Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "cloud point" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 21
Tytuł:
Segmentacja danych MLS z użyciem procedur Point Cloud Library
MLS data segmentation using Point Cloud Library procedures
Autorzy:
Grochowska, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130244.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
segmentacja
Point Cloud Library
chmura punktów
RANSAC
mobilny skaning laserowy
segmentation
point cloud
mobile laser scanning
Opis:
Mobilny skaning laserowy jest dynamicznie rozwijającą się technologią pomiarową, która staje się coraz bardziej powszechna w zakresie pozyskiwania trójwymiarowej informacji przestrzennej. W artykule przedstawiono wstępne wyniki segmentacji danych pozyskanych techniką MLS. Dane użyte w niniejszej pracy pozyskano w ramach pomiaru inwentaryzacyjnego infrastruktury linii kolejowej na odcinku Warszawa Zachodnia – Rembertów. Pomiar chmury punktów zrealizowano za pomocą zespołu skanerów profilowych zainstalowanych na platformie kolejowej. Proces segmentacji wykonano przy zastosowaniu narzędzi programu ‘open source’ Point Cloud Library. Wykorzystano szablony biblioteki PCL, która zawiera algorytmy segmentacji do odrębnych klasterów. Algorytmy te są najlepiej dostosowane do przetwarzania chmury punktów, składającej się z określonej liczby izolowanych przestrzennie regionów. Szablon biblioteki wykonuje ekstrakcję klastra w oparciu o dopasowanie modelu poprzez metody konsensusu próbek dla różnych parametrycznych modeli (płaszczyzny, walce, kule, linie, itp.). Większość operacji matematycznych jest realizowana na podstawie biblioteki Eigen, zbioru szablonów algebry liniowej. W niniejszym referacie przedstawiono szereg zagadnień związanych z zastosowaniem oprogramowania PCL i jego możliwościami.
Mobile laser scanning is dynamically developing measurement technology, which is becoming increasingly widespread in acquiring three-dimensional spatial information. Continuous technical progress based on the use of new tools, technology development, and thus the use of existing resources in a better way, reveals new horizons of extensive use of MLS technology. Mobile laser scanning system is usually used for mapping linear objects, and in particular the inventory of roads, railways, bridges, shorelines, shafts, tunnels, and even geometrically complex urban spaces. The measurement is done from the perspective of use of the object, however, does not interfere with the possibilities of movement and work. This paper presents the initial results of the segmentation data acquired by the MLS. The data used in this work was obtained as part of an inventory measurement infrastructure railway line. Measurement of point clouds was carried out using a profile scanners installed on the railway platform. To process the data, the tools of ‘open source' Point Cloud Library was used. These tools allow to use templates of programming libraries. PCL is an open, independent project, operating on a large scale for processing 2D/3D image and point clouds. Software PCL is released under the terms of the BSD license (Berkeley Software Distribution License), which means it is a free for commercial and research use. The article presents a number of issues related to the use of this software and its capabilities. Segmentation data is based on applying the templates library pcl_segmentation, which contains the segmentation algorithms to separate clusters. These algorithms are best suited to the processing point clouds, consisting of a number of spatially isolated regions. Template library performs the extraction of the cluster based on the fit of the model by the consensus method samples for various parametric models (planes, cylinders, spheres, lines, etc.). Most of the mathematical operation is carried out on the basis of Eigen library, a set of templates for linear algebra.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2013, 25; 67-76
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Surveying with photogrammetric unmanned aerial vehicles
Pomiary geodezyjne metodą fotogrametryczną z bezzałogowych statków powietrznych
Autorzy:
Pyka, Krystian
Wiącek, Paweł
Guzik, Mirosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/28407806.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
UAV
bundle adjustment
orthomosaic
stereo
point cloud
BSP
aerotriangulacja
ortomozaika
chmura punktów
Opis:
The paper presents how to carry out measurements with UAV in order to meet the requirements set for geodetic measurements by Polish technical regulations. First, a review of literature focused on the influence of various factors shaping the accuracy of photogrammetry with UAV was made. Then, on the basis of the author's experience, a number of recommendations constituting a set of good practices in planning, taking photographs with UAV and their processing and final measurement were formulated. Key elements of the method, such as image coverage, number and distribution of GCP (ground control point), balanced aerotriangulation alignment, methods for measuring field details, the extent to which orthomosaics and point clouds are used as survey material, were identified. It was found that careful observance of the given rules makes photogrammetry with UAV usable as a method of situation and elevation measurements. At the same time, it was pointed out that special care should be taken when measuring building contours. In this case, stereo or mono measurement on multiple images was indicated as the appropriate method. Orthomosaic measurement was recommended for field details visible without obscuration on all photographs covering a given fragment, and for details requiring less accuracy than buildings.
Artykuł przedstawia jak należy wykonywać pomiary z użyciem BSP, aby spełniały wymagania stawiane pomiarom geodezyjnym przez polskie przepisy techniczne. Wpierw dokonano przeglądu literatury skupionej na badaniu wpływu różnych czynników kształtujących dokładność fotogrametrii z BSP. Następnie, na podstawie doświadczeń autorów, sformułowano szereg zaleceń stanowiących zbiór dobrych praktyk przy planowaniu, wykonywaniu zdjęć z BSP oraz ich przetwarzaniu i końcowym pomiarze. Wskazano kluczowe elementy metody, jak pokrycie zdjęć, liczbę i rozłożenie fotopunktów, zrównoważone wyrównanie aerotriangulacji, metody pomiaru szczegółów terenowych, zakres wykorzystania ortomozaiki i chmury punktów jako materiału pomiarowego. Stwierdzono, że staranne przestrzeganie podanych zasad powoduje, że fotogrametrię z BSP można wykorzystać jako metodę pomiarów sytuacyjno-wysokościowych. Jednocześnie zwrócono uwagę, że ze szczególną ostrożnością należy podchodzić do pomiaru konturów budynków.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2020, 32; 79--102
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rejestracja chmur punktów 3D w oparciu o wyodrębnione krawędzie
Registration of overlapping 3D point clouds using extracted line segments
Autorzy:
Poręba, M.
