SISTEMA DE LASER SCANNER TERRESTRE MENSI GS100/GS200 TESTES DE PRECISÃO, EXPERIÊNCIAS E PROJETOS NA HAMBURG UNIVERSITY OF APPLIED SCIENCES Th. Kersten, H. Sternberg, K. Mechelke, C. Acevedo Pardo Hamburg University of Applied Sciences, Department of Geomatics, Hebebrandstrasse 1, 22297 Hamburg, Germany [t.kersten, h.sternberg, k.mechelke, c.acevedo]@rzcn.haw-hamburg.de Panoramic Photogrammetry Workshop 2004, organised by TU Dresden, University of Stuttgart, and ISPRS WG V/1 KEY WORDS: Laser scanning, 3D scanning, Nuvem de pontos 3D, Instrumentos, Terrestre, Performance RESUMO: O laser scanner 3D terrestre tem provado ser uma técnica de medição que pode complementar ou substituir as técnicas já consagradas de fotogrametria e taqueometria. Por isso, investigar sua precisão e seu comportamento é muito importante para entender o comportamento deste método. O departamento de geomática da Hamburg University of Applied Sciences têm investigado o sistema de Laser Scanner 3D da MENSI GS100/GS200 visando verificar a precisão de distâncias medidas e o manuseio dos equipamentos em projetos. Pode ser dito que as distâncias medidas com o laser scanner GS100 são sistematicamente muito longas quando comparadas com distâncias de referência e que distâncias medidas de esferas e alvos colocados em pontos idênticos são sistematicamente diferentes. Resgistro e geo-referenciamento da nuvem de pontos usando-se as esferas e alvos da MENSI em um campo de teste 3D pode ser observado um desvio padrão de aproximadamente 3mm quando comparado aos pontos de referência. Investigações sobre o plano de uma laje de pedra mostraram desvios de poucos milímetros na nuvem de pontos, devidamente dentro da precisão do aparelho. Os scanners Mensi GS100 e GS200 já foram usados em diversos projetos na HAW Hamburg e em cooperação com um escritório de engenharia. As primeiras experiências em aquisição de dados, registro e georreferenciamento serão discutidas neste artigo. 1. INTRODUÇÃO Os sistemas de Laser Scanner 3D são capazes de gerarem milhões de pontos em 3D em um curto período de tempo quando escaneando um objeto ou paisagem. Estes sistemas estão começando a dominar o mercado em diversas aplicações tais como mineração, documentação de as-built industrial, arqueologia, arquitetura, preservação histórica, engenharia automotiva e mecânica. No entanto, investigações detalhadas sobre precisão e comportamento deste sistema de medição devem mostrar se estes sistemas preenchem necessidades diversas de vários tipos de projeto e se as especificações técnicas fornecidas pelos fabricantes estão corretas. Alguns autores (BOEHLER et al. 2003, LICHTI et al. 2003 e JOHANSSON 2003) já reportaram primeiras investigações sobre os Lasers Scanners terrestres, enquanto publicações sobre experiências com laser scanners estão sumarizadas nos procedimentos da conferência Oldenburger 3D-Tage (LUHMANN 2002, LUHMANN 2003, LUHMANN 2004) e em Optical 3D-Measurement Techniques V e VI (GRUEN and KAHMEN 2001, GRUEN and KAHMEN 2003). O Departamento de Geomática da Hamburg University of Applied Sciences (HAW Hamburg) comprou o sistema de laser scanner 3D da MENSI GS100 em setembro de 2003 para utilizar a nova tecnologia em aulas e pesquisas. Além disso, um know-how sobre a tecnologia pode ser obtido pela universidade, e transferido pelos alunos para escritórios privados que desejem investi nesta tecnologia. 2. O sistema de Laser Scanner 3D terrestre MENSI GS100/GS200 Os sistemas de Laser Scanner 3D GS100 e GS200 são fabricados pela Mensi S.A. da França e são constituídos do Laser scanner, acessórios (fig.1) e software apropriado para aquisição dos dados e pós-processamento. As especificações técnicas dos dois sistemas estão sumarizadas em MENSI 2004. A diferença mais significativa entre os dois sistemas é o alcance atingido, sendo este de 100m para o GS100 e 200m para o GS200. A visão panorâmica do scanner (campo de visão de 360 horizontal e 60 vertical) permite captura de dados ininterrupta de 2m x 2m x 2m chegando até 