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 54
Tytuł:
Wpływ algorytmu przetwarzania chmury punktów na dokładność wyznaczenia wymiaru małych elementów
The influence of point cloud processing on the accuracy of determining a small element dimension
Autorzy:
Rak, M.
Woźniak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155232.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
chmura punktów
skaning
filtracja
point cloud
scanning
filtration
Opis:
Celem badań było wyznaczenie wpływu algorytmów przetwarzania chmury punktów na dokładność wyznaczenia wymiaru, na przykładzie danych pochodzących z pomiaru elementu o prostej geometrii i małym wymiarze. Dane zostały otrzymane z pomiarów przeprowadzonych na zasadzie triangulacji laserowej. Chmury punktów były poddawane przetwarzaniu różnego typu, a porównywanym parametrem był wymiar i odchyłka kształtu. Wykazano, iż stosowanie filtracji, a w szczególności tworzenie siatki trójkątów znacząco poprawia wygląd chmury. Jest to natomiast wyłącznie wizualizacja, która dodatkowo negatywnie wpływa na dokładność wyznaczenia wymiaru.
The aim of the study was to determine the effect of point cloud processing on the accuracy of determination of dimension. The experiment was conducted on an example of the data from a measurement of the element of small diameter and simple geometry – a ceramic ball. The data was obtained from the optical measuring method - laser triangulation. When measuring, the noise caused by properties of the measured surface or environmental conditions is generated. It should be filtered in order not to adversely affect the measurement result. Point clouds were processed in different ways: creating a mesh of triangles, and filtering with a median filter, and an average filter. The parameter taken into account in the analysis was the sphere radius and the sphericity error. Optical measuring methods are used mainly for large elements since they provide a large number of measuring points in a short period of time. This paper presents the problem which appears when small parts of simple geometry are for example a part of large free surfaces. It was shown that the use of filtration, in particular creation of the mesh of triangles, improved the appearance of clouds significantly in the case of a small element for which the ratio of noise to the measurement points is higher. However, it is only the visualization, which additionally affects the accuracy of dimension determination.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 5, 5; 406-409
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identyfikacja obiektów na podstawie chmury punktów
Objects identification based on a point cloud
Autorzy:
Dzierżanowski, Ł.
Koza, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/377125.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
Tematy:
identyfikacja obiektów
chmura punktów
skanowanie przestrzenne
algorytm ICP
drzewo kd
Opis:
Artykuł przedstawia problematykę identyfikacji obiektów w obrazach uzyskanych ze skanerów przestrzennych z wykorzystaniem chmury punktów. Przybliża zasadę algorytmu ICP, popularnej metody wykorzystywanej w celu dopasowania do siebie dwóch chmur punktów w oparciu o wskazanie najbliższego sąsiada. Ponadto zaprezentowano metodę kd-drzew znacznie zwiększającą wydajność algorytmu ICP, co zostało poparte wynikami działania autorskiej aplikacji służącej do dopasowywania chmur punktów z wykorzystaniem różnych metod: kd-drzew, triangulacji Delaunay oraz metody Brute-Force.
The paper presents the aspects of objects identification based on 3D scanning with use of the point cloudes. The ICP, a popular algorithm for point cloud adjustment based on the nearest neighbor iteration. Moreover a kd-tree method for ICP efficiency improving has been described along with the results of testing the authors’ program for point cloud adjustment based on kd-tree, Delaunay’s triangulation and brute force methods.
Źródło:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2013, 76; 135-142
1897-0737
Pojawia się w:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie naziemnego skanowania laserowego w inwentaryzacji lasu – przegląd wybranych zagadnień
Application of terrestrial laser scanning in forest inventory – an overview of selected issues
Autorzy:
Krok, G.
Kraszewski, B.
Sterenczak, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2142615.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Instytut Badawczy Leśnictwa
Tematy:
lidAr
point cloud
forestry
remote sensing
chmura punktów
leśnictwo
teledetekcja
Opis:
precise determination of forest resources is one of the most important tasks in conducting sustainable forest management. Accurate information about the forest’s resources allows for a better planning of current and future management as well as conservation activities. Such precise information is needed by both, individual forest managers and for developing the national forest policy. In recent years, interest in the use of remote sensing in forest inventory has significantly increased. remote sensing allows for non-invasive measurements and the automation of data processing. the most accurate source of remote sensing data at the level of the sample plot is terrestrial laser scanning ( tlS). Its use in forest inventory has been studied for about two decades. this paper aims to introduce studies on state of the art tlS technology as well as provide an overview of research conducted in stands within the temperate climate zone. this article furthermore discusses issues such as tlS data acquisition, data proces- sing and presents results for the estimation of tree biometric features.
