Informacja

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

Wyszukujesz frazę "LIDAR" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-6 z 6
Tytuł:
Use of Gabor filters for texture classification of airborne images and LiDAR data
Autorzy:
Marmol, U.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130042.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
texture analysis
lidar
algorithm
automated classification
analiza tekstury
LIDAR
algorytm
klasyfikacja automatyczna
Opis:
In this paper, a texture approach is presented for building and vegetation extraction from LIDAR and aerial images. The texture is very important attribute in many image analysis or computer vision applications. The procedures developed for texture problem can be subdivided into four categories: structural approach, statistical approach, model based approach and filter based approach. In this paper, different definitions of texture are described, but complete emphasis is given on filter based methods. Examples of filtering methods are Fourier transform, Gabor and wavelet transforms. Here, Gabor filter is studied and its implementation for texture analysis is explored. This approach is inspired by a multi-channel filtering theory for processing visual information in the human visual system. This theory holds that visual system decomposes the image into a number of filtered images of a specified frequency, amplitude and orientation. The main objective of the article is to use Gabor filters for automatic urban object and tree detection. The first step is a definition of Gabor filter parameters: frequency, standard deviation and orientation. By varying these parameters, a filter bank is obtained that covers the frequency domain almost completely. These filters are used to aerial images and LIDAR data. The filtered images that possess a significant information about analyzed objects are selected, and the rest are discarded. Then, an energy measure is defined on the filtered images in order to compute different texture features. The Gabor features are used to image segmentation using thresholding. The tests were performed using set of images containing very different landscapes: urban area and vegetation of varying configurations, sizes and shapes of objects. The performed studies revealed that textural algorithms have the ability to detect buildings and trees. This article is the attempt to use texture methods also to LIDAR data, resampling into regular grid cells. The obtained preliminary results are interesting.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2011, 22; 325-336
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Integracja danych lidarowych i fotogrametrycznych w procesie automatycznego wykrywania obiektów
Integration of airborne lidar and photogrammetric data in the process of automatic object extraction
Autorzy:
Marmol, U.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130746.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
integracja danych
LIDAR
ortofotomapa
wykrywanie obiektów
data integration
lidar
ortophoto
object extraction
Opis:
Artykuł przedstawia metodę integracji danych lidarowych i fotogrametrycznych w procesie automatycznego wykrywania obiektów. Zdjęcia lotnicze stanowią klasyczną metodę pozyskiwania informacji o przestrzeni. Ostatnie lata to coraz powszechniejsze stosowanie lidaru jako źródła informacji. Zdjęcia lotnicze cechują się możliwością wykrywania granic obiektów, ale w procesie ekstrakcji cech, często dochodzi do nadmiernego oszacowania lub zaniżenia liczby obiektów. Dane lidarowe dostarczają bezpośredniej informacji o wysokości obiektów, ale posiadają ograniczenia związane z dokładnym wyznaczeniem krawędzi obiektów. Można zatem powiedzieć, że techniki przetwarzania danych: fotogrametryczna i laserowa dostarczają danych komplementarnych, a ich integracja może przyczynić się do poprawy jakości uzyskiwanych wyników. W artykule przedstawiono badania nad integracją fotogrametrii i danych laserowych w procesie wykrywania obiektów 3D – budynków i drzew. W procesie automatycznej segmentacji zostały wykorzystane cechy teksturalne pochodzące ze zdjęć lotniczych. Obiekty 3D zostały wyodrębnione na podstawie danych lidarowych, jako różnica NMPT i NMT. Przeprowadzone badania ujawniły duży potencjał danych zintegrowanych w procesie automatycznego wykrywania obiektów