200m x 200m x 60m, em ambientes internos ou externos. A resolução do scanner é de 0,002 gon (Hz/V). A ponta do laser tem 3mm em 50m de distância, enquanto o desvio padrão de uma medida única de distância é 6mm. As medidas de distância são feitas com laser pulsado time of flight, verde (532 nm, laser classe II ou III). O sistema é capaz de captar mais de 5000 pontos por segundo. A figura 1 mostra o sistema laser scanner 3D GS100 da MENSI com acessórios, consistindo de caixa áspera e notebook, que controla a unidade durante a captura dos dados. O uso de um gerador de energia eficiente (como Honda EU 10i, output de aproximadamente 1KW) é recomendado para o trabalho de campo, quando a energia não pode ser facilmente obtida. Fig. 1: Sistema de laser scanner 3D terrestre GS100 da MENSI, incluindo caixa transportadora, notebook e gerador de energia Honda, na HAW Hamburg. Fig. 2: Vista do scanner mostrando o espelho do laser e a câmera digital.
Um componente substancial do sistema Laser Scanner 3D é o software. Para a coleta dos dados, é usado o Point Scape (no caso versão 1.2), também chamado de programa de serviço de campo, que controla o scanner através do notebook. O pósprocessamento das nuvens de ponto 3D é feito com Real Works Survey ou com o 3Dipsos. Ambos os programas oferecem ferramentas para registro e georreferenciamento das nuvens de pontos, assim como múltiplas opções para pósprocessamento. O Real Works Survey é usado principalmente para meshes, cálculos de volumes, derivação de contornos, assim como para mesclar imagens digitais com as nuvens de pontos correspondentes. Já o 3Dipsos representa modos de engenharia, onde podem ser obtidos modelos CAD a partir das nuvens de pontos obtidas. 3. OBTENÇÃO DE DADOS, REGISTRO E GEO-REFERENCIAMENTO Os procedimentos que devem estar completos antes do pos processamento da nuvem de pontos são aquisição dos dados, registro (conexão entre as diversas estações) e/ou georreferenciamento das nuvens de pontos em um sistema de coordenadas superior. Preparar e montar o sistema leva aproximadamente 15 minutos para cada estação, enquanto a aquisição dos dados por estação leva aproximadamente 1.5 horas (dependendo do numero de detalhes que se quer escanear de cada objeto). Para juntar nuvens de pontos de diferentes estações automaticamente, esferas de consolidação ou alvos devem ser distribuídos na área a ser escaneada. Cada alvo/esfera necessita de um escaneamento em separado. O processo de localizar esferas e alvos é chamado enquadramento e é feito na imagem da câmera de vídeo integrada (Fig.2). O reconhecimento de esferas e alvos e o registro das coordenadas centrais no sistema de coordenadas locais do scanner é feito num processo semi-automático. O operador manualmente especifica o enquadramento na imagem do vídeo. Neste enquadramento o sistema reconhece e escaneia as esferas e alvos, computa as coordenadas centrais nas nuvens de pontos e finalmente mostra os resultados no PointScape (Figuras 3 e 4). O algoritmo padrão de reconhecimeto nem sempre trabalha de modo confiável, dependendo da cor e da iluminação do fundo da cena que se deseja escanear no vídeo. Também, dependendo das condições climáticas, e da distância entre os alvos, alguns problemas de reconhecimento podem ocorrer. Um fundo que proporciona maior contraste (por esxemplo, um guarda chuva, como na figura 10) pode ajudar com este problema. No entanto pode acontecer do reconhecimento fonecer resultados incorretos. Fig 3: alvo escaneado (esquerda) e reconhecido automaticamente (direita). Fig 4: esfera escaneada (esquerda) e reconhecida automaticamente (meio), erro de reconhecimento, esfera na nuvem de pontos de uma árvore (direita). O objeto pode ser escaneado como recorte ou como vista 360 de diferentes resoluções (a partir de 0,3 mm em uma distância de 10m), onde o enquadramento do vídeo baseiase na definição do recorte. O registro da nuvem de pontos subseqüente pode ser feito automaticamente usando-se esferas e alvos ou semi-automaticamente usando-se esferas e alvos selecionados, ou ainda manualmente, usando-se pontos discretos da nuvem de pontos. Se for usada centralização forçada em um tripé e se as esferas ou alvos forem medidos em um sistema de coordenadas superior, as nuvens de pontos podem ser geo-referenciadas a partir destes pontos. 