Gęstość chmury punktów pochodzącej z mobilnego skanowania laserowego

• Autorzy: Warchoł A.

Identyfikatory

DOI

10.14681/afkit.2015.011

Warianty tytułu

EN

Density of point clouds in mobile laser scanning

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

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.

EN

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.

Słowa kluczowe

PL

mobilny skaning laserowy; chmura punktów; gęstość

EN

mobile laser scanning; point clouds; density

• Wydawca: Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich
• Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
• Rocznik: 2015
• Tom: Vol. 27
• Strony: 149--161
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz.

Twórcy

autor

Warchoł A.

• Uniwersytet Rolniczy w Krakowie, Wydział Inżynierii Środowiska i Geodezji, Katedra Geodezji

Bibliografia

• Boulaassal H., Landes T., Grussenmeyer P., 2011. Reconstruction of 3D vector models of buildings by combination of ALS, TLS and VLS data. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XXXVIII-5/W16, 2011, ISPRS Trento 2011 Workshop, 2-4 March 2011, Trento, Italy http://www.int-arch-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/XXXVIII-5-W16/239/2011/isprsarchives-XXXVIII-5-W16-239-2011.pdf.,dostęp 11.10.2015.
• Cahalane C., McCarthy T., McElhinney C.P., 2010. Mobile mapping system performance - An initial investigation into the effect of vehiclespeed on laser scan lines. Remote Sensing & Photogrammety Society Annual Conference - From the sea-bed to the cloud tops, Cork, Ireland, 2010.
• GUGiK, 2011a. Warunki techniczne na wykonanie lotniczego skaningu laserowego (LiDAR) oraz opracowanie produktów pochodnych. Załącznik nr 1 do SIWZ – Warunki techniczne.
• GUGiK, 2011b. Warunki techniczne na realizację usługi polegającej na wykonaniu zadań wsparcia i zadań kontroli dotyczących zamówień realizowanych przez Wykonawców ISOK w ramach zamówienia „Usługa weryfikacji danych i koordynacji działań w ramach projektu ISOK”. Załącznik nr 1 do SIWZ– Warunki techniczne INiK.
• GUGiK, 2013a. Warunki techniczne na pozyskanie danych wysokościowych w technologii LiDAR oraz opracowanie produktów pochodnych. Załącznik nr 1 do SIWZ – Szczegółowy Opis Przedmiotu Zamówienia wraz z załącznikami – Warunki techniczne.
• GUGiK, 2013b. Warunki techniczne na realizację usługi weryfikacji danych w ramach projektu ISOK– INiK3. Załącznik nr 1 do SIWZ – Szczegółowy Opis Przedmiotu Zamówienia – WT INiK3.
• Naus T., 2008. Unbiased LiDAR Data Measurement. Portland http://www.asprs.org/a/society/committees/lidar/Unbiased_measurement.pdf. dostęp 11.10.2015.
• Pastucha E., Słota M., 2012. Opracowanie i ocena skuteczności działania algorytmu segmentacji słupów trakcyjnych pomierzonych techniką mobilnego skaningu laserowego. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, 24, s. 267-278.
• Pu S., Rutzinger M., Vosselman G., OudeElberink S., 2011. Recognizing basic structures from mobile laser scanning data for road inventory studies. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 66 (6 SUPPL.), s. S28-S39.
• Wężyk P. (Ed.), 2014. Podręcznik dla uczestników szkoleń z wykorzystania produktów LiDAR. Warszawa.
• Yoo H.J., Goulette F., Senpauroca, J., Lepere G., 2010. Analysis and improvement of laser terrestrial mobile mapping systems configurations. .International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXXVIII, part 5, s. 633-638.