This paper describes a method of integrating LIDAR data and aerial images in the process of automatic object extraction. Aerial photos are classical method for obtaining spatial information. However, in recent years, LIDAR data has become more and more popular as a source of information. Aerial imagery has the ability to delineate object boundaries, but during feature extraction, the number of objects may be overestimated or underestimated. LIDAR data provide direct information about the height of an object, but have limitations when identifying boundaries. Therefore, we can say that photogrammetric sensors and LIDAR provide complementary data and their integration can improve the quality of the results. This paper presents a study of the integration of photogrammetry and LIDAR in the process of extraction of 3D objects: buildings and trees. Textural filters have been used in the automatic segmentation process. 3D objects have been separated from LIDAR data, as a DSM and DTM difference. The study has revealed the high potential and flexibility of integrated data in the automatic process of object extraction.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2009, 20; 275-284
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykrywanie dróg z wykorzystaniem transformaty falkowej
Road detection using wavelet transform
Autorzy:
Marmol, U.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/158401.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
LIDAR
ortofotomapa
teoria falek
intensywność odbicia
lidar
orthophotomap
wavelet theory
intensity
Opis:
W niniejszym artykule na wybranym polu testowym przeprowadzono próbę wyodrębnienia dróg z wykorzystaniem informacji o intensywności pochodzącej z danych laserowych oraz informacji geometrycznej i radiometrycznej zawartej w zdjęciach lotniczych. W procesie badawczym wykorzystano możliwości jakie niesie transformata falkowa w zakresie ekstrakcji krawędzi na obrazie. Końcowym etapem prac było scalenie informacji. Uzyskany obraz przebiegu dróg jest zgodny z istniejącą ortofotomapą.
Road detection based on remote sensing data is an important research theme allowing performing many spatial analysis. Recently the possibility of road network extraction using the elevation data from airborne laser scanning has aroused great interest. The carried out studies revealed the potential of LIDAR data, but also their limitations and shortcomings. Based on the performed investigations it can be concluded that the most reliable results are obtained by integrating the laser and image data. In this paper the road extraction test is carried out on the selected test field, using the information of the intensity derived from the laser data and the geometric and radiometric information contained in aerial photographs. Based on the laser data, the exact parameter of intensity, the initial image of the roads was generated with use of simple morphological operators. The next step was to detect the edges based on orthophotos using the wavelet transform. Wavelet transformation proved to be a useful tool to detect sudden changes in brightness. The final stage of the work was to merge the information from these two sources. The resulting image corresponds to the roads in the orthophotomap. In conclusion, it can be stated that the integration of photogrammetry and laser data is the optimal approach to solving problems of spatial object detection.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 3, 3; 144-147
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Pozyskiwanie numerycznego modelu powierzchni topograficznej (NMPT) w oparciu o dane wysokościowe pochodzące z lotniczego skanera laserowego
Derivation of digital terrain model (DTM) from elevation laser scanner data
Autorzy:
Marmol, U.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130326.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
LIDAR
algorytm
NMPT
FFT
lidar
algorithm
DTM
Opis:
Lotniczy skaning laserowy (LIDAR – Light Detection And Ranging) jest nową, dynamicznie rozwijającą się metodą pozyskiwania informacji o powierzchni terenu. Pomiar laserowy dostarcza informacji w postaci trójwymiarowej „chmury punktów” nieregularnie próbkowanych, zarówno o powierzchni topograficznej jak również o innych strukturach badanego terenu (budynki, roślinność itp.). W wielu opracowaniach obszarem zainteresowań jest głównie powierzchnia topograficzna. Proces eliminacji punktów pokrycia terenu, zwany także filtracją stanowi jeden z głównych problemów przetwarzania danych laserowych. W ostatnich latach zostały opracowane algorytmy do automatycznej filtracji danych laserowych. Niestety, istniejące metody i oprogramowania posiadają jeszcze widoczne ograniczenia i nadal niezbędny jest znaczący, czasochłonny, interaktywny udział operatora. W niniejszym artykule przedstawiono analizę porównawczą pomiędzy algorytmem filtracyjnym opartym na FFT, badanym obecnie w Zakładzie Fotogrametrii i Informatyki Teledetekcyjnej AGH a filtracją metodą liniowej predykcji opracowaną w Instytucie Fotogrametrii i Teledetekcji Uniwersytetu Technicznego w Wiedniu. Głównym celem badań była kontrola wiarygodności i efektywności algorytmu opartego na FFT. Uzyskane wyniki badań udowodniły, że metoda ta w sposób właściwy eliminuje punkty pokrycia terenu z danych laserowych. Konieczna jest dalsza weryfikacja algorytmu dla różnych form ukształtowania i pokrycia powierzchni topograficznej.
