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 model" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    The assessment of elevation data consistency : A case study using the ALS and georeference database in the City of Kraków
    Autorzy:
    Piech, Izabela
    Policht-Latawiec, Agnieszka
    Lackóová, Lenka
    Inglot, Paulina
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/28407958.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
    Tematy:
    airborne laser scanning
    ALS
    digital surface model
    DSM
    digital terrain model
    DTM
    topographic objects database
    BDOT500
    ISOK
    point cloud
    Opis:
    The integration of geodetic and photogrammetric data has become a new tool that has expanded the existing measurement capabilities, as well as it found its application outside the geodetic sector. As a result, over the past decades, the process of topographic data acquisition has caused cartographic industry to move from classical surveying methods to passive and active detection methods. The introduction of remote sensing technology has not only improved the speed of data acquisition but has also provided elevation data for areas that are difficult to access and survey. The aim of the work is to analyse consistency of elevation data from the Georeference Database of Topographic Objects (Pol. Baza danych obiektów topograficznych - BDOT500) with data from airborne laser scanning (ALS) for selected 15 research areas located in the City of Kraków. The main findings reveal discrepancies between elevation data sources, potentially affecting the accuracy of various applications, such as flood risk assessment, urban planning, and environmental management. The research gap identified in the study might stem from the lack of comprehensive investigations into the consistency and accuracy of elevation data across different databases and technologies in urban areas. This gap highlights the need for a thorough examination of the reliability of various data sources and methods of urban planning, disaster management, and environmental analysis. The integration of diverse databases and technologies, like ALS and geodetic measurements, in various applications introduces potential discrepancies that can significantly impact decision-making and outcomes.
    Źródło:
    Journal of Water and Land Development; 2023, 59; 135--144
    1429-7426
    2083-4535
    Pojawia się w:
    Journal of Water and Land Development
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Porównanie działania algorytmów aktywnego modelu TIN i predykcji liniowej do segmentacji punktów terenowych
    Comparison of TIN active model and prediction of linear algorithms for terrain points segmentation
    Autorzy:
    Brodowska, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130626.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    LIDAR
    ALS
    chmura punktów
    algorytm aktywnego modelu TIN
    predykcja liniowa
    filtracja
    segmentacja
    lidar
    point cloud
    active TIN model algorithm
    linear prediction
    filtration
    segmentation
    Opis:
    Istotną część punktów pozyskanych z wykorzystaniem technologii lotniczego skaningu laserowego stanowią odbicia od obiektów leżących ponad powierzchnią terenu np. drzew, krzewów czy budynków. Jednoznaczna i dokładna segmentacja jest kluczowym procesem pozwalającym na identyfikację obszarów homologicznych pod względem określonych własności w zbiorze punktów, co z kolei umożliwia generowanie NMT czy modelowanie brył budynków. W niniejszej pracy przedstawiono porównanie dwóch najczęściej stosowanych algorytmów filtracji chmury punktów ALS: aktywnego modelu TIN oraz predykcji liniowej. Badania wykonano dla wyodrębnionych 24 pól testowych charakteryzujących się różnym ukształtowaniem i użytkowaniem terenu. Weryfikacja wyników automatycznych filtracji polegała na ich porównaniu ze zbiorami referencyjnymi. W wyniku tego porównania określono względne procentowe błędy segmentacji punktów terenowych, które kształtowały się na poziomie od 0% do około 20% i zależne były od charakteru badanej powierzchni oraz obiektów na niej występujących. Przeprowadzone testy potwierdziły wysoką skuteczność obydwu badanych algorytmów, pokazując jednocześnie ich pewne ograniczenia i różnice w przypadku filtracji terenów o skomplikowanym ukształtowaniu lub pokryciu. Oba algorytmy zwracają podobny wynik w przypadku klasyfikacji chmury punktów opisujących tereny wykorzystywane rolniczo oraz tereny, na których zlokalizowane są pojedyncze budynki, krzewy i drzewa oraz parkingi z samochodami. Metoda oparta na predykcji liniowej lepiej eliminuje punkty zarejestrowane w wyniku odbicia wiązki lasera od podjazdów/wiaduktów/mostów, niż algorytm aktywnego modelu TIN.
    A significant part of the data points obtained by using airborne laser scanning technology come from points reflected from objects situated above the ground such as trees, shrubs or buildings. Clear-cut and accurate segmentation is a crucial stage in data processing which allows to identify the homologous regions in terms of specific properties within a dataset of points, which further allows to generate DTM's or model building shapes. This paper shows an analysis of the two most commonly used algorithms for ALS point cloud filtering: active TIN model and linear prediction. The study was performed on 24 specifically extracted testing samples characterized by different topography and land use. The verification of the results of the automatic filtration process of both algorithms was based on comparison to reference datasets. As a result of this comparisons the relative percentage errors of automatic segmentation were determined. The level of the estimated errors varies from 0% to around 20% and depends on the characteristics of the land and the objects which are on the surface. The conducted study confirmed the high efficiency of both evaluated algorithms, at the same time revealing their limitations and differences in the filtration process for areas of a complex topography or terrain coverage. Both algorithms provide similar classification of point clouds describing land use for agriculture, areas on which a single building, shrub or tree is located, and for used car parks. Method based on linear prediction works better than active algorithm TIN model in terms of points recorded by the laser beam being reflected from vehicles/flyovers/bridges.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 24; 63-71
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      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