Informacja

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

Wyszukujesz frazę "modelowanie 3D" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Ocena dokładności modelu 3D zbudowanego na podstawie danych skaningu laserowego - przykład Zamku Piastów Śląskich w Brzegu
Accuracy assessment of 3D modelling using laser scanning data, case study of Silesian Piast Dynasty Castle in Brzeg
Autorzy:
Borkowski, A.
Józków, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131230.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
LIDAR
TLS
modelowanie 3D
ocena dokładności
lidar
3D modeling
accuracy assessment
Opis:
Coraz większa dostępność technik skanowania laserowego z jednej strony i wzrost gęstości skanowania lotniczego skaningu laserowego z drugiej strony, przyczyniają się do wzrostu zainteresowania modelami 3D zabudowy, tworzonymi w oparciu o dane skaningu laserowego. Modele 3D zabudowy tworzone są coraz częściej na potrzeby zarządzania, administracji, analiz przestrzennych czy promocji miasta lub regionu. W ramach niniejszej pracy przeprowadzono analizę dokładności modelowania Zamku Piastów Śląskich w Brzegu. Model zamku zbudowano na zlecenie Urzędu Marszałkowskiego Województwa Opolskiego, na podstawie danych z lotniczego I naziemnego skaningu laserowego. Dane pozyskano odpowiednio: skanerem ScanStation 2 z rozdzielczością 2 cm na obiekcie i z wykorzystaniem systemu LiteMapper 6800i firmy Riegl z rozdzielczością 12 punktów na metr kwadratowy. Modelowanie wykonano na poziomie szczegółowości LoD3 (Level-of-Detail), to znaczy z uwzględnieniem detali, zarówno na dachach jak i ścianach budynków. Jako tekstury nałożono zdjęcia cyfrowe metodą transformacji rzutowej. Do modelowania wykorzystano program Cyclone 7.1 oraz opracowane w Instytucie Geodezji i Geoinformatyki programy do nakładania tekstur i konwersji danych. Ocenę dokładności modelowania przeprowadzono na podstawie niezależnych pomiarów terenowych wybranych elementów (punktów charakterystycznych) modelowanego obiektu. Pomiar wykonano z punktów niezależnej osnowy założonej techniką RTK, z wykorzystaniem dalmierza bezlustrowego. Obliczone współrzędne punktów potraktowano jako bezbłędne i porównano z odpowiednimi punktami modelu. W wyniku porównania otrzymano następujące średnie wartości odchyleń poszczególnych elementów modelu: 0.14 m dla elementów wektorowych, 0.13 m dla elementów tekstur. Uzyskane wartości świadczą o tym, że pod względem dokładności utworzone modele spełniają założenia dokładnościowe poziomu LoD4.
Both the increasing availability of laser scanning techniques and the density augmentation of airborne laser scanning data contribute to the growing interest in building 3D models that are created on the basis of laser scanning data. More often 3D building models are being created for the management, administration, spatial analysis and promotion of the city or region. In this paper the modeling accuracy of the Silesian Piast Dynasty Castle in the Brzeg city was performed. The model of the castle based on airborne and terrestrial laser scanning data was built at the Opole Voivodeship Marshal's Office request. This data were obtained respectively by ScanStation 2 scanner with a resolution of 2 cm on the object and by Riegl LiteMapper 6800i system with resolution of 12 points per square meter. Modeling was performed at the level of detail LoD3. It means that details, both on roofs and walls of buildings were included. Textures were created on the basis of digital photos and converted with use of projective transformation. For modeling the Cyclone 7.1 software and developed in the Institute of Geodesy and Geoinformatics software for texturing and data conversion were used. Accuracy assessment was performed on the basis of independent field measurements of modeled object’s selected elements (characteristic points). Measurements were made with use of the reflectorless tachymeter basing on the independent geodetic warp established by RTK technique. The calculated coordinates of these points treated as error-free were compared with the corresponding points of the model. As a result of comparison the following mean values of deviations were obtained: 0.14 m for the vector components, 0.13 m for the texture components. The obtained values show that created models in terms of accuracy satisfy the assumptions of LoD4.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 23; 37-47
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rekonstrukcja geometrii 3D krzewu na podstawie naziemnego skaningu laserowego
3D geometry reconstruction of single shrub using terrestrial laser scanning data
Autorzy:
Tymków, P.