Airborne laser altimetry (LIDAR – Light Detection and Ranging) is a relatively new method for the acquisition of information of terrain surface. A laser scanning system generates a 3-dimensional clouds of points with irregular spacing. The data consists of the mixture of terrain surface and non-surface points (buildings, vegetation). The separation of ground points from the other points located on top of buildings, vegetation or other objects above ground is one of the major problems. Algorithms and software used for the surface reconstruction have limitations that should be studied and overcome. Removing non – ground points from LIDAR data sets i.e. filtering is still a challenging task. The paper presents a comparative analysis of two filtering methods: FFT based algorithm (a new method investigated at the Department of Photogrammetry and Remote Sensing Informatics at the University of Science and Technology in Cracow) and linear prediction method developed at the Institute of Photogrammetry and Remote Sensing at the Vienna University of Technology . The main purpose of this analysis is to verify FFT based method. FFT based algorithm demonstrate promising results of the terrain surface reconstruction (DTM). However, further investigation is required to verify the reliability and accuracy of filtering algorithm on different types of terrain.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2003, 13b; 419-426
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dokładność określenia wysokości drzew na podstawie numerycznego modelu koron drzew opracowanego z wykorzystaniem danych lotniczego skanowania laserowego
Accuracy of tree height estimation using lidar data-derived DEM
Autorzy:
Marmol, U.
Będkowski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130191.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
DTM
DSM
DCM
lotnicze skanowanie laserowe
wysokość drzew
dokładność
airborne laser scanning (ALS)
tree height
accuracy
Opis:
Wysokość drzew i drzewostanu jest ważnym elementem opisującym przestrzeń leśną. W artykule przedstawiono wyniki badań nad zastosowaniem danych skanowania laserowego do wyznaczania wysokości pojedynczych drzew. Badania prowadzono na powierzchniach próbnych rozmieszczonych w uroczysku leśnym Głuchów, należącym do Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Dla obszaru badawczego zostały wykonane dwa naloty – w okresie wiosennym i letnim, z wykorzystaniem systemu FALCON II (TopoSys, 2008). Numeryczny model pokrycia terenu (DSM) interpolowano z wykorzystaniem pierwszego echa impulsu lasera. Istotnym elementem badań było także opracowanie numerycznego modelu terenu (DTM). W tym celu konieczne było wyodrębnienie w zbiorze punktów ostatniego echa, punktów położonych na powierzchni topograficznej. Wykorzystano dwie metody filtracji: algorytm częstotliwościowy oparty na transformacji FFT (Marmol, 2005) i algorytm aktywnego modelu TIN (Axelsson, 2000). Stwierdzono, że zastosowane algorytmy dla znacznej części badanego obszaru we właściwy sposób przeprowadziły selekcję na punkty stanowiące elementy pokrycia i punkty terenowe. Największe błędy pojawiły się na terenach porośniętych niską, gęstą roślinnością, gdyż zostały one w całości zaklasyfikowane do powierzchni topograficznej. Konieczna stała się ręczna korekta uzyskanych rezultatów i usuwanie błędnie zaklasyfikowanych punktów. Prace badawcze zostały przeprowadzone na dwóch polach testowych. Wyznaczono wysokość pojedynczych drzew, z wykorzystaniem wyłącznie danych laserowych, a następnie porównano je z wynikami kontrolnych pomiarów terenowych. Dla pierwszego pola testowego satysfakcjonujące wyniki otrzymano na podstawie numerycznego modelu koron drzew (DCM), który utworzono jako różnicę modeli DSM i DTM. Wartość średnia odchyłek wyniosła –0,623 m. Na drugim polu testowym model DCM wygładzono z wykorzystaniem filtru Gaussa, po czym zastosowano segmentację wododziałową, co umożliwiło wydzielenie zasięgu koron pojedynczych drzew. Wysokość każdego drzewa określono jako wartość maksymalną w granicach wyznaczonej korony. Wartość tą traktowano jako wysokość drzewa z pomiaru laserowego i porównano z niezależnym pomiarem terenowym. Uzyskano wartość średnią odchyłek równą –0,273 m.
