Informacja

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

Wyszukujesz frazę "terrain modelling" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Uwagi o wykorzystaniu funkcji sklejanej 3 – stopnia dla celów redagowania wyników automatycznej generacji numerycznego modelu terenu
Autorzy:
Żarnowski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129635.pdf
Data publikacji:
2001
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
rzeźba terenu
modelowanie powierzchni
modelowanie numeryczne
terrain relief
surface modeling
numerical modelling
Opis:
In the article are stated a method and algorithm of interpolation of height of a pixels at editing digital model of a relief received at automatic generation DEM on a digital images. The main precondition of a method is the geomorphologic analysis of slopes in a status of stability and selection of the appropriate class of functions describing a structure of a slope on a line maximal gradient.
W referacie zostało przedstawione wykorzystanie funkcji sklejanej 3. stopnia przy redagowaniu numerycznego modelu rzeźby terenu otrzymanego w wyniku jego automatycznej generacji z obrazów cyfrowych. Głównym założeniem metody jest analiza geomorfologiczna ustabilizowanych spadków terenu i dobór odpowiednich klas funkcji opisujących rzeźbą na przekrojach w kierunku maksymalnego jej nachylenia.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2001, 11; 2-57-2-60
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Określanie grubości pokrywy śnieżnej na podstawie fotogrametrycznych zdjęć naziemnych
Determination of snow depth using terrestrial photogrammetric images
Autorzy:
Kolecki, J.
Kolecka, N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130519.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
chmura punktów
pokrywa śnieżna
modelowanie 3D
powierzchnia terenu
zdjęcie naziemne
modelowanie powierzchni
point cloud
snow cover
3D modelling
terrain surface
terrestial image
surface modelling
Opis:
Określanie grubości pokrywy śnieżnej w terenie górskim ma duże znaczenie dla modelowania zagrożenia lawinowego, a także w analizach przyrodniczych, m.in. hydrologicznych. W niniejszym artykule przedstawiono prace mające na celu ocenę możliwości automatycznego generowania chmur punktów na podstawie naziemnych zdjęć fotogrametrycznych stoków górskich pokrytych śniegiem, w celu określenia przestrzennego rozkładu grubości pokrywy śnieżnej. Obszar badań znajduje się w Dolinie Pięciu Stawów Polskich w Tatrach Wysokich, na stokach pomiędzy Gładką Przełęczą a Walentkowym Wierchem. Zdjęcia wykonano w sezonie zimowym, przy zalegającej pokrywie śnieżnej, a następnie powtórzono w sezonie letnim. W tym celu wykorzystano lustrzankę cyfrową Nikon D5100 z obiektywem stałoogniskowym 85 mm, wyposażoną w matrycę 16 Mpix. Na podstawie zdjęć w programie PhotoModeler Scanner wygenerowane zostały automatycznie chmury punktów reprezentujące odpowiednio powierzchnię śniegu i powierzchnię terenu. Chmury poddano triangulacji, przy czym chmura pochodząca ze zdjęć wykonanych w porze letniej posłużyła do budowy referencyjnej powierzchni terenu, i do niej odniesiono wysokości powierzchni utworzonej z chmury punktów wygenerowanej ze zdjęć wykonanych zimą. Różnice wysokości pomiędzy nimi stanowiły miarę grubości pokrywy śnieżnej. Na badanym obszarze maksymalna grubość pokrywy śnieżnej wynosiła 8.7 m, a średnia grubość była równa 2.9 m Uzyskane wyniki pozwalają twierdzić, że naziemna fotogrametria cyfrowa może stanowić skuteczną metodę pozyskiwania informacji o grubości pokrywy śnieżnej dla niewielkich obszarów obejmujących górskie stoki i zbocza dolin.