Źródło:
Leśne Prace Badawcze; 2020, 81, 4; 175-194
1732-9442
2082-8926
Pojawia się w:
Leśne Prace Badawcze
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:
Skaning laserowy jako technologia wielu zastosowań - pomiary geodezyjne na potrzeby architektów
Laser scanning as multi-use technology - geodetic measurements for the architecture purposes
Autorzy:
Błaszczak-Bąk, W.
Sobieraj-Żłobińska, A.
Szulwic, J.
Minkowska, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/372193.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
skaning laserowy
chmura punktów
wymiarowanie
wizualizacja
laser scanning
point cloud
dimensioning
visualization
Opis:
Skaning laserowy umożliwia pozyskanie chmury punktów, która może być opracowana i wykorzystana w różnych etapach inwestycji, od wykonywania prostych pomiarów na uzyskanym dzięki chmurze modelu lub na samej chmurze, po opracowywanie modeli cyfrowych zeskanowanych obiektów, ich wizualizacje i aranżacje wnętrz. W pracy przedstawiono możliwości zastosowania wyników naziemnego skanowania laserowego do opracowania projektu aranżacji wnętrza budynku o charakterze biurowym. Wymiarowanie obiektu zostało poprzedzone procesem wykrywania krawędzi i płaszczyzn w pozyskanych chmurach punktów. W ramach współpracy z architektem wykonany został projekt wnętrza.
Laser scanning makes it possible to acquire a point cloud, which can be developed and used in various stages of investment, e.g: by performing simple measurements on point cloud or on the model created on the basis of this point cloud, the development of digital models of scanned objects, their visualizations and interior design. The paper presents the applicability of the results of terrestrial laser scanning for the development of a project of interior design of the building as office buildings. Dimensioning object was preceded by a process of detecting edges and surfaces in the acquired point clouds. In cooperation with the architect the interior design was made.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Inżynieria Środowiska / Uniwersytet Zielonogórski; 2016, 164 (44); 73-83
1895-7323
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Inżynieria Środowiska / Uniwersytet Zielonogórski
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Niskokosztowy, bezzałogowy statek powietrzny wyposażony w kamerę niemetryczną jako źródło danych wysokościowych
Low-cost, unmanned aerial vehicle with non-metric camera as a source of elevation data
Autorzy:
Targoński, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/403059.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
bezzałogowy statek powietrzny
dron
chmura punktów
GIS
Unmanned Aircraft
drone
cloud points
Opis:
W ramach niniejszej pracy przeprowadzono badania mające na celu ocenę potencjału pomiarowego kamery niemetrycznej umieszczonej na platformie lotniczej operującej na niskim pułapie. Wykorzystano do tego popularny model zdalnie sterowanego czterowirnikowca. Pozyskane zobrazowania zostały przetworzone do postaci trójwymiarowej chmury punktów, którą skonfrontowano z danymi LiDAR zebranymi w ramach projektu ISOK.
The aim of the study was to assess the potential of nonmetric camera placed at the unmanned aerial vehicle as a source of elevation data. In the study the popular model of remote-controlled quadrocopter was used. The acquired imaging were processed to three-dimensional point cloud, which was next compared with the LiDAR data collected in the project ISOK.
Źródło:
Budownictwo i Inżynieria Środowiska; 2017, 8, 2; 97-102
2081-3279
Pojawia się w:
Budownictwo i Inżynieria Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Pomiar objętości złóż kopalni odkrywkowej na podstawie lotniczego skaningu laserowego
Volume measurement of deposits in open-pit mining on the basis of airborne laser scanning
Autorzy:
Piech, I.
Kwoczyńska, B.
