Abstract
Graffiti sind eine kurzlebige und polarisierende Form unseres kulturellen Erbes. Graffiti verärgern, erfreuen, provozieren und regen zum Nachdenken an. Der Wiener Donaukanal zählt zur längsten ununterbrochenen Graffiti-Landschaften weltweit und ist damit einer der wichtigsten Graffiti-Hotspot. Heutzutage bedeutet das Sprayen eines neuen Graffito am Donaukanal meist die teilweise oder vollständige Zerstörung eines darunterliegenden Graffito. Daher verändert sich auch die Graffiti Landschaft entlang des Donaukanals täglich. Das Projekt INDIGO hat es sich zum Ziel gesetzt, die 13 km Graffiti-bedeckten Oberflächen des Donaukanals systematisch zu dokumentieren und in Form einer interaktiven und aktuellen online 3D-Plattform der Wissenschaft und einer breiteren Öffentlichkeit zugänglich und auch für kommende Generationen erlebbar zu machen. Am Ende des Projekts INDIGO soll es unter anderem möglich sein, einen virtuellen Spaziergang entlang des Donaukanals zu machen und längst übersprühte Graffiti im Detail zu analysieren.~ Die 3D Geometrie des Donaukanals wird durch Structure from Motion (SfM) und mittels eines Multi-View Stereo (MVS) Ansatzes aus ca. 27000 Fotos abgeleitet, die im Herbst 2021 aufgenommen wurden. Zusätzlich zu den Fotos wurden mehr als 500 Passpunkte entlang des Donaukanals terrestrisch vermessen, um die Georeferenzierung des 3D Modells zu gewährleisten und akkumulierte Drifteffekte der berechneten Kameraorientierungen zu minimieren. Eine der größten Herausforderungen von INDIGO ist es, alle neuen Graffito-Fotos in ein (ortho-)rektifiziertes, georeferenziertes und farbtreues Bild zu verwandeln. Um dies zu ermöglichen, entwickelt INDIGO maßgeschneiderte und hochautomatisierte Workflows, die der Öffentlichkeit als open-source Software für andere Dokumentationsprojekte kostenlos zur Verfügung gestellt werden. Die Orthorektifizierung erfolgt mittels eines sogenannten inkrementellen SfM Ansatzes, in dem die neuen Bilder nach und nach in den bestehenden Bündelblock hinzugefügt und orientiert werden. Um dieses Verfahren zu beschleunigen nutzt INDIGO Messdaten von GNSS und IMU Sensoren, die auf der Kamera montiert sind. In diesem Vortrag werden die Ziele des INDIGO Projekts vorgestellt und diverse photogrammetrischen Lösungsansätze präsentiert, die das digitale Fortbestehen der Graffiti Landschaft am Donaukanal sicherstellen. // Graffiti sind eine kurzlebige und polarisierende Form unseres kulturellen Erbes. Graffiti verärgern, erfreuen, provozieren und regen zum Nachdenken an. Der Wiener Donaukanal zählt zur längsten ununterbrochenen Graffiti-Landschaften weltweit und ist damit einer der wichtigsten Graffiti-Hotspot. Heutzutage bedeutet das Sprayen eines neuen Graffito am Donaukanal meist die teilweise oder vollständige Zerstörung eines darunterliegenden Graffito. Daher verändert sich auch die Graffiti Landschaft entlang des Donaukanals täglich. Das Projekt INDIGO hat es sich zum Ziel gesetzt, die 13 km Graffiti-bedeckten Oberflächen des Donaukanals systematisch zu dokumentieren und in Form einer interaktiven und aktuellen online 3D-Plattform der Wissenschaft und einer breiteren Öffentlichkeit zugänglich und auch für kommende Generationen erlebbar zu machen. Am Ende des Projekts INDIGO soll es unter anderem möglich sein, einen virtuellen Spaziergang entlang des Donaukanals zu machen und längst übersprühte Graffiti im Detail zu analysieren.~ Die 3D Geometrie des Donaukanals wird durch Structure from Motion (SfM) und mittels eines Multi-View Stereo (MVS) Ansatzes aus ca. 27000 Fotos abgeleitet, die im Herbst 2021 aufgenommen wurden. Zusätzlich zu den Fotos wurden mehr als 500 Passpunkte entlang des Donaukanals terrestrisch vermessen, um die Georeferenzierung des 3D Modells zu gewährleisten und akkumulierte Drifteffekte der berechneten Kameraorientierungen zu minimieren. Eine der größten Herausforderungen von INDIGO ist es, alle neuen Graffito-Fotos in ein (ortho-)rektifiziertes, georeferenziertes und farbtreues Bild zu verwandeln. Um dies zu ermöglichen, entwickelt INDIGO maßgeschneiderte und hochautomatisierte Workflows, die der Öffentlichkeit als open-source Software für andere Dokumentationsprojekte kostenlos zur Verfügung gestellt werden. Die Orthorektifizierung erfolgt mittels eines sogenannten inkrementellen SfM Ansatzes, in dem die neuen Bilder nach und nach in den bestehenden Bündelblock hinzugefügt und orientiert werden. Um dieses Verfahren zu beschleunigen nutzt INDIGO Messdaten von GNSS und IMU Sensoren, die auf der Kamera montiert sind. In diesem Vortrag werden die Ziele des INDIGO Projekts vorgestellt und diverse photogrammetrischen Lösungsansätze präsentiert, die das digitale Fortbestehen der Graffiti Landschaft am Donaukanal sicherstellen.
