Wie viele Fotos braucht eine Fläche von einem Hektar?

Als grobe Orientierung 50 bis 80 Fotos pro Hektar bei 1 bis 3 cm Bodenauflösung. Unser Deponie-Flug lieferte 443 Fotos für 7.0 Hektar, also gut 60 pro Hektar. Die genaue Zahl hängt von Flughöhe, Überlappung und Geländeform ab: bewegtes Relief braucht mehr Bilder als eine ebene Fläche.

Warum reicht die Positionsangabe der Drohne nicht allein?

Die Drohne weiss, wo sie war, aber nicht, wie das Gelände aussieht. Die Form entsteht erst aus der Überlappung: Derselbe Punkt am Boden muss auf mehreren Bildern aus verschiedenen Winkeln sichtbar sein, damit die Software seine Lage im Raum berechnen kann. Die RTK-Position sorgt dafür, dass dieses Modell anschliessend an der richtigen Stelle in Landeskoordinaten liegt.

Kann Photogrammetrie durch Vegetation hindurchsehen?

Nein. Sie sieht nur, was fotografiert wurde, also die Oberfläche. Unter geschlossenem Blätterdach bleibt der Boden unsichtbar. Bei lockerem Bewuchs greift die Bodenklassifikation, die Punkte auf Vegetation von Bodenpunkten trennt und daraus ein Geländemodell rechnet. Für Wald unter Laub braucht es Laserscanning.

Was ist der Unterschied zu einem Laserscan?

Photogrammetrie rechnet Geometrie aus Fotos und liefert die Farbe zwangsläufig mit. Ein Laserscanner misst Distanzen direkt und kommt durch Lücken im Bewuchs bis auf den Boden; Farbe liefert er nur, wenn eine RGB-Kamera mitfliegt und die Punktwolke nachträglich eingefärbt wird. Laserscanning kostet deutlich mehr. Für offene Flächen, Baustellen, Deponien und Dächer ist Photogrammetrie die günstigere und meist ausreichende Wahl.

Wie lange dauert die Verarbeitung?

Der Rechenlauf für einen Datensatz dieser Grösse dauert einige Stunden auf unserem GPU-Cluster und läuft unbeaufsichtigt. Entscheidend für den Liefertermin ist nicht die Rechenzeit, sondern die Kontrolle danach. In der Regel liefern wir innerhalb einer Woche nach dem Flug.

Wissen · Grundlagen

Photogrammetrie: vom Foto zum 3D-Modell

Wie aus überlappenden Drohnenfotos ein messbares 3D-Modell wird: Bildorientierung, Punktwolke, Geländemodell und Orthofoto, an einem echten Flug erklärt.

Veröffentlicht am 3. September 2026 · 5 Min. Lesezeit · von Markus Linke

Photogrammetrie ist das Verfahren, mit dem aus vielen überlappenden Fotos ein massstabsgetreues, dreidimensionales Abbild eines Geländes entsteht. Kein Sensor misst dabei eine Distanz. Die Geometrie steckt allein in den Bildern, und die Software holt sie über den Vergleich derselben Punkte auf verschiedenen Aufnahmen heraus. Dieser Beitrag geht den Weg vom Auslösen der Kamera bis zum fertigen Modell durch, mit den Zahlen eines echten Flugs.

Das Grundprinzip: Tiefe aus zwei Blickwinkeln

Zwei Augen sehen räumlich, weil dasselbe Objekt auf beiden Netzhäuten leicht verschoben abgebildet wird. Aus dieser Verschiebung und dem bekannten Augenabstand ergibt sich die Entfernung. Photogrammetrie macht dasselbe, nur mit einer Kamera an vielen Positionen statt zwei Augen an einer.

Damit das funktioniert, muss jeder Punkt am Boden auf mehreren Bildern zu sehen sein. Deshalb fliegt die Drohne in parallelen Bahnen und löst so oft aus, dass sich aufeinanderfolgende Bilder stark überlappen. Beim Deponie-Flug, den wir unten im Detail betrachten, waren es 92 Prozent in Flugrichtung und 85 Prozent zwischen den Bahnen. Ein Punkt in der Flächenmitte erscheint dadurch auf mehr als zehn Bildern aus unterschiedlichen Winkeln.

Diese Redundanz ist kein Luxus. Sie ist der Grund, warum das Verfahren robust gegen einzelne schlechte Bilder ist und warum die Software überhaupt entscheiden kann, welche Punktzuordnung stimmt.

Schritt 1: Wo stand die Kamera?

Der erste Rechenschritt heisst Bildorientierung oder Structure from Motion. Die Software sucht in jedem Foto markante Bildmerkmale, also Ecken, Kanten, Texturmuster, und findet dieselben Merkmale in den Nachbarbildern wieder. Aus tausenden solcher Zuordnungen berechnet sie gleichzeitig zwei Dinge: die Position und Blickrichtung jeder einzelnen Kamera und eine erste, noch dünne Punktwolke.