Goulette, F.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1050602.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
point cloud
matching
registration
transformation
line segment
chmura punktów
rejestracja
transformacja
odcinek
Opis:
Artykuł podejmuje tematykę rejestracji czyli łączenia i orientacji chmur punktów do jednego układu współrzędnych. Z praktycznego punktu widzenia proces ten sprowadza się do estymacji parametrów transformacji - rotacji i translacji, na podstawie wybranych elementów dopasowania jak punkty, linie czy płaszczyzny. Wykorzystano krawędzie powstałe w wyniku przecięć sąsiadujących płaszczyzn modelowanych w chmurze punktów. W rezultacie takie elementy geometryczne mogą być dokładnie wyodrębnione nawet w rzadkiej chmurze punktów. Dane symulowane obarczone addytywnym szumem Gaussa posłużyły do przetestowania kilku istniejących metod estymacji pod kątem ich odporności na szum oraz poprawności oferowanego rozwiązania. Dla potrzeb oceny ilościowej wykonanej transformacji zdefiniowano kryterium dokładności wykorzystujące zmodyfikowaną miarę odległości Hausdorffa. Jako że poprawny, automatyczny matching elementów liniowych jest zadaniem trudnym i rzutującym na poprawność estymowanych parametrów, zaproponowano metodę uwzględniającą wzajemne podobieństwo linii. Przeprowadzone testy wykazały, że algorytm ten zapewnia prawidłowe sparowanie linii, a jego dokładność wynosi co najmniej 99%, przy średnio 8% par pominiętych.
The registration of 3D point clouds collected from different scanner positions is necessary in order to avoid occlusions, ensure a full coverage of areas, and collect useful data for analyzing and documenting the surrounding environment. This procedure involves three main stages: 1) choosing appropriate features, which can be reliably extracted; 2) matching conjugate primitives; 3) estimating the transformation parameters. Currently, points and spheres are most frequently chosen as the registration features. However, due to limited point cloud resolution, proper identification and precise measurement of a common point within the overlapping laser data is almost impossible. One possible solution to this problem may be a registration process based on the Iterative Closest Point (ICP) algorithm or its variation. Alternatively, planar and linear feature-based registration techniques can also be applied. In this paper, we propose the use of line segments obtained from intersecting planes modelled within individual scans. Such primitives can be easily extracted even from low-density point clouds. Working with synthetic data, several existing line-based registration methods are evaluated according to their robustness to noise and the precision of the estimated transformation parameters. For the purpose of quantitative assessment, an accuracy criterion based on a modified Hausdorff distance is defined. Since an automated matching of segments is a challenging task that influences the correctness of the transformation parameters, a correspondence-finding algorithm is developed. The tests show that our matching algorithm provides a correct pairing with an accuracy of 99 % at least, and about 8% of omitted line pairs.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2014, 26; 107-118
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie danych lotniczego skaningu laserowego w metodyce badawczej zespołów fortyfikacji nowszej w Polsce
Utilization of aerial laser scanning data in investigations of modern fortifications complexes in Poland
Autorzy:
Zawieska, D.
Ostrowski, W.
Antoszewski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129672.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
lotniczy skaning laserowy
fortyfikacja
chmura punktów
aerial laser scanning
fortification
point cloud
Opis:
Due to the turbulent history extremely reach and unique resources of military architectural objects (modern fortification complexes) are located in Poland. The paper presents results of analysis of utilization of aerial laser scanning data for identification and visualization of forts in Poland. A cloud of point from the ISOK Projects has been utilized for that purpose. Two types of areas are distinguished in this Project, covered by products of diversified standards: standards II - laser scanning of the increased density (12 points per sq.m.), standard I - laser scanning of the basic density (4 points per sq.m.). Investigations were carried out concerning the quality of geospatial data classification with respect to further topographic analysis of fortifications. These investigations were performed for four test sites, two test sites for each standard. Objects were selected in such a way that fortifications were characterized by the sufficient level of restoration and that at least one point located in forest and one point located in an open area could be located for each standard. The preliminary verification of the classification correctness was performed with the use of ArcGIS 10.1 software package, basing on the shaded Digital Elevation Model (DEM) and the Digital Fortification Model (DFM), an orthophotomap and the analysis of sections of the spatial cloud of points. Changes of classification of point clouds were introduced with the use of TerraSolid software package. Basing on the performed analysis two groups of errors of point cloud classification were detected. In the first group fragments of fortification facilities were classified with errors; in the case of the second group - entire elements of fortifications were classified with errors or they remained unclassified. The first type error, which occurs in the majority of cases, results in errors of 2÷4 meters in object locations and variations of elevations of those fragments of DFM, which achieve up to 14 m. At present, fortifications are partially or entirely covered with forests or invasive vegetation. Therefore, the influence of the land cover and the terrain slope on the DEM quality, obtained from Lidar data, should be considered in evaluation of the ISOK data potential for topographic investigations of fortifications. Investigations performed in the world proved that if the area is covered by dense, 70 year old forests, where forest clearance is not performed, this may result in double decrease of the created DTM. (comparing to the open area). In the summary it may be stressed that performed experimental works proved the high usefulness of ISOK laser scanning data for identification of forms of fortifications and for their visualization. As opposed to conventional information acquisition methods (field inventory together with historical documents), laser scanning data is the new generation of geospatial data. They create the possibility to develop the new technology, to be utilized in protection and inventory of military architectural objects in Poland.
