Einleitung: Von der händischen zur digitalen Vermessung

Die Erfassung präziser Maße ist qualitätsentscheidend im Bauwesen, insbesondere im Holzbau. Während traditionelle Methoden wie das händische Aufmaß mit Bandmaß, Gliedermaßstab und Wasserwaage über Jahrzehnte hinweg genutzt wurden, stoßen sie an ihre Grenzen. Neben zeitaufwendiger Durchführung besteht ein erhebliches Fehlerpotenzial durch Ungenauigkeiten, menschliche Messfehler oder Materialbewegungen. Die Gebäude weisen einen hohen Vorfertigungsgrad auf und der Holzbau gewinnt an Präsenz im Mehrgeschossigen bauen. Das Bandmaß ist also mittlerweile immer häufiger zu Kurz und die Lotschnur kann erst dann zum einsatz kommen, wenn das Gebäude in den Werkhallen schon transportbereit ist.

Die digitale Aufmaßtechnik hat sich als moderne Alternative etabliert, die mit innovativen Technologien eine schnelle, exakte und reproduzierbare Vermessung ermöglicht. Verschiedene Techniken bieten unterschiedliche Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten. Im Folgenden werden die wichtigsten digitalen Werkzeuge vorgestellt und ihre Funktionsweisen detailliert beschrieben.

1. Tachymeter: Präzise Winkel- und Distanzmessung

Technik und Funktionsweise

Ein Tachymeter kombiniert mehrere Messmethoden, um sowohl Entfernungen als auch Winkel zu messen. Die Funktionsweise der Entfernungsmessung wird durch elektromagnetische Wellen, insbesondere durch Laser oder Infrarotstrahlen, realisiert. Die Entfernung wird durch den sogenannten „Puls-Laufzeitmessung“ oder „Phasenvergleich“ ermittelt.

• Laser-Entfernungsmessung (Puls-Laufzeit): Ein Laserstrahl wird vom Tachymeter auf ein Ziel (z. B. ein Reflexprisma) gesendet. Der Laserstrahl trifft auf das Ziel und wird reflektiert. Der Tachymeter misst dann die Zeit, die der Lichtimpuls benötigt, um zum Ziel und zurück zum Gerät zu gelangen. Da Licht eine bekannte Geschwindigkeit hat (c ≈ 300.000 km/s), kann durch die gemessene Laufzeit des Lichtimpulses die Entfernung exakt berechnet werden. Diese Methode ist hochpräzise, da sie die Lichtgeschwindigkeit in sehr kleinen Zeitintervallen messen kann (Millisekunden oder Mikrosekunden).

• Phasenvergleich: Beim Phasenvergleich wird nicht die gesamte Zeit gemessen, sondern die Phasenverschiebung zwischen dem ausgesendeten und reflektierten Laserlicht. Das Tachymeter sendet einen kontinuierlichen Laserstrahl aus und vergleicht die Phase des zurückkommenden Signals mit der Phase des gesendeten Signals. Anhand der Phasenverschiebung kann die Entfernung bestimmt werden. Diese Methode hat den Vorteil, dass sie sehr schnell ist und eine kontinuierliche Messung ermöglicht.

Zusätzliche Technologien im Tachymeter

• Theodoliten (Winkelmessung): Zur Messung der Horizontal- und Vertikalwinkel wird ein Theodolit verwendet. Der Winkel wird durch die Drehung des Instruments und die optische Messung des Ziels ermittelt.

• Integrierte elektronische Sensoren und Motoren: Der Tachymeter verwendet elektronische Komponenten und Motoren, um das Gerät automatisch auszurichten und zu steuern.

Moderne Totalstationen (z. B. Trimble S-Serie oder Leica TS) speichern Messdaten digital und können sie direkt in CAD-Software übertragen.

Vorteile:

• Hohe Messgenauigkeit (bis zu 0,5 mm)

• Kombination von Winkel- und Distanzmessung in einem Gerät

• Direkte Datenübertragung an Planungssoftware

Nachteile:

• Direkte Sichtlinie erforderlich

• Präzise Justierung notwendig

• Bedienung erfordert Fachwissen

Benötigte Hardware

Tachymeter (Totalstation)

Ein Tachymeter besteht aus einem optischen Messinstrument, das in der Lage ist, sowohl Winkel als auch Entfernungen zu messen. Diese Geräte sind in verschiedenen Modellvarianten und mit unterschiedlichen Reichweiten und Genauigkeiten erhältlich.

