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 "chmura punktow" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 26
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:
Gęstość chmury punktów pochodzącej z mobilnego skanowania laserowego
Density of point clouds in mobile laser scanning
Autorzy:
Warchoł, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130766.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
mobilny skaning laserowy
chmura punktów
gęstość
mobile laser scanning
point clouds
density
Opis:
Dzięki intensywnemu rozwojowi technologia LiDAR (Light Detection And Ranging) jest w ostatnim czasie co raz bardziej popularną metodą pozyskiwania informacji przestrzennej. Rejestrowanie przestrzeni za pomocą skanerów laserowych zamontowanych na mobilnej platformie łączy w sobie szybkość pozyskiwania gęstej chmury punktów z dokładnościami centymetrowymi. Jest to więc bardzo skuteczne rozwiązanie do pozyskiwania informacji o obiektach wydłużonych (liniowych), a także ich otoczeniu. Wynikowa chmura punktów, aby mogła być wykorzystywana do poszczególnych zastosowań, musi spełniać określone parametry, zarówno dokładnościowe jak i jakościowe. Zwykle zamawiający określa wartości parametrów, które w projekcie należy uzyskać. O ile w kwestii parametrów dokładnościowych nie pojawiają się rozbieżności co do metodyki, o tyle w przypadku gęstości chmury punktów sytuacja nie jest jednoznaczna. Ze względu na specyfikę danych MLS (Mobile Laser Scanning), nie można tu zastosować bezpośrednio rozwiązań z ALS (Airborne Laser Scanning). Podawanie również gęstości chmury punktów jako ilorazu liczby punktów przez „płaskie” pole powierzchni powstające z rzutu granicy projektu na płaszczyznę, powoduje mylne wrażenie o gęstości chmury punktów na zeskanowanych obiektach. A właśnie gęstość chmury punktów na obiektach jest kluczowym kryterium w kwestii jej przydatności do dalszego przetwarzania i wykorzystania (np. możliwość rozpoznania obiektów na chmurze). W niniejszym artykule, na trzech polach testowych, zbadano trzy różne metody obliczania gęstości zbioru danych LiDAR dzieląc liczbę punktów: najpierw przez „płaskie” pole powierzchni, następnie przez „trójwymiarowe”, a kończąc na metodzie voxelowej. Najbardziej wiarygodną wydaje się być metoda voxelowa, która oprócz samych lokalnych wartości gęstości, przedstawia ich przestrzenny rozkład.
The LiDAR (Light Detection And Ranging) technology is becoming a more and more popular method to collect spatial information. The acquisition of 3D data by means of one or several laser scanners mounted on a mobile platform (car) could quickly provide large volumes of dense data with centimeter-level accuracy. This is, therefore, the ideal solution to obtain information about objects with elongated shapes (corridors), and their surroundings. Point clouds used by specific applications must fulfill certain quality criteria, such as quantitative and qualitative indicators (i.e. precision, accuracy, density, completeness).Usually, the client fixes some parameter values that must be achieved. In terms of the precision, this parameter is well described, whereas in the case of density point clouds the discussion is still open. Due to the specificities of the MLS (Mobile Laser Scanning), the solution from ALS (Airborne Laser Scanning) cannot be directly applied. Hence, the density of the final point clouds, calculated as the number of points divided by "flat" surface area, is inappropriate. We present in this article three different ways of determining and interpreting point cloud density on three different test fields. The first method divides the number of points by the "flat" area, the second by the "three-dimensional" area, and the last one refers to a voxel approach. The most reliable method seems to be the voxel method, which in addition to the local density values also presents their spatial distribution.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2015, 27; 149-161
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:
Sprawdzenie możliwości wykorzystania kontrolera Kinect jako skanera 3D do rejestracji kolorowych chmur punktów
Checking the possibilities of Kinect controller as a scanner for registration of color 3D point clouds
Autorzy:
Podlasiak, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130286.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
skaning
światło strukturalne
kinect
chmura punktów
DTM
scanning
structured light
Kinect
cloud points
Opis:
Kontroler Kinect jest czujnikiem ruchu będącym urządzeniem wejściowym do konsoli gier XBOX (Microsoft®) pozwalającym na sterowane za pomocą gestów i poleceń słownych. Konstrukcja urządzenia zawiera dwie kamery (RGBi IR) oraz laserowy projektor podczerwieni. Procesor zawarty w urządzeniu na podstawie obrazu z kamery IR wyznacza „mapę głębokości” (640 x 480) w zakresie od 0.8 m do 5 m w czasie rzeczywistym (30 Hz). Niska cena urządzenia w porównaniu do jego możliwości sugeruje zastosowanie go jako odpowiednik skanerów laserowych 3D bliskiego zasięgu. W pracy przedstawiono szereg zagadnień związanych z pobieraniem informacji z urządzenia do komputera PC, generowaniem chmury punktów i jej kolorowaniem tzn. łączeniem obrazu z kamer RGB i IR. W czasie praktycznych prób okazało się, że format informacji jest nietypowy a dane dostarczane są ze zmienną dokładnością zależną od odległości od urządzenia. Konieczne stało się opracowanie własnych metod kalibracji sensora „głębokości” uwzględniających specyfikę działania urządzenia i cechy otrzymywanej chmury punktów. Istotnym problemem w kalibracji był brak możliwości wykonywania jej metodą klasyczną na „punktach” terenowych, które nie ulegały odwzorowaniu na mapie głębokości. Szereg problemów należało rozwiązać przy łączeniu obrazu „głębokościowego” z widzialnym ze względu na różne rozmieszczenie, rozdzielczość i pole widzenia obu kamer. W drugiej części pracy przedstawione zostanie metoda kalibracji i jej wyniki dla konkretnego egzemplarza czujnika Kinect oraz uzyskane dokładności. W celu sprawdzenia „jakości” uzyskanej chmury punktów przeprowadzono także porównanie wyników skaningu uzyskanych innymi bardziej profesjonalnymi urządzeniami. Uzyskane wyniki pozwalają na oszacowanie dokładności pomiaru rzędu kilku mm przy jednocześnie dużej nieciągłości pomiarów - mapa głębokości zawiera tylko około tysiąca różnych wartości.
The controller Kinect is a motion sensor which is an input device for the XBOX 360 game console (Microsoft ®) allows the controlled with gestures and verbal commands. Device has two cameras (RGB and IR) and IR laser projector. The processor included in the device based on IR camera image compute „depth map” (640 x 480) in the range from 0.8 m to 5 m in real time (30 Hz). The low price of the device compared to its features suggest its use as the equivalent of 3D laser scanners shipping. The paper presents a number of issues related to the collection of information from the device to a PC, point cloud generation and its coloring. During practical tests proved that the format is unusual information and data are provided with variable accuracy depending on the distance from the device. It became necessary to develop their own methods for sensor calibration „depth” specific to the operation and features of the obtained point cloud. A major problem in the calibration was not possible to exercise its classical way to „point” field, which may not yield a depth map projection. A number of problems had to be solved by combining depth image with visible due to the different distribution, resolution and field of view of both cameras. In the second part of the study will be presented calibration method and results for a specific copy of the Kinect sensor and the accuracy obtained. In order to check the „quality” of the resulting point cloud was carried out to compare the results of other more professional scanning methods. The obtained results allow us to estimate the accuracy of a few mm at the same time a large discontinuity measurements - depth map contains only about a thousand different values.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 24; 289-300
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:
Transformata Hough’a jako narzędzie wspomagające wykrywanie dachów budynków
Hough transform as a tool support building roof detection
Autorzy:
Borowiec, N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130438.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
chmura punktów
detekcja
płaszczyzna
transformata Hough'a
cloud of points
detection
plane
Hough transform
Opis:
Pozyskanie informacji na temat kształtu dachu budynków wciąż jest aktualnym zagadnieniem. Jednym z wielu źródeł, z którego można pozyskać dane dotyczące budynków jest lotniczy skaning laserowy. Jednak z chmury punktów określenie w sposób automatyczny połaci dachowych budynków jest zadaniem złożonym. Można to zadanie wykonać wspomagając się dodatkowymi informacjami pochodzącymi z innych źródeł, bądź w oparciu wyłącznie o dane lidarowe. W niniejszym artykule został przedstawiony sposób wykrycia i określenia połaci dachu budynku tylko na podstawie chmury punktów. Zdefiniowanie kształtu dachu odbywa się w trzech etapach. Pierwszy etap to znalezienie miejsc występowania budynku, drugi to dokładne określenie