Z uwagi na burzliwą historię, na obszarze Polski znajduje się niezwykle bogaty i unikatowy w swojej różnorodności zbiór obiektów architektury militarnej (zespołów fortyfikacji nowszej). Artykuł prezentuje wyniki analiz wykorzystania danych z lotniczego skaningu laserowego do identyfikacji i wizualizacji fortów w Polsce. W tym celu wykorzystano chmurę punktów dla standardu I i II z projektu ISOK (Informatyczny System Osłony Kraju). Przeprowadzono badania pod kątem jakości klasyfikacji geoprzestrzeniach danych w aspekcie późniejszych analiz topografii fortyfikacji. Badania przeprowadzono na czterech polach testowych, po dwa pola z każdego standardu. Obiekty dobrano tak by fortyfikacje cechowały się wystarczającym stopniem zachowania oraz żeby w każdym ze standardów, znalazł się przynajmniej jeden położony w lesie i jeden odkryty. Wstępną weryfikację poprawności klasyfikacji wykonano w programie ArcGIS 10.1 w oparciu o cieniowany Numeryczny Model Terenu (NMT) i Numeryczny Model Fortyfikacji (NMF), ortofotomapę oraz analizę przekrojów przestrzennej chmury punktów. Zmianę klasyfikacji chmur punktów przeprowadzono z wykorzystaniem oprogramowania TerraSolid. Na podstawie przeprowadzonych analiz wykryto dwie grupy błędów klasyfikacji chmury punktów. W pierwszej z nich błędnie sklasyfikowane są fragmenty urządzeń fortu, w drugiej błędnie sklasyfikowane lub nieklasyfikowane pozostają całe jego elementy. Najczęściej występujący z błędów pierwszego rodzaju powoduje błędy w lokalizacji rzędu 2÷4 m oraz kilku metrowe (max. do 14 m) różnice w wysokości tych fragmentów w NMF. Obecnie fortyfikacje pokryte są częściowo lub w całości lasami lub roślinnością inwazyjną. Dlatego też w ocenie potencjału danych z ISOK do celów badania topografii fortyfikacji, należy uwzględnić również wpływ pokrycia oraz nachylenie terenu na jakość NMT uzyskiwanego z LiDAR. Przeprowadzone eksperymenty wykazały dużą przydatność wykorzystania danych ze skaningu laserowego z projektu ISOK do identyfikacji form fortyfikacji oraz wizualizacji tych obiektów. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod pozyskiwania informacji (inwentaryzacje terenowe w zestawieniu z dokumentacją historyczną), dane ze skaningu laserowego stanowią nową generację danych geoprzestrzennych. Stwarzają możliwość opracowania nowej technologii wykorzystywanej w ochronie i inwentaryzacji architektury militarnej w Polsce.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2013, 25; 303-314
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie naziemnego skanowania laserowego w opracowaniu dokumentacji architektoniczno-budowlanej oraz badaniu zniekształcenia dachu
Development of architectural and construction documentation and the study of roof distortion based on terrestrial laser scanning data
Autorzy:
Brinken, D.
Kogut, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130818.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
naziemne skanowanie laserowe
obiekt zabytkowy
chmura punktów
terrestrial laser scanning
monument
point cloud
Opis:
W artykule przedstawiono proces tworzenia dokumentacji architektoniczno-budowlanej wraz z analizą ugięcia więźby dachowej zabytkowego kościoła w Magnuszewicach w oparciu o opracowane dane z naziemnego skanowania laserowego. Przedstawiono przebieg kampanii pomiarowej z wykorzystaniem skanera Faro Focus3D X130. Opracowano otrzymane chmury punktów w programie Faro Scene. Wykonano ortoobrazy z chmur punktów w formie rastrów intensywności oraz na ich podstawie sporządzono w programie AutoCAD 2018 dokumentację architektoniczno-budowlaną. W skład dokumentacji wchodziły cztery rysunki elewacji, przekrój podłużny i poprzeczny oraz rzut nawy kościoła. Ostatnim etapem tworzenia dokumentacji było zbadanie deformacji konstrukcji dachowej na podstawie sporządzonych przekrojów poprzecznych. Wyniki badania deformacji wykazywały znaczne rozbieżności na niektórych elementach konstrukcyjnych. Średnie odchylenie było wielkości kilku centymetrów, natomiast największe wyniosło 0.31 m.
The article presents the process of creating architectural and construction documentation along with the analysis of the deformation of the roof truss of a historic church in Magnuszewice based on the terrestrial laser scanning data. The course of the measurement campaign using the Faro Focus3D X130 scanner was presented. The received point clouds were registered in the Faro Scene. The architectural and construction documentation prepared in AutoCAD 2018 were based on orthophotos created from point cloud. The documentation included four elevation drawings, a cross-sections and projection of the church nave. The aim of last stage was the investigation of roof structure deformation based on the prepared cross-sections. The results of the deformation test showed significant discrepancies on some structural elements. The average deviation was a few centimeters, while the largest was 31 cm.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2018, 30; 43-53
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A new approach to dtm error estimation basing on laplacian probability distribution function
Autorzy:
Hejmanowska, B.