The tree height of a forest stand is a crucial parameter determining a forest space. In this paper, results of a study aimed at extracting the height of individual trees using only LIDAR data are presented. The study focused on the Gluchow forest owned by the Warsaw University of Life Sciences (SGGW). Laser data were acquired twice – in spring and in summer. The laser-sampling density was approximately 6 points/m². An unsophisticated algorithm for DSM generation, using the first laser impulse, was developed. DTM generation, i.e., extraction of points belonging to the topographic surface from point clouds formed an important part of the study. Two filtering methods: the FFT-based frequency analysis and the adaptive TIN model were used. The accuracy analysis of DTM and DSM was performed at two test sites. The filtering algorithms were found to have some limitations. The largest errors were detected for areas with low, dense vegetation, which were completely classified to topographic surface. It was necessary to correct the results and eliminate the incorrectly classified points. Heights of individual trees were determined using only laser data. At the first test site satisfying results were produced by using the simple method of subtracting DTM from DSM. The calculated tree heights were compared with check point data collected during a high-accuracy topographic survey. The mean deviation of -0.456 m was completely sufficient. The other test site was more complex and required more advanced methods of analysis. At the first step, a digital crown model (DCM) was calculated by subtracting DTM from DSM. DCM was smoothed by a Gaussian filter. The following step involved segmentation of the watershed to estimate crown areas. The heights of individual trees was determined as the local maxima. These values were compared with the check point data, whereby a mean deviation equal to –0.273 m was obtained. To conclude, the results of this study demonstrated lidar data to have a high potential for use in tree height estimation.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2008, 18a; 377-385
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykrywanie pojedynczych drzew na podstawie zintegrowanych danych lidarowych i fotogrametrycznych
Detection of individual trees based on the combination of lidar data and photogrammetric data
Autorzy:
Marmol, U.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130624.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
lotniczy skaning laserowy
wykrywanie drzew
filtry morfologiczne
filtry krawędziowe
integracja danych
aerial laser scanning
tree detection
morphological filters
edge filters
data fusion
Opis:
Lotniczy skaning laserowy to efektywna i wiarygodna metoda pozyskiwania danych dla celów inwentaryzacji terenów leśnych. Niniejszy artykuł przedstawia metodykę wykrywania pojedynczych drzew z wykorzystaniem zintegrowanych danych lidarowych i fotogrametrycznych. Badania prowadzono na terenie uroczyska leśnego Głuchów. W celu wykrycia pojedynczych drzew wykorzystano algorytmy morfologii matematycznej. Morfologia matematyczna jest skutecznym narzędziem przetwarzania danych, umożliwiającym filtrację i detekcję różnorodnych struktur powierzchniowych. Dla poprawy analizy została włączona ortofotomapa w barwach naturalnych. Przeprowadzone badania wykazały, że integracja danych laserowych i fotogrametrycznych pozwala na uzyskanie dokładnych informacji o liczbie drzew i ich wymiarach.
Aerial laser scanning is an effective and reliable method providing data for forestry inventory control. This paper presents a methodology of detection of individual trees using the integration of LIDAR data and those from aerial images. The study area for this investigation was Głuchów nature reserve, belonging to Warsaw University of Life Sciences. To detect individual trees, mathematical morphology was applied. Mathematical morphology is a powerful tool for filtering and detecting many different surface structures. Aerial imagery was included in order to improve the accuracy. This study has demonstrated that an integration of laser data and aerial imagery make sit possible to obtain accurate information about tree number and dimensions.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2009, 19; 279-286
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-6 z 6

    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