Wszystkie pola: Aerial Laser Scanning - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Wybrane aspekty integracji danych naziemnego i lotniczego skaningu laserowego
Chosen aspects of terrestrial and aerial laser scanning data integration
Autorzy:: Fryśkowska, A.
Kędzierski, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/131110.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: naziemny skaning laserowy
lotniczy skaning laserowy
model 3D
integracja
fotogrametria bliskiego zasięgu
fotogrametria lotnicza
terrestrial laser scanning
aerial laser scanning
3D model
integration
close range photogrammetry
aerial photogrammetry
Opis:: Od kilkunastu lat zauważalny jest duży postęp technik wizualizacyjnych. Coraz częściej trójwymiarowe modele pozyskane ze zdjęć lotniczych czy satelitarnych zastępowane są modelami wygenerowanymi na podstawie lotniczego skaningu laserowego (LSL). Najnowocześniejsze systemy skanujące mają możliwość pozyskania nawet kilkudziesięciu punktów na m2 oraz rejestracji wielokrotnego echa, co pozwala na odtworzenie powierzchni terenu wraz z jego pokryciem. Jednak dane z LSL charakteryzują się dokładnością kilkunastu cm, a także specyficznymi brakami w danych: brakiem informacji o przyziemiu (w większości systemów skanujących), często o elewacji, lub o obiektach przysłoniętych innymi, wyższymi obiektami. Zauważalne są również okluzje czy też brak danych „pod obiektem”. Z kolei naziemny skaning laserowy (NSL) pozwala na bardzo dokładne (1÷5 cm) pomiary wszystkich tych elementów, które nie są kompletne czy widoczne w danych z LSL (elewacja, skomplikowana struktura, wnętrze czy kształt budynku, mostu itp.). Pełny model 3D obiektu np. budynku jest możliwy do osiągnięcia tylko poprzez połączenie danych z obu systemów skanowania laserowego. W artykule przedstawiono wybrane aspekty i metody łączenia danych z lotniczego i naziemnego skaningu laserowego w celu wykonywania trójwymiarowych modeli miast na przykładzie danych pozyskanych skanerem lotniczym Lite Mapper Q680i oraz naziemnym skanerem ScanStation2. Przeanalizowano także metody doboru punktów wiążących chmury punktów w różnych układach współrzędnych (UTM – z lotniczego i w lokalnym – z naziemnego skaningu laserowego). Ocenie poddano także wyniki transformacji. Poruszona zostanie również kwestia modelowania chmur punktów oraz łączenia wykonanych modeli z ortoobrazami.
Visualization techniques have been greatly developed in the past few years. Threedimensional models based on satellite and aerial imagery are now being replaced by models generated on aerial laser scanning (ALS). The most modern of such scanning systems have the ability to acquire over 50 points per m2 and to register a multiple echo, which allows reconstruction of the terrain together with the terrain cover. However, ALS data accuracy is greater than 10cm and the data is often incomplete: there is no information about the ground level (true for most scanning systems)and often about the facade or objects which are covered by other objects. There is also no data on beneath the object. However, the terrestrial Laser Scanning (TSL) obtains higher accuracy data (1÷5cm) on all of those elements which are incomplete or not visible with ALS methods (facades, complicated structures, interiors, bridges, etc.). This paper presents chosen aspects and methods for combining data from aerial and terrestrial laser scanning for the purpose of creating three-dimensional models of cities. This will be done based on data acquired using the Lite Mapper Q680i aerial scanner and the ScanStation2 terrestrial laser scanner. Methods for choosing tie points to combine point clouds in different data (UTM from aerial measurements and a local datum from terrestrial scanning) will be analyzed. The results of transformations will also be evaluated. The problem of modeling point clouds and combining created models with othro-images will also be dealt with.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2010, 21; 97-107
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Lotniczy skaning laserowy LIDAR miasta Krakowa (ocena dokładnościowa)
Aerial laser scanning LIDAR of the area of Krakow (precision analysis)
Autorzy:: Borowiecki, I.
Slusarski, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/61668.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
Tematy:: miasta
Krakow
lotniczy skaning laserowy
lidar
dokladnosc pomiaru
numeryczny model terenu
Opis:: Artykuł przedstawia charakterystykę technologii lotniczego skaningu laserowego LIDAR, architekturę systemu, jej wady i zalety oraz ocenę dokładności. Analizę dokładnościową lotniczego skaningu laserowego wykonano na podstawie danych pomiaru lidarowego miasta Krakowa z 2006 roku (ocena dokładności współrzędnych X, Y, Z na obiekcie: Uniwersytet Rolniczy ul. Balicka oraz Wzgórze Wawelskie). W procesie analizy dokładnościowej zaproponowano obliczenie średniego błędu kwadratowego położenia RMSEX RMSEY RMSEXY , średniego błędu kwadratowego wysokości RMSEZ, dokładności wysokościowej DZ oraz obliczenie częstości odchyłek dx, dy i dz wyrażonej w procentach.
In the article a technology of the aerial laser scanning (LIDAR) was characterized as well as the system architecture its drawbacks and advantages and a precision analysis. The precision analysis of the aerial laser scanning was carried out on the basis of the lidar measurements of Krakow data collected in 2006. For the precision test of the X, Y, Z coordinates two objects were used: the University of Agriculture (Balicka street in Krakow) and the Wawel Hill. In the process of the precision analysis calculations of the mean square errors of the position RMSEX RMSEY RMSEXY , mean square error of the height RMSEZ and the height precision DZ were proposed as well as calculation of the percentage of the deviation frequency.