4. TESTES DE PRECISÃO NA HAW HAMBURG 4.1 Teste de campo 3D. Para medir a precisão das medidas de distância, registro e georreferenciamento do GS100 e do GS200, um campo de teste 3D durável foi construído no hall do prédio D no campus da HAW. O campo de testes consiste de 53 pontos de referência que podem ser definidos com esferas ou alvos. Os pontos são distribuídos por 3 andares do hall, no chão, nas paredes ou nos pilares de concreto, utilizando-se buracos de apoio do tipo M8. Os pontos de referência foram medidos a partir de 9 estações com uma estação total Leica TODA 5005. Em um ajuste de redes 3D usando PANDA, as coordenadas da estação foram determinadas com um desvio padrão de menos de 0.5mm. O desvio padrão das coordenadas dos pontos de referência é menor que 1mm (rede local). Para ajustar os pontos de referência adaptadores especiais foram construídos para garantir um ajuste preciso, estável e repetível das esferas ou alvos. Fig. 5: GS100 no camp de testes 3D da HAW Hamburg Fig. 6: Esfera (esquerda) e alco (direita) com o adaptador usado. Os pontos de referência e o campo de testes 3D foram escaneados com os scanners GS100 e GS200 da MENSI. Como o GS200 ficou disponível por apenas um dia, 26 pontos de referência (cuja distância máxima era de 21 m) foram escaneados com o GS200 a partir de apenas duas das estações disponíveis no nível mais inferior do campo de testes. O GS200 foi ajustado a um tripé Leica. Quando comparados com o GS200, os primeiros escaneamentos do GS100 (também ajustados em tripés Leica) no campo de testes tiveram alguns problemas ao escanear horizontalmente e verticalmente devido ao ajuste instável do scanner ao tripé e por causa do centro de massa descentralizado do scanner. Estes problemas levaram á uma mudança de orientação do scanner durante o escaneamento. É geralmente recomendável repetir um escaneamento de uma esfera bem conhecida de uma estação para checar a estabilidade do scanner. Em uma segunda tentativa, todos os pontos de referência (distância máxima de 27m) nos 3 níveis do hall foram escaneados a partir de 5 estações diferentes usando-se um tripé da MENSI e o scanner GS100. Então, foram obtidos 28 pontos de referência tanto das esferas como dos alvos. Os dados obtidos com o GS100 e com o GS200 foram registrados no software Real Works Survey. Para ambos os sistemas a média e distância máxima para esferas e centros de alvos foi determinada com 2.4mm (Max. 8.6 mm) com o GS200 e com 2.6mm (Max. 4.8mm) com o GS100. O resultado da transformação das medidas do GS100 foi mais homogêneo no total devido á um maior número médio de pontos (esferas/alvos). Depois do georreferenciamento das nuvens de pontos no Real Works Survey, usando-se quatro pontos de controle bem distribuídos (fig. 7) as coordenadas das esferas e alvos puderam ser transformadas num sistema de coordenadas superior. A comparação das coordenadas dos pontos de referênciacom aqueles obtidos pelo GS200 mostram uma diferença nos valores absolutos de média em dx = 2.6mm, dy = 2.5mm e dz = 1.8mm com um valor máximo de 9.6mm. Comparando os pontos de referência com os
resultados do GS100, os valores obtidos foram um pouco piores com dx = 2.6mm, dy = 3.2mm, dz = 3.4mm e 16.9mm valor máximo). Na comparação das 28 distâncias aos pontos de referência (distância máxima 27m) equipados com esferas e alvos, em cada caso pode ser dito que as distâncias medidas com esferas foram sistematicamente em média 5mm mais longe do que aquelas medidas com alvos. Fig. 7: Apresentação RGB da nuvem de pontos do campo de testes incluindo os quatro pontos de transformação. 