Beispiele: Leica TS16, Trimble S9, Topcon GT.

Reflexprismen (Zielmarken)

Reflexprismen sind reflektierende Zielmarken, die an den Objekten angebracht werden, auf die der Laser des Tachymeters gerichtet wird. Sie ermöglichen die präzise Messung der Entfernung durch den Reflexionsvorgang. Es gibt Systeme die ohne Reflexprismen auskommen.

Beispiele: Leica PRS101, Trimble Reflector.

Stativ

Ein stabiles Stativ zur Befestigung des Tachymeters ist notwendig, da die Präzision bei der Messung von der Stabilität des Instruments abhängt.

Beispiel: Aluminium- oder Carbonstative.

Software zur Datenverarbeitung

Die Daten, die vom Tachymeter erfasst werden, müssen für die weitere Verarbeitung und Modellierung in einer Software aufbereitet werden.

Cadwork hat eine Tachymeter Schnittstelle, als Cadwork Konstrukteur wird keine zusätzliche Software beötigt.

Beispiele: Autodesk Revit, Trimble Business Center, Leica Captivate.

Messstationen und Auswertegeräte

In einigen Fällen werden separate mobile oder stationäre Auswertestation verwendet, die die Daten des Tachymeters empfangen und verarbeiten.

2. 3D-Laserscanner: Punktwolken für komplexe Geometrien

Funktionsweise eines Laserscanners

Ein Laserscanner nutzt einen Lichtstrahl im sichtbaren oder infraroten Bereich. Ein zentraler Bestandteil ist der Scankopf, der den Laserstrahl durch eine Spiegelmechanik in zwei Achsen lenkt.

3D-Laserscanner (z. B. FARO Focus, Leica BLK, Trimble X7) erfassen durch kontinuierliches Scannen eine Punktwolke des Messbereichs. Diese Geräte arbeiten entweder nach dem Phasenvergleichsverfahren oder dem Laufzeitverfahren.

• Einachsige Scanner: Ein rotierender Spiegel lenkt den Laserstrahl in einer Zeile ab. Durch eine kontinuierliche Bewegung des Geräts entsteht ein Linien-Scan.

• Zweiachsige Scanner: Zwei orthogonal angeordnete Spiegel lenken den Laserstrahl in einem Rastermuster über die zu vermessende Oberfläche.

Die Distanzmessung erfolgt mittels Impulslaufzeitmessung oder Phasenverschiebung:

• Impulslaufzeitmessung: Der Laserimpuls wird ausgesendet und das zurückkehrende Signal wird anhand der Lichtgeschwindigkeit ausgewertet.

• Phasenverschiebung: Ein modulierter Laserstrahl trifft auf das Objekt und wird reflektiert. Der Scanner misst die Phasenverschiebung zwischen dem ausgesendeten und empfangenen Signal.

Punktwolken: Der 3D Laserscanner misst Entfernungen und erfasst die Koordinaten (X, Y, Z) für tausende oder Millionen von Punkten in der Umgebung. Diese Daten werden als Punktwolke bezeichnet. Jeder Punkt hat eine genaue räumliche Position und kann in eine 3D-Modell-Software exportiert werden.

Laser-Entfernungsmessung: Der Scanner sendet kontinuierlich Laserimpulse aus, die auf Objekte treffen und reflektiert werden. Die reflektierten Impulse werden von einem Fotodetektor erfasst. Die Zeit zwischen dem Aussenden des Impulses und dem Empfang des reflektierten Signals wird gemessen, und mithilfe der Lichtgeschwindigkeit wird die Entfernung zum Objekt berechnet. Je nach Scan-Modus wird die Abtastrate von vielen tausend Punkten pro Sekunde erreicht.

Frequenzmodulierte Laser: Moderne Scanner verwenden häufig frequenzmodulierte Laser, bei denen die Frequenz des ausgesendeten Signals variiert. Die Reflektion dieses Signals wird ebenfalls anhand der Frequenzänderung berechnet, was eine genauere und stabilere Messung ermöglicht.

Details zur 3D Erfassung

• Rotation der Scanneroptik: Die meisten 3D Laserscanner besitzen eine rotierende Optik, die eine vollständige 360-Grad-Abdeckung ermöglicht. Das bedeutet, dass das Gerät durch kontinuierliche Messung von mehreren Winkeln rundum ein vollständiges Bild der Umgebung in Form einer Punktwolke erzeugen kann.