Źródło:: Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2010, 03
1732-5587
Pojawia się w:: Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Analiza możliwości wykorzystania danych z lotniczego skaningu laserowego do opracowywania trójwymiarowych modeli miast
Analysis of using aerial laser scanning data in 3D city models generation
Autorzy:: Fryśkowska, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/209925.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:: fotogrametria
modele 3D
LIDAR
filtracja
NMPT
wykrywanie budynków
photogrammetry
3D city models
lidar
filtration
DSM
building extraction
Opis:: Obecnie ponad połowa populacji ludzi na świecie żyje na terenach zurbanizowanych. Problem wizualizacji obszarów zurbanizowanych za pomocą danych fotogrametrycznych pojawił się już na początku tego wieku. Trójwymiarowe modele miast są opracowywane dla większych miast już od kilku lat i obecnie znajdują szerokie zastosowanie w wielu dziedzinach nauki i gospodarki. Między innymi: w planowaniu przestrzennym i urbanistycznym, nawigacji samochodowej oraz systemach informacji geograficznej. Istnieje wiele metod wykonywania trójwymiarowych modeli miast. Najważniejsze z nich to opracowanie modeli ze zdjęć lotniczych i satelitarnych na drodze cyfrowej korelacji obrazów, a w ostatnich latach równie popularną metodą stało się generowanie Numerycznych Modeli Pokrycia Terenu (NMPT) z danych z lotniczego skaningu laserowego. Dane takie umożliwiają wykonanie NMPT, a następnie na drodze filtracji tych danych opracowuje się modele kolejno najpierw wykrywając budynek, ekstrahując jego krawędzie i rekonstruując geometrię. W artykule przedstawiona zostanie analiza możliwości wykorzystania lotniczego skaningu laserowego do opracowywania modeli 3D miast oraz metody filtracji chmury punktów. Poruszone zostaną kwestie związane z charakterem danych z Lotniczego Skaningu Laserowego (LSL) oraz przeanalizowane szczegółowe wytyczne dotyczące modelowania terenów zurbanizowanych - czyli standard CityGML opracowany przez Open Geospatial Consortium, uwzględniając generalizację tych modeli.
Nowadays, more than 50% of human population lives in the urban areas, therefore there is an increasing demand for 3D urban modelling. The issue of visualization of cities have appeared at the beginning of this century. The three-dimensional city models exist since a few years and currently this building information is extremely important for many applications such as urban planning, telecommunication, navigation, geographic information systems or environment monitoring etc. There are many methods of 3D city models generation. The most important are: models generation on the basis of aerial and satellite imagery (automatic image correlation) and in the past a few years also very popular method was aerial laser scanning, commonly named LIDAR. It enables acquiring data to generate Digital Surface Models. This DSMs have to be filtrated and then from this data we detect buildings, extract them and as the last phase - there is a building reconstruction by boundary extraction. This paper presents the analysis of using LIDAR data to accurate building detection and extraction for the use of 3D city modelling and it also reviews methods of LIDAR point cloud filtration and methods of 3D city modelling from aerial laser scanning systems. I will describe also some analysis connected with CityGML - the standard created by Open Geospatial Consortium. CityGML is a common semantic information model for the representation of 3D urban objects that can be shared over different applications, characterized by generalization - different accuracies and minimal dimensions of objects.
Źródło:: Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2011, 60, 3; 261-276
1234-5865
Pojawia się w:: Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Klasyfikacja chmury punktów lotniczego skaningu laserowego z zastosowaniem programów Tiltan Tlid, Terrascan VRMesh
Classification of points cloud from aerial laser scanning with the use of programs Tiltan Tlid, Terrascan VRMesh
Autorzy:: Borowiecki, I.
Michalik, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/62172.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
Tematy:: lotniczy skaning laserowy
filtracja
chmura punktow
klasyfikacja
program Tiltan Tlid
program TerraScan
program VRMesh
Opis:: W artykule przedstawiono analizę wyników procesu automatycznej klasyfikacji chmury punktów lotniczego skaningu laserowego. Badania przeprowadzono na wydzielonym fragmencie miejscowości Brzeg o powierzchni 21.37 ha (obiekt testowy składać się z 3048246 punktów lidarowych). Automatyczną klasyfikację wykonano przy zastosowaniu następujących programów: Tiltan Tlid (v. 3.21), TerraSolid (v. 011.007) oraz VRMesh Survey (v. 6.1), natomiast do edycji chmury punktów - aplikacją Furgo Viewer. Na podstawie przeprowadzonej analizy ilościowej, jakościowej oraz wizualnej sklasyfikowanej chmury punków sformułowano wnioski dotyczące użytkowania wykorzystanych aplikacji.
An analysis of results of the process of automatic classification of the points cloud gained from the aerial laser scanning was presented. Research was conducted on the separated part of the area of 21.37 ha from the city Brzeg. The tested object comprised 3048246 lidar points. The automatic classification was performed with the use of the following programs: Tiltan Tlid (v. 3.21), TerraSolid (v. 011.007) and VRMesh Survey (v. 6.1).To the edition of the cloud of points an application Furgo Viewer was used.
