Orthomosaik und Orthofoto: Der Unterschied einfach erklärt

Ein Orthomosaik ist ein kartengenaues Bild, das aus vielen überlappenden Luft- oder Drohnenfotos zusammengesetzt wird. Jedes Foto wird um Kameraneigung und Geländerelief korrigiert, sodass jeder Pixel dort liegt, wo er auf einer Karte läge, und Sie Entfernungen direkt im Bild messen können. Ein Orthofoto ist ein solches korrigiertes Einzelfoto.

Der USGS definiert ein Orthobild als „ein computergeneriertes Bild einer Luftaufnahme, bei dem die durch Geländerelief und Kameraneigung verursachten Verschiebungen (Verzerrungen) entfernt wurden“, eines, das „die Bildeigenschaften eines Fotos mit den geometrischen Eigenschaften einer Karte verbindet“.

Der Unterschied in einem Satz

Jedes Orthomosaik besteht aus Orthofotos. Nicht jedes Orthofoto ist Teil eines Mosaiks.

Was ist ein Orthofoto?

Ein Orthofoto, auch Orthophoto oder Orthobild genannt, ist ein Luft- oder Satellitenbild, das orthorektifiziert wurde: Sein Maßstab ist einheitlich, und jeder Punkt liegt an seiner Kartenposition. Die Orthofotografie ist das Verfahren, solche Bilder herzustellen, und zugleich der Name, den Behörden dem Produkt geben. Bei amtlichen Produkten steht oft die Schreibweise mit ph, etwa bei den „Digitalen Orthophotos“ (DOP). Im Spanischen, Italienischen und Portugiesischen heißt es ortofoto.

Der USGS zählt auf, was die Korrektur bringt: Sie können Entfernungen messen, Flächen berechnen, Formen und Richtungen bestimmen, genaue Koordinaten ablesen und Karten anhand des Bildes aktualisieren. Ein unkorrigiertes Luftbild leistet nichts davon zuverlässig, weil sich sein Maßstab mit dem Gelände und dem Aufnahmewinkel ändert.

Was ist Orthorektifizierung?

Orthorektifizierung ist die Korrektur, die aus einem Foto ein Orthofoto macht. Das GIS-Wörterbuch von Esri definiert sie als „den Vorgang, ein Bild geometrisch zu korrigieren, um Reliefverzerrungen, Sensorartefakte, Erdkrümmung und andere perspektivische Verzerrungen zu entfernen und das Bild an Koordinaten auf dem Boden auszurichten“. Dafür braucht es Passpunkte, Verknüpfungspunkte und Höhendaten. Ein Bild, das diesen Schritt durchlaufen hat, ist orthorektifiziert.

Orthorektifiziert ist nicht dasselbe wie georeferenziert. Die Georeferenzierung passt ein Bild nur an Koordinaten an. Die Georeferenzierung in QGIS bietet lineare, Helmert-, Polynom-, projektive und Thin-Plate-Spline-Transformationen an, alle an Passpunkte angepasst. Keine davon liest ein Höhenmodell, deshalb bleibt ein Hang oder ein hohes Gebäude um genau den Betrag verschoben, den es schon im Foto war. Das genügt für eine gescannte Karte, wie es der Leitfaden zur Georeferenzierung beschreibt. Ein Luftbild über bewegtem Gelände orthorektifizieren Sie in einer Photogrammetrie-Software, oder Sie laden eines herunter, das schon orthorektifiziert ist.

So entsteht ein Orthomosaik, Schritt für Schritt

Jede Drohnen-Kartierungssoftware durchläuft dieselbe Kette, nur unter anderen Namen.

