Lab

3DGeo Research Group Heidelberg

About the lab

We investigate and develop computational methods for the geographic analysis of 3D/4D point clouds. Our datasets are acquired by cutting-edge 3D technology (e.g. laser scanning/LiDAR, photogrammetry and SAR). We aim at increasing the understanding of geographic phenomena by observing and analyzing them in full 3D, in near real-time with high spatial and temporal resolution. Our methods can be applied to study physical processes (e.g. geomorphology), anthropogenic landscapes (e.g. emission reduction) and inherent human-environmental interactions (e.g. hazards, forestry and agriculture). Our research sites are spread all over the world: we perform in-situ 3D measurements, code in the lab and simulate 3D observation with our own open source software. Web: https://uni-heidelberg.de/3dgeo

Featured research (27)

Laser scanning from different acquisition platforms enables the collection of 3D point clouds from different perspectives and with varying resolutions. These point clouds allow us to retrieve detailed information on the individual tree and forest structure. We conducted airborne laser scanning (ALS), uncrewed aerial vehicle (UAV)-borne laser scanning (ULS) and terrestrial laser scanning (TLS) in two German mixed forests with species typical of central Europe. We provide the spatially overlapping, georeferenced point clouds for 12 forest plots. As a result of individual tree extraction, we furthermore present a comprehensive database of tree point clouds and corresponding tree metrics. Tree metrics were derived from the point clouds and, for half of the plots, also measured in the field. Our dataset may be used for the creation of 3D tree models for radiative transfer modeling or lidar simulation studies or to fit allometric equations between point cloud metrics and forest inventory variables. It can further serve as a benchmark dataset for different algorithms and machine learning tasks, in particular automated individual tree segmentation, tree species classification or forest inventory metric prediction. The dataset and supplementary metadata are available for download, hosted by the PANGAEA data publisher at https://doi.org/10.1594/PANGAEA.942856 (Weiser et al., 2022a).
Das Ziel dieses Projekts war die Integration von Wissen taiwanesischer und deutscher Wissenschaftler*innen in den Bereichen hochdetaillierte 3D-Raumerfassung und -analyse, Energieinitiativen und Veranstaltungen. Die ursprüngliche Umsetzung war in mehreren gemeinsamen Workshops und Feldexperimenten geplant, ebenso wie Software-Trainingsprogramme. Dies ermöglicht die Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses (Master- und PhD-Studierende) auf hohem wissenschaftlichem Niveau. Der urbane Kontext in Taiwan stellt zudem eine neue wissenschaftliche Herausforderung für existierende Methoden der 3D-Solarpotenzialberechnung dar und soll helfen, die Robustheit und Übertragbarkeit dieser Methoden zu erweitern. Intensiver Wissensaustausch zwischen den Projektpartner*innen ermöglicht somit die Entwicklung neuer Konzepte für die Extraktion von Geoinformation. Über gemeinsame i) Forschung als auch ii) Lehraktivitäten hinaus wurden öffentliche Behörden und KMUs als Akteur*innen in Workshops und Ausbildungsaktivitäten eingebunden, um wissenschaftliche Ergebnisse und entwickelte Werkzeuge Endnutzer*innen in Smart Cities nahe zu bringen. Da geplante Projektaktivitäten aufgrund der Pandemielage teilweise nicht umgesetzt werden konnten, wurden die Projektziele in zwei Aspekten ausgebaut: (1) Die Berücksichtigung des thermischen Komforts im Kontext des städtischen Mikroklimas, um die Nutzbarkeit öffentlicher Plätze angesichts einer Zunahme von Hitzestress vor allem in Stadtgebieten zu evaluieren. (2) Die Untersuchung des städtischen Vegetationsmanagements zur Erarbeitung neuer mögliche Strategien, um die Vitalität insbesondere von Bäumen durch gezielte Bewässerung zu erhalten. Der Auftaktworkshop im März 2019 ermöglichte es, Wissen aus der Geographie, Geoinformatik, Geodäsie, Architektur, Planung und Umwelt, Gebäudeenergie und von Stadtklimaexpert*innen aus Taiwan und Deutschland für zukünftige Forschungsaktivitäten und Anwendungen zu integrieren. Die ausgewählten Referent*innen und Teilnehmenden aus dem akademischen Bereich, KMUs und Behörden wurden zusammengebracht, um die (zukünftige) Rolle von 3D-Geodaten und 3D-Analysen für die Emissionsreduzierung im Smart-City-Kontext (z.B. intelligente gebäudeintegrierte Photovoltaik) zu bewerten. Als Ergebnis des transdisziplinären Workshops wurde Erfahrung aus verschiedenen Richtungen ausgetauscht und bestehende und neue (gemeinsame) Anwendungsbeispiele identifiziert. Darüber hinaus wurden neue Projektpartner*innen in Heidelberg und Taiwan zusammengebracht und somit die Grundlage geschaffen, die