Źródło:: Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2012, 1/III
1732-5587
Pojawia się w:: Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Monitorowanie deformacji powierzchni terenu przy wykorzystaniu lotniczego skaningu laserowego na przykładzie miasta Bytom
Monitoring of ground deformation by use aerial laser scanning illustrated with the example of the city of Bytom
Autorzy:: Polanin, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/166871.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Górnictwa
Tematy:: podziemna eksploatacja górnicza
lotniczy skaning laserowy (ALS)
pomiary geodezyjne
numeryczny model terenu
analiza
underground mining
aerial laser scanning (ALS)
geodetic surveys
digital terrain model
analysis
Opis:: W artykule przedstawiono wyniki porównania wartości obniżeń punktów obserwacyjnych w latach 2010-2012 i 2010-2014, określonych przy wykorzystaniu dwóch metod pomiarowych, tj. pomiaru niwelacyjnego, jako wzorcowego z uwagi na większą dokładność wyznaczania wysokości rozpatrywanych punktów oraz pomiaru ALS. Naloty prowadzono w latach 2010-2014 nad obszarem w granicach administracyjnych miasta Bytom. Do analizy zmian wysokości powierzchni wykorzystano numeryczne modele rzeźby terenu z lat 2010, 2012 i 2014 oraz mapy z okresowymi obniżeniami. Na podstawie wyników uzyskanych niezależnymi metodami pomiarowymi została przeprowadzona ocena możliwości wykorzystania lotniczego skaningu laserowego w obszarze poruszanego zagadnienia.
This paper presents the results of comparison of subsidence of observation points during 2010-2012 and 2010-2014 determined by two different measurement methods, such as leveling survey and aerial laser scanning. The first method was assumed as reference because of higher accuracy of determination of the point’s height. Flights were carried out between 2010 and 2014 over the land inside the administrative boundaries of Bytom. Maps of periodic subsidence and digital terrain models from 2010, 2012 and 2014 were used for analysis of ground elevation changes. On the basis of the results obtained by independent measuring methods, evaluation was made to determine the possibility of use of aerial laser scanning in within the discussed content.
Źródło:: Przegląd Górniczy; 2017, 73, 12; 22-30
0033-216X
Pojawia się w:: Przegląd Górniczy
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: The height survey of mount Łysica in the context of verification of geodesical and cartographic studies
Pomiar wysokościowy góry Łysicy w kontekście weryfikacji opracowań geodezyjno-kartograficznych
Autorzy:: Romanyshyn, Ihor
Hajdukiewicz, Maciej
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/402338.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Politechnika Świętokrzyska w Kielcach. Wydawnictwo PŚw
Tematy:: Aerial Laser Scanning
DEM
GNSS static
lotniczy skaning laserowy
ALS
numeryczny model terenu
NMT
pomiar statyczny GNSS
Opis:: The subject of the article is the measurements of normal height (H) of the western top of Mount Łysica (Świętokrzyskie Mountains, Poland), carried out using the GNSS and geometric leveling methods according to standards for geodetic control network. As the elevation system EN-KRON86-NH was assumed. The reference data was the result of earlier measurements made using different methods: ALS, GNSS RTN and geometric levelling between selected points of Mount Łysica. The analysis of the survey results showed differences between the DEM from ALS measurement and the actual height reaching up to 0.47 m on small boulders and not exceeding the value of 0.17 m in the flat area. Differences between GNSS RTN measurement and geometric leveling based on GNSS static measurement did not exceed 0.03 m. An inventory of former state geodetic control network point “12 Góra Łysica” was also conducted. The point was found to be partially destroyed, and located 12 m south and 1.5 m below the actual top of the mountain. Therefore it was assumed, that a new geodetic control network point should be located on the top for the needs of forest inventory as well as setting the actual height of Mount Łysica.
W artykule opisano wyniki pomiarów wysokości normalnej H wybranych punktów na wierzchołku zachodnim góry Łysicy w paśmie Łysogór (Góry Świętokrzyskie), przeprowadzone metodami GNSS i niwelacji geometrycznej według standardów dla osnowy wysokościowej. Jako układ wysokościowy przyjęto PL-KRON86-NH, a wyniki zestawiono z wcześniejszymi pomiarami ALS, GNSS RTN i niwelacją geometryczną między wybranymi punktami wysokościowymi na masywie Łysicy. Analiza wyników pomiarów wykazała rozbieżności pomiędzy modelem terenu z pomiaru ALS a wysokością rzeczywistą osiągające wartości do 0,47 m na niewielkich wypukłych formach terenu i nieprzekraczające wartości 0,17 m na terenie płaskim. Rozbieżności pomiędzy pomiarem GNSS RTN a niwelacją geometryczną w oparciu o pomiar GNSS static nie przekraczały wartości 0,03 m. Przeprowadzono również inwentaryzację stanu starego punktu osnowy geodezyjnej 12 góra Łysica. Wobec faktu, że punkt ten jest częściowo zniszczony i znajduje się w odległości 12 m w poziomie i 1,5 m poniżej rzeczywistego wierzchołka, zasadne wydaje się założenie nowego punktu osnowy, który służyłby m.in. pomiarom w ramach inwentaryzacji stanu lasu, a także wyznaczał rzeczywistą wysokość szczytu Łysicy.
Źródło:: Structure and Environment; 2019, 11, 2; 153-164
2081-1500
Pojawia się w:: Structure and Environment
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Analiza przestrzennej zmienności wybranych cech budowy pionowej drzewostanu na podstawie danych lotniczego skanowania laserowego
Assesment of spatial variability of selected variables describing vertical forest stand’s structure on the basis of aerial laser-scanning data
Autorzy:: Zarzecka, M.
