Porównanie algorytmów ekstrakcji punktów istotnych w upraszczaniu numerycznych modeli terenu o strukturze hybrydowej

• Autorzy: Bakuła K.

Identyfikatory

DOI

10.14681/afkit.2014.001

Warianty tytułu

EN

The comparison of algorithms for key points extraction in simplification of hybrid digital terrain models

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Przedstawione badania dotyczą opracowania algorytmu redukcji ilości danych wysokościowych w postaci numerycznego modelu terenu z lotniczego skanowania laserowego (ALS) dla potrzeb modelowania powodziowego. Redukcja jest procesem niezbędnym w przetwarzaniu ogromnych zbiorów danych z ALS, a jej przebieg nie może mieć charakteru regularnej filtracji danych, co często ma miejsce w praktyce. Działanie takie prowadzi do pominięcia szeregu istotnych form terenowych z punktu widzenia modelowania hydraulicznego. Jednym z proponowanych rozwiązań dla redukcji danych wysokościowych zawartych w numerycznych modelach terenu jest zmiana jego struktury z regularnej siatki na strukturę hybrydową z regularnie rozmieszczonymi punktami oraz nieregularnie rozlokowanymi punktami istotnymi. Celem niniejszego artykułu jest porównanie algorytmów ekstrakcji punktów istotnych z numerycznych modeli terenu, które po przetworzeniu ich z użyciem redukcji danych zachowają swoją dokładność przy jednoczesnym zmniejszeniu rozmiaru plików wynikowych. W doświadczeniach zastosowano algorytmy: indeksu pozycji topograficznej (TPI), Very Important Points (VIP) oraz Z-tolerance, które posłużyły do stworzenia numerycznych modeli terenu, podlegających następnie ocenie w porównaniu z danymi wejściowymi. Analiza taka pozwoliła na porównanie metod. Wyniki badań potwierdzają możliwości uzyskania wysokiego stopnia redukcji, która wykorzystuje jedynie kilka procent danych wejściowych, przy relatywnie niewielkim spadku dokładności pionowej modelu terenu sięgającego kilku centymetrów.

EN

The presented research concerns methods related to reduction of elevation data contained in digital terrain model (DTM) from airborne laser scanning (ALS) in hydraulic modelling. The reduction is necessary in the preparation of large datasets of geospatial data describing terrain relief. Its course should not be associated with regular data filtering, which often occurs in practice. Such a method leads to a number of important forms important for hydraulic modeling being missed. One of the proposed solutions for the reduction of elevation data contained in DTM is to change the regular grid into the hybrid structure with regularly distributed points and irregularly located critical points. The purpose of this paper is to compare algorithms for extracting these key points from DTM. They are used in hybrid model generation as a part of elevation data reduction process that retains DTM accuracy and reduces the size of output files. In experiments, the following algorithms were tested: Topographic Position Index (TPI), Very Important Points (VIP) and Z-tolerance. Their effectiveness in reduction (maintaining the accuracy and reducing datasets) was evaluated in respect to input DTM from ALS. The best results were obtained for the Z-tolerance algorithm, but they do not diminish the capabilities of the other two algorithms: VIP and TPI which can generalize DTM quite well. The results confirm the possibility of obtaining a high degree of reduction reaching only a few percent of the input data with a relatively low decrease of vertical DTM accuracy to a few centimetres. The presented paper was financed by the Foundation for Polish Science - research grant no. VENTURES/2012-9/1 from Innovative Economy program of the European Structural Funds.

Słowa kluczowe

PL

numeryczny model terenu; punkty istotne; redukcja ilościowa danych; generalizacja; indeks pozycji topograficznej; TPI; Very Important Points; VIP; Z-tolerance

EN

digital terrain model (DTM); critical points; data reduction; generalization; Topographic Position Index; TPI; Very Important Points; VIP; Z-tolerance

• Wydawca: Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich
• Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
• Rocznik: 2014
• Tom: Vol. 26
• Strony: 11--21
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz.

Twórcy

autor

Bakuła K.

• Zakład Fotogrametrii, Teledetekcji i Systemów Informacji Przestrzennej, Wydział Geodezji i Kartografii, Politechnika Warszawska, telefon: [phone]

Bibliografia

• 1. Bakuła K., 2011. Reduction of DTM obtained from LiDAR data for flood modeling, Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, vol. 22, s. 51-61.
• 2. Bakuła K., Kurczyński Z., 2013. The role of structural lines extraction from high-resolution digital terrain models in the process of height data reduction, 13th SGEM GeoConference on Informatics, Geoinformatics And Remote Sensing, SGEM2013 Conference Proceedings, vol. 1, s. 579 - 586.
• 3. Briese C., 2004. Three-dimensional modelling of breaklines from airborne laser scanner data. ISPRS Congress, Commission III, WG III/3.
• 4. Casas A., Lane S., Yu D., Benito G., 2010. A method for parametrising roughness and topographic sub-grid scale effects in hydraulic modelling from LiDAR data. Hydrology and Earth System Sciences, vol. 14, s. 1567 - 1579.
• 5. Chen, Z. T., Guevara, J. A., 1987. Systematic selection of very important point (VIP) from digital terrain model for constructing triangular irregular networks. Proceedings of International Symposium on Computer-Assisted Cartography (AUTO-CARTO 8), s. 50-56.
• 6. De Floriani, L., 1989. A pyramidal data structure for triangle-based surface description. IEEE Computer Graphics and Applications, vol. 9(2), s. 67-78.
• 7. Dziennik Urzędowy Unii Europejskiej, L. 2. (2007). Dyrektywa 2007/60/WE Parlamentu Europejskiego i Rady z dnia 23 października 2007 r. w sprawie oceny ryzyka powodziowego i zarządzania nim.
• 8. Jenness J., 2006. Topographic Position Index (tpi_jen. avx) extension for ArcView 3.x, v. 1.3 a. Jenness Enterprises.
• 9. Kraus K., 2003. LaserScanDTMs for Modeling Flood Risk Areas. Photogrammetric Week, Stuttgart, Germany: http://www.ifp.uni-stuttgart.de/publications/phowo03/kraus.pdf).
• 10. Liu X., Zhang Z., 2008. LiDAR data reduction for efficient and high quality DEM generation, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. XXXVII, Part B3b, s. 173-178.
• 11. Weiss A., 2001. Topographic Position and Landforms Analysis. Esri User Conference. San Diego.
• 12. ArcGIS Resource Center, http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/ (1.09.2014)