• Hochauflösende Sensoren: Diese Sensoren sind in der Lage, feine Details von Objekten zu erfassen, was zu einer hohen Auflösung der Punktwolken führt. Bei modernen Geräten kann die Punktdichte bis zu Millionen von Punkten pro Quadratmeter betragen.

Zur Erhöhung der Messgenauigkeit werden Referenzkugeln eingesetzt. Diese reflektierenden Kugeln mit genormten Durchmessern dienen als Fixpunkte, um mehrere Scans exakt zu registrieren und zusammenzuführen. Dadurch lassen sich Abweichungen unter 1 mm realisieren.

Vorteile:

• Extrem hohe Geschwindigkeit (bis zu 2 Mio. Punkte/Sek.)

• Messgenauigkeit bis zu 0,5 mm

• Nutzung im Innen- und Außenbereich

Nachteile:

• Hohe Datenmengen erfordern leistungsfähige Hardware

• Hohe Anschaffungskosten

Benötigte Hardware

Anforderungen an die Hardware: Zur Verarbeitung der großen Datenmengen aus 3D-Scans sind leistungsstarke Computer mit schnellen Mehrkernprozessoren, großen Arbeitsspeichern (mindestens 32 GB RAM) sowie dedizierten Grafikkarten (z. B. NVIDIA RTX-Serie) erforderlich. Die Anschaffungskosten für eine vollständige Arbeitsstation inklusive Software liegen im Bereich von 5.000 bis 20.000 Euro, je nach Anforderungen.

3D Laserscanner (LiDAR)

• Der 3D Laserscanner selbst ist das Hauptgerät, das Laserpulse aussendet und die reflektierten Signale empfängt. Diese Geräte sind oft tragbar, können jedoch auch auf Fahrzeugen oder Drohnen montiert werden.

• Beispiele: Faro Focus 3D, Leica BLK360, Trimble TX8, Riegl VZ-400i.

Rotierendes Scanner-System

• Viele Laserscanner verwenden eine rotierende optische Komponente, die dafür sorgt, dass 360-Grad-Scans in einem Arbeitsbereich gemacht werden können. Dies erfordert eine stabile mechanische Vorrichtung, die die Sensoren rotiert.

Stativ oder mobile Plattform

• Um präzise Scans zu erstellen, wird der Scanner häufig auf einem stabilen Stativ montiert, um Bewegungen oder Erschütterungen zu vermeiden. Alternativ wird der Scanner auf einem Fahrzeug oder einer Drohne montiert, um größere Flächen abzudecken.

• Beispiel: Stative von Manfrotto oder Leica, mobile Plattformen von Trimble.

Datenaufzeichnungseinheit

• Eine separate Einheit oder ein Laptop wird benötigt, um die gesammelten Daten vom Scanner zu speichern und für die spätere Verarbeitung aufzubereiten.

• Beispiele: Faros Scene Software, Leica Cyclone.

Software zur Datenverarbeitung

• Eine Software zur Punktwolkenverarbeitung ist erforderlich, um die rohen Laserscan-Daten zu analysieren, zu bearbeiten und in ein 3D-Modell zu integrieren.

• Beispiele: Faro Scene, Autodesk ReCap, Leica Cyclone, Trimble RealWorks.

3. Photogrammetrie: Digitale Modelle aus Bildern

Die Photogrammetrie verwendet Bilder, die mit einer Kamera aufgenommen werden, um aus der visuellen Information 3D-Modelle zu rekonstruieren. Sie ist eine passive Technik, da sie keine aktiven Signale wie Laser oder Radiowellen nutzt, sondern nur Licht, das von den Objekten reflektiert wird.

• Stereoskopische Messung: Die grundlegende Technik der Photogrammetrie basiert auf der Verwendung von mindestens zwei Bildern aus verschiedenen Perspektiven. Diese Bilder werden miteinander verglichen, und durch die geometrische Auswertung der Unterschiede (Parallaxen) zwischen den Bildern wird die 3D-Geometrie des Objekts berechnet.

• Merkmalsdetektion und Korrespondenzanalyse: Moderne Photogrammetrie-Software verwendet fortschrittliche Algorithmen zur Erkennung von Merkmalen (wie Kanten, Ecken und Texturen) in den Bildern. Diese Merkmale werden dann in beiden Bildern lokalisiert, und die räumliche Beziehung zwischen den Bildpunkten wird verwendet, um präzise 3D-Koordinaten zu berechnen.