1. Ein Raster mit Überlappung fliegen. Jede Stelle am Boden muss auf mehreren Fotos erscheinen. Pix4D empfiehlt im Normalfall mindestens 75 % Längsüberlappung und 60 % Querüberlappung, über Wald und dichter Vegetation jeweils 85 %. Der Standardwert von DroneDeploy liegt bei 75 % längs und 65 % quer.
2. Passpunkte auslegen. Das sind markierte Zielmarken, deren Koordinaten Sie am Boden einmessen. Pix4D verlangt mindestens 3, damit sie zählen, empfiehlt mindestens 5 und nennt 5 bis 10 meist als ausreichend, gleichmäßig verteilt und einen davon nahe der Mitte. Laut Handbuch verringern sie die Verschiebung durch das Drohnen-GPS „von Metern auf Zentimeter“.
3. Die Fotos ausrichten. Die Software findet in jedem Bild Merkmalspunkte, ordnet sie bildübergreifend zu Verknüpfungspunkten zu und berechnet, wo jede Kamera stand und wie ihr Objektiv verzerrt. Das Handbuch von Agisoft nennt das Aerotriangulation und Bündelblockausgleichung. Sie werden dafür auch den Begriff Structure from Motion lesen.
4. Eine dichte Punktwolke berechnen. Sind die Kamerapositionen bekannt, gleicht die Software nicht nur Merkmale, sondern einzelne Pixel ab und erhält eine dichte Wolke aus 3D-Punkten.
5. Ein Höhenmodell erzeugen. Die Punkte werden zu einem Höhenraster. Ein DOM enthält Gebäude und Bäume, ein DGM nur das Gelände. Welches welches ist, erklärt der Leitfaden DSM vs. DTM.
6. Jedes Foto orthorektifizieren. Jedes Foto wird senkrecht auf dieses Höhenmodell projiziert. Das entfernt Neigung und Relief.
7. Entlang von Nahtlinien mosaikieren. Für jedes Stück Boden wählt die Software ein Quellfoto, zieht eine Nahtlinie, wo zwei Fotos aufeinandertreffen, und blendet die Farben darüber hinweg. In Metashape können Sie die Nahtlinien von Hand bearbeiten, wenn eine durch ein Auto oder ein Dach läuft.

Das Ergebnis ist meist ein GeoTIFF. OpenDroneMap schreibt es zum Beispiel als odm_orthophoto.tif, und die README rät, es in QGIS zu öffnen und nicht in einem Bildbearbeitungsprogramm.

Orthomosaik und Photogrammetrie

Das sind keine zwei Alternativen. Photogrammetrie ist die Methode, das Orthomosaik eines ihrer Ergebnisse. ASPRS definiert Photogrammetrie als „die Kunst, Wissenschaft und Technologie, verlässliche Informationen über physische Objekte und die Umwelt durch Aufzeichnen, Messen und Interpretieren von Bildern und Mustern elektromagnetischer Strahlungsenergie und anderer Phänomene zu gewinnen“.

Derselbe Drohnenflug und derselbe Verarbeitungslauf liefern mehrere Produkte: das Orthomosaik, die Punktwolke, DOM und DGM und oft ein texturiertes 3D-Netz. Fordern Sie alle an. Photogrammetrie ist außerdem nur ein Weg zu Höhen. Der Vergleich Photogrammetrie vs. LiDAR stellt sie dem Laserscanner gegenüber.

Was das Mosaik bringt und was es kostet

Schritt 7 oben entscheidet für jedes Stück Boden, aus welchem Bild es gezeichnet wird, und blendet die Grenzen. Drei Dinge folgen daraus:

• Nähte kreuzen bewegte Objekte. Ein Auto, das während des Flugs über das Gelände fuhr, kann doppelt erscheinen oder als halbes Auto dort, wo zwei Bilder zusammenstoßen.
• Farben werden angeglichen, nicht gemessen. Gut für eine Basiskarte, falsch für alles, was Pixelwerte als physikalische Größen liest, etwa einen Vegetationsindex.
• Hohe Objekte kippen weiter. Die Korrektur nutzt ein Modell des nackten Geländes, deshalb behält alles, was darauf steht, die Neigung des Bildes, aus dem es stammt. Ein True-Orthofoto behebt das mit einem Oberflächenmodell, das die Gebäude enthält.