wichtigsten Herausforderungen zwischen Wissenschaft und Praxis sowie zwischen Deutschland und Taiwan anzugehen. Im Rahmen des zweiten Projekt-Workshops, der im September 2019 in Taiwan stattfand, präsentierten die Projektkoordinatoren und Nachwuchswissenschaftler*innen ihre Forschung zum ER3DS-Thema mit besonderem Fokus auf die Situation in Taiwan. Während des Aufenthalts in Taiwan fanden zudem Treffen mit verschiedenen Akteur*innen statt, mit besonderem Fokus auf dem Projektthema des Einsatzes erneuerbarer Energien im Kontext von Smart Cities. Wichtige Vernetzungen und Wissensaustausch konnten vor allem in Treffen mit den Stadtverwaltungen der Millionenstädte Taichung und Kaohsiung erzielt werden. In diesem Rahmen fanden zudem Begehungen verschiedener Beispiele von Gebäudeinfrastruktur mit integrierter Begrünung statt, die im Rahmen des KAOHAUS Programms umgesetzt werden. Diese Konzepte, beispielsweise begrünter Balkone in Apartment-Hochhäusern oder integrierter Photovoltaikanlagen, tragen maßgeblich zu einer positiven Beeinflussung des Stadtklimas bei und sollen helfen, die jeweiligen Gebäude vor Erhitzung zu schützen. Bei den weiteren Projektaktivitäten zum Thema des städtischen Mikroklimas und thermischen Komforts handelt es sich um eine vergleichende Studie zwischen Taiwan und Deutschland. Hier wurde ein Index zur Berechnung des thermischen Komforts in verschiedenen Klimabedingungen verwendet. Dazu wurden meteorologische Variablen im Rahmen der Feldforschung in Tainan (Taiwan) und Heidelberg (Deutschland) an jeweils einem öffentlichen Platz aufgenommen. Ergänzend wurde der thermische Komfort von Personen auf den Plätzen über einen Fragebogen erfasst, sowie individuelle Meinungen und Verbesserungsvorschläge zum Mikroklima erfragt. Die Messungen zeigen, dass beide Plätze als thermisch nicht komfortable Orte gelten. Als Maßnahmen zur Reduzierung der Hitzebeeinträchtigung wurden überwiegend Pflanzen, aber auch weitere Schattenplätze, besserer Zugang zu Trinkwasser und Klimaanlagen genannt. Um zu untersuchen, wie Maßnahmen der Beschattung, beispielsweise durch Bäume, das Mikroklima positiv beeinflussen können, wurde die Sonneneinstrahlung für einen Heidelberger Platz im Detail untersucht. Diese wurde auf Basis von 3D-Stadtmodellen in Forschungssoftware zur Solarpotenzialberechnung abgeleitet. Für die Untersuchung eines potentiellen zukünftigen Zustands wurden der gleichen 3D-Szene ausgewachsene Bäume und künstliche Beschattungsmaßnahmen virtuell hinzugefügt. So ergibt sich, dass die hohe Hitzebeeinträchtigung im Ist-Zustand durch Anpassungsmaßnahmen, wie zum Beispiel Baumbepflanzung, an dem untersuchten Platz maßgeblich reduziert werden kann. Für den mindernden Effekt durch Baumvegetation ist jedoch entscheidend, dass diese vital ist, was unter den aktuellen Entwicklungen mit zunehmenden Dürreperioden und Hitzestress eine zusätzliche Herausforderung darstellt. Im Hinblick auf die erforderliche Entwicklung neuer Strategien des Vegetationsmanagements, insbesondere zur Bewässerung von Bäumen zum Erhalt der Vitalität, wurde im letzten Projektabschnitt eine Studie zum aktuellen Vegetationsmanagement und potenziell geplanten Anpassungen in deutschen und taiwanesischen Städten durchgeführt. Dieser Thematik wurde in Austauschtreffen mit zwei deutschen Städten eine hohe Relevanz zugesprochen. Für die zukünftige Erarbeitung angepasster Strategien wird ein wesentlicher Faktor sein, dass sich Methoden bewähren und somit für die Städte langfristig umsetzbar sind. Die Untersuchung der Situation in Taiwan wurde durch Recherche von Literatur und öffentlichen Ressourcen und durch Interviews mit wissenschaftlichen Partner*innen in Taiwan durchgeführt, sowie durch Kommunikation durch die taiwanesischen Projektpartner*innen mit verantwortlichen Personen der Stadtverwaltungen mehrerer großer Städte. Die Nutzung digitaler Geotechnologien betrifft derzeit, ähnlich der Herangehensweise in deutschen Städten, die Erfassung des Baumzustands in einem Baumkataster der jeweiligen Stadt. Diese werden typischerweise durch in-situ Messung der Koordinaten und weiterer Parameter, wie zum Beispiel Baumhöhe und Durchmesser auf Brusthöhe, erfasst. Diese Aufgabe ließe sich zukünftig durch die Aufnahme und Auswertung von 3D-Geodaten weitgehend automatisieren und auf sehr große Gebiete skalieren, unter Minimierung von Personaleinsatz. Aus dem gewonnenen Wissen und Austausch mit Akteur*innen der verschiedenen Städte lässt sich zusammenfassen, dass der operationelle Einsatz von digitalen Geotechnologien zur Beobachtung des Baumzustands das gezielte Baummanagement in Städten maßgeblich unterstützen kann. Ein solcher Ansatz könnte einen wesentlichen Beitrag zu Anpassungsstrategien an den fortschreitenden Klimawandel und dessen Einflüsse auf das städtische Klima leisten und wird in