Kay, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130024.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
Aerial
lidar
accuracy
point cloud
laser scanning
LIDAR
dokładność
chmura punktów
skanowanie laserowe
Opis:
A Digital Terrain Model (DTM) derived from Airborne Laser Scanning (ALS) was the subject of our research. In this paper, the vertical accuracy of the DTM was analyzed on the basis of the commonly used statistics, i.e. mean error and standard deviation, assuming a normal (Gauss) error distribution. The further approach, the so-called robust method (Höhle, Höhle 2009), was also tested, where the median was a substitute for the mean error and the Normalized Median Absolute Deviation (NMAD) for the standard deviation. An alternative method based on the Laplace function is proposed in the paper for describing the probability density function, where the parameters of the Laplace function are proposed for DTM error estimation. The test area was near the Joint Research Centre in Ispra, Italy; raw ALS data covering the test area were collected in 2005 and processed for DTM generation. Accuracy analysis was performed based on the comparison of DTM with the raw ALS data and with in-situ height measurements. The distribution of DTM errors calculated from ALS data was significantly non-normal, confirming other results reported in the literature. The Gauss distribution function considerably overestimated the vertical DTM errors; however, the robust method underestimated them. The Laplace function matched the error histograms the best, and accuracy parameters derived from this function could be considered as an alternative method for DTM accuracy evaluation.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2011, 22; 201-213
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Deep learning for automatic LiDAR point cloud processing
Głębokie uczenie w automatycznym przetwarzaniu chmury punktów skanowania laserowego
Autorzy:
Dominik, Wojciech
Bożyczko, Marcin
Tułacz-Maziarz, Karolina
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27322929.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
deep learning
LiDAR
point cloud
classification
automation
głębokie uczenie
chmura punktów
klasyfikacja
automatyzacja
Opis:
The paper presents the method of automatic point cloud classification that has been developed by OPEGIEKA. The method is based on deep learning techniques and consists of an in- house developed algorithm of point cloud transformation to a regular array accompanied by internally designed convolutional neural network architecture. The developed workflow as well as experiences from its application during the execution of the CAPAP project are described. Results obtained on real project data as well as statistics obtained on the ISPRS 3D semantic labelling benchmark with the use of OPEGIEKA's method are presented. The achieved results place OPEGIEKA in the top 3 of the classification accuracy rating in the ISPRS benchmark. The implementation of OPEGIEKA's solution into LiDAR point clouds classification workflow allowed to reduce the amount of necessary manual work.
W artykule przedstawiono metodę automatycznej klasyfikacji chmur punktów opracowaną przez firmę OPEGIEKA. Metoda opiera się na technice głębokiego uczenia i składa się z opracowanego przez autorów algorytmu transformacji chmury punktów do regularnej macierzy, któremu towarzyszy wewnętrznie zaprojektowana architektura konwolucyjnej sieci neuronowej. W tekście opisano opracowany ciąg technologiczny uwzględniający metodykę na przykładzie doświadczenia podczas realizacji projektu CAPAP. Przedstawiono wyniki uzyskane na rzeczywistych danych projektowych oraz statystyki uzyskane na benchmarku ISPRS dotyczącego etykietowania semantycznego z wykorzystaniem metody OPEGIEKA. Osiągnięte wyniki plasują OPEGIEKA w pierwszej 3 rankingu dokładności klasyfikacji w benchmarku ISPRS. Wdrożenie rozwiązania OPEGIEKA do przepływu pracy klasyfikacji chmur punktów LiDAR pozwoliło zmniejszyć ilość niezbędnej pracy manualnej.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2021, 33; 13--22
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Building outline reconstruction from als data set with a priori information
Autorzy:
Jarząbek-Rychard, M.
Borkowski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131135.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
lidar
reconstruction
algorithms
generalization
building
point cloud
LIDAR
odbudowa
algorytmy
generalizacja
budownictwo
chmura punktów
Opis:
Extraction of building boundaries is a n important step towards 3D buildings reconstruction. It may be also of interest on their own, for the real estate industry, GIS and automated updating of cadastral maps. In this paper we propose a comprehensive method for an automated extraction and delineation of building outlines from raw airborne laser scanning data. The presented workflow comprises three steps. It starts with identification of the points belonging to each singular building. The second step is to trace the points that compose a building boundary. In the last step an adjustment process is applied, that aims in boundary lines regularization. The first step – building detection is a most computationally expensive process and has a fundamental importance for the whole algorithm. A proposed approach is to include building address points that give exact information about building location. This additional information highly reduces the complexity of the building points extraction.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2011, 22; 227-236
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
3D modelling of facade features on large sites acquired by vehicle based laser scanning
Autorzy:
Boulaassal, H.
Landes, T.
Grussenmeyer, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131250.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
VLS
point cloud
segmentation
reconstruction
mobile mapping
building facade
chmura punktów
segmentacja
rekonstrucja
elewacja kamienicy
Opis:
Mobile mapping laser scanning systems have become more and more widespread for the acquisition of millions of 3D points on large and geometrically complex urban sites. Vehicle-based Laser Scanning (VLS) systems travel many kilometers while acquiring raw point clouds which are registered in real time in a common coordinate system. Improvements of the acquisition steps as well as the automatic processing of the collected point clouds are still a conundrum for researchers. This paper shows some results obtained by application, on mobile laser scanner data, of segmentation and reconstruction algorithms intended initially to generate individual vector facade models using stationary Terrestrial Laser Scanner (TLS) data. The operating algorithms are adapted so as to take into account characteristics of VLS data. The intrinsic geometry of a point cloud as well as the relative geometry between registered point clouds are different from that obtained by a static TLS. The amount of data provided by this acquisition technique is another issue. Such particularities should be taken into consideration while processing this type of point clouds. The segmentation of VLS data is carried out based on an adaptation of RANSAC algorithm. Edge points of each element are extracted by applying a second algorithm. Afterwards, the vector models of each facade element are reconstructed. In order to validate the results, large samples with different characteristics have been introduced in the developed processing chain. The limitations as well as the capabilities of each process will be emphasized in terms of geometry and processing time.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2011, 22; 75-89
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A mapping platform for gyrocopters - the influence of the stabilization on data geometry
System pomiarowy dla wiatrakowców - wpływ stabilizacji na geometrię danych pomiarowych
Autorzy:
Kolecki, J.
