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 "chmury punktów" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-25 z 35
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:
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:
Deep learning for automatic LiDAR point cloud processing
Głębokie uczenie w automatycznym przetwarzaniu chmury punktów skanowania laserowego
Autorzy:
Dominik, Wojciech
Bożyczko, Marcin
Tułacz-Maziarz, Karolina
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27322929.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
deep learning
LiDAR
point cloud
classification
automation
głębokie uczenie
chmura punktów
klasyfikacja
automatyzacja
Opis:
The paper presents the method of automatic point cloud classification that has been developed by OPEGIEKA. The method is based on deep learning techniques and consists of an in- house developed algorithm of point cloud transformation to a regular array accompanied by internally designed convolutional neural network architecture. The developed workflow as well as experiences from its application during the execution of the CAPAP project are described. Results obtained on real project data as well as statistics obtained on the ISPRS 3D semantic labelling benchmark with the use of OPEGIEKA's method are presented. The achieved results place OPEGIEKA in the top 3 of the classification accuracy rating in the ISPRS benchmark. The implementation of OPEGIEKA's solution into LiDAR point clouds classification workflow allowed to reduce the amount of necessary manual work.
W artykule przedstawiono metodę automatycznej klasyfikacji chmur punktów opracowaną przez firmę OPEGIEKA. Metoda opiera się na technice głębokiego uczenia i składa się z opracowanego przez autorów algorytmu transformacji chmury punktów do regularnej macierzy, któremu towarzyszy wewnętrznie zaprojektowana architektura konwolucyjnej sieci neuronowej. W tekście opisano opracowany ciąg technologiczny uwzględniający metodykę na przykładzie doświadczenia podczas realizacji projektu CAPAP. Przedstawiono wyniki uzyskane na rzeczywistych danych projektowych oraz statystyki uzyskane na benchmarku ISPRS dotyczącego etykietowania semantycznego z wykorzystaniem metody OPEGIEKA. Osiągnięte wyniki plasują OPEGIEKA w pierwszej 3 rankingu dokładności klasyfikacji w benchmarku ISPRS. Wdrożenie rozwiązania OPEGIEKA do przepływu pracy klasyfikacji chmur punktów LiDAR pozwoliło zmniejszyć ilość niezbędnej pracy manualnej.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2021, 33; 13--22
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wizualizacja i przetwarzanie chmury punktów lotniczego skaningu laserowego
Visualization and processing of airborne laser scanning points cloud
Autorzy:
Twardowski, M.
Marmol, U.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130604.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
lotniczy skaning laserowy
wizualizacja
przetwarzanie danych
airborne laser scanning (ALS)
visualization
data processing
Opis:
Lotniczy skaning laserowy stwarza szerokie pole dla badań naukowych i prac badawczych nad rozwojem nowych algorytmów i metod analizy danych przestrzennych. Niestety większość istniejących oprogramowań do przetwarzania danych laserowych nie pozwala na modyfikację istniejących procedur, niekiedy wręcz działając na zasadzie „czarnej skrzynki”. Wejściowe dane laserowe ulegają bliżej nie określonym operacjom, przynosząc trudne do zweryfikowania wyniki, co zdecydowanie ogranicza wolność naukową w pracach badawczych. Dlatego w Katedrze Geoinformacji, Fotogrametrii i Teledetekcji Środowiska AGH narodziła się idea stworzenia własnego narzędzia, opartego na licencji OpenSource, które nie będzie obarczone żadnymi ograniczeniami. Były to główne przesłanki do powstania projektu LIDARView. Założeniem projektu jest otwarty dostęp do kodu źródłowego obiektów, co pozwoli na udoskonalanie zastosowanych algorytmów. Modularna budowa systemu umożliwi nieograniczone rozwijanie jego potencjału poprzez aktualizację i dodawanie nowych elementów do systemu. Projekt LIDARView jest obecnie w początkowej fazie rozwoju. Oprogramowanie umożliwia podstawowe operacje na chmurze punktów, takie jak: powiększanie, obracanie i przesuwanie danych laserowych. Zakładka Image pozwala na integrację danych laserowych z danymi obrazowymi. Umożliwia także wykorzystanie obserwacji stereoskopowej w procesie przetwarzania danych lidarowych poprzez możliwość edycji linii nieciągłości i form morfologicznych W zakładce Cloud zostały zaimplementowane algorytmy do klasyfikacji i filtracji chmury punktów. Na obecnym etapie rozwoju zostały zaprogramowane proste filtry usunięcia błędów grubych i rozrzedzenia chmury punktów. Została także wprowadzona procedura automatycznej klasyfikacji chmury danych laserowych na punkty terenowe i punkty pokrycia. Filtracja odbywa się z wykorzystaniem algorytmu częstotliwościowego (Marmol, 2010). Autorzy projektu mają nadzieję, że dzięki otwartej strukturze systemu, projekt LIDARView nie ulegnie stagnacji i będzie rozwijany także w innych ośrodkach badawczych.
Relatively new technology which is laser scanning provides wide area of scientific study and research on new algorithms and spatial analysis methods. Unfortunately most of existing software does not allow for modification of existing procedures, usually working on a “black box” principle, where laser input data are treated with unknown operations, yielding results which are hard to verify. It severely impedes scientific freedom while research is involved. That is why idea of creating own software was born, based on open source license, not encumbered with those restricttions. Those were main reasons for creating LIDARView project. It assumes open access to modules source code allowing for improvements of used algorithms and modular design allows for unrestricted research through additions of new elements. LIDARView project is currently in its starting phase. Software allows for basic point cloud operations such as: zooming, translation and rotation of laser data. Included image module allows for displaying photographs as background for a point cloud. Cloud module can be used for accessing classification and filter functions. Current development state includes: gross error removal, cloud thinning and point classification for topographic surface.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 23; 457-465
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Model BIM z chmury punktów
Design a BIM model from a point cloud at various levels of development
Autorzy:
Borkowski, Andrzej Szymon
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129015.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
PWB MEDIA Zdziebłowski
Tematy:
modelowanie
technologia BIM
chmura punktów
poziom szczegółowości
modelling
BIM technology
point cloud
development level
Opis:
W artykule przedstawiono podejście obiektowe do modelowania architektonicznego z chmury punktów. Coraz częściej wykorzystywana technologia BIM pozwala na projektowanie na różnych poziomach szczegółowości. Celem pracy było zbudowanie modelu BIM budynku kamienicy z zewnątrz na różnych poziomach szczegółowości. Opisane przykłady mogą zostać wykorzystane przez inwestora lub zamawiającego do zdefiniowania pożądanego przez niego poziomu szczegółowości (dokładności modelu). Przedstawione podejście może zostać zastosowane do inwentaryzacji budowli, rekonstrukcji obiektów zabytkowych czy modernizacji instalacji technologicznych.
The article presents an object-oriented approach to architectural modeling from a points cloud. Increasingly used BIM technology allows designing at various levels of developement. The purpose of the work was to build a BIM model of a tenement building from outside at various levels of development. The described examples can be used by the investor or the contracting authority to define the desired level of development (model accuracy). The presented approach can be applied to the inventory of buildings, reconstruction of historic buildings or modernization of technological installations.
Źródło:
Builder; 2020, 24, 1; 42-44
1896-0642
Pojawia się w:
Builder
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie chmury punktów ze skaningu laserowego w obszarze koron drzew
The lidar point cloud data-based forest canopy modelling
Autorzy:
Wężyk, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130582.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
lotniczy skaning laserowy
ALS
inwentaryzacja lasu
wysokość drzew
podstawa korony
powierzchnia warstwy koron
objętość warstwy koron
forest inventory
tree height
canopy base
canopy surface
canopy volume
Opis:
Celem pracy było określenie przydatności i zaproponowanie rozwiązań automatyzacji procesu określania wybranych parametrów taksacyjnych drzewostanów związanych z koronami drzew, w oparciu o dane z lotniczego skaningu laserowego (ALS). Analiza przydatności danych ALS bazuje na pomiarach referencyjnych 432 sosen w obszarze badawczym Milicz (RDLP Wrocław). Osiągnięte wyniki wskazują, iż: (1) wysokość pojedynczych drzew określona na podstawie modelowanej chmury punktów ALS w zależności od użytego algorytmu, prowadzi do niewielkiego zaniżenia wartości (średnia różnica -0.90 m CHM1 lub -0.12 m CHM2); (2) średnia wysokość analizowanych drzewostanów na powierzchniach kołowych określana na podstawie ALS, była wyższa (+0.85 m) od wartości zapisanych w bazie danych SILP (2005) co w efekcie prowadzić może do zaniżenia zasobności drzewostanów w całym obrębie; (3) automatycznie analizowana średnia wysokość drzewostanów sosnowych (95 centyl FE) była wyższa o +0.46 m w stosunku do danych z SILP; (4) automatycznie określona podstawa korony sosny wykazuje błąd zaledwie około 0.56 m; (5) analiza histogramów chmury punktów umożliwiła określenie długości korony z przeszacowaniem o +0.44 m w stosunku do danych referencyjnych; (6) modelowanie warstwy koron otwiera dyskusje na temat homogeniczności jednowiekowych i jednogatunkowych pododdziałów oraz istniejącego podziału przestrzennego. Nowa metoda inwentaryzacji leśnej bazująca na technologii pozyskiwania danych ALS i modelowaniu chmury punktów ma duże szanse na wdrożenie w lasach Polski o powinno przynieść ze sobą wzrost dokładności jak i obniżyć koszty prac urządzeniowych.
The study was aimed at determining the utility of and to improve the understanding of the airborne laser scanning (ALS) technology in acquisition of selected parameters of canopy layers for individual trees and whole stands. This approach, based on ALS data (TopoSys fiber scanner; swing mode + optical line scanner), was compared with reference data drawn from a forest inventory (432 Scots pines). The study showed that: (1) the height of a single tree, as derived from ALS data, leads to underestimation (mean difference -0.90 m or +0.12 m depending on CHM generation algorithm); (2) the mean stand height was higher (+0.85 m) than the height recorded in the SILP database, which may result in underestimation of the timber volume in the entire Milicz forest district; (3) the stand mean height (understood as 95th percentile of the FE point cloud) was +0.46 m higher than the height recorded in the SILP inventory database; (4) it was possible to estimate the canopy base with 0.56 m overestimation; (5) the canopy length as measured during the forest inventory was +0.44 m lower compared to the ALS data (histogram analysis); (6) the homogeneity of a contemporaneous-pine stand is questionable. In a very near future, a new approach to the forest inventory, supported by ALS data, will be presented as a list of new parameters and guidelines.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2008, 18b; 685-695
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
From a point cloud to a 3D model – an exercise for users of AutoCAD and revit
Tworzenie modeli 3D z chmury punktów
Autorzy:
Kotarska-Lewandowska, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/118824.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geometrii i Grafiki Inżynierskiej
Tematy:
laser scanning
point clouds
3D modelling
BIM
reverse engineering
skanowanie laserowe
chmury punktów
modelowanie 3D
inżynieria wsteczna
Opis:
At the Faculty of Civil and Environmental Engineering students learn about various methods of presenting spatial forms - from descriptive geometry to 3D modelling. Both educational and commercial 3D software are continually refined and enriched with everimproving options, this applies also to commonly used Autodesk products such as AutoCAD or Revit. One of these novelties supporting building information modelling is the option to work on point clouds that support the design process by providing the actual context. After attaching a point cloud to a model, it can be used as a drawing aid, viewed in a different mode, etc. Considering the fact that the above-mentioned programs are already used by students in early semesters and that they are a basic tool in the office, it is worth using a new tool in a 3D CAD course. The article presents a basic exercise that may prove to be an interesting alternative to a modelling course as it is used to practice basic skills such as rotation, change of reference, etc. In addition, students gain proficiency in transferring data between a few required programs. This task seems to favour the integration of functional skills into several programs but at a fundamental level and can be a great topic for group projects. The task described in this article required the preparation of a point cloud that was obtained using a Leica P30 laser scanner and then pre-processed in Cyclone software.
Obecnie można zaobserwować wpływ nowych technologii na zmieniający się warsztat inżyniera projektanta w zakresie wytwarzania dokumentacji technicznej. Rozwój technologii BIM służących do wszechstronnego digitalizowania informacji o obiekcie oraz równolegle skaningu laserowego powoduje, że wieloaspektowe działania w gospodarce budowlanej przenoszą się do środowiska cyfrowego. W wielu krajach, w tym w Polsce potrzebne staje się dostosowanie norm i certyfikatów dotyczących dokumentacji budowlanych, ale kierunek transformacji jest już znany i wraz z nim następuje dostosowanie środowiska edukacyjnego. W sektorze budownictwa intensywny rozwój można zauważyć w dziedzinie inżynierii odwrotnej czyli wprowadzenia obiektów rzeczywistych do przestrzeni wirtualnej w celu dalszego przetwarzania. Zadanie to może być realizowane za pomocą urządzeń do mierzenia zdalnego, np. za pomocą skanerów laserowych, których zaletą jest zbieranie dużej liczby różnorodnych informacji o wysokiej jakości w bardzo krótkim czasie. Ponieważ technologie skaningu są coraz szerzej wykorzystywane do prac diagnostyczno-inwentaryzacyjnych, dlatego też w praktyce inżynierskiej pojawiać się będzie coraz częściej konieczność działania w chmurach punktów. W referacie przedstawiono propozycję tematu ćwiczenia dla studentów kierunków budowlanych w ramach zajęć dotyczących modelowania 3D. Zadanie polega na utworzeniu modelu trójwymiarowego na podstawie pomiaru uzyskanego skanerem laserowym Leica P30. Ze względu na maksymalną liczbę punktów w chmurze w prezentowanych programach pliki wyjściowe muszą być odpowiednio wyczyszczone i zmniejszone. Artykuł przedstawia zastosowanie wybranych narzędzi do tworzenia geometrii pod kątem przygotowywanego ćwiczenia w popularnych programach AutoCAD i Revit.
Źródło:
Journal Biuletyn of Polish Society for Geometry and Engineering Graphics; 2017, 30; 17-21
1644-9363
Pojawia się w:
Journal Biuletyn of Polish Society for Geometry and Engineering Graphics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modeling BIM objects from point clouds. Examples
Modelowanie obiektów BIM z chmur punktów. Przykłady
Autorzy:
Kotarska-Lewandowska, Bożena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/119201.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geometrii i Grafiki Inżynierskiej
Tematy:
laser scanning
point clouds
3D modeling
BIM
skanowanie laserowe
chmury punktów
modelowanie 3d
Opis:
The article presents several ways to obtain BIM (Building Information Modeling) models from point clouds using standard commands in Revit 2018. In Revit geometric forms are possible to obtain in project, family or conceptual environments. Efficient modeling requires knowledge of methods of creating families and components in these environments and ways to combine them. Modeling methods with system and loadable families are presented, however, the main part of the article is modeling of individual forms as In-Place Model, or Conceptual Mass. Drawing model lines on the work plane is facilitated due to a snapping feature in Revit. Point clouds must be limited to allow observation near the work plane. Cloud modeling is labor intensive, therefore knowledge of various techniques is particularly important. In creating reusable BIM objects adding parameterization to already created models has a positive effect on the efficiency of the entire process. Making models from point clouds, even at the initial stage, requires good knowledge of the software, but spatial imagination and knowledge of spatial relations gained from descriptive geometry classes become an asset. Modeling from point clouds can be an interesting alternative to other courses for future engineers in the building sector.
W artykule przedstawiono kilka sposobów uzyskania modeli BIM z chmury punktów za pomocą standardowych poleceń programu Revit 2018. Zaproponowany zestaw przykładów modelowania z chmur punktów może być ciekawą alternatywą na kursach dla przyszłych inżynierów w sektorze budownictwa. Revit jest rozbudowanym programem, w którym modelowanie form geometrycznych jest możliwe w trzech środowiskach: projektu, rodziny, bryły koncepcyjnej. W sprawnym modelowaniu potrzebna jest wiedza do jakich przypadków wykorzystywać te środowiska, jak w nich działać i je łączyć. W budowaniu modelu BIM obiektu budowlanego z chmury punktów dla elementów nadrzędnych wykorzystuje się rodziny systemowe (ang. System families) takie jak ściany, stropy, dachy. Natomiast modelowanie w środowisku rodzin jest w pewien sposób ograniczone ponieważ w programie Revit 2018 nie jest możliwe bezpośrednie wczytanie chmur do rodzin. Dlatego w modelowaniu rodzin wczytywalnych (ang. Loadable families) takich jak np. okna, trzeba przenieść linie charakterystyczne budowanej formy geometrycznej obiektu z chmury punktów widocznej w projekcie do środowiska rodziny. Jak opisano w artykule zapewnia to eksport linii modelu do formatu dwg, a następnie wczytanie pliku w nowej rodzinie. Trzeba jednak stwierdzić, że ta pośrednia metoda zmniejsza efektywność modelowania tego typu elementów. Chmury punktów stanowią reprezentację rzeczywistego obiektu, często o nietypowych kształtach, zdeformowanego, nieidealnego. Powoduje to konieczność utworzenia unikatowych, indywidualnych form. Sposobem na ich uzyskanie jest model lokalny (ang. Model In-Place). Jest on tworzony w projekcie, a zatem w bezpośrednim sąsiedztwie chmury punktów. W artykule opisano metodę tworzenia z modelu lokalnego rodzin i ich parametryzację, która powoduje, ze określone wymiary obiektu są edytowalne. Taki zabieg tworzy możliwość wielokrotnego wykorzystania raz utworzonego modelu i jego modyfikacji wewnątrz projektu, ale również w innych projektach. Z kolei bardziej złożone geometrie wynikające z układu punktów w chmurze mogą być utworzone jako lokalna bryła koncepcyjna (ang. In-Place Mass). Ponieważ bryła ta jest tworzona w środowisku projektu można bezpośrednio dowiązywać się do punków w chmurze. Sposób modelowania i środowisko bryły koncepcyjnej jest odmienne od modelu lokalnego i może dawać dużo większą dowolność form. Początkowo utworzone obiekty lokalnej bryły koncepcyjnej mogą być dalej zmieniane poprzez dodawanie krawędzi i przekrojów oraz modyfikacje więzów. W efekcie końcowym powstają złożone powierzchnie tzw. free form. Fragmenty tych powierzchni mogą być następnie przekształcane w elementy strukturalne budynku, takie jak dach, ściana, strop. Ponieważ modelowanie w chmurach jest pracochłonne dlatego szczególnego znaczenia nabiera znajomość różnych podejść do modelowania a także dodawanie parametryzacji do już utworzonych modeli, co wpływa dodatnio na efektywność całego procesu. Wykonanie modeli z chmur punktów nawet na początkowym poziomie wymaga dobrej znajomości programu, ale dodatkowo niezbędna staje się wiedza w zakresie budowania form i współzależności relacji przestrzennych wyniesiona z zajęć geometrii wykreślnej oraz wyćwiczona na tych zajęciach wyobraźnia przestrzenna.
Źródło:
Journal Biuletyn of Polish Society for Geometry and Engineering Graphics; 2019, 32; 55-64
1644-9363
Pojawia się w:
Journal Biuletyn of Polish Society for Geometry and Engineering Graphics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Design of a testing method to assess the correctness of a point cloud colorization algorithm
Opracowanie metody oceny poprawności działania algorytmu kolorowania chmury punktów
Autorzy:
Pleskacz, M.
Rzonca, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131127.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
data integration
algorithm testing
data quality
scan colorization
integracja danych
testowanie algorytmów
jakość danych
koloryzacja skanów
Opis:
The paper discusses a testing method for a point cloud colorization algorithm. The point cloud colorization process is described in the context of photogrammetric and laser scanning data integration. A parallel algorithm is described following a theoretical introduction to the problem of LiDAR data colorization. The paper consists of two main parts. The first part presents the testing methodology via two aspects: (1) correctness of the color assigned to a given point, (2) testing of interpolation methods. Both tests are used on synthetic and natural data, and the results are discussed. The second part consists of a discussion of correctness factors associated with point cloud colorization as a typical case of process correctness in data integration. Three important factors are discussed in the paper. The first is correctness of the external orientation of the given image. The second is the ratio of the density of the point cloud and the GSD of the image. The third is the relative angle between the image and the scanned plane. All of the results are presented in the paper and the optimal range of the relevant factors is also discussed.
Publikacja omawia opracowanie metody oceny poprawności działania algorytmu służącego do przypisania składowych RGB punktom chmury pochodzącej ze skaningu laserowego. Metoda testowania tego algorytmu jest przedstawiona w kontekście problemu kontroli merytorycznej algorytmów do przetwarzania danych przestrzennych. Proces kolorowania traktowany jest jako jeden z przypadków integracji danych skaningowych i fotogrametrycznych. W ramach wprowadzenia teoretycznego autorzy omawiają problemy badawcze, które wynikają z potrzeby sprawdzenia poprawności oraz dokładności procesu kolorowania. Podane są kryteria, według których można określić, czy badany algorytm jest poprawny pod względem merytorycznym: czy kolorowane są odpowiednie piksele i czy metody interpolacji są zastosowane prawidłowo. Następnie określony jest wpływ dokładności elementów orientacji zewnętrznej oraz rozmiaru piksela terenowego zdjęć na poprawne kolorowanie. Na koniec omówiono problem nierównoległości płaszczyzny tłowej do powierzchni chmury punktów, co też może mieć wpływ na jakość kolorowania. Po rozważaniach teoretycznych opisane zostały metody testowania poprawności przyporządkowania punktom koloru oraz poprawności implementacji algorytmów interpolacji. Obie metody zastosowane są na danych syntetycznych oraz na rzeczywistych danych pomiarowych. Następnie dyskutowane są inne czynniki, niezależne od poprawności algorytmu kolorowania, wpływające na dokładność kolorowania chmury punktów. Pierwszy czynnik to dokładność elementów orientacji zewnętrznej fotogramu, który służy do kolorowania. Kolejnym czynnikiem jest różnica pomiędzy rozdzielczością terenową fotogramu i kolorowanej chmury punktów. Trzecim czynnikiem jest kąt pomiędzy kolorowana powierzchnią chmury punktów a płaszczyzną tłową fotogramu. Badanie algorytmu zostaje rozszerzone o podanie ogólnych zasad dotyczących parametrów technicznych danych integrowanych w ramach omawianego procesu w zakresie powyższych trzech czynników. Badanym, przykładowym algorytmem jest CuScanColorizer - innowacyjny algorytm firmy DEPHOS Software, który wykonuje kolorowanie chmury punktów, wykorzystując do tego metodę przetwarzania równoległego na procesorach graficznych opartą na technologii nVidia CUDA. W podsumowaniu podane są wyniki zastosowania metody kontroli poprawności algorytmu wraz z oceną przykładowego, badanego algorytmu oraz wskazaniem parametrów optymalnych z punktu widzenia stosowania procesu kolorowania chmury. Jako dodatkową konkluzję zawarto ocenę poprawności algorytmu CuScanColorizer.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2016, 28; 91-104
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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:
Możliwości generowania precyzyjnego NMT na podstawie chmury punktów z projektu ISOK
Possibilities of generation a precision DTM based on clouds of points obtained in project ISOK
Autorzy:
Biszof, A.
Oberski, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129707.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
interpolacja
lotniczy skaning laserowy
NMT
interpolation
airborne laser scanning
DTM
Opis:
Procesy tworzenia oraz wizualizacji NMT na podstawie danych z lotniczego skaningu laserowego stają się coraz powszechniejsze. Jakość NMT jest uzależniona od wielu czynników. W pracy poddano analizie proces tworzenia NMT w aspekcie zróżnicowania ukształtowania terenu, wielkości siatki GRID oraz metod interpolacji na podstawie danych pozyskanych z projektu ISOK dla fragmentu (1km2) miasta Koszalin. Wykorzystano interpolacje deterministyczne oraz stochastyczną do uzyskania modeli o rozdzielczościach 0.1 m, 0.25 m oraz 0.5 m. Porównano ponadto otrzymane modele ze standardowym NMT pozyskanym z ISOK. Największy wpływ na jakość NMT zbudowanego na podstawie danych LIDAR ma zróżnicowanie terenu. Ponadto w zależności od przeznaczenia modelu sprawdzono, czy zmiana wielkości oczka tworzonego modelu GRID ma wpływ na jakość NMT zwłaszcza w kontekście odwzorowania form morfologicznych rzeźby.
Creating and visualizing DTM based on data from airborne laser scanning become a common practice. Quality of DTM depends on many factors. The paper analyzes the process of creating a DTM in terms of diversity of terrain, the size of grid (the cell size) and methods of interpolation, based on data obtained from the project ISOK for a part (1km2) of the city of Koszalin. Deterministic and stochastic interpolations are used for cellsizes of 0.1 m, 0.25 m and 0.5 m. Moreover, the models were compared with DTM obtained from the ISOK. Diversity of terrain has the biggest impact on the quality of DTM based on LIDAR data. Furthermore, depending on the application of the model, it has been checked if reducing the cellsize of the created model GRID affects the quality of the DTM, especially in the context of mapping morhological forms.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2018, 30; 95-106
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie warstw tematycznych sklasyfikowanej chmury punktów w analizach widoczności w przestrzeni miejskiej
Using thematic layers of a classified points cloud in visibility analysis in urban space
Autorzy:
Piskorski, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/345775.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
Tematy:
miasto
analiza widoczności
model pokrycia terenu
wysoka roślinność
lotniczy skaning laserowy
urban
visibility analysis
digital surface model
high vegetation
ALS
Opis:
Miasto jako przestrzeń składa się z wielu zróżnicowanych komponentów: zabudowy o zmiennej wysokości i kształcie, mnogości gatunków drzew bądź licznie występujących obiektów małej architektury. Powoduje to konieczność uwzględnienia specyfiki obszaru podczas przygotowania modeli pokrycia terenu wykorzystywanych w analizach dotyczących widoczności. Szczególnie ważnym problemem w takich badaniach jest uwzględnienie sposobu prezentacji wysokiej roślinności (drzew). Pomimo faktu występowania wielu algorytmów pozwalających na wykrywanie koron i osi drzew, wciąż dużym problemem jest ich prezentacja pozwalająca na wierne odzwierciedlenie sposobu postrzegania rzeczywistości. W związku z tym opracowano podejście wykorzystujące dane lidarowe do modelowania drzew, oparte na wykrywaniu ich osi przez wyszukiwanie maksimów lokalnych na warstwie tematycznej pokrycia terenu, reprezentującej wysoką roślinność. Warstwy tematyczne powstałe w oparciu o sklasyfikowaną chmurę punktów posłużyły do zaproponowania i porównania dwóch wariantów numerycznych modeli pokrycia terenu: klasycznego NMPT uwzględniającego drzewa jako korony oraz NMPT przedstawiającego drzewa jako pnie (osie). Zostały one stworzone w celu sprawdzenia czy uwzględnienie niejednorodności prezentacji drzew przy założonym pionowym kącie patrzenia wpływa na uzyskanie wyników bliższych ludzkiemu sposobowi percepcji. Badania przeprowadzono na obszarze krakowskich Błoń. Głównym celem analiz było przedstawienie złożoności problemu optymalizacji danych w aspekcie analiz widoczności oraz zaprezentowanie potencjału, jaki tkwi w technologii lotniczego skaningu laserowego w aspekcie badań dotyczących obszarów miejskich. Otrzymane wyniki wykazały wyższość analiz wykorzystujących kombinację zakresów widoczności w porównaniu z klasycznym NMPT nieuwzględniającym zróżnicowanego charakteru drzew.
The city as a space is made up of many different components: buildings of variable heights and shapes, the multitude of trees' species and many other objects (bench, street lights, banners etc.). This makes it necessary to take into account the particularities of the preparation of digital surface model used in the visibility analyses. Consideration of presentation of high vegetation (trees) is a particularly important issue in such studies. Although the occurrence of a number of algorithms that allow for the detection of crowns and axes of trees, their presentation allowing for an exact reflection of the perception of reality still creates a big problem. Therefore an approach using ALS data was drawn up for the modelling of trees based on the detection of their axes by searching for local maxima on the high vegetation thematic layer. Thematic layers formed on the basis of a classified points cloud were used to propose and compare two variants of a digital surface model (DSM): the classical DSM presenting trees as crowns and the DSM showing trees as trunks (axes). They were created in order to verify whether the inclusion of non-uniform presentation of trees at a given vertical viewing angle affects the possibility to achieve results closer to the actual mode of human perception. Cracow Błonia was selected as the study area. The main objective of the analysis was to present the complexity of the optimization problem of data analysis in terms of visibility and to demonstrate the potential that lies in the ALS technology, taking into account the urban areas. The results proved the superiority of analysis performed with the use of a combination of ranges of visibility compared to the classical DSM without consideration of diversified nature of trees.
Źródło:
Roczniki Geomatyki; 2016, 14, 5(75); 609-616
1731-5522
2449-8963
Pojawia się w:
Roczniki Geomatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dokładność pozycjonowania końcówki roboczej robota równoległego typu delta na podstawie analizy „chmury punktów”
Positioning accuracy of end efector of the delta robot based on the point cloud
Autorzy:
Łygas, K.
Paszko, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/316488.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
Tematy:
robot równoległy typu delta
silniki krokowe
chmura punktów
delta robot
stepper motors
point cloud
Opis:
W artykule zaproponowano metodę wyznaczenia dokładności statycznej pozycjonowania końcówki roboczej manipulatora równoległego typu delta. Obliczenia dokonano dla różnych rozdzielczości członów napędowych. Dokonano również estymacji dokładności pozycjonowania dla przestrzeni roboczej o dużej liczbie punktów.
This paper proposes a method of determining a static accuracy of positioning of end effector of delta robot. Calculations were made for different resolutions of actuators. Also the estimation accuracy of the positioning was made for the working space with a large number of points.
Źródło:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2016, 17, 12; 1160-1152
1509-5878
2450-7725
Pojawia się w:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza algorytmów detekcji obiektów infrastruktury kolejowej na podstawie chmury punktów mobilnego skaningu laserowego
Analysis of detection algorithms of railway infrastructure object based on scanning mobile laser point cloud
Autorzy:
Marmol, U.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130674.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
mobilny skaning laserowy
filtracja
detekcja obiektów
mobile laser scanning
filtering
object detection
Opis:
Tematem niniejszego artykułu jest detekcja obiektów infrastruktury kolejowej na podstawie chmury punktów mobilnego skaningu laserowego. Pierwszym istotnym etapem, zanim przystąpi się do właściwej detekcji, jest usunięcie szumu pomiarowego. W przypadku skaningu mobilnego szum jest kluczowym problemem, gdyż wprowadza duże zakłócenia do danych pomiarowych. W pierwszej części artykułu zawarto krótką charakterystykę programów pod kątem prostych filtrów geometrycznych, które zarówno usuwają szumy jak i przeprowadzają proste operacje klasyfikacji (na przykład wydzielenie obiektów oddalonych o określoną wartość głębokości). Dopiero po usunięciu szumu jest możliwe rozpoznawanie obiektów. Jest to stosunkowo nowe zagadnienie, otwierające szerokie pole do analiz i badań naukowych. Do tej pory zostało opisanych kilka metod klasyfikacji danych pochodzących z mobilnych systemów laserowych. Część algorytmów opiera się na metodach wywodzących się z teorii przetwarzania obrazów. Rozproszona chmura punktów jest zapisywana w siatce regularnej jako raster, którego wartości pikseli odpowiadają głębokości lub intensywności danych laserowych. Do metod opartych na obrazach możemy zaliczyć: algorytmy wykorzystujące filtry morfologiczne i algorytmy wyszukiwania. Inne metody detekcji obiektów bazują na danych rozproszonych, czyli oryginalnej chmurze punktów. Przykładem może być metoda oparta na algorytmie RANSAC. Przeprowadzona analiza algorytmów filtracji ujawniła, że mobilny skaning laserowy może stanowić miarodajne źródło do wyodrębniania obiektów.
The subject of this paper is detection of railway infrastructure objects based on mobile laser scanning. The first important step, made before proceeding with correct detection, is to remove the measurement noise. In the case of mobile scanning noise is a key issue, since it introduces a large distortion of the measurement data. In the first part of the article a brief description of the programs in terms of simple geometric filters which both remove noise and carry out simple operations of the classification (for example, the separation of objects spaced by a certain depth). Object recognition is possible only after the removal of the noise This is a relatively new problem, opening a wide field for analysis and research. So far several methods have been described for the classification of the mobile data. Some algorithms based on methods derived from the image processing theory. Scattered cloud of points is stored in a regular grid, the pixel values correspond to the depth or intensity of the laser data. The image-based methods: algorithms using morphological filters and retrieval algorithms. Other methods are based on the detection of objects from the original cloud of points. An example is the method based on RANSAC algorithm. An analysis of filtering algorithms revealed that mobile laser scanning can be a reliable information source to extract objects.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 24; 211-220
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Filtracja chmur punktów za pomocą dopasowania danych 2D-3D
Point Cloud Filtering Using 2D-3D Matching Method
Autorzy:
Rzepka, Karol
Kulczykowski, Michał
Wittels, Paweł
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2090882.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
chmury punktów 3D
filtracja chmur punktów
dopasowanie 2D
3D point clouds
point cloud filtering
2D matching
Opis:
Precyzja jest cechą kluczową dla rozwoju systemów pomiarowych 3D. Wykorzystywane do takich pomiarów kamery Time-of-Flight tworzą chmury punktów zawierające dużo szumu, przez co mogą się okazać mało użyteczne w dalszej analizie. W ramach badań nad rozwiązaniem tego problemu proponujemy nową metodę precyzyjnego filtrowania chmur punktów. Do usuwania punktów odstających z pomiarów 3D, zarejestrowanych za pomocą kamery Time-of-Flight, wykorzystujemy informacje 2D z kamery z obiektywem telecentrycznym. Zastosowanie kamery telecentrycznej pozwala uzyskać najbardziej precyzyjną informację o konturze obiektu, co przekłada się na precyzyjne filtrowanie rekonstrukcji obiektu w 3D.
Precision is a key feature for the development of 3D measurement systems. Time-of-flight cameras used for such measurements create point clouds containing a lot of noise, which may not be useful for further analysis. In our research to solve this problem, we propose a new method for precise point cloud filtering. We use 2D information from a telecentric lens camera to remove outlier points from 3D measurements recorded with a Time-of-Flight camera. The use of a telecentric camera allows us to obtain the most precise information about the contour of an object, which allows us to accurately filter the object reconstruction in 3D.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2022, 26, 2; 15--21
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatyczne określanie średnicy pnia, podstawy korony oraz wysokości sosny zwyczajnej (Pinus Silvestris L.) na podstawie analiz chmur punktów 3D pochodzących z wielostanowiskowego naziemnego skanowania laserowego
Automatic determination of trunk diameter, crown base and height of scots pine (Pinus Sylvestris L.) Based on analysis of 3D point clouds gathered from multistation terrestrial laser scanning
Autorzy:
Ratajczak, M.
Wężyk, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130230.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
naziemne skanowanie laserowe
TLS
przetwarzanie chmury punktów
algorytmy
Charakterystyka biometryczna
terrestrial laser scanning
point cloud processing
algorithms
biometric characteristics
Opis:
Rozwój technologii naziemnego skanowania laserowego (TLS) w ostatnich latach spowodował jej uznanie i wdrożenie w wielu gałęziach gospodarki, w tym w leśnictwie i ochronie przyrody. Wykorzystanie chmur punktów 3D TLS w procesie inwentaryzacji drzew i drzewostanów oraz określaniu wybranych cech biometrycznych drzewa (np. średnicy pnia, wysokości drzewa, podstawy korony, liczby kształtu pnia) oraz wielkości surowca drzewnego (objętość drzew) staje się już praktyką. Wartością dodaną technologii TLS poza dokładnością samego pomiaru jest automatyzacja procesu przetwarzania chmury punktów 3D pod katem ekstrakcji wybranych cech drzew i drzewostanów. Praca prezentuje autorskie oprogramowanie (GNOM) służące do automatycznego pomiaru wybranych parametrów drzew na podstawie chmury punktów pozyskanych skanerem laserowym FARO FOCUS 3D. Dzięki opracowanym algorytmom (GNOM) określono lokalizację pni drzew na kołowej powierzchni badawczej oraz dokonano pomiarów: pierśnicy pni (d1.3), kolejnych średnic pnia na różnych wysokościach pnia, wysokości wierzchołka drzewa, podstawy korony i objętości pnia (metoda pomiaru sekcyjnego) oraz korony drzewa. Prace badawcze realizowano na terenie Nadleśnictwa Niepołomice w jednogatunkowym drzewostanie sosnowym (Pinus sylvestris L.) na powierzchni kołowej o promieniu 18.0 m w zasięgu której znajdowało się 16 sosen (14 z nich ścięto). Drzewostan w wieku 147 lat miał jednopiętrową budowę i był pozbawiony podszytu. Naziemne skanowanie laserowe przeprowadzono tuż przed pracami zrębowymi. Pierśnicę 16 sosen określono w pełni automatycznie algorytmem GNOM z błędem około +2,1% w stosunku do pomiaru referencyjnego wykonanego średnicomierzem. Średni, bezwzględny błąd pomiaru w chmurze punktów - półautomatycznymi metodami "PIXEL" (pomiędzy punktami) oraz PIPE (wpasowanie walca) w programie FARO Scene 5.x, wykazał błąd odpowiednio: 3.5% oraz 5.0%. Za referencyjną wysokość wierzchołka przyjęto pomiar taśmą mierniczą na ściętym drzewie. Średni błąd automatycznego określania wysokości drzew algorytmem GNOM na podstawie chmury punktów TLS wyniósł 6.3%, i był niewiele większy niż przy zastosowaniu manualnej metody pomiaru na przekrojach w programie TerraScan (Terrasolid; błąd ~5.6%). Pomiar wysokości podstawy korony wykazał błąd na poziomie +9,5%. Referencję w tym przypadku stanowił pomiar taśmą wykonany ściętych sosnach. Przetwarzanie chmur punktów TLS algorytmami GNOM w przypadku 16 analizowanych sosen trwało poniżej 10 min (37 sek. /drzewo). W pracy wykazano jednoznacznie przydatność technologii TLS w leśnictwie i jej wysoką dokładność przy pozyskiwaniu danych biometrycznych drzew oraz dalszą potrzebę zwiększania stopnia automatyzacji przetwarzania chmur punktów 3D pochodzących z naziemnego skanowania laserowego.
Rapid development of terrestrial laser scanning (TLS) in recent years resulted in its recognition and implementation in many industries, including forestry and nature conservation. The use of the 3D TLS point clouds in the process of inventory of trees and stands, as well as in the determination of their biometric features (trunk diameter, tree height, crown base, number of trunk shapes), trees and lumber size (volume of trees) is slowly becoming a practice. In addition to the measurement precision, the primary added value of TLS is the ability to automate the processing of the clouds of points 3D in the direction of the extraction of selected features of trees and stands. The paper presents the original software (GNOM) for the automatic measurement of selected features of trees, based on the cloud of points obtained by the ground laser scanner FARO. With the developed algorithms (GNOM), the location of tree trunks on the circular research surface was specified and the measurement was performed; the measurement covered the DBH (l: 1.3m), further diameters of tree trunks at different heights of the tree trunk, base of the tree crown and volume of the tree trunk (the selection measurement method), as well as the tree crown. Research works were performed in the territory of the Niepolomice Forest in an unmixed pine stand (Pinussylvestris L.) on the circular surface with a radius of 18 m, within which there were 16 pine trees (14 of them were cut down). It was characterized by a two-storey and even-aged construction (147 years old) and was devoid of undergrowth. Ground scanning was performed just before harvesting. The DBH of 16 pine trees was specified in a fully automatic way, using the algorithm GNOM with an accuracy of +2.1%, as compared to the reference measurement by the DBH measurement device. The medium, absolute measurement error in the cloud of points - using semi-automatic methods "PIXEL" (between points) and PIPE (fitting the cylinder) in the FARO Scene 5.x., showed the error, 3.5% and 5.0%,.respectively The reference height was assumed as the measurement performed by the tape on the cut tree. The average error of automatic determination of the tree height by the algorithm GNOM based on the TLS point clouds amounted to 6.3% and was slightly higher than when using the manual method of measurements on profiles in the TerraScan (Terrasolid; the error of 5.6%). The relatively high value of the error may be mainly related to the small number of points TLS in the upper parts of crowns. The crown height measurement showed the error of +9.5%. The reference in this case was the tape measurement performed already on the trunks of cut pine trees. Processing the clouds of points by the algorithms GNOM for 16 analyzed trees took no longer than 10 min. (37 sec. /tree). The paper mainly showed the TLS measurement innovation and its high precision in acquiring biometric data in forestry, and at the same time also the further need to increase the degree of automation of processing the clouds of points 3D from terrestrial laser scanning.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2015, 27; 123-138
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Comparison of Accuracy between Point Clouds from Convergent Images and Spherical Panoramas
Analiza porównawcza chmur punktów wygenerowanych na podstawie zdjęć zbieżnych i panorama
Autorzy:
Szlapińska, S.
Tokarczyk, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/385943.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
Agisoft
zdjęcia zbieżne
modelowanie na podstawie zdjęć
chmury punktów
panoramy sferyczne
convergent photos
image-based modeling
point clouds
spherical panoramas
Opis:
W pracy przedstawiono wyniki analizy porównawczej chmur punktów opracowanych na podstawie zdjęć zbieżnych oraz panoram sferycznych powstałych ze zdjęć wykonywanych z tego samego środka rzutów. Porównywano wyniki opracowania dla sieci zdjęć zbieżnych i sieci panoram pod względem dokładności, gęstości chmury i ekonomiczności pomiaru. Prace badawcze prowadzono na polu testowym założonym w dużym wnętrzu budynku. Zdjęcia zbieżne oraz panoramy wykonano lustrzanką Canon EOS 5D. Do wykonania panoram użyto głowicy GIGA PAN Epic Pro. Do obliczeń i utworzenia modeli zastosowano program Agisoft PhotoScan, ponieważ ma on funkcję automatycznej orientacji oraz dopasowania obrazów w przypadku panoram sferycznych. Porównanie dokładności chmur punktów, z których odczytywano współrzędne punktów kontrolnych, wykazało, że dokładność modelu utworzonego ze zdjęć zbieżnych wynosi 19 mm, a dokładność modelu z panoram – 73 mm. Ponieważ gorszy wynik dokładności chmury z panoram może być spowodowany jej znacznie mniejszą gęstością, sprawdzono również wpływ dokładności ich wykonania przez analityczne wyznaczenie współrzędnych punktów kontrolnych na etapie orientacji zdjęć i panoram. Przeprowadzona analiza potwierdziła, że model ze zdjęć zbieżnych cechuje się wyższą dokładnością (20 mm) niż model z panoram (36 mm).
The work includes the results of a comparison of point clouds made on the basis of convergent images and spherical panoramas from the photos taken in the same center of projection. The results were compared for the group of convergent photos and panoramas in relation to accuracy, cloud density and measurement economics. The research was carried out on the testfield inside a large building. The convergent photos and panoramas were taken using the Canon EOS 5D camera. The robotic camera mount GIGA PAN Epic Pro was used to make panoramas. For calculations and building models the Agisoft PhotoScan application was selected, as it has a function of automatic orientation and adjusting photos. The comparison of point cloud accuracy, from which the control point coordinates were taken, has shown that the accuracy of the model made from the photos was 19 mm, and the accuracy of panorama model was 73 mm. As the worse result of panorama cloud accuracy may be caused by much lower density, the effect on their accuracy was also checked by making an analytical determination of control point coordinates at the stage of photo and panorama orientation. The analysis has proven that the model made of convergent photos is more accurate (20 mm) than the model made of panoramas (36 mm).
Źródło:
Geomatics and Environmental Engineering; 2017, 11, 2; 63-72
1898-1135
Pojawia się w:
Geomatics and Environmental Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Accuracy of the BIM model generated from the point cloud for an object made in glass technology
Dokładność modelu BIM z chmury punktów dla obiektu wykonanego w technologii szklanej
Autorzy:
Wider, Marta
Gawronek, Pelagia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2029730.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie
Tematy:
terrestrial laser scanning
architectural survey
glass façade
accuracy analysis of geometry modelling
naziemny skaning laserowy
inwentaryzacja
modelowanie
fasada szklana
analiza dokładności odwzorowania geometrii
Opis:
Mapping glass objects in 3D space has long raised doubts as to the possibility of obtaining data, and as to the accuracy of that data. The basics of terrestrial laser scanning technology and the principles of the physics of light propagation in the environment of transparent and reflective surfaces, as a rule, contradict the technological possibility of a faithful mapping thereof. Although Building Information Modelling (BIM) of existing objects based on data from terrestrial laser scanning is an increasingly common practice, it is recognized, nevertheless, that the accuracy of the model is primarily reflected in the accuracy of the point cloud obtained as a result of scanning. The article discusses the possibilities of developing a BIM model of an object made in glass technology, based on data obtained with the method of terrestrial laser scanning. The subject of the study was the glazed façade of the complex of buildings belonging to the University of Agriculture in Krakow. The study on the fidelity of mapping glazed surfaces included the acquisition and processing of the point cloud, 3D modelling of the object using the Revit software, and the analysis of the accuracy of mapping the existing status in comparison with architectural design and construction documentation. Based on the research, the possibility of using the BIM process was assessed using TLS data in the process of recreating the geometry of an object made in glass technology. The results of the study showed a significant convergence of the façade model geometry with the actual course of the structure, which, however, can be attributed to the development methodology, i.e. the accuracy of 3D data acquisition, the registration process, the filtration procedure, the method of parametric modelling of the façade structure itself, and ultimately fitting three-layer glazing into the model of that structure.
Odwzorowanie obiektów szklanych w przestrzeni 3D od lat budzi wątpliwości w zakresie możliwości pozyskania danych oraz ich dokładności. Podstawy technologii naziemnego skaningu laserowego oraz zasady fizyki rozchodzenia się światła w środowisku powierzchni transparentnych i refleksyjnych co do zasady przeczą możliwością technologicznym ich wiernego odwzorowania. Modelowanie BIM obiektów istniejących w oparciu o dane z naziemnego skanowania laserowego to coraz powszechniejsza praktyka, jednak nadal uznaje się, że o dokładności modelu świadczy przede wszystkim dokładność pozyskanej w wyniku skanowania chmury punktów. W artykule omówiono możliwości opracowania modelu BIM obiektu wykonanego w technologii szklanej, na podstawie danych pozyskanych technologią naziemnego skaningu laserowego. Przedmiotem opracowania była przeszklona fasada kompleksu zabudowań Uniwersytetu Rolniczego w Krakowie. Badania wierności odwzorowania przeszkleń obejmowały pozyskanie i przetworzenie chmury punktów, modelowanie 3D obiektu w programie Revit oraz analizę dokładności odtworzenia stanu istniejącego w porównaniu z dokumentacją architektoniczno – budowlaną. W oparciu o przeprowadzone badanie dokonano oceny możliwości zastosowania procesu BIM przy wykorzystaniu danych TLS w procesie odtworzenia geometrii obiektu wykonanego w technologii szklanej. Rezultaty opracowania wykazały znaczą zbieżność geometrii modelu fasady z rzeczywistym przebiegiem konstrukcji, co jednak zawdzięczać można metodyce opracowania tj. dokładności pozyskania danych 3D, procesowi rejestracji, filtracji, metodzie modelowania parametrycznego samej konstrukcji fasady oraz finalne wpasowaniu w jej model trójwarstwowych szkleń.
Źródło:
Geomatics, Landmanagement and Landscape; 2021, 4; 117-133
2300-1496
Pojawia się w:
Geomatics, Landmanagement and Landscape
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
Tytuł:
Possibility of convergence measurement of gates in coal mining using terrestrial 3D laser scanner
Autorzy:
Kukutsch, R.
Kajzar, V.
Konicek, P.
Waclawik, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/92148.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Główny Instytut Górnictwa
Tematy:
skanowanie 3D
chmury punktów
górnictwo
monitoring geotechniczny
pomiar zbieżności
3D laser scanning
point clouds
mining
geotechnical monitoring
convergence measurement
Opis:
The application of laser scanning technology has increased recently in many different branches. The presented paper deals with an application of this technology in the mining environment. To verify the spatial changes (movements and deformations) of mining works this technology was deployed in situ at the selected mining workplace in the Czech part of the Upper Silesian Coal Basin. The main purpose of 3D laser scanning at Lazy Mine was to monitor the deformation of the roadway before approaching the longwall face on the selected tailgate. From the results of performed 3D scanning used it was possible to accurately define and quantify the floor lift area in front of the approaching coalface, observe measurable tilt of middle wooden props, capture documentable changes in floor dinting during the period between campaigns and monitor the deformation of steel arch support, confirming the influence of additional stress away from the goaf of previous longwall.
Źródło:
Journal of Sustainable Mining; 2015, 14, 1; 30-37
2300-1364
2300-3960
Pojawia się w:
Journal of Sustainable Mining
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie właściwości chmury punktów wygenerowanej metodą dopasowania obrazów zdjęć lotniczych z danymi z lotniczego skanowania laserowego
Comparison of point clouds derived from aerial image matching with data from airborne laser scanning
Autorzy:
Dominik, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129621.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
chmura punktów
dopasowanie obrazów
semi-global matching
lotnicze skanowanie laserowe
numeryczny model pokrycia terenu
point cloud
image matching
airborne laser scanning (ALS)
digital surface model
Opis:
Celem niniejszego opracowania było zbadanie właściwości chmur punktów tworzonych metodą dopasowania obrazów zdjęć lotniczych semi-global matching (SGM) i porównanie ich z chmurami punktów z lotniczego skanowania laserowego. Do badań wykorzystane zostały zdjęcia lotnicze oraz dane z lotniczego skanowania laserowego pozyskane w latach 20102013 na obszarze centrum Elbląga. Na podstawie wejściowego zbioru danych wygenerowano chmury punktów metodą SGM, które poddano następnie analizie. Otrzymane chmury punktów badano poprzez porównanie dokładności wysokościowej względem profilu pomierzonego w terenie, porównanie wizualne profili chmur punktów oraz porównanie wizualne wygenerowanych na podstawie chmur punktów modeli pokrycia terenu. Przeprowadzone badania pozwoliły na sformułowanie szeregu szczegółowych wniosków dotyczących jakości chmur punktów SGM w odniesieniu do różnych czynników. Sformułowane wnioski szczegółowe prowadzą do generalnego spostrzeżenia, że chmury punktów SGM są produktem mniej niezawodnym, bardziej nieprzewidywalnym i zależnym od większej liczby czynników niż chmury punktów LIDAR. Mimo to przy odpowiednich parametrach chmury punktów SGM mogą przewyższać dokładnościowo chmury punktów LIDAR, a także dostarczać bardziej szczegółowej informacji dotyczącej pokrycia terenu. Skłania to do wniosku, że chmury punktów SGM mają potencjał i warto rozwijać tę metodę generowania chmur punktów.
The aim of this study was to investigate the properties of point clouds derived from aerial image matching and to compare them with point clouds from airborne laser scanning. A set of aerial images acquired in years 2010-2013 over the city of Elblag were used for the analysis. Images were acquired with the use of three digital cameras: DMC II 230, DMC I and DigiCAM60 with a GSD varying from 4.5 cm to 15 cm. Eight sets of images that were used in the study were acquired at different stages of the growing season – from March to December. Two LiDAR point clouds were used for the comparison – one with a density of 1.3 p/m2 and a second with a density of 10 p/m2. Based on the input images point clouds were created with the use of the semi-global matching method. The properties of the obtained point clouds were analyzed in three ways: – by the comparison of the vertical accuracy of point clouds with reference to a terrain profile surveyed on bare ground with GPS-RTK method – by visual assessment of point cloud profiles generated both from SGM and LiDAR point clouds – by visual assessment of a digital surface model generated from a SGM point cloud with reference to a digital surface model generated from a LiDAR point cloud. The conducted studies allowed a number of observations about the quality of SGM point clouds to be formulated with respect to different factors. The main factors having influence on the quality of SGM point clouds are GSD and base/height ratio. The essential problem related to SGM point clouds are areas covered with vegetation where SGM point clouds are visibly worse in terms of both accuracy and the representation of terrain surface. It is difficult to expect that in these areas SGM point clouds could replace LiDAR point clouds. This leads to a general conclusion that SGM point clouds are less reliable, more unpredictable and are dependent on more factors than LiDAR point clouds. Nevertheless, SGM point clouds generated with appropriate parameters can have better accuracy than LiDAR point clouds and present more detailed information about the terrain surface.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2014, 26; 53-56
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Technical assessment of historic buildings on the basis of information obtained from a three-dimensional point clouds
Ocena stanu technicznego budynków zabytkowych w oparciu o dane uzyskane z trójwymiarowej chmury punktów
Autorzy:
Pawłowicz, J. A.
Szafranko, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/396542.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
3D laser scanning
inventory of of architecture and construction
damage
skaning laserowy 3D
inwentaryzacja architektoniczno-budowlana
uszkodzenia budynku
uszkodzenia budowli
odkształcenie konstrukcji
Opis:
3D scanning is the most modern method of unlimited possibilities based on laser technology. Its main advantage is the speed of obtaining large amounts of data in a very short time, which gives a huge advantage over existing methods of the measuring. Scanning provides opportunities for use in engineering works, geodetic and the inventory of buildings and objects of a high complexity, as well as in studies of damage or deformation of the structure. 3D scanner is a device, which with high accuracy collects data about the shape and texture of the tested object and its surroundings in the form of a point cloud.
Skanowanie 3D jest to najnowocześniejsza metoda o nieograniczonych możliwościach oparta na technologii laserowej. Jej podstawową zaletą jest szybkość pozyskiwania dużej ilości danych w bardzo krótkim czasie, co daje ogromną przewagę nad dotychczasowymi metodami pomiarowymi. Skanowanie daje możliwości wykorzystania w pracach inżynieryjnych, geodezyjnych, przy inwentaryzacji budynków i obiektów o dużym skomplikowaniu (np. zabytkowych), a także w badaniach ich uszkodzeń i odkształceń konstrukcji. Skaner 3D jest to urządzenie, które z dużą dokładnością analizuje w czasie rzeczywistym mierzoną budowlę oraz zbiera dane o kształcie, fakturze oraz teksturze badanego przedmiotu i jego otoczeniu. Prawidłowo przeprowadzone pomiary dają zbiór punktów o znanych współrzędnych X,Y,Z w formie chmury punktów, które można obrabiać, w efekcie czego stworzony zostaje w pełni cyfrowy, trójwymiarowy model obiektu. Często w czasie inwentaryzacji wykonywanej metodami klasycznymi nie ma możliwości, aby zauważyć wszystkie uszkodzenia występujące na badanym obiekcie. Również trudno jest ocenić i zmierzyć np. zniekształcenia elementów konstrukcyjnych. Analiza obrazu uzyskanego z trójwymiarowej chmury punktów, pozwala na zidentyfikowanie ubytków, określenie wielkości pęknięć i innych odkształceń (np. ugięć belek) we wszelkiego rodzaju budynkach i budowlach.
Źródło:
Civil and Environmental Engineering Reports; 2016, No. 20(1); 71-78
2080-5187
2450-8594
Pojawia się w:
Civil and Environmental Engineering Reports
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Teksturowanie modeli obiektów o złożonej geometrii na podstawie danych z naziemnego skaningu laserowego
Complex objects texturing based on terrestrial laser scanner data
Autorzy:
Kolecki, J.
Słota, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130068.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
naziemny skaning laserowy
przetwarzanie chmury punktów
modelowanie 3D
inwentaryzacja
teksturowanie
terrestrial laser scanning
point cloud processing
3D modeling
stocktaking
texture mapping
Opis:
Obrazy pozyskane podczas rejestrowanej w trakcie skanowania laserowego chmury punktów pozwalają na tworzenie tekstur modelowanego obiektu, co zwiększa jego zawartość informacyjną. Generowanie tekstur bezpośrednio z pozyskanych obrazów wymaga znajomości parametrów odwzorowania, w którym powstaje zdjęcie. Jednak także informacja o kolorze zapisana jako atrybuty punktów chmury może być wykorzystana do tworzenia tekstur modelowanego obiektu. W takim przypadku chmura punktów może pośredniczyć w tworzeniu obrazów tekstur a cały proces teksturowania odbywa się bez bezpośredniego udziału zdjęć. Celem niniejszych badań było opracowanie metody teksturowania modeli obiektów o złożonej geometrii na podstawie kolorowej chmury punktów pochodzącej z naziemnego skaningu laserowego. Wynikiem pracy jest autorski program do tworzenia tekstur, bezpośrednio w oparciu o kolory RGB chmury punktów. Danymi wejściowymi do programu są chmury punktów w formacie tekstowym oraz obiekty 3D w formacie VRML. W celu przyspieszenia obliczeń w pierwszym kroku wykonywana jest automatyczna segmentacja chmur punktów. Następnie pozyskiwana jest informacja o geometrii płaszczyzn obiektu na podstawie pliku VRML. W efekcie analiz przestrzennych pomiędzy położeniem pikseli na teksturowanych płaszczyznach i chmurą punktów, pozyskiwane są informacje o kolorze pikseli oraz tworzone są tekstury obiektu. Uzyskane wyniki pokazują, że tworzone w ramach prac testowych tekstury mogą posiadać artefakty, będące efektem niedopasowania radiometrycznego zdjęć pozyskiwanych z różnych stanowisk skanowania.
Images taken during point cloud acquisition using laser scanning can be subsequently utilized for generating textures of 3D models. As a result the final amount of information associated with produced model is increased. Automatic texture generation using captured images directly, demands the knowledge about parameters describing image projection. However using the information about color stored as point cloud attributes allows texture generation without using the images directly. The addressed researches aim to develop a method of model texturing. As the final result a simple GUI application has been created in C++. Point clouds in text format and VRML models are used as the input data. In order to speed up the calculation process, in the first step the automatic segmentation of the point clouds is performed. Secondly the information about the object surfaces is obtained based on VRML file and then textures are defined. After performing spatial analysis between pixels position on textured surfaces and point cloud, the pixels color information is computed and texture images are generated. The results show that the test objects textures may be affected by noise resulting from radiometric discrepancies between images acquired from different standpoints.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 24; 145-154
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
Tytuł:
Czynniki wpływające na gęstość chmury punktów „leżących na gruncie” lotniczego skanowania laserowego na przykładzie danych pochodzących z projektu ISOK
Factors influencing ground point density from AirborneLaser Scanning – a case study with ISOK Project data
Autorzy:
Maślanka, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/345800.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
Tematy:
ISOK
znormalizowany numeryczny model pokrycia terenu
numeryczny model terenu
numeryczny model pokrycia terenu
zwarcie drzewostanu
normalized Digital Surface Model
digital terrain model (DTM)
Digital Surface Model
canopy cover
Opis:
Obszary gęsto pokryte roślinnością charakteryzują się obniżoną gęstością chmury punktów „leżących na gruncie”. Wpływa to negatywnie na odwzorowanie szczegółów terenowych na danym obszarze. W Polsce w latach 2011 - 2015 pozyskano dane lotniczego skanowania laserowego w ramach projektu Informatyczny Systemu Osłony Kraju (ISOK) przed nadzwyczajnymi zagrożeniami. Ze względu na coraz częstsze wykorzystanie tych danych do generowania NMT, należy ocenić czynniki wpływające na gęstość chmury punktów pod obszarami gęsto pokrytymi roślinnością. Praca przedstawia przykład takiej oceny. W pierwszym etapie wykonano modele rastrowe: gęstości chmury punktów, procentowego udziału punktów gruntu, liczby szeregów, NMT, nachylenia terenu, kąta skanowania, zwarcia drzewostanów i znormalizowanego numerycznego modelu pokrycia terenu (zNMPT). W dalszej części dla punktów testowych przeprowadzono analizę związków między zmiennymi na podstawie wielkości z wygenerowanych modeli oraz obiektów wektorowych. W wyniku przeprowadzonych badań stwierdzono, że gęstość chmury punktów warunkowana jest głównie przez zwarcie drzewostanów, wysokość szaty roślinnej i kąt skanowania, przy czym pewien wpływ na kształtowanie się gęstości chmury punktów ma również nachylenie terenu oraz liczba szeregów.
Areas covered with vegetation are characterized by a lower density of ground points. This issue has a negative impact on the accuracy of terrain representation and terrain details that could be detected. Country-wide ALS data was delivered in Poland within the ISOK Project (the IT System of the Country’s Protection against Extreme Hazards) between 2011 and 2015. Considering the increasing use of this data in the process of generation of Digital Terrain Models (DTM), factors affecting the density of ground points in areas covered with vegetation should be carefully assessed. During the first step various raster models were generated: the point cloud density, the percentage of ground points, the point source number, the slope, the scan angle, the canopy cover, the DTM and the normalized Digital Surface Model (nDSM). In the next step statistical analysis of relations between variables, basing on values from generated models and vector objects, was performed. The results showed that the density of ground points is mainly determined by the canopy cover, the forest height and the scan angle; however it is also influenced by the slope and the point source number.
Źródło:
Roczniki Geomatyki; 2016, 14, 4(74); 511-519
1731-5522
2449-8963
Pojawia się w:
Roczniki Geomatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-25 z 35

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