivatives for earth and debris slide inventory mapping for statistical susceptibility modeling . In: Landslides . Band   13 , Nr.   5 , 2015, S.   857?872 , doi : 10.1007/s10346-015-0622-1 .
  36. HECKMANN T., BIMBOSE M., KRAUTBLATTER M., HAAS F., BECHT M. & MORCHE D.: From geotechnical analysis to quantification and modelling using LiDAR data: a study on rockfall in the Reintal catchment, Bavarian Alps, Germany . In: Earth Surface Processes and Landforms . Band   37 , Nr.   1 , 2012, doi : 10.1002/esp.2250 .
  37. WASKLEWICZ T., MIHIR M. & WHITWORTH J: Surface Variability of Alluvial Fans Generated by Disparate Processes, Eastern Death Valley, CA . In: The Professional Geographer . Band   60 , Nr.   2 , 2008, doi : 10.1080/00330120701836162 .
  38. M. Vetter, B. Hofle, G. Mandlburger & M. Rutzinger: Estimating changes of riverine landscapes and riverbeds by using airborne LiDAR data and river cross-sections. In: Zeitschrift fur Geomorphologie . Band   55 , Nr.   2 , 2011.
  39. BANGEN S. G., WHEATON J. M., BOUWES N., BOUWES B. & JORDAN C.: A methodological intercomparison of topographic survey techniques for characterizing wadeable streams and rivers . In: Geomorphology . Band   206 , 2014, doi : 10.1016/j.geomorph.2013.10.010 .
  40. HOHENTHAL J., PETTERI A., JUHA H. & HANNU H.: Laser scanning applications in fluvial studies . In: Progress in Physical Geography . Band   35 , Nr.   6 , 2011, doi : 10.1177/0309133311414605 .
  41. ALBERTZ J: Einfuhrung in die Fernerkundung. Grundlagen der Interpretation von Luft- und Satellitenbildern . Darmstadt 2007.