Prochaska, M.
Piątek, P.
Baranowski, J.
Kurczyński, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129874.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
LiDAR
autogyro
stabilization
point cloud
flight plan
Stewart platform
wiatrakowiec
stabilizacja
chmura punktów
plan lotu
platforma Stewarta
Opis:
The paper presents the experiments on the ultralight, stabilized mapping system designed for the gyrocopters (autogyros). It attempts to answer the following question: in what extent the applied stabilization solution (based on the Stewart platform) improves the quality of acquired LiDAR and photogrammetric data? The number of simulations resulting in measures of the influence of the stabilization on the point cloud density, point pattern and image overlaps has been carried out. As the input data the angular parameters of the trajectories recorded within the first test flight were utilized. Using the data, the artificial points clouds were generated. The clouds ware free of the geometric disturbances caused by such a factors as height differences of the terrain and instable flight speed. The only disturbances observed were to be caused by angular deflections that were not stabilized. Obtained results confirm that the stabilization system helps to keep the planned cloud density and overlaps of the images. However the disturbances in point pattern are caused mainly by vibrations and cannot by properly suppressed by the stabilization system. In the summary the ways of further system improvements were suggested.
Artykuł jest efektem prac nad ultralekką stabilizowaną platformą pomiarową dla wiatrakowców. Podjęto w nim próbę odpowiedzi na pytanie: w jakim stopniu opracowany system stabilizacji wpływa na poprawę parametrów geometrycznych danych LiDAR oraz danych fotogrametrycznych? W tym celu wykonano szereg symulacji obrazujących wpływ stabilizacji na zachowanie planowanej gęstości chmury punków, jej jednorodność a także wpływ na pokrycie zdjęć. Jako dane wejściowe wykorzystano kątowe parametry trajektorii rejestrowane podczas pierwszych lotów testowych. Dane te pozwoliły na generowanie w sposób „sztuczny” chmur punktów, których geometria jest wolna od zakłóceń wywołanych przez inne czynniki (np. niestabilna prędkość lotu), i zniekształcona jedynie z powodu niekompensowanych wychyleń kątowych. Uzyskane wyniki potwierdzają wyraźny, i korzystny wpływ stabilizacji na zachowanie wymaganej gęstości chmury punktów a w szczególności na zachowanie pokrycia zdjęć. Zakłócenia równomierności struktury punktów są natomiast powodowane głównie drganiami i kompensowane przez system stabilizacji tylko w niewielkim stopniu. W podsumowaniu zawarto między innymi propozycje dalszych prac badawczych zmierzających do udoskonalenia systemu pomiarowego.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2017, 29; 63-73
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatyczne określanie średnicy pnia, podstawy korony oraz wysokości sosny zwyczajnej (Pinus Silvestris L.) na podstawie analiz chmur punktów 3D pochodzących z wielostanowiskowego naziemnego skanowania laserowego
Automatic determination of trunk diameter, crown base and height of scots pine (Pinus Sylvestris L.) Based on analysis of 3D point clouds gathered from multistation terrestrial laser scanning
Autorzy:
Ratajczak, M.
Wężyk, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130230.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
naziemne skanowanie laserowe
TLS
przetwarzanie chmury punktów
algorytmy
Charakterystyka biometryczna
terrestrial laser scanning
point cloud processing
algorithms
biometric characteristics
Opis:
Rozwój technologii naziemnego skanowania laserowego (TLS) w ostatnich latach spowodował jej uznanie i wdrożenie w wielu gałęziach gospodarki, w tym w leśnictwie i ochronie przyrody. Wykorzystanie chmur punktów 3D TLS w procesie inwentaryzacji drzew i drzewostanów oraz określaniu wybranych cech biometrycznych drzewa (np. średnicy pnia, wysokości drzewa, podstawy korony, liczby kształtu pnia) oraz wielkości surowca drzewnego (objętość drzew) staje się już praktyką. Wartością dodaną technologii TLS poza dokładnością samego pomiaru jest automatyzacja procesu przetwarzania chmury punktów 3D pod katem ekstrakcji wybranych cech drzew i drzewostanów. Praca prezentuje autorskie oprogramowanie (GNOM) służące do automatycznego pomiaru wybranych parametrów drzew na podstawie chmury punktów pozyskanych skanerem laserowym FARO FOCUS 3D. Dzięki opracowanym algorytmom (GNOM) określono lokalizację pni drzew na kołowej powierzchni badawczej oraz dokonano pomiarów: pierśnicy pni (d1.3), kolejnych średnic pnia na różnych wysokościach pnia, wysokości wierzchołka drzewa, podstawy korony i objętości pnia (metoda pomiaru sekcyjnego) oraz korony drzewa. Prace badawcze realizowano na terenie Nadleśnictwa Niepołomice w jednogatunkowym drzewostanie sosnowym (Pinus sylvestris L.) na powierzchni kołowej o promieniu 18.0 m w zasięgu której znajdowało się 16 sosen (14 z nich ścięto). Drzewostan w wieku 147 lat miał jednopiętrową budowę i był pozbawiony podszytu. Naziemne skanowanie laserowe przeprowadzono tuż przed pracami zrębowymi. Pierśnicę 16 sosen określono w pełni automatycznie algorytmem GNOM z błędem około +2,1% w stosunku do pomiaru referencyjnego wykonanego średnicomierzem. Średni, bezwzględny błąd pomiaru w chmurze punktów - półautomatycznymi metodami "PIXEL" (pomiędzy punktami) oraz PIPE (wpasowanie walca) w programie FARO Scene 5.x, wykazał błąd odpowiednio: 3.5% oraz 5.0%. Za referencyjną wysokość wierzchołka przyjęto pomiar taśmą mierniczą na ściętym drzewie. Średni błąd automatycznego określania wysokości drzew algorytmem GNOM na podstawie chmury punktów TLS wyniósł 6.3%, i był niewiele większy niż przy zastosowaniu manualnej metody pomiaru na przekrojach w programie TerraScan (Terrasolid; błąd ~5.6%). Pomiar wysokości podstawy korony wykazał błąd na poziomie +9,5%. Referencję w tym przypadku stanowił pomiar taśmą wykonany ściętych sosnach. Przetwarzanie chmur punktów TLS algorytmami GNOM w przypadku 16 analizowanych sosen trwało poniżej 10 min (37 sek. /drzewo). W pracy wykazano jednoznacznie przydatność technologii TLS w leśnictwie i jej wysoką dokładność przy pozyskiwaniu danych biometrycznych drzew oraz dalszą potrzebę zwiększania stopnia automatyzacji przetwarzania chmur punktów 3D pochodzących z naziemnego skanowania laserowego.