Będkowski, K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/131252.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: drzewostan
struktura pionowa
zmienność przestrzenna
lotnicze skanowanie laserowe
forest stand
vertical structure
spatial variability
ALS
Opis:: Jednym z ważniejszych elementów opisu aktualnego stanu drzewostanów jest informacja o ich budowie pionowej (układzie warstw). Informacje te gromadzone są w ramach okresowych inwentaryzacji zasobów leśnych. Z uwagi na dużą pracochłonność mają one jednak charakter bardzo ogólny, gdyż są odnoszone do stosunkowo dużych fragmentów lasu. Poszukuje się sposobów pozwalających na uzyskanie informacji o budowie niedużych fragmentów drzewostanów, o wielkości kilku- kilkunastu arów. Lotniczy skaning laserowy z powodzeniem jest wykorzystywany przez leśników do określania wysokości drzewostanów, liczby drzew w drzewostanie oraz wielkości jego biomasy. Dostrzeżono także możliwość rozpoznawania za pomocą skanowania laserowego pionowej budowy drzewostanów. Przeprowadzono badania w drzewostanie z sosną pospolitą w górnym piętrze, które miały na celu sprawdzenie możliwości detekcji dolnej warstwy podszytu składającego się z gatunków liściastych. Wykonano analizę histogramów rozkładów pionowych chmur punktów lotniczego skaningu laserowego. Histogramy przedstawiały liczbę impulsów zarejestrowanych w 0.5 m warstwach: 0÷0.5 m, 0.5÷1. 0, itd. Do opisania kształtu histogramów zaproponowano 7 cech. Stwierdzono, że dzięki ich zastosowaniu możliwe jest rozpoznanie obecności dolnej warstwy w drzewostanie.
One of most important characteristics describing forest is their vertical structure (number of layers). This information is collected during periodical forest inventories. The inventory procedures are time-consuming and can provide only general information, describing relatively big parts of forests. There are still a lot of research activities on the search for methods providing more accurate information. In past aerial laser-scanning was successfully adopted by foresters to determine forest height, number of trees and biomass volume. There was suggested also to use ALS to detect forest vertical structures. This paper describes research made in an Scotch pine (Pinus silvestris) stand with some deciduous species in order to check whether it is possible to detect an forest understory with ALS data. An analysis of histograms describing vertical structure of laser-scanning clouds in half-meter layers was done. Histogram shapes were described with 7 special developed variables V1÷V7. It was found, that there is possible to detect the presence of forest understorey with one of variables.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 23; 501-507
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Cycle paths design based on aerial laser scan data
Projektowanie ścieżek rowerowych na podstawie danych z lotniczego skaningu laserowego
Autorzy:: Bacior, S.
Gniadek, J.
Piech, I.
Stachowicz, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/100230.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie
Tematy:: aerial laser scanning
digital terrain model
cycle paths
cycle route
longitudinal profile
lotniczy skaning laserowy
Numeryczny Model Terenu
ścieżka rowerowa
profil podłużny
Opis:: Development of cycle routes in Poland is a frequently discussed topic. This type of infrastructure may be designed using a variety of methods. Manual planning of new cycle paths based on aerial laser scan data is relatively quick and also precise. The ALS technique can provide the required accuracy of design map in terms of elevation measurements. It is worth noting that only a few years ago studies indicated that elevation measurements were less accurate when using this particular technique [Hejmanowska, Warchoł 2010]. The designer has a detailed insight into the studied area. He may easily assess the terrain and choose the optimal location for the given object. Planning the route course and its elevation variability is simple when using a Digital Terrain Model. The first stage of the present study analyses the rules that apply to bicycle route design and the area covered by the study. The course of the new cycle path was planned in such a way as to connect the most important places in towns as well as places of tourist interest. The resultant route is 1.8 km long and runs along the main road. Development of DTM and its visualizations were performed mainly on the basis of two point clouds provided by the Geodetic and Cartographic Documentation Center. The initial works were performed in MicroStation PowerDraft V8i software. In the next stage, a 3D visualization of the model was generated with the use of Surfer 11 program. Based on that, a longitudinal profile of the route was created.
Rozwój tras rowerowych w Polsce jest często poruszanym tematem. Projektowanie tego typu infrastruktury może być wykonane różnymi sposobami. Ręczne planowanie nowych ścieżek rowerowych w oparciu o dane z lotniczego skaningu laserowego odbywa się stosunkowo szybko, a zarazem dokładnie. Technika ALS jest w stanie zagwarantować wymagane dokładności mapy projektowej w zakresie pomiaru wysokościowego. Warto zwrócić uwagę, że jeszcze kilka lat temu badania wykazywały mniejszą dokładność pomiaru wysokości tą techniką [Hejmanowska, Warchoł, 2010]. Projektant ma szczegółowy wgląd w badany obszar. Łatwo może dokonać oceny terenu i wybrać optymalne położenie projektu. Bazując na wykonanym Numerycznym Modelu Terenu można w prosty sposób zaplanować przebieg trasy oraz określić jej zróżnicowanie wysokościowe. W pierwszym etapie opracowania dokonano analizy zasad obowiązujących przy projektowaniu tras rowerowych oraz obszaru badań. Zaplanowano przebieg nowej ścieżki tak, aby łączyła najważniejsze punkty miejscowości oraz obiekty turystyczne. W efekcie powstała trasa o długości 1,8 km biegnąca wzdłuż głównej drogi. NMT oraz jego wizualizację dokonano głównie na podstawie dwóch chmur punktów pochodzących z Centralnego Ośrodka Dokumentacji Geodezyjnej i Kartograficznej. Opracowanie rozpoczęto w programie MicroStation PowerDraft V8i. W kolejnym etapie opracowano trójwymiarową wizualizację modelu w programie Surfer 11. Na jego podstawie stworzono profil podłużny powstałej trasy.