True-Orthofoto oder normales Orthofoto. Ein normales Orthofoto wird auf einem DGM entzerrt, sodass Gebäude, wie es ein ISPRS-Beitrag zu True-Orthofotos formuliert, als „kippende Gebäude und verzerrte Brücken“ enden. Ein True-Orthofoto wird auf einem DOM entzerrt. Die Dokumentation von Esri fasst das Ergebnis so zusammen: „keine kippenden Gebäude, die Bodenmerkmale verdecken“, sodass sich Gebäudegrundrisse korrekt nachzeichnen lassen. Der Haken ist der Boden, den ein Gebäude in einem Foto verdeckt. Er muss aus einem Nachbarfoto aufgefüllt werden, das ihn gesehen hat, weshalb True-Orthofotos mehr Überlappung brauchen und mehr kosten. Metashape Professional bietet beide Arten an, auf der Vergleichsseite von Agisoft als „True / DTM-based orthomosaic generation“ aufgeführt. Der nächste Abschnitt misst, wie weit ein normales danebenliegen kann.

Ein normales Orthofoto zeichnete den Berliner Fernsehturm 127 m neben seinen Fuß

Auf dem amtlichen Berliner Orthofoto vom Frühjahr 2025 liegt die Spitze des 368 m hohen Fernsehturms am Alexanderplatz etwa 127 m nordnordwestlich vom Fuß des Turms. Auf dem True-Orthofoto der Stadt von 2024, von derselben Behörde und mit denselben 20-cm-Pixeln, sitzt die Kugel genau über dem Fuß.

Orthofoto 2025True-Orthofoto 2024

Zum Vergleichen ziehen

Die Neigung wächst mit der Höhe: hier etwa 0,35 m pro Meter, ein 20 m hoher Wohnblock im selben Bildbereich hätte sein Dach also etwa 7 m neben seinem Grundriss. Das ist eine Rechnung aus dem Turm, keine zweite Messung, und sie schwankt im Mosaik mit jedem Quellbild.

Dächer, die Sie von einem normalen Orthofoto abzeichnen, passen also nicht zum Kataster, und keine Georeferenzierung behebt das: Der Boden stimmt, das Dach nicht. Zeichnen Sie dort, wo die Wände auf den Boden treffen, oder nutzen Sie ein True-Orthofoto. Der spanische Dienst sagt Ihnen, was Sie haben: Am 23. September 2026 meldete er „true orthoimage: yes“ für den Flug in Sevilla vom Juni 2025 und „no“ für den in Madrid vom Juli 2023.

So haben wir es geprüft. Am 23. September 2026 haben wir denselben Ausschnitt (EPSG:25833, 0,2-m-Pixel) bei den WMS-Diensten dop_2025_fruehjahr und truedop_2024 von Berlin angefordert und Positionen mit dem Auge auf einem 1-m-Raster abgelesen, auf etwa 1,5 m genau. Der Turm steht senkrecht, sein Fuß ist also der Mittelpunkt der Kugel im True-Orthofoto. Verschiedene Flugjahre spielen für ein Bauwerk, das sich nicht bewegt hat, keine Rolle. Ein Turm, eine Stelle in einem Bild: Andere Gebäude kippen um andere Beträge.

Kostenlose Orthofotos der Landesvermessungen für QGIS

Sieben öffentliche Dienste, die wir getestet haben, streamen Orthofotos kostenlos nach QGIS, von 8-cm-Pixeln in den Niederlanden bis 60 cm in den USA, und alle sieben antworteten am 23. September 2026. Ihr „aktuellster“ Layer stammt selten aus einem einzigen Jahr: Die französische mischt Flüge von 2023 bis 2026, und die US-amerikanische zeigt über dem Times Square noch immer 2019.

Danach wird gefragt: Von 47 Kommentaren zu Orthofotos in 1.692 YouTube-Kommentarthreads zu QGIS-Tutorials, die wir gesammelt haben, fragen 7, wo man eines findet oder lädt, hinter der Frage, wie man eines erstellt (8) und wie man eines klassifiziert (8).

Öffnen Sie in QGIS Layer > Layer hinzufügen > WMS/WMTS-Layer hinzufügen… (englische Oberfläche: Layer > Add Layer > Add WMS/WMTS Layer), klicken Sie auf „Neu“, fügen Sie die URL ein, klicken Sie auf „Verbinden“ und wählen Sie den Layer. Für die Offline-Arbeit klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Layer und wählen Exportieren > Speichern als…, dann schreibt QGIS die eingestellte Ausdehnung in ein GeoTIFF.