Rapid development of terrestrial laser scanning (TLS) in recent years resulted in its recognition and implementation in many industries, including forestry and nature conservation. The use of the 3D TLS point clouds in the process of inventory of trees and stands, as well as in the determination of their biometric features (trunk diameter, tree height, crown base, number of trunk shapes), trees and lumber size (volume of trees) is slowly becoming a practice. In addition to the measurement precision, the primary added value of TLS is the ability to automate the processing of the clouds of points 3D in the direction of the extraction of selected features of trees and stands. The paper presents the original software (GNOM) for the automatic measurement of selected features of trees, based on the cloud of points obtained by the ground laser scanner FARO. With the developed algorithms (GNOM), the location of tree trunks on the circular research surface was specified and the measurement was performed; the measurement covered the DBH (l: 1.3m), further diameters of tree trunks at different heights of the tree trunk, base of the tree crown and volume of the tree trunk (the selection measurement method), as well as the tree crown. Research works were performed in the territory of the Niepolomice Forest in an unmixed pine stand (Pinussylvestris L.) on the circular surface with a radius of 18 m, within which there were 16 pine trees (14 of them were cut down). It was characterized by a two-storey and even-aged construction (147 years old) and was devoid of undergrowth. Ground scanning was performed just before harvesting. The DBH of 16 pine trees was specified in a fully automatic way, using the algorithm GNOM with an accuracy of +2.1%, as compared to the reference measurement by the DBH measurement device. The medium, absolute measurement error in the cloud of points - using semi-automatic methods "PIXEL" (between points) and PIPE (fitting the cylinder) in the FARO Scene 5.x., showed the error, 3.5% and 5.0%,.respectively The reference height was assumed as the measurement performed by the tape on the cut tree. The average error of automatic determination of the tree height by the algorithm GNOM based on the TLS point clouds amounted to 6.3% and was slightly higher than when using the manual method of measurements on profiles in the TerraScan (Terrasolid; the error of 5.6%). The relatively high value of the error may be mainly related to the small number of points TLS in the upper parts of crowns. The crown height measurement showed the error of +9.5%. The reference in this case was the tape measurement performed already on the trunks of cut pine trees. Processing the clouds of points by the algorithms GNOM for 16 analyzed trees took no longer than 10 min. (37 sec. /tree). The paper mainly showed the TLS measurement innovation and its high precision in acquiring biometric data in forestry, and at the same time also the further need to increase the degree of automation of processing the clouds of points 3D from terrestrial laser scanning.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2015, 27; 123-138
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie algorytmów RANSAC oraz rosnących płaszczyzn w procesie segmentacji danych lotniczego skaningu laserowego
Comparison of RANSAC and plane growing algorithms for airborne laser scanning data segmentation
Autorzy:
Jarząbek-Rychard, M.