weiteren Forschungsaktivitäten verfolgt. Eine wichtige Komponente wird hierbei weiterhin der enge Austausch und Integration von Wissen von Anwender*innen und Nutzer*innen (KMUs und Behörden) sein, welche nur durch die Berücksichtigung transdisziplinärer Herangehensweisen (insb. durch Zusammenarbeit mit dem TdLab Geographie, Universität Heidelberg) erreicht werden können. Die Umsetzung des Projekts und Erarbeitung der Inhalte zu verschiedenen Thematiken war nur durch die erfolgreiche Kooperation und Austausch zwischen den deutschen und taiwanesischen Forschungsgruppen der Universität Heidelberg und National Cheng Kung University möglich. Die Vernetzungsaktivitäten stellen einen wichtigen Ausgangspunkt für die Ausarbeitung anknüpfender Forschungsprojekte und Entwicklungsaktivitäten dar.
Urban regions are particularly affected by increasing heat waves due to climate change. Vegetation, particularly trees, are an important factor to the local climate (i.e. microclimate) within cities. However, urban trees are subject to increasing heat stress during hot summers, which may impede their positive effects on the urban climate and – worst case – lead to dying of trees. With increasing requirements to curate trees and limited resources (e.g., water, human power) there is increasing relevance to develop new strategies, for example, using digital geotechnologies for urban tree management. Cities in geographic regions with overall hotter climate (than in central Europe) are already more adapted to conditions of strong heat than German or central-European cities. This study gathers insights about strategies of urban tree management in Taiwan. This entails a survey of literature and publicly available resources, and direct interviews. Interviews are conducted with two scientific partners from Taiwan. In the frame of this survey, it was not possible to conduct interviews with stakeholders (formal requests were made to several city governments). According to public resources and the information gained with the interviews, urban trees in Taiwan play an important role for different aspects: they have a function for aesthetics and culture, but also for thermal comfort and provision of shade during periods of high temperatures. There is increasing awareness of the importance of trees in the population in the environmental context. Linked to this, an increasing number of actions to avoid the removal of trees, for example, for construction can be observed. The management of urban vegetation is handled by different departments in the cities. Generally, the maintenance of urban trees, particularly trimming and irrigation, are outsourced to contractors. Irrigation mainly relies on watering trucks and human power, and may be limited in dry periods when there is low availability of water. Mostly fresh water is currently being used, some cities already changed to using gray water for irrigation. So far, in Taiwanese cities the deployment of geotechnology in urban vegetation management regards mapping of trees for cadasters, with additional in-situ measured structural parameters. In current research projects in cooperation with city planning, meteorological data is recorded for monitoring the urban microclimate. These existent monitoring setups could be integrated for an improved understanding on the status of urban trees, by linking to new observation parameters, such as soil humidity at the position of individual trees or spatial information on the vitality of trees via (airborne) image acquisition. Similar to the current standard approach of urban tree management in Germany, there seems to be large potential for adopting new strategies of monitoring and managing trees. The situation in Taiwan shows various similarities to current strategies of tree management, mainly irrigation, in German cities. For example, in most cases watering trucks and expert-based scheduling of irrigation at street level are used. Therein, the capacity of irrigation during dry periods is limited by the availability of water and the capacity of human power. Both countries may hence greatly benefit from investigating new strategies of integrating digital geotechnologies to monitor urban vegetation for more targeted requirements of water and further maintenance.