Determination of snow cover depth in mountainous terrain is of major importance for avalanche monitoring systems. Besides it is needed as an input information for environmental analysis, especially in hydrology. The aim of researches addressed in this paper was to evaluate the feasibility of using terrestrial photogrammetric images of mountain slopes for point cloud generation for snow cover mapping. The test area was located in the Pięć Stawów Valley in High Tatra in Poland. The image acquisition was carried out for slopes between Gładka Pass and Walentkowy Wierch. The first set of images was acquired during the winter season, when the deep snow cover reaches its highest annual values. Subsequently the second set of images was taken in summer, after the snow cover melted. The terrestrial image network was formed from all the images. The bundle adjustment was calculated and the winter and summer point clouds were generated using the dense matching algorithm. The mesh was built using the adjusted summer images. Created mesh was treated as a reference surface for measuring height of winter points. Calculated heights were used as a measures of snow depth. For some parts of test area the automatic generation of point clouds failed due to lowcontrast snow texture. In the rest of the test area the calculated snow depth is highest for the concave terrain formations. The results show that the terrestrial photogrammetry may by an attractive approach for acquiring the information about the snow depth distribution at small areas comprising slopes of mountains and valleys.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2013, 25; 85-93
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rejestracja doliny rzeki Widawy z wykorzystaniem lotniczego skanowania laserowego
Registration of the Widawa river valley using airborne laser scanning
Autorzy:
Borkowski, A.
Gołuch, P.
Wehr, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130462.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
lotniczy skaning laserowy
ScaLARS
numeryczny model terenu
numeryczny model pokrycia terenu
modelowanie hydrodynamiczne
airborne laser scanning (ALS)
digital terrain model (DTM)
Digital Surface Model
hydrodynamic modelling
Opis:
W ramach projektu badawczego wykonano skaning laserowy doliny rzeki Widawy, w okolicy Wrocławia. Wykorzystano w tym celu prototypowy skaner ScaLARS (CW scanner), skonstruowany w Instytucie Nawigacji Uniwersytetu Stuttgarcie, a do rejestracji sygnału GPS i INS wykorzystano system Applanix POS/AV 510. Skaning wykonano dla 20 kilometrowego ujściowego odcinka rzeki Widawy w pasie o szerokości 2 km. Zarejestrowano około 150 milionów punktów ze średnią rozdzielczością około 3 pkt/m2 i dokładnością wysokościową na poziomie 0.2 m. Skaning laserowy doliny Widawy wykonany został dla pozyskania danych dla potrzeb modelowania hydrodynamicznego. W pracy podano podstawowe informacje dotyczące systemu ScaLARS, oraz doświadczenia związane z realizacją projektu. Omówiono produkty pochodne skaningu oraz ich przydatność w procesie modelowania hydrodynamicznego.
Airborne Laser Scanning (ALS) is a modern technology, which within last years has revolutionized the process of collecting data on terrain topography, especially in afforested terrains and wooded areas. The laser scanning system integrates three measuring techniques: GPS, INS and laser scanning. The airborne laser scanning of the Widawa river valley near Wrocław was performed in the research project. A prototype scanner - ScaLARS, constructed at Institute of Navigation, University of Stuttgart, was used. The Applanix POS/AV 510 system (Position and Orientation System for Airborne Vehicles) was used for GPS and INS signals registration. The ScaLARS, as opposed to commercial systems, uses the Continuous Wave (CW scanner). The project involved scanning 20 kilometres of the Widawa river estuary with a width range of about 2 km. The calibration of system was executed in support of control areas measured by GPS techniques. The mean error of calibration in reference to control areas carried out 0.3 m along the flight direction and across the flight direction, as well as 0.1 m in the vertical direction About 150 million points were registered with an average resolution of about 3pts / m2. The vertical accuracy of laser scanning was estimated at the level of 0.2 m based upon a large-scale map (1:500) using infrastructure elements. The laser scanning of the Widawa river valley was executed in order to collect data for hydrodynamic modelling. Traditionally, the laser scanning data is used for generation of Digital Terrain Models (DTM) and Digital Surface Models (DSM). The spatial distribution of laser points on forest terrain is also useful information for hydrodynamic modelling. The ScaLARS system also records the intensity of the reflection of the laser ray as well as the quality parameters of the registered returned signal. Moreover, this information can be helpful in classifying land cover that is necessary in hydrodynamic modelling. In this paper, the basic data on the ScaLARS system and the research carried out while implementing the project were presented. Additional products of laser scanning, as well as their usefulness in hydrodynamic modelling were also shown.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 53-62
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie danych lotniczego skaningu laserowego do klasyfikacji pokrycia terenu dla modelowania hydrodynamicznego
The use of airborne laser scanning data to land cover supervised classification for hydrodynamic modelling
Autorzy:
Tymków, P.
