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GeoWerkstatt-Projekt des Monats Mai 2020 - 3D Hydromapper

3D Hydromapper

GeoWerkstatt-Projekt des Monats Mai 2020

Projekt: 3D Hydromapper

Forschende: Frederic Hake

Projektidee: Automatisierte Erfassung und Erkennung von Bauwerksschäden an Über- und Unterwasserbauwerken.

Die Infrastruktur der See- und Binnenhäfen unterliegt wie alle Großbauwerke Alterungserscheinungen. Zusätzlich werden die Seehäfen durch das Salz im Meerwasser besonders stark angegriffen. Beton platzt ab, Stahl korrodiert und im schlimmsten Fall kommt es zu Sperrungen ganzer Kaianlagen, da die Verkehrssicherheit nicht mehr gegeben ist. Die Folgen sind hohe Kosten für die Hafenbetreiber und damit die Gesellschaft. Es ist also wichtig, die Schäden frühzeitig zu erkennen, um Kosten für die Reparaturen zu minimieren.

© dhpi
Virtuelle 3D-Ansicht einer Kaimauer.

Doch wie können kleine Schäden unter Wasser erkannt werden, bevor sie kritisch werden? Welche Dimension hat eine Betonabplatzung genau? Ziel des Forschungsprojektes 3D Hydromapper ist es, ein automatisiertes Verfahren zu entwickeln, das solche Schäden erkennt. Das Geodätische Institut der Leibniz Universität Hannover bearbeitet dieses Projekt in Kooperation mit Dr. Hesse und Partneringenieure, der WKC Hamburg GmbH, der Fraunhofer Einrichtung für Großstrukturen in der Produktionstechnik IGP, der Niedersachsen Ports GmbH & Co. KG und dem Wasserstraßen- und Schifffahrtsamt Uelzen. Dabei wird die Hafeninfrastruktur über und unter Wasser mit einer schwimmenden Plattform vermessen. Zum Einsatz kommen hier ein Über-(Laserscanner) sowie Unterwassersensor (Fächerecholot).

© dhpi
3D-Aufnahme einer Hafenanlage über und unter Wasser mit dem 3D HydroMapper .

Die Herausforderung ist der hohe Sedimentgehalt des Hafenwassers. Dadurch ist es so dunkel, dass keine optischen Sensoren wie Kameras oder Laser unter Wasser eingesetzt werden können. Aus diesem Grund wird das mit akustischen Signalen arbeitende Fächerecholot verwendet.

Das Ergebnis der Aufnahmen sind 3D Punktwolken der Unter- und Überwasserstrukturen. In den Punktwolken lassen sich Schäden gut erkennen und Veränderungen überwachen, wenn man wiederholt misst.

© dhpi
Identifizierung einer Spundwandinstandsetzung (A), lokale, standsicherheits-relevante Auskolkung vor der Spundwand (B).

Das eigentliche Erkennen von Schäden soll in einem vollautomatisierten Prozess stattfinden. Hier untersuchen wir, inwieweit sich Mustererkennungsalgorithmen oder Verfahren des Deep Learning eignen.

Schon jetzt kann mit diesem Verfahren eine Kaianlage signifikant schneller vermessen werden. Die flächenhafte Aufnahme macht es möglich, dass Bauwerke in deutlich kürzerer Zeit vollständig erfasst werden. Die schwimmende Messplattform wird momentan in Deutschlands großen Überseehäfen wie dem Hamburger Hafen und dem JadeWeserPort Wilhelmshaven getestet.