LiDAR: Form und Abstand direkt aus dem Hin- und Rückweg des Lichts messen

LiDAR misst, wie lange ein Laserpuls braucht, um ein Ziel zu treffen und zurückzukehren: Entfernung = Lichtgeschwindigkeit × Laufzeit hin und zurück ÷ 2. Licht legt etwa 30 cm pro Nanosekunde zurück, eine Nanosekunde Laufzeit hin und zurück entspricht also etwa 15 cm Entfernung. Sehr feine Zeitmesselektronik ist das Herz des Instruments.

Die letzte Zeile ist die wichtigste. Ein Drohnen-LiDAR misst nur Entfernung und Richtung vom Fluggerät aus; Kartenkoordinaten hängen von der Genauigkeit von Position und Lage des Fluggeräts ab. Wo GNSS nicht hinreicht, muss diese Trajektorie stattdessen mit SLAM aus der Umgebung geschätzt werden.

LiDAR erzeugt eine Punktwolke: Jeder Punkt trägt Koordinaten (X, Y, Z), Intensität, Echonummer und Zeit. ASPRS LAS (LAZ in komprimierter Form) ist das verbreitete Standardformat. Ergänzen Sie Farbe aus einer Kamera, und Sie haben eine eingefärbte Punktwolke.

• Punktdichte: Punkte pro Quadratmeter. Dünne Drähte und kleine Bauteile brauchen Dichte und einen guten Einfallswinkel.
• Klassifizierung: Punkte nach Boden, Gebäuden, Vegetation, Leiterseilen, Masten sortieren. Automatische Klassifizierung mit anschließender manueller Nachbearbeitung ist üblich.
• DTM & DSM: Geländehöhe ohne Bewuchs (DTM, digitales Geländemodell) gegenüber Oberflächenhöhe einschließlich Bäumen und Gebäuden (DSM, digitales Oberflächenmodell). Ihre Differenz ist die Vegetationshöhe.
• Querschnitte: Bei Tunneln und Rohren die Punktwolke in Scheiben schneiden, um Verformungen des Innenprofils zu prüfen.

Eine der reifsten Inspektionsanwendungen von LiDAR sind Freileitungen. Es misst den Abstand zwischen Leiterseilen und Bäumen, Gebäuden oder Boden entlang langer Korridore in einem Durchgang. Mehrfachechos erreichen den Boden durch das Laub, in Wäldern ist es daher viel schneller als Begehungen oder Hubschrauberpatrouillen.

Derselbe Ansatz funktioniert für Oberleitungen der Bahn und Bäume entlang der Strecke. Fliegen in der Nähe von Leiterseilen kann Kompass und Funkverbindungen stören, halten Sie also großzügigen Abstand. Starke elektromagnetische Felder

In Tunneln, Bergwerken, Lagertanks und Kesseln gibt es kein GNSS. LiDAR-Scans werden gegeneinander abgeglichen, um gleichzeitig die Bewegung zu schätzen und die Karte aufzubauen (SLAM). In völliger Dunkelheit zu arbeiten ist ein Vorteil, den Kameras nicht haben. Dafür tragen kollisionstolerante Drohnen mit Käfig LiDAR (z. B. Flyability Elios 3).

Die Umgebungen im Einzelnen finden Sie unter ohne GNSS, enge Räume, Dunkelheit und Staub & Rauch.

Die „Entfernungsgenauigkeit“ im LiDAR-Datenblatt gilt für den Sensor allein. Die Kartengenauigkeit stapelt Trajektorienfehler, Boresight-Fehler (Einbauwinkel) und Strahldivergenz darauf. Selbst gute Drohnen-LiDAR-Ergebnisse liegen typischerweise im Bereich weniger Zentimeter – und sollten immer an Kontrollpunkten überprüft werden.

In der Praxis wird es immer üblicher, beides mitzuführen: LiDAR baut das geometrische Gerüst, Kamerabilder liefern Farbe und Detail. Rissbreiten kommen aus Fotos, Verformung und Abstände aus LiDAR.

Wie man ein gut aussehendes 3D-Modell von vermessungstauglicher Genauigkeit getrennt hält, wird Schritt für Schritt erklärt in Aussehen und Genauigkeit in der Drohnenvermessung auseinanderhalten (Airffic Flight Institute).

• Feine Oberflächenschäden: Dünne Risse und Rostfarbe sind in einer Punktwolke nicht zu sehen.
• Unter Wasser: Übliches Nahinfrarot-LiDAR wird von Wasser absorbiert; Bathymetrie braucht Grünlasersysteme, die in trübem Wasser Schwierigkeiten haben.
• Staub, Rauch, Regen: Partikel verursachen Fehlpunkte und Lücken.
• SLAM in gleichförmigen Räumen: In langen Tunneln ist es ohne Zielmarken schwer, die Entfernungen richtig zu halten.
• Entscheidungen: Abstandskriterien und Prioritäten für den Rückschnitt legt der Anlagenbetreiber fest.

Bis 2035 wird LiDAR leichter und günstiger sein und auf den meisten Inspektionsfluggeräten voraussichtlich Standard neben der Kamera. Freileitungskorridore werden jedes Jahr auf derselben Route erfasst, und Schnittpläne werden aus prognostiziertem Baumwachstum und Seildurchhang vorgeschlagen. In Schächten und Tanks werden SLAM-Wolken über die letzte Aufnahme gelegt, und nur die Wandverformung wird eingefärbt. Das ist die Sicht der Redaktion.

Auch dann wird die Genauigkeit durch altmodische Kontrollpunkte und aufgezeichnete Bedingungen garantiert. Je mehr wir messen können, desto mehr Gewicht liegt darauf zu zeigen, wie weit den Daten zu trauen ist.