Prüfen Sie das Datum unter Ihrem eigenen Gebiet, bevor Sie messen. Das IGN führt eine Tabelle der Flugjahre nach Département. PNOA beantwortet das Werkzeug „Objekte abfragen“ auf seinem Layer OI.MosaicElement mit Monat, Pixelgröße und der Angabe, ob es ein True-Orthofoto ist. Der US-Dienst hinkt dem eigenen Archiv von NAIP hinterher, das Juli 2023 über Chicago und August 2023 über Manhattan enthält.

So haben wir es geprüft. Am 23. September 2026 haben wir von jedem Dienst das Capabilities-Dokument und ein Bild über einem benannten Wahrzeichen angefordert: vierzehn Anfragen, alle mit HTTP 200. Die Daten stammen aus den Metadaten der Dienste: der Tabelle des IGN vom 21. September 2026, den Objektinformationen von PNOA, den Aufnahmeumrissen des USGS und der NAIP-Sammlung auf Microsoft Planetary Computer. Die Liste ist europalastig. Deutschland hat einen Dienst pro Bundesland, und für Indien oder Brasilien fanden wir keinen offen lizenzierten nationalen: Das indische Portal Bhuvan schreibt, seine Bilddaten würden „nur zur Ansicht bereitgestellt“.

Welches von beiden Sie haben

• Eine Drohnenlieferung ist ein Orthomosaik, und der Anbieter sagt es auch.
• IGN BD ORTHO, USGS NAIP, Imagery des Ordnance Survey sind nationale Orthomosaike, die unter dem Wort im Singular veröffentlicht werden.
• Google Satellite, Bing, Esri World Imagery sind in QGIS Mosaike aus Mosaiken, mit Aufnahmedaten, die sich von Kachel zu Kachel ändern.

Am Schalter werden die Wörter austauschbar gebraucht, in der Werkstatt unterschiedlich.

Pixelgröße und Genauigkeit: die zwei Zahlen, nach denen Sie fragen sollten

Die Bodenauflösung (Ground Sampling Distance, GSD) ist die Größe eines Pixels am Boden. Das Beispiel von Pix4D: Eine GSD von 5 cm bedeutet, dass ein Pixel 5 cm mal 5 cm abdeckt. Wer höher fliegt, vergrößert die GSD. Sie sagt, wie viel Detail Sie sehen können.

Die Genauigkeit sagt, wie weit ein Punkt im Bild von seiner wahren Position entfernt ist. Das ist eine eigene Zahl. Ein Mosaik kann 2-cm-Pixel haben und trotzdem einige Meter danebenliegen, wenn es nur mit dem GPS der Drohne platziert wurde. Die relative Genauigkeit (eine im Mosaik gemessene Strecke) ist meist gut. Bei der absoluten Genauigkeit (eine Koordinate im Vergleich zur Wirklichkeit) zahlen sich Passpunkte aus.

Wenn Sie ein Orthomosaik erhalten, fragen Sie nach der GSD, danach, ob Passpunkte verwendet wurden, und nach dem Fehler an Kontrollpunkten: vermessenen Punkten, die aus der Verarbeitung herausgehalten wurden, um sie zu prüfen. Pix4D empfiehlt, genau dafür zusätzliche Punkte einzumessen.

