Low Cost Remote Sensing System, 3D GIS, Digital Mapping

Die Technik des „maschinellen Sehens“ (computer vision) hält immer stärkeren Einzug in den archäologischen Alltag und eignet sich mittlerweile bestens zur systematischen Anwendung auf archäologischen Ausgrabungen. Im vorliegenden Artikel wird der Einsatz von Structure-from-Motion auf der Ausgrabung am Kleinen Anzingerberg bei Meidling im Thale in Niederösterreich vorgestellt. Zur Anwendung kam die kommerzielle Software Agisoft PhotoScan, die vollautomatisiert die inneren und äußeren Parameter der Kamerakalibrierung berechnet und daraus eine dreidimensionale Punktwolke erstellt. Selbige wird mit Hilfe von Multi-View-Stereo-Algorithmen in ein fotorealistisches Oberflächenmodell umgewandelt. Zur Visualisierung der Oberflächenmodelle und für die Zusammenführung mit den übrigen Grabungsdaten bietet sich der Import in ein Geografisches Informationssystem an. Mit dessen Hilfe können herkömmliche Ableitungen der Oberflächenmodelle, wie beispielsweise Schummerungen, Darstellungen der Hangneigung und Profilschnitte, visualisiert werden. Die fotorealistischen Modelle können aber auch der Erzeugung wahrer Orthofotos dienen. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, sich als Betrachter interaktiv durch die texturierten dreidimensionalen Modelle zu bewegen. Eine Anordnung der Modelle gemäß ihrer stratigrafischen Position erlaubt in dieser Form sogar eine vierdimensionale Betrachtung.
Da die Qualität der Fotografien und die Auswahl der Aufnahmestandorte für die Genauigkeit der fertigen Modelle maßgeblich verantwortlich sind, muss bei der Anwendung von Structure-from-Motion dem Prozess der Datenaufnahme eine besondere Aufmerksamkeit gewidmet werden. Wichtig sind eine hohe Bildqualität bei einer hohen Tiefenschärfe, gleichmäßige Lichtbedingungen, eine ausreichende Überlappung der Einzelbilder sowie die Auswahl unterschiedlicher, in den einzelnen Schritten jedoch nicht zu stark voneinander abweichender Kamerastandpunkte. Zur besseren Stereoabdeckung wurden am Kleinen Anzingerberg Techniken der bodengestützten Luftbildarchäologie zum Einsatz gebracht. Ein Fotokran sowie eine Teleskopstange dienten als Kameraplattform zur Generierung von Senkrecht- und Überblicksaufnahmen. Selbige verbessern neben der Präzision und Punktdichte des Modells auch die benötigte Rechenzeit bei der Modellerstellung.
Structure-from-Motion bietet durch die Verwendung von archäologischer Standardausrüstung (Vermessungsgerät und Fotoapparat) eine kostengünstige, einfach zu handhabende und genaue Dokumentationsmöglichkeit für stratigrafische Ausgrabungen. Die fotorealistischen dreidimensionalen Modelle können als virtuelle Nachbildungen der einzelnen Stratifikationseinheiten betrachtet werden und  erlauben dadurch eine objektive und überprüfbare Dokumentation archäologischer Hinterlassenschaften, was sie zu einer ausgezeichneten Interpretationsgrundlage macht.

Předložený příspěvek je věnován popisu jedné z nejmodernějších dokumentačních metod na bázi trojrozměrného modelování, označované jako Structure-from-Motion. Metoda byla aplikována na eneolitické lokalitě Kleiner Anzingerberg bei Meidling im Thale v Dolním Rakousku. Metoda Structure-from-Motion nabízí levnou, jednoduchou a přesnou možnost dokumentace archeologických výzkumů.

Recent advancements in spatial mapping and in the development of innovative software and navigational tools, have set a new technological framework within which, analogue or physical tools are transformed into digital ones. The integration of interdisciplinary technological resources to traditional surveying and simulating methods extends our capabilities in multiple levels of spatial analysis, i.e. the simultaneous control and modeling of environmental data corresponding to various aspects & dimensions. In such a framework, investigation of the aspects of sustainability and resilience of architectural heritage can be approached as a process of interrelating parameters and properties associated in multiple scales to spatial and geographical structures and stratifications. This study attempts to present the development of a "digital multi-parametric methodology" with which, we may rapidly, directly and reliably detect the spatial structures and their properties which comprise environments of our architectural heritage, through the case study of a complex of semi-deserted settlements in the Doris Municipality, in Greece. As for fieldwork, using the new digital media (drones, thermal cameras, etc.) as well as the analogue ones (recording + surveying typological, building and morphological data, etc.), the method originally tests the framework of the field research and its potential range, while at the same time is integrating and processing the results (of the field research) through the development of a new online digital platform. The resulting simulated spatial structure in organizational patterns, aims in decoding the unique sequences of data which identify spatial entities found in the examined settlement, as well as recognizing interactions among them. On a larger scale, the interaction of each spatial entity (object) with the broader built environment is examined, whilst in a third level the settlement itself is associated with the adjacent natural environment, its resources, and the neighboring communities, based on factors related to sustainability and resilience of the specific cultural landscape. Considering all the above, the study aims to suggest possible new innovative ways of reading architectural heritage and parameters that deem the viability and resilience over time and changes in regards with their existing state.

3D map for mobile devices provide more realistic view of an environment and serves as better navigation aid. Previous research studies shows differences in 3D maps effect on acquiring of spatial knowledge. This is attributed to the differences in mobile device computational capabilities. Crucial to this is the time it takes for 3D map dataset to be rendered for a required complete navigation task. Different findings suggest different approaches on solving the problem of time required for both in-core (inside mobile) and out-core (remote) rendering of 3D dataset. Unfortunately, studies on analytical techniques required to show the impact of computational resources required for the use of 3D map on mobile devices were neglected by the research communities. This paper uses Support Vector Machine (SVM) to analytically classified mobile device computational capabilities required for 3D map that will be suitable for use as navigation aid. Fifty different Smart phones were categorized on the bases of their Graphical Processing Unit (GPU), display resolution, memory and size. The result of the proposed classification shows high accuracy.