krawędzi, natomiast trzeci to wskazanie płaszczyzn dachu. Analiza pseudo-rastra otrzymanego z punktów laserowych, ma prowadzić do określenia miejsca występowania budynku. Zastosowano segmentację przez progowanie jasności (wysokości), która jest jedną z podstawowych metod segmentacyjnych obrazu. Wykorzystane narzędzia do detekcji obszaru zainteresowania (budynku), opierają się na morfologii matematycznej. Na otrzymanych obrazach binarnych wskazywany jest przebieg krawędzi dachu budynku na podstawie linii otrzymanych dzięki wykorzystaniu transformacji Hough’a. Transformacja Hough’a jest metodą detekcji współliniowych punktów, dlatego doskonale pasuje do określenia linii opisujących dach. Do prawidłowego określenia kształtu dachu nie wystarczą tylko krawędzie, ale również konieczne jest wskazanie połaci dachowych. Zatem w badaniach transformata Hough’a, również posłużyła jako narzędzie do wykrycia płaszczyzn dachu. Z tą różnicą, że zastosowane narzędzie w tym przypadku ma charakter przestrzenny, czyli w formie 3D.
Gathering information about the roof shapes of the buildings is still current issue. One of the many sources from which we can obtain information about the buildings is the airborne laser scanning. However, detect information from cloud o points about roofs of building automatically is still a complex task. You can perform this task by helping the additional information from other sources, or based only on lidar data. This article describes how to detect the building roof only from a point cloud. To define the shape of the roof is carried out in three tasks. The first step is to find the location of the building, the second is the precise definition of the edge, while the third is an indication of the roof planes. First step based on the grid analyses. And the next two task based on Hough Transformation. Hough transformation is a method of detecting collinear points, so a perfect match to determine the line describing a roof. To properly determine the shape of the roof is not enough only the edges, but it is necessary to indicate roofs. Thus, in studies Hough Transform, also served as a tool for detection of roof planes. The only difference is that the tool used in this case is a three-dimensional.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2013, 25; 45-54
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:
Generowanie trójwymiarowego modelu budynku na podstawie danych lidarowych
3D modeling of buildings based on lidar data
Autorzy:
Borowiec, N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129890.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
LIDAR
chmura punktów
rekonstrukcja
model budynku
3D
lidar
cloud of points
reconstruction
building modeling
Opis:
Artykuł przedstawia pół-automatyczą metodę rekonstrukcji budynku 3D w oparciu o dane pochodzące z lotniczego skaningu laserowego. Głównym celem jest określenie kształtu dachu budynku, a następnie zrekonstruowanie budynku z zachowaniem topologii. Metoda, jaką zaproponowano do wykrycia płaszczyzn dachu działa na zasadzie dziel – łącz (ang. split– merge). Chmura punktów dzielona jest na jednakowe woksele (ang. voxels – wyraz utworzony z dwóch angielskich słów: volumetric element), tak aby odpowiadały one standardom CityGML, na poziomie szczegółowości LoD2. W wokselach aproksymowane są płaszczyzny, które w oparciu o wyliczone parametry są łączone. Zatem szukanie połaci dachowych budynku odbywa się na zasadzie przejścia od szczegółu do ogółu. Na podstawie wykrytych płaszczyzn wyznaczane są naroża oraz punkty charakterystyczne dachu. Ostatnim etapem jest eksport modelu budynku do uniwersalnego formatu wektorowego
This paper presents a semi-automatic method, using only ALS data, to build a model of a building. This method focuses on modelling the roof, assuming that by knowing the shape of the roof and the digital presentation of a terrain, one can easily obtain a model of the whole building. The step consists of detecting plane surfaces from which we define the shape of the building’s roof. The roof planes are detected using the split-merge method in which a LIDAR point cloud is organized and planes are extracted from each voxel. The planes are joined when parameters such as slope, azimuth and height are contained in the definition of boundary. The final step is exporting the building model to dxf format.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2009, 20; 47-56
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparison of the laser scanning solutions for the unmanned aerial vehicles
Porównanie koncepcji skanowania laserowego z bezzałogowych statków latających
Autorzy:
Ostrowski, W.