Źródło:: Geomatics, Landmanagement and Landscape; 2017, 2; 21-35
2300-1496
Pojawia się w:: Geomatics, Landmanagement and Landscape
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:: Wzmocnienie procesu klasyfikacji obiektowej wielospektralnych ortofotomap lotniczych danymi z lotniczego skanowania laserowego
Enhancing the obia classification of multispectral aerial orthoimages using airborne laser scanning data
Autorzy:: Wężyk, P.
Mlost, J.
Pierzchalski, M.
Wójtowicz-Nowakowska, A.
Szwed, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/129858.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: klasyfikacja obiektowa
OBIA
ortofotomapa cyfrowa
lotniczy skaning laserowy
projekt ISOK
object-based image analysis
digital aerial orthophoto
Airborne Laser Scanning
ISOK
Opis:: Klasyfikacja obiektowa (OBIA, ang. Object Based Image Analysis) jest nowatorską metodą analizy zobrazowań teledetekcyjnych, w której homogeniczne obiekty (segmenty), na które podzielony został obraz (za pomocą specyficznych algorytmów) poddawane są klasyfikacji. Dotychczasowe projekty wykazały, iż OBIA przeprowadzana na wysokorozdzielczych i wielospektralnych lotniczych ortofotomapach cyfrowych, wspierana modelami wysokościowymi, prowadzi do uzyskania bardzo dokładnych wyników. Stosunkowo niewiele prac koncentruje się na określeniu wpływu produktów pochodnych chmury punktów lotniczego skanowania laserowego (ang. Airborne Laser Scanning), takich jak wartość: odchylenia standardowego wysokości, gęstości punktów czy intensywności odbicia, na poprawę wyników klasyfikacji OBIA. W prezentowanej pracy poddano ocenie wzmocnienie procesu klasyfikacji OBIA danymi ALS na podstawie dwóch transektów badawczych („A” oraz „B”) o powierzchni 3 km2, położonych w okolicach Włocławka. Celem końcowym procesu analizy OBIA było uzyskanie aktualnej mapy klas pokrycia terenu. W opracowaniu wykorzystano lotnicze ortofotomapy cyfrowe oraz dane z lotniczego skaningu laserowego, pozyskane na przełomie sierpnia I września 2010 roku. Na podstawie punktów danych ALS wygenerowano warstwy pochodne takie jak: liczba odbić, intensywność, odchylenie standardowe, jak również wygenerowano znormalizowany Numeryczny Modelu Powierzchni Terenu (zNMPT). W wariancie pierwszym „I” wykorzystano dane uzyskane wyłącznie w nalocie fotogrametrycznym, tj. wielospektralne ortofotomapy lotnicze (kamera Vexcel) oraz indeksy roślinności (w tym NDVI i in.). Wariant drugi prac ”II” zakładał wykorzystanie dodatkowo danych z lotniczego skaningu laserowego. Określona dokładność klasyfikacji OBIA wykonanej w oparciu o cyfrową ortofotomapę lotniczą wyniosła 91.6% dla transektu badawczego „A” oraz 93.1% dla transektu „B”. Użycie danych ALS spowodowało podniesienie dokładności ogólnej do poziomu 95.0% („A”) oraz 96.9% („B”). Praca wykazała, iż zastosowanie danych ALS podnosi dokładność klasyfikacji segmentów o bardzo zbliżonych właściwościach spektralnych (np. rozróżnienie powierzchni dużych, płaskich dachów budynków od parkingów czy klas roślinności niskiej od średniej i wysokiej. Wprowadzenie warstw pochodnych ALS do procesu segmentacji poprawia także kształt powstających obiektów a tym samym klas końcowych. Analiza „surowych” danych ALS w postaci plików w formacie LAS otwiera dodatkowe możliwości, których nie daje wykorzystywanie rastrowych warstw takich jak zNMPT. Pojawiająca się w nowej wersji oprogramowania eCognition (TRIMBLE) możliwość operowania segmentami przestrzennymi jeszcze te możliwości klasyfikacji podnosi. Niewątpliwie sporym problemem w integracji informacji spektralnej (ortoobraz) oraz geometrycznej (ALS) jest efekt rzutu środkowego skutkujący przesunięciami radialnymi dla wysokich obiektów leżących w znacznej odległości od punktu głównego zdjęcia.
