Detection of surface changes using terrestrial laser scanning

Steinschlag ist ein weit verbreiteter Prozess in gebirgigen Regionen. Aufgrund von Hanganschnitten durch Straßenbau und frei stehenden Felsstrukturen zählt das Ybbstal in Niederösterreich zu steinschlaggefährdeten Gebieten. Diese Masterarbeit widmet sich der Erfassung von kleinmaßstäbigen Steinschlagevents unter Einsatz von terrestrischem Laserscanning. Das Ziel der Arbeit ist eine Methodenevaluierung verschiedener Ansätze für Punktwolkenregistierung und Nachweis von Oberflächenveränderungen. Das Untersuchungsobjekt ist der Amtmann, ein 40 m hoher Felsturm im Ybbstal zwischen Opponitz und Waidhofen an der Ybbs. Für die vorliende Arbeit wurden hochaufgelöste 3-D Punktwolken von vier Feldkampagnen verwendet, die bis zu drei verschiedene Scanpositionen beinhalten. Die Datenaufnahme wurde zwischen Juli 2014 und Oktober 2017 durchgeführt. Für die Evaluierung der Methodik wurden vor der letzten Scankampagne kleinmaßstäbige Styroporobjekte auf der gescannten Felsoberfläche installiert. Der Datenverarbeitungsprozess beteht aus Registrierung und Filtern der Punktwolken sowie Detektierung von Oberflächenveränderungen. Verschiedene methodische Ansätze zur Punktwolkenregistrierung (MSA, ICP) und verschiedene punktwolkenbasierte Ansätze zum Erkennen von Oberflächenveränderungen wurden getestet. Die Ergebnisse wurden durch deskriptive Statistik evaluiert sowie durch nicht-parametrische Testverfahren überprüft. Darüber hinaus wurden die Ergebisse visuell interpretiert. Die ausgewählten Methoden für die Punktwolkenverarbeitung in dieser Masterarbeit beinhalten automatisierte Grobregistrierung mit hochreflektierenden Passpunkten, ICP-Algorithmen für Feinregistrierung sowie verschiedene punktdatenbasierte Algorithmen (C2C und M3C2) für die Erfassung von Oberflächenveränderungen. Die Ergebnisse zeigen eine minimal messbare Veränderung von ~0.025 m. Limitierende Faktoren sind die Einschränkung der möglichen Scanpositionen durch die lokale Topographie sowie Abschattungeffekte lokaler Vegetation, welche zu unvollständiger Oberflächenrepräsentation führen.Rock fall is a prominent gravitative process in mountainous regions. Due to road cuts and steep slopes with bare rock faces, the Ybbs Valley in Lower Austria is a rock fall endangered area. This master’s thesis deals with the detection of small scale rock events by means of terrestrial laser scanning. Furthermore, it aims at the evaluation of the registration and change detection steps of the processing workflow. The study area is the Amtmann, a 40 m high rock monolite in the Ybbs Valley between Opponitz and Waidhofen an der Ybbs. The used data consists of high density 3-D point clouds acquired from up to three different positions in a total of four scanning campaigns between July 2014 and October 2017. For method evaluation, small scale artificial manipulation of the surface is performed prior to the last scanning campaign. The data processing workflow includes registration, filtering and change detection. Different registration methods (MSA, ICP) and different point to point change detection approaches are tested. The results are evaluated statistically by comparing descriptive parameters and analysed by rank scale test. Moreover, the output is cross-checked visually. The optimal derived workflow for the thesis includes automated tie point registration, the ICP algorithm for fine alignment and the M3C2 algorithm for change detection. The results show that small scale changes from ~0.025 m local surface change are detectable. Limiting impacts are the accessible scan positions which do not allow all around scanning of the Amtmann and shadowing effects of local vegetation lead which lead to in incomplete surface data