4.2 Comparação de distâncias em uma linha de base O resultado de diferentes distâncias medidas sistematicamente entre esferas e alvos ajustados em pontos de referência idênticos levaram a uma investigação detalhada sobre a precisão das distâncias medidas pelo GS100 na baseline da HAW em Hamburg-Ohlsdorf (Fig. 8). No total oito distâncias entre os pilares, equipados com esferas e alvos usando adaptadores especiais, foram medidas em ordens diferentes. Oito distâncias entre os alvos entre 20m e 120m (80m e 120m cada duas vezes) foram medidas usando reconhecimento automático dos alvos, enquanto apenas seis distâncias puderam ser medidas para 3 esferas devido á falha do reconhecimento automático no caso das distências de 120m. Então as esferas foram escaneadas como objetos em medidas para trás e para frente para gerar um conjunto de dados adicional, com o qual as esferas poderiam ser manualmente reconstruídas a partir da nuvem de pontos no Real Works Survey. No total foram realizados 55 escaneamentos em 4 horas, a partir de sete estações diferentes, onde o tempo de escaneamento foi de 141 minutos, o que corresponde a um escaneamento médio de 2.5 minutos. Nas quatro horas o sistema scanner e/ou software entro em colapso 4 vezes. Fig. 8: Scanner na base (acima), esfera (esquerda) e alvo (direita), com o adaptador usado. Fig. 9: Vista frontal da nuvem de pontos de uma esfera (esquerda) e fista superior (direita). Os resultados do campo de testes mostram que as distâncias derivadas horizontais das esferas e dos alvos na base são sistematicamente muito longas se comparadas com as distâncias de referência. As distâncias para as esferas estão em méida 8.3 mm maiores, enquanto as distâncias para os alvos estão 3.4mm maiores. Este resultado confirma a diferença de 5mm entre a distância de esferas/alvos em relação ao campo de testes 3D. Por outro lado as distâncias das esferas reconstruídas manualmente no Real Works Survey, onde a disperção de pontos (ruído das medidas) foi eliminado antes do ajuste computacional da esfera na nuvem de pontos, estão em média 3mm mais curtas. Logo, pode ser concluído que os centros das esferas e alvos não são sempre computadas de maneira ótima no Real Works Survey, devido á disperção de pontos na nuvem de pontos 3D (Fig. 9). Fig. 10: Fundo contrastante para detecção automática das esferas no enquadramento do vídeo, antes de escanear. 4.3 Determinação de uma planaridade de uma laje de pedra Para obter-se uma melhor avaliação do ruído medido, diferentes escaneamentos foram feitos de uma laje de pedra plana, localizada á uma distância de 4m do scanner (Fig. 11). A laje de pedra pulverizada amarela (aprox. 80cm x 80cm) foi escaneada a partir da frente (0 ) e com uma rotação de 45 com 7 escaneamentos cada. As larguras da grade eram 2mm, 25mm e 125mm. Varias definições do scanner (foco fixado em 4m, em 50m, com autofocus, melhor qualidade da grade, ou a mais rápida, e com 1 shot ou 10 shots) foram usadas. O meio da figura 11 mostra uma varredura frontal de alta resolução, com um buraco no meio (borda azul-escura), que é provavelmente causado pelo filtro de reflexão do feixe de laser que era muito forte. Na figura 11 (á direita e acima) a mesma nuvem de pontos é ilustrada numa vista lateral com dispersão de aproximadamente 4mm. Fig. 11: Scanner na frente da laje de pedra (acima e á esquerda), vista lateral da laje indicando a dispersão dos pontos (acima e á direita), varredura frontal de alta resolução com um furo no meio (fundo). A avaliação das varreduras foi feita com o software 3Dipsos para checar a planaridade da nuvem de pontos da laje de pedra. Os resultados mostraram diferenças significativas entre varreduras com rotações de 0 e 45. Os conjuntos de dados das varreduras com 45 foram mais homogêneos e mais precisos, por exemplo, após a eliminação de valores errados, um desvio padrão de 5mm foi obtido para a planaridade obtida da laje de pedra. Comparando, os resultados da varredura a 0 obtiveram resultados que variavam entre 3mm e 7mm. Para as varreduras 45, resultados melhores foram obtidos com a opção de grid best quality comparando-se com a