Słowik, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/101490.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
Tematy:
chmura punktów
model 3D
kopalnia
point cloud
3D model
mine
Opis:
Lotniczy skaning laserowy to nowoczesna i dynamicznie rozwijająca się technologia. Jest to metoda szybkiego pozyskiwania danych cyfrowych na temat powierzchni terenu oraz jego pokrycia. Chmura punktów rejestrowana przez skaner lotniczy posiada na tyle dużą dokładność, aby można było ją wykorzystać do wielu rodzajów opracowań np.: pomiarów objętości mas ziemnych czy wydobytego materiału skalnego w kopalniach odkrywkowych. Celem opracowania był pomiar objętości wydobytych złóż kopalni odkrywkowej w Krapkowicach. Do pracy z chmurą punktów oprócz popularnego oprogramowania AutoCAD wykorzystano programy - GOM Inpesct V8 oraz MeshLab. Chmurę punktów oczyszczono ze zbędnych elementów a następnie w procesie poligonizacji został na jej podstawie wykonany model 3D terenu w postaci mesha. Objętość złóż zmierzono na podstawie bryły przestrzennej wpasowanej pomiędzy model terenu, a płaszczyznę przyjętą, jako powierzchnię terenu kopalni przed rozpoczęciem wydobycia. Efekt końcowy prac spełnił początkowe założenia i potwierdził przydatność lotniczego skaningu laserowego w tego typu pracach. Z pewnością w przyszłości technologia ta będzie udoskonalana i zastąpi niektóre tradycyjne metody pomiarowe.
Airborne laser scanning is modern and dynamically growing technology. It is perfect method for fast acquisition of digital data about terrain surface and its covering. Point cloud registered by airborne scanner has high enough accuracy to use it for many tasks for example: volume measurements of ground masses or excavated rock material in open-pit mining. The objective of work was to measure volume of excavated deposits in open-pit mining in Krapkowice. Along to popular AutoCAD software, freeware programs - GOM Inspect V8 and MeshLab were used for work with point cloud. The cloud was cleaned from unnecessary elements and polygonised to obtain 3D mesh model of terrain. The volume was measured based on solid fitted between terrain model and plane which was adopted as surface of mine before excavation started. Final effect met initial assumptions and confirmed that airborne laser scanning is very useful in this type of work. ALS technology will certainly be developed in the future and replace some of the traditional methods of measurement.
Źródło:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2016, II/1; 323-334
1732-5587
Pojawia się w:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Naziemne skanowanie laserowe (TLS) jako narzędzie do szacowania nadziemnej biomasy roślinności torfowiskowej
Terrestrial laser scanning (TLS) as a tool for estimating above-ground biomass of peatbog vegetation
Autorzy:
Affek, A.
Wolski, J.
Solon, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/86581.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Asocjacja Ekologii Krajobrazu
Tematy:
torfowiska
Biebrzanski Park Narodowy
roslinnosc torfowiskowa
biomasa nadziemna
naziemny skaning laserowy
chmura punktow
Źródło:
Problemy Ekologii Krajobrazu; 2014, 38
1899-3850
Pojawia się w:
Problemy Ekologii Krajobrazu
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:
Błędy NMT i NMPT wynikające z automatycznej klasyfikacji chmury punktów pochodzącej z lotniczego skaningu laserowego przy zastosowaniu oprogramowania TerraScan
DTM and DSM errors resulting from automatic classification of a cloud of points which originate from aerial laser scanning using TerraScan software
Autorzy:
Kwoczynska, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/60059.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
Tematy:
lotniczy skaning laserowy
chmura punktow
przetwarzanie danych
klasyfikacja manualna
klasyfikacja automatyczna
program TerraScan
Opis:
Kluczowym zagadnieniem w przetwarzaniu danych pochodzących z lotniczego skaningu laserowego jest filtracja, rozumiana jako procedura eliminacji wszystkich punktów, które nie należą do określonej powierzchni z pomierzonej „chmury punktów”. Pozwala ona wyznaczyć przebieg powierzchni topograficznej, czyli określić NMT. Wstępna klasyfikacja punktów przeprowadzana jest zazwyczaj automatycznie z wykorzystaniem różnego rodzaju algorytmów do automatycznej filtracji danych laserowych. W zależności od zastosowanego oprogramowania istnieje możliwość korekty takiej filtracji poprzez ręczną klasyfikację. W publikacji dokonano analizy algorytmów wykorzystywanych w oprogramowaniu TerraScan stosowanych do klasyfikacji „chmury punktów”. Porównano wyniki otrzymane przy zastosowaniu algorytmów o różnych parametrach oraz zwrócono uwagę na najczęściej pojawiające się błędy NMT i NMPT. Badania przeprowadzone zostały na danych pochodzących ze skaningu lotniczego wykonanego w 2011 roku, obejmującego część województwa śląskiego. Skanowanie zostało wykonane z pokładu samolotu skanerem LMS-Q680i ze średnią wysokością lotu 850 metrów, a nalot przebiegał w dwóch kierunkach: północ-południe oraz wschód-zachód z kątem poprzecznym skanowania wynoszącym odpowiednio 25 i 30 stopni. Średnia gęstość skanowania w jednym przelocie wynosiła 6 punktów na metr kwadratowy.