Borkowski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129759.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
modelowanie 3D
skaning laserowy
modelowanie roślinności
bliski zasięg
TLS
3D modeling
3D laser scanning
vegetation modeling
close range
Opis:
Technologia naziemnego skaningu laserowego dzięki swojej precyzji i rozdzielczości przestrzennej umożliwia odtworzenie geometrii drzew i krzewów zarówno w podejściu makrostrukturalnym, gdzie modelowany jest jej kształt obrysu zewnętrznego jak i w podejściu mikrostrukturalnym, gdzie przedmiotem modelowania jest kształt i topologia pojedynczych gałęzi. W pracy przedstawiono propozycję metody odtworzenia geometrii 3D krzewów a podstawie pomiarów w chmurze punktów pozyskanych naziemnym skaningiem laserowym (TLS). Metoda pomiarowa oparta jest na podziale chmury punktów TLS wzdłuż osi pionowej na segmenty o jednakowej grubości. W każdym segmencie, w zależności od wyboru podejścia, dokonywana jest selekcja punktów tworzących bądź obrys zewnętrzny rośliny, bądź obrys poszczególnych gałęzi. Wykorzystano do tego celu algorytm wyznaczania otoczki wypukłej (ang. convex hull). Utworzone na podstawie wybranych punktów bryły reprezentujące fragmenty rośliny w pojedynczym segmencie integrowane są z bryłami z segmentów sąsiadujących. W podejściu mikrostrukturalnym wymaga to odtworzenia modelu topologii gałązek rośliny, którą oparto o schemat grafu. Aby zapewnić łagodne i spójne połączenia poszczególnych segmentów metoda selekcji punktów opiera się na kombinacji metody otoczki wypukłej 2D i 3D, która zapewnia utworzenie jednakowej powierzchni styku łączonych ze sobą brył. Na potrzeby oceny ilościowej wykonany został model krzewu, którego pole powierzchni i objętość w podejściu makro i mikrostrukturalnym wyznaczono na podstawie bezpośrednich pomiarów przymiarem liniowym. Parametry te porównano z otrzymanymi na podstawie modeli 3D. Do budowy modelu makrostrukturalnego odpowiednią metodą modelowania jest metoda warstwowa (multi convex hull), przy czym grubość warstwy należy wybierać na poziomie kilku centymetrów. Do budowy modelu mikrostrukturalnego zaproponowano metodę łączenia brył, przy czym grubość segmentu dla tej metody powinna się kształtować na poziomie rozdzielczości skanowania.
GIS applications requires detailed 3D models of land cover objects. Trees and shrubs, next to the building, constitute the main type of them. Terrestrial laser scanning (TLS) allows to determine precisely not only the external shape of the plant, but the geometry of individual branches as well. A method of macro- and micro-structure estimation of a single shrub is presented in this work. In the research data from several shrubs were used. In the macro-structural approach, where the plant is considered as a compact solid, it is important to choose those measurement points which represent the surfaces of the plant. To achieve better matching to the non-convex parts of the hull, the use of a multi-stage solid generation procedure in which points are divided into segments with common edges was proposed. This method assumes that the plant is divided along the Z axis into segments of a given width. Points from one segment are projected onto the division plane and 2D convex hull is generated for all the points. Finally, selected points (again in 3D space) are used to generate 3D convex hull. In order to define the geometry of vegetation the micro-structure procedure is supplemented by the segmentation algorithm to split points into groups, which form one branch. To verify the accuracy, the total surface area and the total shrub volume of branches calculated for individual variants were compared with the total surface area and volume derived from the direct measurements. Additionally, a few shrubs was measured and the qualitative analysis was performed.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2010, 21; 405-414
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:
Wykorzystanie danych skaningu laserowego do modelowania 3D fortów obronnych na przykładzie Fortu Prusy w Nysie
3D Modeling of the Prussian Fortress in Nysa Using Laser Scanning Data
Autorzy:
Borkowski, A.
Jarząbek-Rychard, M.
Tymków, P.
Jóźków, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1189788.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu
Tematy:
skaning laserowy
skaning naziemny
skaning lotniczy
modelowanie 3D
fort obronny
terrestrial scanning
airborne scanning
laser scanning
3D modeling
fortress
Opis:
Laser scanning data, both airborne and terrestrial, are increasingly being used for 3D modeling. This is a particularly effective measurement technology for historic fortresses that are a combination of stone and earthen structures and that are usually covered by dense vegetation. This paper presents a methodology for constructing a realistic 3D model using the example of the Prussian Fortress in Nysa. The data used for modeling were collected by airborne and terrestrial laser scanning and supplemented with digital photos. Scanning was performed with a resolution of 12 points per m2 for the airborne platform and about 2 cm for the terrestrial one. The steps and requirements involved in modeling are presented in detail. The algorithms and software that were developed for this work highlight the potential that would be available by automating this process. The specifics of the model are discussed for this type of military structure on a combination of airborne and terrestrial laser scanning data. The issues of the level of detail and accuracy of the modeling are discussed, while emphasizing the opportunities for the use of laser scanning in landscape architecture.
Źródło:
Architektura Krajobrazu; 2013, 4; 30-41
1641-5159
Pojawia się w:
Architektura Krajobrazu
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