• Bilderfassung durch Kameras oder Drohnen: Mit modernen Kameras, wie sie in Smartphones, Drohnen oder speziellen photogrammetrischen Geräten zu finden sind, werden hochauflösende Bilder aus verschiedenen Winkeln aufgenommen. Bei der Drohnentechnologie kann die Kamera automatisch in einem vordefinierten Muster fliegen, um das gesamte Gebiet zu erfassen.

Genauigkeit

• Die Genauigkeit der Photogrammetrie hängt stark von der Bildauflösung und der Qualität der Software zur Bildauswertung ab. In vielen Fällen kann die Genauigkeit der Positionsbestimmung bis zu einigen Millimetern betragen, insbesondere wenn mit hochauflösenden Kameras und Kalibrierungstechniken gearbeitet wird.

Vorteile:

• Kostengünstigere Alternative zu Laserscannern

• Ideal für großflächige Strukturen wie Dächer oder Fassaden

• Hohe Flexibilität, da keine spezielle Hardware außer einer Kamera oder Drohne benötigt wird

Nachteile:

• Geringere Genauigkeit als Laserscanning (typischerweise 1–3 cm)

• Abhängig von Lichtverhältnissen und Bildqualität

• Hoher Rechenaufwand bei der Datenverarbeitung

Benötigte Hardware

Kamera

• Eine hochauflösende Digitalkamera ist notwendig, um präzise Bilder aus unterschiedlichen Blickwinkeln zu erfassen. Oft werden DSLR-Kameras mit speziellen Objektiven verwendet, die für die Photogrammetrie optimiert sind.

• Beispiele: Canon EOS 5D, Sony Alpha 7R, Nikon D850.

• Für Drohneneinsätze: Kameras wie die DJI Zenmuse Z30, die mit UAVs kombiniert werden können.

Drohne (optional)

• Drohnen ermöglichen die schnelle und kostengünstige Erfassung von Luftbildern über großen Gebieten. Sie sind besonders nützlich für schwer zugängliche oder weitläufige Bauflächen.

• Beispiele: DJI Phantom 4 RTK, SenseFly eBee, Parrot Anafi.

Stativ (optional)

• Bei bodengestützten Erfassungen, bei denen keine Drohne eingesetzt wird, kann ein Stativ erforderlich sein, um die Kamera stabil zu positionieren und die Aufnahmewinkel zu optimieren.

GPS-System

• Ein hochpräzises GPS-System kann verwendet werden, um georeferenzierte Daten zu liefern und die Genauigkeit der Messungen zu verbessern.

• Beispiel: Trimble R10 oder Leica GS18.

Software zur Bildverarbeitung

• Eine leistungsstarke Software ist erforderlich, um die aufgenommenen Bilder zu einem 3D-Modell zu verarbeiten. Diese Software verwendet Algorithmen zur Bildkorrelation und Rekonstruktion der 3D-Geometrie.

• Beispiele: Agisoft Metashape, Pix4D, RealityCapture.

4. Mobile Mapping: Vermessung in Bewegung

Mobile Mapping Systeme kombinieren verschiedene Technologien, um eine kontinuierliche 3D-Scannung während der Bewegung zu ermöglichen. Diese Systeme integrieren LiDAR, GPS, IMU (Inertial Measurement Unit) und Kameras, um präzise Daten von Objekten und Landschaften zu erfassen.

• LiDAR-Technologie (Laserentfernungsmessung): Mobile Mapping Systeme nutzen LiDAR-Scanner, um Entfernungen zu messen, indem Laserstrahlen ausgesendet und die reflektierten Strahlen zurück empfangen werden. Die 3D-Daten werden zusammen mit den Positions- und Bewegungsdaten des Fahrzeugs oder der mobilen Plattform erfasst.

• GPS und IMU: GPS-Systeme liefern präzise Positionsdaten (Längengrad, Breitengrad, Höhe), während die IMU (Inertialsensoren) Bewegungen und Ausrichtungen des Fahrzeugs in Echtzeit messen. Dies ermöglicht eine genaue Rekonstruktion der Position der erfassten Daten im 3D-Raum.

• Kameras für visuelle Erfassung: Kameras (oft in Kombination mit LiDAR) werden eingesetzt, um zusätzliche visuelle Daten zu liefern, die die Punktwolken mit hochauflösenden Bildern kombinieren und so detaillierte Texturen und Informationen über die Umgebung liefern.

3D-Datenrekonstruktion

• Die gesammelten LiDAR-Daten und Bilder werden mit Software verarbeitet, um ein präzises 3D-Modell der Umgebung zu erstellen. Mobile Mapping-Systeme bieten eine hohe Abdeckung von großen Gebieten in relativ kurzer Zeit, da sie während der Bewegung kontinuierlich Daten sammeln können.