An dieser Stelle kommt die Georeferenzierung ins Spiel. Unsere Drohnen tragen einen RTK-Empfänger, der die Position jedes Auslösers auf wenige Zentimeter genau kennt. Ohne RTK wäre das Modell zwar in sich stimmig, läge aber irgendwo im Raum und müsste über Bodenpasspunkte eingepasst werden. Mit RTK sitzt es von Anfang an in Landeskoordinaten.

Ein Nebeneffekt dieses Schritts: Die Software kalibriert die Kamera mit. Objektivverzeichnung, Brennweite und Sensormittelpunkt werden aus den Daten selbst geschätzt, statt sie als bekannt vorauszusetzen.

Schritt 2: Die dichte Punktwolke

Die Punktwolke aus Schritt 1 enthält nur die markanten Merkmale, also einige zehntausend Punkte. Für ein brauchbares Modell ist das viel zu grob. Im zweiten Schritt rechnet die Software deshalb für praktisch jeden Bildpunkt eine Tiefe aus, indem sie die Bilder paarweise vergleicht und die Ergebnisse zusammenführt.

Aus 443 Fotos entstanden so 384 Millionen Punkte, jeder mit Lage in drei Dimensionen und der Farbe aus dem Foto. Das ist der eigentliche Datenschatz: Alles, was danach kommt, ist Ableitung.

Schritt 3: Boden und Nicht-Boden trennen

Eine rohe Punktwolke kennt keinen Unterschied zwischen Erdreich, Fahrzeug, Busch und Container. Für Volumen und Geländeformen ist genau diese Unterscheidung aber entscheidend. Deshalb läuft eine Bodenklassifikation über die Wolke, bei uns mit dem SMRF-Verfahren, das schrittweise ein immer feineres Sieb über die Punkte legt und alles aussortiert, was zu abrupt über der lokalen Umgebung liegt.

Daraus entstehen zwei Höhenmodelle:

DSM, das Oberflächenmodell, mit allem, was auf dem Boden steht.
DTM, das Geländemodell, nur der Boden selbst.

Die Differenz zwischen beiden ist übrigens genau das, was eine Volumenberechnung auswertet.

Schritt 4: Mesh und Orthofoto

Aus der Punktwolke wird ein Dreiecksnetz gerechnet, das Mesh, und über dieses Netz werden die Originalfotos als Textur gelegt. Das Ergebnis ist das begehbare 3D-Modell, das Sie im Showcase im Browser drehen können.

Für das Orthofoto projiziert die Software jedes Foto auf das Höhenmodell zurück und setzt die entzerrten Bilder zu einem nahtlosen Mosaik zusammen. Weil die Entzerrung das Höhenmodell benutzt, ist die Qualität des Orthofotos direkt an die Qualität der Punktwolke gekoppelt. Ein schlecht rekonstruiertes Dach zeigt sich im Orthofoto als verschmierte Kante.

Was die Genauigkeit bestimmt

Drei Grössen, die oft verwechselt werden:

Bodenauflösung — wie gross ein Pixel im Gelände ist. Hängt an Flughöhe und Kamera. Beim Deponie-Flug 1.6 cm bei 68 Metern über Grund.
Relative Genauigkeit — wie gut das Modell in sich stimmt. Kommt aus Überlappung, Bildschärfe und Textur.
Absolute Genauigkeit — wie gut das Modell in Landeskoordinaten sitzt. Kommt aus der Georeferenzierung.

Für die RTK-Stufe ohne Passpunkte sichern wir im Angebot fünf Zentimeter in der Lage und zehn Zentimeter in der Höhe zu. Der Verarbeitungsbericht des Deponie-Flugs nennt rund drei Zentimeter absolut. Diese Zahl ist der Erwartungswert des Verfahrens bei RTK-Fix, nicht das Ergebnis einer unabhängigen Kontrolle: Beim Flug wurden keine Passpunkte ausgelegt und damit auch keine Kontrollpunkte gemessen, gegen die sich das Modell hätte prüfen lassen. Wer eine belegte Genauigkeit braucht, bucht die Stufe mit eingemessenen Pass- und Kontrollpunkten; dort stehen die gemessenen Abweichungen im Bericht.