Borkowski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129560.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
digital terrain model (DTM)
lotniczy skaning laserowy
klasyfikacja nadzorowana
sztuczna sieć neuronowa
numeryczny model terenu
modelowanie hydrodynamiczne
airborne laser scanning (ALS)
supervised classification
artificial neural network
hydrodynamic modelling
Opis:
Badania nad problematyką zapobiegania powodzi wymagają budowy modeli matematycznych przepływów wezbraniowych. Obliczenia hydrodynamiczne wykonywane są w oparciu o dane charakteryzujące geometrię doliny rzeki oraz opory przepływu, które zależą od pokrycia terenu. W artykule podjęto próbę wykorzystania danych lotniczego skaningu laserowego, wykonanego na potrzeby budowy numerycznego modelu terenu (NMT) dla modelowania hydrodynamicznego, do automatycznej nadzorowanej klasyfikacji pokrycia terenu. Klasyfikację tę oparto o wielowarstwowe sztuczne sieci neuronowe typu feed-forward. Wektor cech klasyfikowanych obiektów (klasyfikacja per-piksel) stanowiły dane o wysokości form pokrycia terenu, kolorowe zdjęcia lotnicze, dane charakteryzujące teksturę obszarów na zdjęciach oraz intensywność odbicia fali elektromagnetycznej skaningu laserowego. Wysokości form pokrycia terenu obliczone zostały na podstawie NMT i numerycznego modelu pokrycia terenu (NMPT) wygenerowanego z danych skaningu lotniczego. Niemetryczne zdjęcia lotnicze wykonane aparatem cyfrowym, poddane kalibracji i mozaikowaniu, stanowiły źródło informacji o jasności odbicia światła obiektów oraz były podstawą obliczeń teksturowych opartych o metodę macierzy sąsiedztwa (GLCM). Jako wektory uczące sieci neuronowej wybrano dziesięć pól testowych o powierzchni 400 m², w tym pięć klas roślinności wysokiej. Otrzymane rezultaty przedstawiono w formie graficznej oraz wykonano ilościową ocenę zgodności wyników z klasyfikacją przeprowadzoną w sposób manualny. Obliczone w tym celu wartości współczynnika κ potwierdzają dużą zgodność wyników klasyfikacji automatycznej z oczekiwanym rezultatem.
Flood protection research requires building mathematic models of flood flows. Hydraulic calculations are carried out on the basis of geometrical description of the valley as well as on surface roughness which depends on a land cover. Currently, geometric description of the modeling area in the form of cross-sections is often replaced with a digital terrain model (DTM). The data which is required to build DTM can be collected with photogrammetry or the airborne laser scanning method. An attempt at using airborne laser scanning data which was made for DTM and digital surface model (DSM) interpolation, for supervised classification of land cover was discussed. The classification was based on feed-forward artificial neural networks. Two cases were investigated: variant I - overall classification using one artificial neural network with 2 hidden layers of 10 neurons and variant II - individual recognition using different networks with one hidden layer of 10 neurons for each class. The feature vector of classified object (per-pixel classification) included: data concerning vegetation height, color aerial photographs, texture features and laser wave intensities. Heights of vegetation were calculated on the basis of DTM and DSM which were created for hydrodynamic modelling. Non-metric aerial photographs were taken by digital camera. After calibration and mosaic they served as sources of information about the lightness of objects. It was also a basis of GLCM (Grey Level Co-occurrence Matrix) texture feature calculations. Ten training fields of 400 m² were chosen as training vectors. Five of them represented various types of high vegetation. The collected data were visualized and computed numerically. A Kappa (κ) coefficient built on the basis of a confusion matrix was used for the quantitative assessment. The high similarity of the obtained results and reference data was confirmed by the value of the calculated kappa coefficient. Better results were obtained for individual classification (variant II) when the kappa value was 0.86.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 537-546
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    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