Vorteile:

• Sehr schnelle großflächige Datenerfassung

• Automatisierte Erfassung ohne manuelle Messpunkte

• Hohe Effizienz in städtischen oder infrastrukturellen Projekten

Nachteile:

• Sehr hohe Anschaffungskosten (zwischen 50.000 und 200.000 Euro)

• Abhängigkeit von GNSS-Signal (Probleme in Tunneln oder dichten Innenstädten)

• Hoher Speicherbedarf für große Datenmengen

Benötigte Hardware

LiDAR-Scanner

• Ein LiDAR-Scanner ist der wichtigste Bestandteil des Mobile Mapping Systems, da er die präzisen 3D-Daten während der Fahrt oder Bewegung aufnimmt.

• Beispiele: Leica Pegasus, Riegl VMX-2HA, Trimble MX9.

GPS/RTK-System

• Ein GPS-System mit RTK (Real-Time Kinematic) ermöglicht die präzise Positionsbestimmung während der mobilen Erfassung. Dies sorgt für die Genauigkeit der räumlichen Daten.

• Beispiele: Leica GS18, Trimble R10.

IMU (Inertial Measurement Unit)

• Eine IMU misst die Bewegung und Ausrichtung des mobilen Geräts in Echtzeit, was entscheidend für die korrekte Ausrichtung der erfassten Daten ist.

• Beispiele: Trimble TDC600, Applanix POS LV.

Kamera

• Kameras sind ebenfalls Teil der mobilen Mapping-Systeme, um visuelle Daten zu liefern und Punktwolken mit Texturen zu kombinieren.

• Beispiele: Leica Pegasus, Trimble MX9.

Mobile Plattform oder Fahrzeug

• Das Mobile Mapping System wird auf einem Fahrzeug oder einer anderen mobilen Plattform montiert, um durch die Erfassung von 3D-Daten in Bewegung große Gebiete zu erfassen.

• Beispiele: Leica Pegasus mit Fahrzeugmontage, Trimble MX9.

Software zur Datenverarbeitung

• Nach der Erfassung müssen die Daten mit spezieller Software verarbeitet werden, um ein präzises 3D-Modell zu erzeugen.

• Beispiele: Leica Cyclone, Trimble Business Center.

5. Integrierte Sensorik in Robotersystemen

In Robotersystemen kommen zahlreiche Sensoren zum Einsatz, die zur präzisen Wahrnehmung der Umgebung und zur Durchführung von Bauaufgaben dienen.

• LiDAR-Sensoren: Diese werden häufig in Robotern verwendet, um Hindernisse zu erkennen und die genaue räumliche Lage von Bauteilen zu bestimmen. Die Funktionsweise basiert auf der gleichen Technologie wie bei 3D Laserscannern, wobei LiDAR-Scanner in Roboterarme oder autonome Maschinen integriert werden.

• Kameras und Computer Vision: Viele Roboter verwenden Kameras mit Algorithmen zur Objekterkennung und -verfolgung. Mit Computer Vision werden 3D-Modelle in Echtzeit erstellt, um die Position von Bauelementen oder Werkzeugen zu steuern.

• Kraftsensoren und Tastsensoren: Diese Sensoren ermöglichen den Robotern, Druck und Berührung zu messen, was besonders bei präzisen Arbeiten in der Fertigung oder beim Zusammenbau von Bauteilen wichtig ist.

Vorteile:

• Ideal für schwer zugängliche oder gefährliche Umgebungen

• Hohe Messgenauigkeit und flexible Einsatzmöglichkeiten

• Vollautomatische Datenerfassung reduziert den Personalaufwand

Nachteile:

• Sehr hohe Kosten (zwischen 75.000 und 250.000 Euro)

• Erfordert spezielle Schulungen zur Steuerung und Datenauswertung

• Begrenzte Akkulaufzeit bei längeren Einsätzen

Benötigte Hardware

Roboterarm oder -plattform

• Die Haupthardware ist der Roboterarm oder die autonome Roboterplattform, die in der Lage ist, Bauteile zu bearbeiten oder zu messen.

• Beispiele: KUKA Robotics, ABB Robotics, Universal Robots.

LiDAR-Sensoren

• LiDAR-Sensoren werden zur Abstandsmessung und 3D-Erfassung der Umgebung genutzt. Diese Sensoren sind meist in die Roboterarme oder die Basisstation integriert.