Wo das Verfahren an Grenzen stösst

Photogrammetrie braucht Textur. Wo das Bild keine unterscheidbaren Merkmale hergibt, findet die Software keine Zuordnung:

Wasserflächen liefern nur Reflexionen und rekonstruieren nicht.
Frischer Schnee, blanker Sand, neue Asphaltflächen sind zu gleichförmig.
Glas und blanke Metalldächer spiegeln je nach Blickwinkel unterschiedlich.
Dichte Vegetation verdeckt den Boden vollständig.
Harte Schatten und wechselnde Bewölkung während des Flugs erzeugen Bildunterschiede, die nichts mit Geometrie zu tun haben.

Das meiste davon lässt sich durch Planung entschärfen: gleichmässiges Licht, Sonnenstand nicht zu tief, ruhiger Wind, bei Bedarf zusätzliche Schrägaufnahmen an kritischen Kanten. Was sich nicht entschärfen lässt, steht im Bericht.

Der Deponie-Flug in Zahlen

Eine aktive Deponie im Mittelland, geflogen am 1. August 2026 mit einer DJI Matrice 4E:

7.0 Hektar Fläche, Relief von 428 bis 533 Meter
68 Meter über Grund, 92 Prozent Längs- und 85 Prozent Querüberlappung
443 Fotos in sieben Minuten reiner Flugzeit, 1.6 cm Bodenauflösung
Georeferenzierung per RTK-Fix, keine Bodenpasspunkte, rund 3 cm absolut laut Bericht
384.3 Millionen Punkte, daraus DSM, DTM, texturiertes Mesh und Orthomosaik
24 Gigabyte Datensatz insgesamt, verarbeitet mit OpenDroneMap im Ultra-Modus

Die sieben Minuten Flugzeit sind dabei die Spitze eines vollen Arbeitstages: Anfahrt, Sichtung des Geländes, Missionsplanung, Aufbau, Flug, Abbau, dann die Verarbeitung und die Kontrolle der Ergebnisse. Der Showcase zeigt die Originaldaten im Browser.

Was das für Ihr Projekt heisst

Sie müssen von diesen Schritten nichts selbst tun. Wichtig ist nur, was daraus folgt: Die Qualität der Lieferung entscheidet sich am Flugtag, nicht am Rechner. Überlappung, Flughöhe, Licht und die Frage, ob Passpunkte nötig sind, legen fest, was am Ende möglich ist. Deshalb fragen wir bei der Anfrage nach Fläche, Objekt und Zweck, bevor wir einen Termin vorschlagen.

Wie ein Auftrag abläuft und welche Lieferobjekte dabei entstehen, steht auf der Seite Drohnenvermessung.

Häufige Fragen

Wie viele Fotos braucht eine Fläche von einem Hektar?: Als grobe Orientierung 50 bis 80 Fotos pro Hektar bei 1 bis 3 cm Bodenauflösung. Unser Deponie-Flug lieferte 443 Fotos für 7.0 Hektar, also gut 60 pro Hektar. Die genaue Zahl hängt von Flughöhe, Überlappung und Geländeform ab: bewegtes Relief braucht mehr Bilder als eine ebene Fläche.
Warum reicht die Positionsangabe der Drohne nicht allein?: Die Drohne weiss, wo sie war, aber nicht, wie das Gelände aussieht. Die Form entsteht erst aus der Überlappung: Derselbe Punkt am Boden muss auf mehreren Bildern aus verschiedenen Winkeln sichtbar sein, damit die Software seine Lage im Raum berechnen kann. Die RTK-Position sorgt dafür, dass dieses Modell anschliessend an der richtigen Stelle in Landeskoordinaten liegt.
Kann Photogrammetrie durch Vegetation hindurchsehen?: Nein. Sie sieht nur, was fotografiert wurde, also die Oberfläche. Unter geschlossenem Blätterdach bleibt der Boden unsichtbar. Bei lockerem Bewuchs greift die Bodenklassifikation, die Punkte auf Vegetation von Bodenpunkten trennt und daraus ein Geländemodell rechnet. Für Wald unter Laub braucht es Laserscanning.
Was ist der Unterschied zu einem Laserscan?: Photogrammetrie rechnet Geometrie aus Fotos und liefert die Farbe zwangsläufig mit. Ein Laserscanner misst Distanzen direkt und kommt durch Lücken im Bewuchs bis auf den Boden; Farbe liefert er nur, wenn eine RGB-Kamera mitfliegt und die Punktwolke nachträglich eingefärbt wird. Laserscanning kostet deutlich mehr. Für offene Flächen, Baustellen, Deponien und Dächer ist Photogrammetrie die günstigere und meist ausreichende Wahl.
Wie lange dauert die Verarbeitung?: Der Rechenlauf für einen Datensatz dieser Grösse dauert einige Stunden auf unserem GPU-Cluster und läuft unbeaufsichtigt. Entscheidend für den Liefertermin ist nicht die Rechenzeit, sondern die Kontrolle danach. In der Regel liefern wir innerhalb einer Woche nach dem Flug.