Key problem in processing data originating from airborne laser scanning is filtration understood as a procedure of elimination of all points which do not belong to specific surface in measured cloud of points. It enables determination of topographic surface course, that is determine DTM. Preliminary classification is usually performed automatically with use of various algorithms for automatical filtration of laser scanning data. Depending on used program exist possibilities of such filtration correction through manual classification. In the paper analysis of automats applied in classification of cloud of points originating from airborne laser scanning on example of TerraScan program. Results obtained using automates with different parameters were compared, and the most often appearing errors DTM and DSM were taken into consideration. Investigations were performed on data originating from the airborne laser scanning performed in 2011, containing a part of Silesia Voivodship. The scanning was performed from a plane using LMS-Q680i scanner with the average height of flight about 850 meters, and the flight was proceeded in two directions: northsouth, and east-west with transverse scanning angle respectively 25 and 30 grades. Average density of scanning in single flight came to 6 points on a square meter.
Źródło:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2013, 2/II
1732-5587
Pojawia się w:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Naziemny skaning laserowy zapory wodnej w Rożnowie jako narzędzie wspomagające monitoring obiektów hydrotechnicznych
Terrestrial laser scanning as a tool to support monitoring hydrotechnical objects with regard to water dam in Roznow
Autorzy:
Bilka, P.
Mitka, B.
Zygmunt, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/60728.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
Tematy:
obiekty hydrotechniczne
budowle hydrotechniczne
zapory
zapora Roznow
monitoring
naziemny skaning laserowy
chmura punktow
Opis:
Monitoring i diagnostyka obiektów hydrotechnicznych dostarcza wiedzy z zakresu stanu technicznego obiektu. Głównym celem powyższych procesów jest wyznaczenie oceny tego stanu w określonym momencie użytkowania, poprzez zdefiniowanie jego stabilności i bezpieczeństwa. Diagnoza techniczna, definiowana jest jako zbiór metod i środków do oceny przyczyn ewolucji i konsekwencji zaistniałego stanu technicznego obiektu. W przypadku zapór wodnych, monitoring i diagnostyka opiera się na systemach działaniowych, celowo zaprojektowanych, generujących i przetwarzających informacje, które są podstawą oceny ich stanu technicznego. W niniejszym artykule zaprezentowano możliwość wzbogacenia systemu technicznego monitoringu zapór wodnych o technologię naziemnego skaningu laserowego (TLS – Terrestrial Laser Scanning). Naziemny skaner laserowy jest urządzeniem metrologicznym, które w sposób bezdotykowy dokonuje pomiaru obiektu i zapisuje go w postaci uporządkowanej w przestrzeni chmury punktów. Analizę wspomagania systemu technicznego technologią TLS przeprowadzono dla zapory wodnej w Rożnowie.
Monitoring and diagnostics of hydrotechnical objects provide knowledge about technical condition of the object. The main purpose of the evaluation process is to determine the technical condition at a certain time of use, by defining its stability and security. Technical diagnosis, defined as a set of methods and means to assess the causes, evolution and consequences of given set of technical facility, is a technical system. In the case of dams, monitoring and diagnostics based on active systems, deliberately designed, generating and processing information that are the basis for the assessment of their technical condition . In this article we present the opportunity to enrich the technical monitoring system of water dams by the technology of terrestrial laser scanning (TLS) . Terrestrial laser scanning is a device metrology, which in a non-contact measures the object and saves it in the form of an oriented point cloud . The analysis of the technical system, supported by TLS technology was conducted with regard to water dam in Rożnów.
Źródło:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2014, III/1
1732-5587
Pojawia się w:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
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
Wyświetlanie 1-15 z 54

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