Object Based Image Analysis (OBIA) is an innovative method of analyzing remote sensing data based not on the pixels, but on homogenous features (segments) generated by specific algorithms. OBIA based on high-resolution aerial orthophotography and powered by digital terrain models (nDSM) brings high accuracy analysis. Not many scientific papers brings implementation of ALS point cloud directly into OBIA image processing. Paper present study done on two test areas of approx. 3 km2, situated close to Wloclawek, representing different land use classes (transect “A” – urban area; transect “B” – rural and forest landscape). Geodata (digital aerial orthophotographs and Airborne Laser Scanning data) were captured almost at the same time (September 2010). Different raster layers were created from *. LAS file, like: intensity, number of returns, normalized elevation (nDSM). Two version (I and II) of OBIA classification were performed. First version (I) based only on aerial orthophotographs and different coefficients (like NDVI). Second variant of OBIA (wariant II) based additionally on ALS data. Total accuracy of variant I was 94.1% (transect “A”) and 92.6% (transect “B”). OBIA classification powered by ALS data provide to increase of the results up to 96.9% (transect “A”) and 95.0% (transect “B”) as well. Classification of objects with similar type of surface properties (like buildings and bare soil) was much better using ALS information. The ALS data improve also the shape of objects, that there are more realistic. Data fusion in OBIA processing brings new capabilities,. These capabilities are bigger thanks to processing based on 3-dimensional segments. The results of analysis would be more accurate, when orthoimages (“true ortho”) would be used, instead of standard orthophotographs. The running ISOK project in Poland will bring soon a huge data set (approx. 150 TB) of ALS and photogrammetry connected products. This situation requires suitable software to analyze it fast and accurate on the full automatic way. The OBIA classification seems to be a solution for such challenge.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 23; 467-476
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:: Determination of the number of trees in the Bory Tucholskie National Park using crown delineation of the canopy height models derived from aerial photos matching and airborne laser scanning data
Określanie liczby drzew w Parku Narodowym Bory Tucholskie metodą segmentacji koron na modelach wysokościowych pochodzących z dopasowania zdjęć lotniczych oraz lotniczego skanownia laserowego
Autorzy:: Wężyk, P.
Hawryło, P.
Szostak, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/130706.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:: image segmentation
object classification
point clouds
airborne laser scanning
National Park
Bory Tucholskie
segmentacja obrazu
klasyfikacja obiektowa
chmury punktów
lotnicze skanowanie laserowe
Park Narodowy
Opis:: In recent years the term "precise forestry" has been used more and more often, referring to a modern and sustainable model of forest management. Functioning of such management of wood biomass resources is based, among others, on precisely defined and log-term monitored selected forest taxation parameters of single trees and whole forest stands based on modern geoinformation technologies, including Airborne Laser Scanning (ALS) and digital photogrammetry. The purpose of the work was the analysis of the usefulness of the CHM (Canopy Height Model) generated from the image-based point cloud or ALS technology to define the number of trees using the method of the segmentation of single Scots pine (Pinus sylvestris L.) crowns. The study was carried out in the Scots pine stands located in the Bory Tucholskie National Park (Poland). Due to the intentional lack of certain silviculture treatments, over the recent decades, these forest stands have been characterized by relatively high tree density, compared to managed forests. The CHM was generated from digital airborne photos (CIR composition; GSD 0.15 m) and on the other hand - from the ALS point clouds (4 points/m2 ; ISOK project). To generate point clouds from airborne photos using stereomatching method, the PhotoScan Professional (Agisoft) software was applied. The CHM coming from the Image-Based Point Cloud (CHM_IPC; GSD: 0.30 m) and ALS data (CHM_ALS; GSD: 0.75 m) were generated using FUSION (USDA Forest Service) software. The segmentation of tree crowns was carried out in eCognition Developer (TRIMBLE GeoSpatial) software. Apart from height models, also spectral information was used (so-called true CIR orthophotomaps; GSD: 0.3 and 0.75 m). To assess the accuracy of the obtained results, the ground truth data from 248 reference areas were used. The carried out analyses showed that in forest stands of younger age classes (< 120 years) better results were achieved applying the method of image matching (CHM_IPC), while in the case of older stands (> 120 years) the accuracy of the detection rate of tree crowns was the highest when CHM_ALS model was applied. The mean percentage error (defined by the number of trees, based on the detection of single pine crowns), calculated based on 248 ground truth areas was 0.89%, which shows a great potential of digital photogrammetry (IPC) and GEOBIA. In case of almost full nationwide cover in Poland of airborne digital images (present IPC models) and ALS point clouds (DTM and DSM), at almost 71% forest stands in the Polish State Forests National Forest Holding (PGL LP), one can assume wide application of geodata (available free of charge) in precise modelling of selected tree stand parameters all over Poland.
W ostatnich latach coraz częściej w odniesieniu do nowoczesnej i zrównoważonej gospodarki leśnej używa się terminu "precyzyjne leśnictwo". Funkcjonowanie takiego modelu zarządzania zasobami biomasy drzewnej opiera się m.in. na dokładnie określonych i monitorowanych cyklicznie wybranych parametrach taksacyjnych drzewostanów i pojedynczych drzew w oparciu o nowoczesne technologie geoinformacyjne, w tym lotnicze skanowanie laserowe (ang. ALS) oraz fotogrametrię cyfrową. Celem pracy była analiza przydatności Modelu Koron Drzew (ang. CHM) generowanego z chmur punktów pochodzących z automatycznego dopasowania cyfrowych zdjęć lotniczych (ang. Image-Based Point Cloud) lub z technologii ALS w celu określania liczby drzew metodą segmentacji pojedynczych koron sosen. Badania realizowano w drzewostanach sosnowych (Pinus sylvestis L.) na obszarze Parku Narodowego "Bory Tucholskie". Drzewostany te poprzez celowe zaniechanie w ostatnich dekadach pewnych zabiegów hodowlanych charakteryzowały się stosunkowo dużym zagęszczeniem drzew w porównaniu do drzewostanów gospodarczych. Model Koron Drzew wygenerowano w jednym wariancie ze zdjęć lotniczych CIR (GSD 0.15 m) a w drugim z chmur punktów ALS (4 pkt/m2 ; CODGiK ISOK). Do generowania chmur punktów ze zdjęć lotniczych metodą dopasowania zastosowano oprogramowanie Photoscan Professional (Agisoft). Modele Koron Drzew pochodzące z dopasowania zdjęć lotniczych (CHM_IPC; GSD: 0.30 m) oraz z danych ALS (CHM_ALS; GSD: 0.75 m) zostały wygenerowane w oprogramowania FUSION (USDA Forest Service). Segmentację koron prowadzono w oprogramowaniu eCognition Developer. Oprócz modeli wysokościowych wykorzystano także informację spektralną (tzw. prawdziwe ortofotomapy CIR; GSD: 0.3 i 0.75 m). Do oceny dokładności otrzymanych wyników wykorzystano dane pochodzące z 248 powierzchni referencyjnych. Przeprowadzona analiza wykazała, że w drzewostanach młodszych klas wieku (< 120 lat), lepsze wyniki można osiągnąć stosując metody dopasowania zdjęć (CHM_IPC) natomiast w drzewostanach starszych (> 120 lat) dokładność wykrywania koron drzew jest najwyższa przy stosowaniu wariantu CHM_ALS. Średni błąd procentowy określania liczby drzew w oparciu o detekcję pojedynczych koron sosen obliczony na podstawie 248 powierzchni referencyjnych wyniósł 0.89% co świadczy o ogromnym potencjale fotogrametrii cyfrowej (metod dopasowania zdjęć) oraz analizy obrazu (OBIA; Object-Based Image Analysis). W aspekcie niemal całkowitego pokrycia kraju danymi ALS oraz blisko 70% udziału drzewostanów sosnowych w Lasach Państwowych można założyć szerokie wykorzystanie tych nieodpłatnie dostępnych geodanych w celu zbudowania modelu precyzyjnego leśnictwa dla obszaru całego kraju.