opção fast. Varreduras com espessura de grid 125mm não foram processadas devido à qualidade inutilizável. Com as varreduras de 45, diferenças significativas entre as opções best quality e fast e 1 shot e 10 shots não puderam ser demonstradas. Um número reduzido de pontos produziu um resultado aparentemente melhor, no entanto uma planaridade inclinada (aproximadamente 0,1, correspondendo á aproximadamente a 2mm para cada 1m) foi observada. Nestas investigações o desvio padrão de 6mm para medidas de distâncias simples indicado pelo fabricante foi alcançado, mas nenhuma melhora significativa foi alcançada quando foram usadas multiplas medidas (10 shots). 5. PROJETOS 5.1 Visão geral Além das varreduras feitas na base e no campo de testes 3D com os scanners MENSI GS100 e GS200, paralelamente foram realizados alguns projetos práticos no período de outubro de 2003 até janeiro de 2004. O Edifícioporta em Hamburg-Wellingsbuettel foi escaneado para comparação com fotogrametria digital. A planta da barreira de Willenscharen foi escaneada com o GS100 a fim de produzir-se um mapa topográfico 1:1000 (veja em 5.2.). A igreja em
Friedrichstadt foi escaneada para derivação de diferentes cortes e esboços. Em cooperação com o escritório de engenharia RMK Vermessung, Celle o GS200 Foi usado por uma semana na Hungria, na região de Budapeste,para quisição de dados a partir de diversos objetos: aproximadamente 1km das margens do rio Tisza na vila de Tiszavárkony para produção de um modelo digital de elevação, várias pontes (de ferrovias, estradas e a ponte Magareten em Budapeste) para reconstrução em CAD, duas fachadas de prédios em Székesfehérvár para produção de plantas das fachadas, uma estação transformadora em Újpest, na documentação do as-built da fábrica Chinion em Újpest, na caverna Pál voelgyi bar-long em Pálvoelgy para documentação e na estátua na praça Milésimo aniversário da Hungria em Budapest para arquitetura. Todos estes projetos ainda estão sendo processados Como dois projetos, um com uma planta de processos (Planta de gás liquido Boie, Luebeck) e um objeto arquitetônico (o prédio histórico Holstentor em Luebeck) mostraram (JAHN et al. 2004), a relação de aproximadamente 1:9 entre o tempo requerido para aquisição dos dados e o tempo para o processamento dos dados, dependendo principalmente nos requerimentos do projeto. Fig. 12: Planta pré histórica da barreira do anel da Saxônia em Willen-scharen, Schleswig-Holstein (vista a partir do sul) 5.2 Registro topográfico de ring barrier plant Willenscharen Em dezembro de 2003 e Janeiro de 2004 the pre-historic Saxon ring barrier plant in Willenscharen, Schleswig-Holstein (Fig. 12) foi escaneada em 4 dias com o GS100 a partir de 6 estações diferentes, com a finalidade de produzir um mapa de contorno 1: 1000 da nuvem de pontos 3D inteira e para comparar os resultados com a aquisição de dados geodética visando precisão e eficiência. Para o registro da varredura foram utilizadas 16 esferas, das quais oito estavam em pontos geodéticos para que o georreferenciamento da nuvem de pontos registrada pudesse ser completo. O registro das nuvens de pontos individuais foi feito usando-se de 3 a 7 esferas por estação com uma média e distância máxima entre os centros das esferas de respectivamente 5.5mm e 11.9mm, que é mais do que suficiente para o processamento de dados topográficos. O processamento da nuvem de pontos registrada (5.9 milhões de pontos) ainda está ocorrendo, e os resultados finais ainda não podem ser apresentados. 