Górski, K.
Pilarska, M.
Salach, A.
Bakuła, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130527.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
unmanned aerial vehicle
UAV
point clouds
LiDAR
resolution
comparison
bezzałogowe statki latające
chmura punktów
rozdzielczość
porównanie
Opis:
This article provides description of new achievements in Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in the field of photogrammetry and remote sensing related to laser scanning technology. Platforms equipped with laser scanners are becoming a growing trend in UAV mapping. Two perspectives of development, which use laser sensors, as payload are described in this paper. The first solution is related to application of advanced LiDAR sensor, which collects data with simulated Beyond Visual Line Of Sight UAV (BVLOS UAV) platform from high altitude. The second development was less expensive UAV laser scanning system that acquires data from low-altitude Visual Line Of Sight (VLOS) platform. Additionally, state-of-art of LiDAR sensors, which can be mounted on UAVs, is presented, including categorization of ultralight laser scanners, legal restriction related to operating UAVs equipped with LiDAR system. In the experiment described in the article two datasets are introduced, one collected with Riegl VUX-1 UAV mounted on the first platform and the second with YellowScan Mapper that is a part of second UAV system. Captured datasets are evaluated concerning point density, spatial resolution, vegetation penetration and noise of laser beam assessment. The comparison indicates the differences between the platforms, what determines fields of their application. Therefore, conclusion related to the presented perspectives of development of UAV laser scanning can be drawn and possible future applications of both platforms are discussed.
Artykuł zawiera opis koncepcji rozwoju bezzałogowych statków latających (UAV) w dziedzinie fotogrametrii i teledetekcji związanych z technologią skanowania laserowego. Platformy wyposażone w skanery laserowe stają się coraz bardziej zauważalnym trendem w wykorzystaniu UAV w geodezji i kartografii. W niniejszym artykule opisano dwie perspektywy rozwoju tej branży, które wykorzystują sensory laserowe. Pierwsze rozwiązanie jest związane z zastosowaniem zaawansowanego skanera, który zbiera dane z symulowanej w doświadczeniu platformy poza zasięgiem wzroku (BVLOS UAV) z dużej wysokości. Drugą koncepcją rozwoju rynku jest pokazanie przykładu systemu skanowania laserowego UAV, który pozyskiwał dane z platformy w zasięgu wzroku (VLOS) na małej wysokości. Ponadto w artykule przedstawiono najnowocześniejsze skanery LiDAR, które mogą być montowane na UAV, w tym kategoryzację ultralekkich skanerów laserowych oraz prawne ograniczenia związane z eksploatacją UAV wyposażonych w system LiDAR. W opisanym eksperymencie w artykule analizowano dwa zestawy danych: jeden zebrano za pomocą UAV Riegl VUX-1 zamontowanego na platformie w postaci załogowego płatowca i drugiego za pomocą YellowScan Mappera, który jest częścią systemu UAV z platformą wielowirnikową. Przechwycone zestawy danych są oceniane pod względem gęstości punktów, rozdzielczości przestrzennej, możliwości penetracji roślinności i obserwowanego szumu wiązki laserowej. Porównanie wskazuje różnice między platformami, a tym samym koncepcjami i ich możliwymi zastosowaniami w perspektywie rozwoju skanowania laserowego UAV.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2017, 29; 101-123
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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:
Nowoczesne metody pomiarów mas ziemnych
Modern methods of earth mass volume determination
Autorzy:
Poręba, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130402.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
objętość
pryzma
hałda
skaning laserowy
chmura punktów
RTK GPS
volume
stockpiles
slag heap
laser scanning
points cloud
Opis:
Realizacja pomiarów na terenie górniczym, gdzie inwentaryzacji podlegają hałdy, odkrywki lub inne produkty uboczne tej działalności pociąga za sobą konieczność stosowania wydajnych metod pozwalających na szybką rejestrację kształtu badanego obiektu. W niniejszej pracy przedstawiono trzy z wielu możliwych metod pomiarów kubaturowych tj. tachymetrię, RTK GPS oraz naziemny skaning laserowy. Uwagę skupiono przede wszystkim na dwóch ostatnich, które stanowią swoiste nowum. Ich charakterystyki dokonano w oparciu o pomiary przeprowadzone na terenie hałdy żużli hutniczych gromadzonych w podkrakowskim Pleszowie. Dla każdej z metod zarysowano zakres czynności pomiarowych, wykorzystany sprzęt mierniczy, a także programy komputerowe, które mogą posłużyć do opracowania danych. Kolejno starano się przeanalizować czasochłonność za równo prac terenowych jak i kameralnych, a następnie wskazać sensowność i celowość zastosowania każdej z technologii, ich największe zalety i wady. Przeprowadzone badania udowodniły, że przy pomiarze objętości zwałowisk mas ziemnych priorytetową czynnością jest odpowiednie rozmieszczenie pikiet w punktach charakterystycznych, a nie ilość tych punktów. Uzyskane objętości nie różniły się między sobą w znaczący sposób, co możliwe było do osiągnięcia głównie dzięki nieskomplikowanej morfologii inwentaryzowanej pryzmy. Potwierdziło to jednocześnie, iż każda z zastosowanych metod w zupełności spełnia wszelkie wymagania stawiane przez zagadnienie pomiarów kubaturowych. Zauważono, iż największe możliwości daje technologia GPS i naziemny skaning laserowy przy czym potencjał tej ostatniej wydaje się tu być wykorzystany tylko w ułamku.
Surveys conducted in a mining area, where elements to be subjected to surveying include mine waste dumps, strip pits, or other by-products of mining activities involve the necessity of application of efficient methods, which enable quick detection of shapes of surveyed structures. This paper presents three of the many possible methods of geodetic volume measurements: tachymetry, RTK GPS, and finally the terrestrial laser scanning technology. Main attention was focused on the last two methods, which are a sort of a novelty. Their characterization was based on measurements executed in a slag recycling facility in Pleszów near Kraków. For each of those methods, the scope of field works, measurement equipment involved, as well as computer software that can be applied to produce data were determined. Successively, efforts were made to analyse time consumption of both field and study works, and then to specify purposefulness and usefulness of each technology, and finally their biggest advantages and disadvantages. The executed surveys proved that in the determination of earth heap volumes it is the correct arrangement of measured points, which should have the highest priority. The actual number of points seems to be less important. The obtained volumes did not significantly differ from each other, which was possible to achieve mainly thanks to the simple morphology of the examined stockpile. This further confirmed that each of those methods met completely all requirements of industrial heap volume determination. It was noted that RTK GPS and laser scanning technologies offered the greatest potentials, and in addition, that the potential of the latter seems to be used here only in a fraction.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2009, 19; 351-361
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 26

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