Źródło:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2016, 28; 137-156
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:: Data classification based on photogrammetry
Klasyfikacja danych w oparciu o materiały fotogrametryczne
Autorzy:: Piech, Izabela
Żaba, Tadeusz
Jankowska, Aleksandra
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/100599.pdf
Data publikacji:: 2020
Wydawca:: Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie
Tematy:: laser scanning
supervised classification
unsupervised classification
aerial image
skaning laserowy
zdjęcie lotnicze
klasyfikacja nadzorowana
klasyfikacja nienadzorowana
Opis:: The aim of the paper was to classify data from aerial laser scanning and CIR digital images, which were orientated, connected and aligned by the Agisoft Photoscan software. Then, in order to distinguish the ground a point cloud was generated. This was to create a correct terrain mesh and, in consequence, an orthophotomap. The next stage is to develop a new point cloud using ArcGIS. The land cover from the images was combined with the ground mapped by LiDAR. New heights were calculated relative to the ground surface height 0. The point cloud was converted into a raster form, providing a normalized Digital Surface Model (nDSM). It was the first element of the output composition, which also consisted of the NIR and RED channels, acquired from the cloud point generated in Agisoft. The colour composition obtained in such way was subjected to four object-oriented and pixel-oriented classification methods: I – ISO Cluster, II – Maximum Likelihood, III – Random Trees, IV – Support Vector Machine. Object grouping is possible due to information stored in the display content. This technique is prompted by human ability of image interpretation. It draws attention to more variables, so effects similar to human perception of reality are possible to achieve. The unsupervised method is based on a process of automatic search for image fragments, which allows assigning them to individual categories by a statistical analysis algorithm. In turn, supervised method uses “training datasets”, which are used to “teach” the program assigning individual or grouped pixels to classes [Benz UC et al., 2004]. The area studied for land development was the Lutowiska municipality, in the Podkarpackie Voivodeship, Bieszczady County. As a result of the classification, 11 classes of terrain features were distinguished: class 0 – road infrastructure, class 1 – roads, class 2 – buildings, class 3 – waters, class 4 – meadows, class 5 – arable lands, class 6 – pastures, class 7 – high vegetation, class 8 – medium vegetation, class 9 – low vegetation, class 10 – quarry. The area of research covers an area of about 28 km2. Aerial images were made in 2015. Field vision and photopoint measurement was carried out in May 2018.
Celem opracowania jest klasyfikacja danych na podstawie lotniczego skaningu laserowego oraz zdjęć cyfrowych CIR. Do opracowania posłużyło oprogramowanie Agisoft Photoscan, w którym dokonano zorientowania, połączenia i wyrównania zdjęć. Następnie wygenerowano z nich chmurę punktów, z której wydzielono grunt. Miało to na celu poprawne utworzenie siatki terenu, a w konsekwencji ortofotomapy. Kolejny etap pracy to utworzenie nowej chmury punktów przy wykorzystaniu programu ArcGIS. Pokrycie terenu ze zdjęć połączono z gruntem z LiDAR. Obliczono nowe wysokości względem powierzchni terenu, któremu nadano wysokość 0. Dokonano konwersji chmury punktów do postaci rastrowej, uzyskując Znormalizowany Numeryczny Model Pokrycia Terenu. Był to pierwszy element kompozycji wyjściowej, która składała się także z kanału NIR oraz RED, pozyskanych z chmury wygenerowanej w Agisoft. Otrzymaną w ten sposób kompozycję barwną poddano czterem metodom klasyfikacji obiektowej i pikselowej: I- ISO Cluster, II- Maximum Likelihood, III- Random Trees, IV- Support Vector Machine. Grupowanie obiektowe jest możliwe dzięki informacji zapisanej w treści zobrazowania. Technika ta wykorzystuje podejście zainspirowane zdolnością interpretacji obrazu przez człowieka. Zwraca uwagę na więcej zmiennych, dzięki czemu można uzyskać efekty zbliżone do postrzegania rzeczywistości przez ludzi. Metoda Unsupervised bazuje na procesie automatycznego wyszukiwania fragmentów obrazu i przyporządkowania ich do poszczególnych kategorii za pomocą algorytmu wykorzystującego analizę statystyczną. Z kolei Supervised wykorzystuje „pola treningowe”, za pomocą których „uczy” program, do której klasy przyporządkować pojedyncze, czy też zgrupowane piksele [Benz U. C. i in., 2004]. Obszarem poddanym analizie jest gmina Lutowiska, w województwie podkarpackim, powiecie bieszczadzkim, na której dokonano analizy zagospodarowania terenu. W wyniku klasyfikacji wyodrębniono 11 klas form terenu: klasa 0- infrastruktura drogowa, klasa 1- drogi, klasa 2- budynki, klasa 3- woda, klasa 4- łąki, klasa 5- grunty orne, klasa 6- pastwiska, klasa 7- roślinność wysoka, klasa 8- średnia roślinność, klasa 9- roślinność niska, klasa 10- kamieniołom. Obszar opracowania stanowi powierzchnię ok. 28 km2. Zobrazowania lotnicze zostały wykonane w 2015r. Wizję terenową oraz pomiar fotopunktów przeprowadzono w maju 2018r.
Źródło:: Geomatics, Landmanagement and Landscape; 2020, 2; 93-110
2300-1496
Pojawia się w:: Geomatics, Landmanagement and Landscape
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:: 3D modelling with the use of photogrammetric methods
Modelowanie 3D z wykorzystaniem metod fotogrametrycznych
Autorzy:: Piech, Izabela
Adam, Tomasz
Dudas, Paulina
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2174012.pdf
Data publikacji:: 2022
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: modelowanie 3D
wizualizacja
skaning laserowy naziemny
bezzałogowy statek powietrzny
kamera niemetryczna
3D modelling
visualization
terrestrial laser scanning
unmanned aerial vehicle
non-metric camera
Opis:: Extremely intensive development of technology has resulted in many innovations. There are new methods of acquiring spatial data, such as laser scanning, unmanned aerial vehicles or digital non-metric cameras, which are the subject of this study. Integration of this data has become a new tool that has expanded existing measurement capabilities, finding applications in 3D modelling, archaeology and monument conservation. Owing to scanning, we can get the coordinates of almost every point of the scanned surface, obtaining full and detailed information about the object dimensions. The level of technical advancement of digital cameras allows them to be successfully used in short-range photogrammetry [27], and recently also in low-altitude aerial photogrammetry (unmanned aerial vehicles). Two different test objects were selected to achieve the intended purpose. The monument located on the 14-meter-high top of the Wanda Mound was adopted as the first object. It consists of a simple rectangular plinth made of brown marble. On its top there is a figure of an eagle with a crown of white marble. On the west wall of the plinth there is an inscription “Wanda” and a drawing showing a sword crossed with a distaff. The following features supported the choice of the monument: interesting shape of the object, which includes both simple geometric forms with large and flat surfaces (plinth), and more detailed surfaces (figure of an eagle); detailed texture of the object (complicated marble veins, wing details). The second object under study was The Helena Modrzejewska National Stary Theatre. The building was rebuilt in the style of Viennese Art Nouveau, so that it fully incorporates into the rest of buildings. Measurements included data obtained from a non-metric camera, Leica ScanStation scanner and DJI S 1000 multi-rotor.
Niezwykle intensywny rozwój technologii od początku obecnego stulecia, zaowocował wieloma innowacjami, również w dziedzinie geodezji i kartografii, a w szczególności w zakresie fotogrametrii i teledetekcji. Oprócz ewolucji znanych już form pomiarów jak przejście ze zobrazowań analogowych na cyfrowe, pojawiły się też nowe metody pozyskiwania danych przestrzennych jak skaning laserowy, bezzałogowe statki powietrzne czy cyfrowe kamery niemetryczne, będące przedmiotem niniejszego opracowania. Integracja tych danych stała się nowym narzędziem, które rozszerzyło dotychczasowe możliwości pomiarowe, jak również znalazło zastosowanie poza branżą geodezyjną, na przykład w modelowaniu 3D, archeologii czy konserwacji zabytków. Dzięki skaningowi otrzymujemy współrzędne niemal każdego punktu skanowanej powierzchni w dowolnym miejscu, nawet już po zakończeniu pomiaru i opuszczeniu obiektu. Otrzymujemy zatem pełną i szczegółową informację o wymiarach obiektu, o znajdującej się wewnątrz infrastrukturze niekiedy trudno dostępnej bądź skomplikowanej. Poziom zaawansowania technicznego aparatów cyfrowych pozwala już od kilkunastu lat na stosowanie ich z powodzeniem w fotogrametrii bliskiego zasięgu [27], a od niedawna także i w fotogrametrii lotniczej niskiego pułapu (bezzałogowe statki powietrzne). Bezzałogowe statki powietrzne okazują się świetnym narzędziem wspomagającym proces zbierania danych o wysokorozdzielczych metrycznych zdjęciach elewacji budynków. Do zrealizowania zamierzonego celu wybrano 2 różne obiekty testowe.
Źródło:: Archives of Civil Engineering; 2022, 68, 3; 481--500
1230-2945
Pojawia się w:: Archives of Civil Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "Aerial Laser Scanning" wg kryterium: Wszystkie pola

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język