5.3 Margens do rio Tisza Um dos maiores projetos na Hungria usando o GS200 foi a varredura de aproximadamente 1km dos dois lados das margens do rio Tisza na vila de Tiszavárkony (Fig. 13) para a produção de um modelo de elevação digital (DEM), que é a base de dados para a simulação de enchentes. O rio Tisza no leste da Hungria (Fig. 14) causa regularmente grandes enchentes na vila Tiszavárkony. Devido ás inclinações íngremes do banco do rio, vários prédios estão em risco severo de colapso. A simulação computacional pode ajudar a estabelecer proteção adequada contra as enchentes. Fig. 13: Área do projeto no rio Tisza e a vila Tiszavárkony Fig. 14: Scanner e equipamentos usados no rio Tisza Fig. 15: Scanner numa margem torta do rio Tisza Em três dias as margens do rio foram escaneados a partir de 9 estações. Uma parte da nuvem de pontos está representada na figura 17. para registro das varreduras das 9 estações, 17 esferas foram utilizadas em tripés. Além disso, a posição dos centros destas esferas foram medidos e determinados geodeticamente por GPS para georreferenciamento das nuvens de pontos no sistema húngaro de coordenadas. Como controle de qualidade para o DEM, que foi derivado da nuvem de pontos georreferenciada, perfis foram medidos a cada 50m por uma estação total. A densidade média de pontos escaneados foi 50mm e as distâncias da varredura foram em média maiores que 200m. No entanto, objetos com distâncias maiores que 330 metros também foram captados. Por um longo período de trabalho o sistema laser scanner trabalhou sem problemas. No entanto, foi percebido que uma combinação do peso do scanner com o solo incerto das margens do rio causava um certo afundamento do sistema e consequentemente ligeiras mudanças na orientação do scanner durante a varredura das esferas e das margens do rio. O afundamento gerou discrepâncias na nuvem de pontos georreferenciada (fig.16). As esferas não puderam ser automaticamente reconhecidas quando as distâncias eram maiores que 100m, o que significa que um tempo de pós processamento substancial foi necessário com a finalidade de reconstruir as esferas manualmente na nuvem de pontos. Para este projeto o registro das nuvem de pontos foi feito indiretamente georreferenciando-se cada nuvem de pontos separadamente. O desvio padrão médio depois da transformaç~eo para o sistema de coordendas húngaro foi de 33mm para todas as estações e de 38mm para todas as esferas. O resultado obtido foi suficiente e respeitou as necessidades do projeto. Antes de gerar o DEM a partir da nuvem de pontos georreferenciada, todos os pontos abaixo do solo tiveram que ser removidos por opções de corte o Real Works Survey. Algoritmos de filtros automáticos não funcionaram a ponto de obter um resultado confiável sem eliminar muitos pontos. Fig. 16: Discrepâncias na nuvem de pontos georreferenciada Fig. 17: Nuvem de pontos de parte da margem do rio Tisza 5.4 Reconstrução de fachadas e estátua Neste capítulo dois outros projetos qm que o GS200 foi utilizado são apresentados. Estes projetos foram iniciados em dezembro de 2003, na Hungria, em cooperação com o escritório de engenharia RMK Vermessung from Celle. A fachada
de um prédio administrativo da igreja em Székesfehérvár (Fig. 18) foi escaneado em aproximadamente 4.5 horas a partir de 3 estações, cada uma com 10 a 15 varreduras para a produção de planrtas da fachada. Algumas partes dos prédios foram escaneadas com uma resolução de 2-6mm em 10m, alguns detalhes individuais com uma resolução de até 0.3mm em 10m que foram usados para o registro da nuvem de pontos. As distâncias entre os objetos variavam de 20 até 65m. O registro das nuvem d epontos individuais foi conduzido manualmente construindo-se esferas a partir de elementos de objetos apropriados (Fig. 19 esquerda) para que um registre com 4-6 pontos de controle para cada estação pudesse ser obtido com uma distância média para o centro das esferas de 4-5mm e com uma distância máxima de 7.5mm. A nuvem de pontos 3D registrada contém aproximadamente 12 milhões de pontos no total. Fig. 18: Apresentação em RGB da nuvem de pontos da fachada do prédio em Székesfehérvár (Hungria) Fig. 19: Esfera manualmente construída em uma nuvem de pontos da fachada do prédio (esquerda) e estátua escaneada (meio, direita). Um segundo exemplo é a varredura da estátua na praça Milésimo aniversário da Hungria em Budapeste. A estátua foi escaneada com 17 varreduras no total a partir de 3 estações com o GS200 durante aproximadamente 5 horas. As distâncias no