Software, die Orthomosaike erzeugt

Ein Orthomosaik in QGIS verwenden

1. Laden. Ziehen Sie das GeoTIFF in die Karte, oder nutzen Sie Layer > Layer hinzufügen > Rasterlayer hinzufügen… (englische Oberfläche: Layer > Add Layer > Add Raster Layer).
2. KBS prüfen. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Layer, Eigenschaften > Information zeigt das Koordinatenbezugssystem (KBS) und die Pixelgröße. Laut QGIS-Handbuch ändern Sie es im Reiter „Quelle“ nur, wenn es falsch ist oder fehlt; zum Reprojizieren speichern Sie eine neue Datei. Der KBS-Leitfaden behandelt den Rest.
3. Pyramiden erzeugen. Ein Drohnenmosaik kann mehrere Gigabyte groß sein und sich zäh verschieben lassen. Dasselbe Handbuch erklärt, dass niedriger aufgelöste Kopien, Pyramiden oder Übersichten genannt, die „Leistung erheblich verbessern“ können. Erzeugen Sie sie im Reiter „Pyramiden“ der Layereigenschaften oder über Raster > Verschiedenes > Übersichten erzeugen (Pyramiden) (englische Oberfläche: Raster > Miscellaneous > Build Overviews).
4. Damit arbeiten. Zeichnen Sie Grenzen und messen Sie direkt darauf. Extrahieren Sie Gebäude, Bäume oder Autos als Polygone mit AI Segmentation: Sie klicken ein Objekt an, und es liefert seinen Umriss. Der Leitfaden zu Baumkronen führt ein vollständiges Beispiel vor. Mit AI Edit machen Sie aus dem Mosaik einen sauberen, flachen Lageplan, der als georeferenziertes Bild am Original ausgerichtet zurückkommt. Und wenn Sie lieber in einfachen Worten fragen, statt sich durch Menüs zu suchen, lädt AI Agent Daten, führt die Analyse aus und gestaltet die Layer für Sie.

Welches für welche Aufgabe in QGIS

• Messen und Zeichnen. Beide, solange Sie die Pixelgröße am Boden kennen. Ein nationales Mosaik mit 20 cm genügt für eine Grundstücksgrenze. Ein Drohnenmosaik mit 2 cm brauchen Sie für Bordsteine und Kanaldeckel.
• Objekte mit einem Modell extrahieren. Beide. AI Segmentation, das Plugin, das wir bei TerraLab für QGIS entwickeln, arbeitet mit jedem Raster, das in der Kartenansicht sichtbar ist. Achten Sie auf die Nähte: Ein Gebäude, das über eine Naht reicht, kann als zwei Polygone herauskommen. Der Leitfaden zu Gebäudegrundrissen zeigt, warum die Pixelgröße am Boden wichtiger ist als die Quelle.
• Alles Radiometrische. Keines von beiden. Greifen Sie auf die Einzelbilder oder auf ein Reflektanzprodukt zurück.

Häufige Fragen

Wie viel Überlappung braucht ein Orthomosaik?

Für eine Standardkarte 75 % längs und 60 bis 65 % quer, nach den Werten von Pix4D und DroneDeploy oben. Erhöhen Sie sie über Wald, Feldfrüchten und Wasser, die von Bild zu Bild gleich aussehen.

Was ist eine Orthomosaik-Karte?

Ein Orthomosaik, das als Kartenlayer geladen ist: dasselbe georeferenzierte Bild, als Grundlage in einem GIS oder einer Webkarte verwendet, auf der Sie Entfernungen und Flächen messen und darüber zeichnen. Drohnensoftware liefert es oft unter diesem Namen. Pixelgröße und Genauigkeitswerte aus dem Abschnitt zur GSD sagen weiterhin, wofür die Karte taugt.

Ist ein Orthomosaik georeferenziert?

Ja. Es trägt ein Koordinatensystem und eine Pixelgröße am Boden, und genau das macht es zum Orthomosaik und nicht zum Panorama. Prüfen Sie das KBS beim Laden, QGIS reprojiziert es im Hintergrund.

Kann ich in QGIS ein Orthomosaik erstellen?

Nicht aus rohen Fotos. QGIS hat keine Photogrammetrie-Engine. OpenDroneMap ist kostenlos und leistet das, und das Plugin WebODM Precisa Agrimensura lädt die Fotos aus QGIS auf einen WebODM-Server hoch und holt das Orthomosaik zurück.

Welche Pixelgröße am Boden brauche ich?

Genug, dass das kleinste Objekt, das Sie interessiert, mehrere Pixel umfasst. Ein Kanaldeckel braucht 5 cm. Ein Haus braucht 50 cm. Ein Feld braucht 10 m.

Der KI-Überblick zu QGIS bündelt, was KI in QGIS kann und was nicht. Das andere Wortpaar, das mit jeder Drohnenlieferung kommt, DSM vs. DTM, hat eine eigene Seite.