Borkowski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130203.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
segmentacja
skaning laserowy
chmura punktów
RANSAC
rosnące płaszczyzny
modelowanie 3D
segmentation
laser scanning
point cloud
3D modeling
Opis:
W ostatnich latach, wraz z osiągnięciem zdolności operacyjnej i wzrostem dostępności lotniczego skanowania laserowego (LIDAR) nastąpiło również zwiększenie zainteresowania opracowaniami 3D tworzonymi na podstawie danych pozyskanych z wykorzystaniem tej techniki. Jednym z centralnych zagadnień modelowania geoinformacji na podstawie danych LIDAR jest modelowanie zabudowy. W modelowaniu tym główny nacisk kładzie się na automatyzację procesów. Dostępne oprogramowanie komercyjne charakteryzuje się bowiem znacznym poziomem interaktywności – tworzenie modelu wymaga dużego udziału operatora. W procesie trójwymiarowego modelowania zabudowy wyróżnia się na ogół cztery podstawowe etapy, przy czym kluczowym wydaje się etap polegający na segmentacji punktów należących do budynku. W procesie tym ze zbioru zawierającego zarówno punkty obarczone błędami przypadkowymi jak i grubymi wyodrębniane zostają podzbiory punktów reprezentujących (modelujących) poszczególne płaszczyzny. Wynika to z faktu, iż budynki formowane są najczęściej jako kombinacja płaszczyzn w przestrzeni 3D. W pracy przedstawiono analizę dwóch, najczęściej wykorzystywanych w celu segmentacji algorytmów: RANSAC i rosnących płaszczyzn, przy czym w tym ostatnim, wprowadzono modyfikacje, uwzględniające topologię w zbiorze danych. Podano podstawowe informacje dotyczące omawianych metod. Testy numeryczne wykonano z wykorzystaniem zarówno syntetycznych jak i rzeczywistych danych skaningu laserowego. W wyniku przeprowadzonych eksperymentów można stwierdzić, że algorytm RANSAC charakteryzuje się krótkim czasem wykonania segmentacji dla nieskomplikowanych modeli. Potrafi jednak łączyć ze sobą odrębne w rzeczywistości obiekty leżące w tej samej płaszczyźnie; dobrze nadaje się do segmentacji standardowych dachów, złożonych z małej liczby elementów. Algorytm rosnących płaszczyzn jest bardziej odpowiedni dla modeli o większym stopniu skomplikowania. Poprawnie rozdziela odrębne obiekty leżące w tej samej płaszczyźnie. Czas wykonania zależy głównie od liczby punktów w zbiorze – nie zależy od liczby wyodrębnianych płaszczyzn.
In recent years, the LIDAR technique has undergone fast development. The increasing access and operating ability caused a growing interest in 3D processing of data acquired by LIDAR. One of the main tasks of geo-information modeling is to create virtual city models. As the available commercial softwares require a high level of user interactivity, the crucial issue of modeling is its automation. There are four main steps that comprise virtual building extraction. One of them, building point cloud segmentation, appears to be the core part of the whole modeling process. Segmentation allows partitioning of a data set, that contains points biased by random and gross errors, into smaller sets which represent different planes. This arises from the fact, that buildings are formed by a combination of planes in 3D space. The paper presents an analysis of two algorithms that are most commonly applied to segmentation: RANSAC and plane growing. The latter is modified, taking into consideration topology between points. The essential information about both algorithms is presented. Numerical tests based on synthetic and real laser scanning data are executed. It is inferred from the experiments that the RANSAC algorithm features short time performance for simple models. However, at times it merges different objects lying in the same plane. The algorithm is suited well for segmentation of standard roofs that contain small number of elements. The plane growing algorithm is more suitable for more complicated models. It separates different objects situated in the same plane. Time performance depends mostly on the number of points within a data set; it is not affected by the number of identified planes.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2010, 21; 119-129
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatyczna budowa wektorowych modeli 3d budynków na podstawie danych lotniczego skaningu laserowego
Automatic reconstruction of 3d building skeleton models based on airborne laser scanning data
Autorzy:
Jarząbek-Rychard, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129652.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
modelowanie budynków 3D
LIDAR
ALS
chmura punktów
topologia dachów
3D buildings modeling
lidar
point cloud
roof topology
Opis:
W artykule opisana jest w pełni automatyczna metoda budowy trójwymiarowych modeli budynków przedstawionych za pomocą linii szkieletowych. Budynki rekonstruowane są na podstawie chmury punktów, bez potrzeby wsparcia w postaci dodatkowych informacji i zbiorów danych. Warunek ten dodatkowo komplikuje zadanie rekonstrukcji, lecz jednocześnie czyni przedstawiony algorytm dużo bardziej uniwersalnym. Topologiczny model budynku tworzony jest na podstawie punktów charakterystycznych, wyznaczających miejsca przecięć sąsiednich połaci dachowych, bądź linii rzutów ścian. Punkty charakterystyczne zlokalizowane na zewnętrznych krawędziach budynków wyznaczane są za pomocą autorskiego algorytmu wykrywającego kontury. W kolejnym etapie rekonstrukcji określone są relacje topologiczne między punktami, które pozwalają na wyznaczenie linii krawędziowych poszczególnych płaszczyzn budynku. Ostatecznie, przeprowadzone jest wyrównanie punktów wierzchołkowych i linii krawędziowych, co pozwala na otrzymanie zregularyzowanego modelu zabudowy. Algorytm przetestowany został z wykorzystaniem danych lotniczego skaningu laserowego przedstawiających fragment zabudowy małego miasta. W wyniku przeprowadzonych eksperymentów można stwierdzić, że opisana metoda pozwala na poprawne i wydajne generowanie szkieletowych modeli budynków o skomplikowanej strukturze.
This paper presents a fully automatic method for generation of 3D building skeleton models. Objects are reconstructed from point clouds, without the need for a support, like additional information and data sets. This condition makes the reconstruction task even more complicated, however at the same time, presented algorithm becomes much more versatile. Topological model of a building is created based on characteristic points, which determine intersections of adjacent planes of the roof or walls. The characteristic points located on the outer edges of a building are extracted using author’s contour detecting algorithm. In the next stage of reconstruction topological relations between the points are defined, which allow to detect contour lines of individual planes of a building. Finally, adjustment of vertex points and edge lines is performed that enables to obtain regularized building model. The algorithm was tested against airborne laser scanning data set that shows a part of the small town. As a result of experiments it can be concluded that the described method allows the correct generation of skeletal building models with a complex structure.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 24; 99-109
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Opracowanie i ocena skuteczności działania algorytmu segmentacji słupów trakcyjnych pomierzonych techniką mobilnego skaningu laserowego
Automatic extraction of tracion poles using mobile laser scanning data
Autorzy:
Pastucha, E.