espaço dos objetos variou entre 10 e 100m e a resolução foi de 4m em 10m para a estátua e de 0.3mm em 10m para os detalhes especiais da estátua. Diferentemente do caso do prédio, as nuvens de pontos foram registradas por 3-5 esferas para cada estação de escaneamento, gerando um total de 5.9 milhões de pontos para este conjunto de dados (Fig. 19 meio e direita). Para este projeto um resultado similar foi obtido para registro assim como para a fachada do prédio: a distância média para o centro das esferas foi de 4-5mm e a distância máxima de 5.6mm. Então, pode ser demonstrado que o registro da nuvem de pontos com esferas construídas manualmente a partir de objetos mauais pode dar os mesmos resultados de precisão se comparados com registro por esferas automático. Georreferenciamento das nuvens de pontos registradas não foi necessário nestes projetos, que ainda estão em curso. 6. CONCLUSÕES E FUTURO As investigações na HAW Hamburg mostraram que distâncias medidas com o scanner GS100 da MENSI são sistematicamente muito longas para alvos e esferas comparados com distâncias de referência. Finalmente, não pode ser claramente determinado se as distâncias mencionadas acima são causadas pela varredura ou pela determinação automática dos centros das esferas ou alvos na nuvem de pontos usando o software Real Works Survey. No entanto, parace que é necessário introduzir uma constante adicional para o sistema todo (instrumentos e software).além disso, pode ser confirmado que ruído e dispersão na ordem de grandeza das especificações fornecidas pelo fabricante é a contida na nuvem de pontos. Além disso, pode ser confirmado que ruído e dispresão existem na ordem de grandeza das especificações do fabricante. O sistema terrestre de laser scanner 3D MENSI GS100 e GS200 provou ser estável e simples de usar nos projetos citados acima. Registro e georreferenciamento das nuvens de pontos puderam ser feitas com desvis dentro de um padrão de milímetros no projeto completo. O sistema serve para ser usado para aprendizado e pesquisas práticas, então a cooperação com escritórios de engenharia com objetivos de inovação representa uma forma significativa de transferência de know-how. A aquisição dos dados pôde ser feita de forma relativamente simples e rápida, mas o pós processamento de nuvens de pontos grandes pode ser muito complexo dependendo das necessidades do projeto. Experiências no uso do sistema laser scanner, que vem com um número crescentes de projetos completos, é uma précondição importante para projetos de sucesso. No entanto, ficou óbvio que a comunicação entre os fabricantes do sistema e as universidades é muito importante, para que o usuário possa entender melhor os problemas e para que os fabricantes possam resolvê-los eficientemente. No futuro o aumento da automação no pós processamento dos dados será necessária para atingir-se uma maior aceitação deste tipo de tecnologia no mercado. Isso irá consequentemente levar ao uso dos sistemas de laser scanner eficientemente em levantamentos e geomática. Pode-se espear que os sistemas de laser scanner sejam desenvolvidos com sistemas de multi-sensores com uma câmera digital integrada para a combinação da nuvem de pontos, imagens de alta resolução e um GPS/INS para posicionamento e georreferenciamento das nuvens de pontos. No futuro o sistema ficará mais rápido, mais preciso, mais conveniente e quem sabe, mais barato. As pesquisas em universidades, assim como aquelas feitas na HAW Hamburg contribuirão para o desenvolvimento dos sistemas laser scanner 3D no futuro. 7.RECONHECIMENTOS Os autores gostariam de agradecer à Nicole Conseil (aluna da HAW Hamburg), Maren Lindstaedt (funcionária da HAW Hamburg) pelo suporte durante a aquisição de dados para a pesquisa mencionada acima e o Sr. Werner Lottmann (RMK Vermessung, Celle) pela excelente cooperação nos projetos na Hungria. 8. REFERÊNCIAS Boehler, W., Bordas Vicent, M., Marbs, A., 2003. Investigating Laser Scanner Accuracy. 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