Automatic extraction of surface activity from near-continuous 3D time series is essential for geographic monitoring of natural scenes. Recent change analysis methods leverage the temporal domain to improve the detection in time and the spatial delineation of surface changes, which occur with highly variable spatial and temporal properties. 4D objects-by-change (4D-OBCs) are specifically designed to extract individual surface activities which may occur in the same area, both consecutively or simultaneously. In this paper, we investigate how the extraction of 4D-OBCs can improve by considering uncertainties associated to change magnitudes using Kalman filtering of surface change time series. Based on the change rate contained in the Kalman state vector, the method automatically detects timespans of accumulation and erosion processes. This renders change detection independent from a globally fixed minimum detectable change value. Considering uncertainties associated to change allows detecting and classifying more occurrences of relevant surface activity, depending on the change rate and magnitude. We compare the Kalman-based seed detection to a regression-based method using a three-month tri-hourly terrestrial laser scanning time series (763 epochs) acquired of mass movements at a high-mountain slope in Austria. The Kalman-based method successfully identifies all relevant changes at the example location for the extraction of 4D-OBCs, without requiring the definition of a global minimum change magnitude. In the future, we will further investigate which kind of change detection method is best suited for which types of surface activity.
Point clouds derived from UAV-borne laser scanning and UAV-borne photogrammetry provide new opportunities for 3D topographic monitoring in geographic research. The airborne acquisition strategy overcomes common challenges of ground-based techniques, such as limited spatial coverage or heterogeneous measurement distribution, and allows flexible repeated acquisitions at high temporal and spatial resolution. While UAV-borne 3D sensing techniques are expected to thereby enhance geographic monitoring, their specific potential for methods and algorithms of 3D change analysis is yet to be investigated. In our study, we assess point clouds originating from UAV-borne photogrammetry using dense image matching (DIM) and UAV-borne laser scanning (ULS) as input for 3D topographic change analysis at an active rock glacier in the Austrian Alps. We analyse surface change by using ULS and DIM point clouds of 2019 and 2021 as input for two state-of-the-art methods for pairwise surface change analysis: (1) The Multiscale Model to Model Cloud Comparison (M3C2) algorithm and (2) a recent M3C2-based approach (CD-PB M3C2) using plane correspondences to reduce the uncertainty of quantified change. We evaluate ULS-based and DIM-based change analysis regarding their performance in (1) achieving high spatial coverage of derived changes, (2) accurately quantifying magnitudes and uncertainty of change, and (3) detecting significant change (change magnitudes > associated uncertainty). As reference we use change quantified between two terrestrial laser scanning (TLS) surveys undertaken simultaneously with the ULS and DIM data acquisitions. Our study shows the improved spatial coverage of M3C2 achieved with point clouds acquired with UAVs (+ 60% of core points used for change analysis). For CD-PB M3C2, ULS and DIM point clouds enabled a spatially more uniform distribution of plane pairs used for change quantification and a slightly higher spatial coverage (+6% – +7% of core points used for change analysis) compared to the TLS reference. Magnitudes of M3C2 change were closer to the TLS reference for ULS-ULS (mean difference: 0.04 m; std. dev.: 0.05 m) compared to ULS-DIM (mean difference: 0.12 m; std. dev.: 0.08 m). Similar results were obtained for CD-PB M3C2 using ULS-ULS (mean difference: 0.02 m; std. dev.: 0.01 m) and ULS-DIM (mean difference: 0.06 m; std. dev.: 0.01 m). Moreover, magnitudes of change were above the associated uncertainty in 82% – 89% (M3C2) and 89% – 90% (CD-PB M3C2) of the area of change analysis. Our findings demonstrate the potential of ULS and DIM point clouds as input for accurate 3D topographic change analysis for the study at hand and can support the design and setup of 3D/4D Earth observation systems for rock glaciers and natural scenes with complex topography, such as landslides or debris covered glaciers.

Lab head

Bernhard Höfle
Department
  • Institute of Geography
About Bernhard Höfle
  • We develop new methods to analyze geographic 3D/4D point clouds derived by LiDAR and photogrammetry. Check our blog for news: http://uni-heidelberg.de/3dgeo and have a look into our Youtube Channel: https://www.youtube.com/user/TheLRGHeidelberg

Members (7)

Katharina Anders
  • Universität Heidelberg
Lukas Winiwarter
  • Universität Heidelberg
Hannah Weiser
  • Universität Heidelberg
Vivien Zahs
  • Universität Heidelberg
Mark Searle
  • Universität Heidelberg
Alberto Manuel Esmorís Pena
  • University of Santiago de Compostela
Miguel Yermo
  • University of Santiago de Compostela

Alumni (30)

Pedram Ghamisi
  • Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf
Dirk Hoffmeister
  • University of Cologne
Niko Lukac
  • University of Maribor
Zsófia Koma
  • Aarhus University