Słota, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131232.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
mobilny skaning laserowy
chmura punktów
detekcja obiektów
klasyfikacja
infrastruktura kolejowa
mobile laser scanning
point cloud
object detection
segmentation
railway infrastructure
Opis:
W artykule przedstawiono metodę detekcji kolejowych słupów trakcyjnych w oparciu o dane pochodzące ze skaningu laserowego. Głównymi założeniami podczas opracowywania algorytmu były uniwersalność metody, niezależność od parametrów definiowanych przez użytkownika oraz wysoki stopień automatyzacji. Z uwagi na objętość zbiorów danych ze skaningu laserowego i związanych z tym problemów z efektywnym przetwarzaniem chmur punktów, w proponowanym algorytmie obliczenia podzielono na dwa etapy. W etapie pierwszym wyznaczane są regiony, w których potencjalnie mogą występować słupy trakcyjne. Natomiast w etapie drugim weryfikowane jest położenie słupów w obszarach potencjalnych oraz wyszukiwane są punkty zarejestrowane na powierzchniach słupów. W celu uproszczenia obliczeń w pierwszym etapie analizowana jest różnica w gęstości punktów, znajdujących się bezpośrednio nad torami kolejowymi. W etapie drugim każdy z potencjalnych regionów analizowany jest indywidualnie. Po pierwsze wyznaczane są podzbiory punktów z wykorzystaniem kryterium wysokości. W podzbiorach w sposób iteracyjny odrzucane są punkty, których odległość do średniego położenia punktów w podzbiorze jest większa od przyjętej wielkości granicznej. W ten sposób usuwane są odbicia od obiektów znajdujących sie w sąsiedztwie słupów takich jak drzewa czy lampy, natomiast zachowywane są punkty należące do poszukiwanych słupów trakcyjnych. Przeprowadzone badania potwierdziły skuteczność opracowanego algorytmu. Proponowana metoda pozwoliła na detekcję wszystkich rodzajów słupów, znajdujących się w obszarze zainteresowania.
In the last few years in Poland the railway infrastructure modernization program was lounged. It requires fast and precise technique to acquire data sets. Mobile laser scanning could be implemented, however automatic modeling methods from point cloud data sets are not suitable for geometrically complex railway infrastructure equipment such as traction poles. The main object of this study is the development of automatic traction poles extraction algorithm from laser scanning data. The flexibility of the method and independence from user-defined parameters were the main algorithm objectives. Because of the laser scanning data volume, simple calculations on point cloud subsets should be used to assure processing efficiency. In this study the combination of density and distance analysis was used. Proposed algorithm has been divided into two stages. In the first step regions of interest are selected by analysis of density difference for points located directly above the railway tracks. The influence of point density bin size on the number of correctly classified region was tested. In the second stage, each of the potential regions is analyzed individually. Iterative method of rejecting points based on distance criteria was used to extract traction poles points. In the study the point cloud from mobile laser scanner with density of 700 points/m2 was used. The test area covers 1.5 km railroad section between Miechow and Slomniki in Poland and contains 26 traction poles. All traction poles within study area were detected. It was proved that by appropriate combination of density and distance analysis, accurate traction poles extraction is possible even in complex regions with many surrounding objects.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 24; 267-278
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Acquisition of a three-dimensional virtual model using popular cameras
Generowanie modeli 3D przy wykorzystaniu popularnych kamer
Autorzy:
Kowalczyk, M.
Markiewicz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129658.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
close range photogrammetry
laser scanning
virtual model
point cloud
fotogrametria bliskiego zasięgu
naziemny skaner laserowy
model 3D
chmura punktów
Opis:
Generation of precise and, at the same time, high resolution architectural documentation, acquired on the basis of terrestrial laser scanning or dense point clouds from digital images is still and open issue, which forms many challenges. Today, close range photogrammetry has great potential for development through the use of low-cost image acquisition tools. Mobile phones, digital camcorders or compact cameras are all sources of data, which potentially allow for the creation of reliable and accurate three-dimensional models of analysed scenes. This paper presents the results of a comparison between these aforementioned sources of image information, acquired by simple and popular cameras, and data acquired from a close range laser scanner. These sets of photos produced several virtual models of small architectural details, supported by Agisoft software. A final rating was conducted using data acquired for the same object using a laser scanner, which was taken as a referential approximation of the three-dimensional shape.
Problem generowania wysokorozdzielczej dokumentacji architektonicznej jest ciągle aktualny i nie został w pełni rozwiązany. Coraz powszechniejsze jest wykorzystywanie chmur punktów z naziemnego skaningu laserowego oraz gęstego dopasowania zdjęć cyfrowych, pozyskiwanych z wysokorozdzielczych sensorów. Alternatywą dla tego typu rozwiązań mogą być niedrogie systemy pomiarowe oparte na telefonach komórkowych, cyfrowych kamerach wideo lub kompaktowych aparatach fotograficznych, które potencjalnie pozwalają na tworzenie wiarygodnych i dokładnych trójwymiarowych modeli analizowanych scen. W artykule przedstawiono wyniki porównania uzyskanej jakości chmur punktów pochodzących z wymienionych źródeł informacji, prostych i popularnych kamer oraz danych pochodzących ze skanera laserowego bliskiego zasięgu. Badane zestawy zdjęć generowały kilka wirtualnych modeli małych detali architektonicznych, obsługiwanych przez oprogramowanie Agisoft PhotoScan. Ocenę końcową przeprowadzono stosując dane, uzyskane dla tego samego obiektu przy użyciu skanera laserowego. Zostały one przyjęte jako wzorcowe przybliżenie jego trójwymiarowego kształtu.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2016, 28; 25-38
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 21

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies