Punktwolke

Eine Punktwolke (englisch point cloud) bezeichnet eine Ansammlung von Punkten im dreidimensionalen Raum, die die äußere Oberfläche einer Szene oder eines Objekts abbilden. Jeder Punkt besitzt Koordinaten X, Y, Z; oft werden zusätzliche Attribute wie RGB-Farbe, Intensität, Zeitstempel oder Oberflächennormalen gespeichert. Punktwolken entstehen durch Mess- oder Aufnahmeverfahren wie LiDAR-Sensorik, Photogrammetrie aus Luft- oder Bodenaufnahmen, strukturiertes Licht oder Laserscanning. Die Daten werden in Formaten wie LAS/LAZ, PLY, XYZ, E57 oder PTX gespeichert und können georeferenziert werden, sodass sie in einem geodätischen Bezugssystem verortet sind.

Anwendungsgebiete umfassen Vermessung und Bauwesen (Geländemodellierung, Infrastrukturkontrollen), Denkmalpflege und Kulturerbe-Dokumentation, Stadtmodellierung, Geomatics, Robotik und autonome Fahrsysteme sowie die Digitalisierung von Objekten in Wissenschaft und Industrie.

Verarbeitung: Nach der Aufnahme erfolgt die Vorverarbeitung wie Rauschreduzierung, Ausrichtung mehrerer Scans (Registration) und Georeferenzierung. Weitere Schritte umfassen Dichtebestimmung, Normalenberechnung, Segmentierung, Filterung und Downsampling. Zur Oberflächenrekonstruktion werden Methoden wie Poisson-Rekonstruktion oder Alpha-Shapes eingesetzt. Die Ergebnisse dienen Visualisierung, Meshing, Texturierung oder Volumenberechnungen.

Vorteile und Herausforderungen: Punktwolken liefern eine direkte, hochauflösende Geometrie der Oberflächen und ermöglichen detaillierte Analysen. Nachteile sind sehr große Datenmengen, Rauschen, Lochbildung durch Occlusion und Qualitätsunterschiede je nach Messtechnik.

Koordinatensysteme: Punktwolken werden typischerweise in metrischen Einheiten geführt und in Referenzsysteme wie ETRS89/UTM transformiert. Farbinformationen erhöhen den Nutzwert, GNSS-Genauigkeit beeinflusst die Orientierung.