• Beispiele: Velodyne Puck, Hokuyo UST-10LX.

Kameras für Computer Vision

• Kameras werden eingesetzt, um Objekte zu erkennen, zu klassifizieren und die Umgebung des Roboters visuell zu analysieren.

• Beispiele: Intel RealSense, Basler Kameras.

Kraftsensoren

• Diese Sensoren messen den Druck und die Kraft, die auf Objekte ausgeübt werden, was für präzise Fertigungsprozesse wichtig ist.

• Beispiele: ATI Industrial Automation Kraftsensoren, FUTEK.

Inertialsensoren (IMU)

• IMUs messen die Bewegungen und die Orientierung des Roboters in 3D, um präzise Steuerungsbefehle zu ermöglichen.

• Beispiele: Honeywell HG4930, Xsens MTi.

Steuerungseinheit und Software

• Eine zentrale Steuerungseinheit verarbeitet die Sensordaten und steuert den Roboter entsprechend. Zudem wird eine Software zur Steuerung und Verarbeitung der Roboteraktionen benötigt.

• Beispiele: ROS (Robot Operating System), MATLAB, CoppeliaSim.

Kosten

Nach all den Informationen und technischen Details, kommt die Frage nach den Kosten. Die setzen sich aus einer vielzahl von Faktoren zusammen und hängen natürlich immer auch von der Qualität und Ausstattung der jeweiligen Systeme ab. Wir zeigen hier jedoch eine Zusammenfassung der möglicherweise entstehenden Kosten bei einer Anschaffung um eine Einordnung zu ermöglichen.

Diese Auflistung erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit und wird nicht aktualisiert.

Zusammenfassung der ungefähren Kosten für die einzelnen Technologien:

• Tachymeter (Totalstation): 5.000 – 60.000 EUR

• 3D Laserscanner (LiDAR): 10.000 – 150.000 EUR

• Photogrammetrie (Kameras, Drohnen, Software): 500 – 20.000 EUR (für kleinere Projekte), bis 50.000 EUR bei professionellen Drohnensystemen und georeferenzierten GPS-Systemen

• Mobile Mapping System: 100.000 – 300.000 EUR

• Integrierte Sensorik in Robotersystemen: 15.000 – 100.000 EUR (abhängig von Roboter und Sensoren)

Fazit: Jede Technik hat ihr Einsatzgebiet

Digitale Aufmaßtechniken haben das Bauwesen vorangebracht. Der Holzbau mit seiner Vorfertigung bedingt ein genaues Aufmaß. Während das Tachymeter für punktuelle, hochpräzise Messungen geeignet ist, ermöglichen Laserscanner und Photogrammetrie eine schnelle Erfassung großer Bereiche. Robotersysteme und Mobile Mapping eröffnen neue Möglichkeiten für dynamische und großflächige Messungen.

Kombination verschiedener Aufmaßmethoden:

Oftmals ist es sinnvoll, verschiedene Vermessungstechniken zu kombinieren, um die Vorteile jedes Systems zu nutzen. Beispielsweise kann eine grobe Geländeaufnahme mit Mobile Mapping erfolgen, während detaillierte Strukturen mit einem Laserscanner erfasst werden. Die Kombination von Photogrammetrie und 3D-Laserscanning ermöglicht eine besonders dichte Punktwolke mit hoher Texturqualität, die für digitale Bestandsmodelle oder BIM-Anwendungen ideal ist. Gibt es Bestandsgebäude, an die angeschlossen werden soll, kann es sinnvoll sein einzelne Punkte mit dem Tachymeter sehr genau zu messen und diese mit einer Punktwolke zu ergänzen, bzw die Punktwolke um sehr präzise Tachymeterpunkte zu kontrollieren.

Vorteile einer hybriden Aufmaßstrategie:

• Maximale Genauigkeit: Präzise Detailmessungen mit Tachymeter, kombiniert mit großflächigen Aufnahmen durch 3d Laserscanning.

• Effizienz: Reduzierung der Aufnahmezeit durch kombinierte Messmethoden.

• Kostensenkung: Durch den gezielten Einsatz verschiedener Technologien können teure Hochpräzisionsmessungen auf kritische Bereiche beschränkt bleiben.

Die Wahl der passenden Technologie hängt von den spezifischen Anforderungen des Bauvorhabens ab. In einem weiteren Artikel wird die praktische Anwendung dieser Systeme auf der Baustelle genauer beleuchtet.