Fazit
Zunächst wurden die Thermal- und RGB-Bilder mit QGIS in 2D visualisiert. Die einzelnen Bilder wurden mit Helmert- und Polynomtransformation (dritten Grades) georeferenziert. Nach Bereinigung des informationslosen Raumes in den Bildern, entstand durch die Transparent- und Pseudofarbeinstellung der einzelnen Bilder ein Thermalbildmosaik.
Je nach Perspektive zum Aufnahmeobjekt müssen Transformationen zur Georeferenzierung in QGIS angepasst werden. Generell lassen sich so sehr einfach für den 2D-Fall die Daten kombinieren und auswerten. Die Genauigkeit der Bildkoordinaten in den Thermalbildern ist von der Aufnahmeperspektive und der Transformationsmethode zur Georeferenzierung abhängig.
Für eine etwas komplexere Methode wurde RC als eine Photogrammetrie-Software genutzt. Dabei wurden alle aufgenommenen Bilder verwendet und mit den aufgenommenen Passpunkten in ein Projekt geladen. Nach der Verknüpfung von Bildern und Passpunkten konnte ein Modell erstellt und mit der Bildinformation aus den Thermalbildern texturiert werden. Da bei den Aufnahmen noch nicht auf ideale Überlappungen oder Perspektiven geachtet wurde, kam es zu Löchern oder Bereichen mit verringertem Informationsgehalt. Dabei ist RC ein relativ komplexes Programm, in welchem viele Einstellungen vorgenommen werden können. Normalerweise liegt der Fokus der Software auf 3D-Modellbildung und nicht in der Auswertung einer 2D-Fassade mit zusätzlichen Thermalbildinformationen.
Letztendlich unterstützt das Programm in den einzelnen Arbeitsschritten zur Modellbildung den Anwender deutlich und auch Kontrollmöglichkeiten in den einzelnen Arbeitsschritten werden angeboten. Bei der Präsentation und Auswertung der Ergebnisse hilft die Ausgabe von Berichten und Orthofotos.
In RC war es allerdings nicht möglich, das Graustufenbild, wie in QGIS, in ein Pseudofarbbild umzuwandeln. Um beide Ergebnisse besser miteinander zu vergleichen, wurde das Orthofoto mit in das QGIS-Projekt geladen. Dort wurden dieselben Pseudofarbeinstellungen vorgenommen und mit der Helmert-Transformation im Projekt georeferenziert.
(Abb. Quelle: aus RC, in QGIS, Thauer)
Zum Vergleich das Ergebnis aus QGIS mit entfernten informationslosen Raum und Anordnung als Fotomosaik.
(Abb. Quelle: aus QGIS, Thauer)
Bei der untersuchten Testfläche handelt es sich um eine relativ ebene 2D Fläche der Fassade. Bei komplexeren Strukturen müssten beide Verfahren entsprechend angepasst werden. Dabei können mit QGIS strukturierte Oberflächen oder herausstehende Objekte nur entsprechend vereinfacht als 2D-Flächen dargestellt werden.
Bei RC hingegen sind die unterschiedlichen Perspektiven und Winkel zur Oberfläche eher wünschenswert für eine gute Modellbildung. Diese stehen aber im Gegensatz zu einer guten Messung der Infrarotstrahlung (Beobachtungswinkel und Oberflächenstruktur). Dies muss bei geplanten Aufnahmen unbedingt beachtet werden.
Ausblick
Diese Untersuchungen wurden für den Anwendungsfall zum Detektieren von bauphysikalischen Beschädigungen an Fassaden genutzt. Es lassen sich aber genauso gut damit auch geologische Mehrbildaufnahmen machen.
Ein zusätzlicher Gewinn der Analyse von Thermaldaten besteht in der zerstörungsfreien Untersuchung von Baumaterial. Zudem bleibt die Aufnahme mit einer Drohne größtenteils gefahrlos für den Menschen
Beide Ergebnisse in QGIS und RC zeigen ähnliche Temperaturwerte in den Bereichen der Fassade. Eine exakte Aussage zur Temperatur ist aber nicht möglich. Der Hauptfokus dieser Arbeit lag auf der Verknüpfung der überlappenden Bilddaten sowie der Entwicklung geeigneter Methoden zur Auswertung.
Eine weitere Überlegung der Auswertung der Bilder mit RC war die sogenannte automatische Markererkennung des Programms zu nutzen. So könnten die Bilder deutlich schneller entzerrt und georeferenziert werden. Diese Methode erkennt entsprechende Marker automatisch, sobald ungefähr 10 Pixel den Mittelkreis oder 33 Pixel des gesamten Marker erfassen. Dazu müsste sich allerdings die Kodierung der Metashape Marker und die Kodierung der RC Marker genauer angeschaut werden. Eventuell lassen sich so die Marker aus Metashape für RC umwandeln.
Ein weiterer Gedanke für die Aufnahme von RGB- und Thermalbildern, wäre es unter der Annahme, dass zum Aufnahmezeitpunkt beide Sensoren der Drohne die gleiche äußere Orientierung besitzen und die innere Orientierung beider Kamerasysteme bekannt ist. So würde es reichen, nur die äußeren Orientierungsparameter der RGBBilder zu verwenden. Diese können durch die Bündelblockausgleichung in RC bestimmt und im Anschluss auf die Thermalbilder angewandt werden.
Ein Vorteil wäre, dass die Ausrichtung der Thermalbilder bei vielleicht zu schlechter Auflösung nur von den RGB-Bildern abhängig ist. Somit würden aus den RGB-Daten das Alignment abgeleitet und auf die Thermalbilder angewandt. Dadurch könnten weitere Arbeitsschritte eingespart, Fehler reduziert und eine noch wirtschaftlichere Methode entstehen.
Ein gleichbleibender Offset, der durch die unterschiedliche Lage der beiden Sensoren im Kamerasystem entsteht, könnte durch Kalibrierung beider Kamerasysteme minimiert werden. Auch unterscheidet sich der Aufbau der Kamerasysteme, so dass es zu unterschiedlichen Abbildungsfehlern in den Bildern kommt. Hier könnten die Testmessungen und damit die Kalibrierung eine annähernde Lösung sein. Noch zukunftsweisender wäre die Neuentwicklung eines Aufnahmesystems mit gleicher Kamerakonstruktion und bekannten Offset.