Porównanie działania algorytmów aktywnego modelu TIN i predykcji liniowej do segmentacji punktów terenowych

• Autorzy: Brodowska P.

Warianty tytułu

EN

Comparison of TIN active model and prediction of linear algorithms for terrain points segmentation

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Istotną część punktów pozyskanych z wykorzystaniem technologii lotniczego skaningu laserowego stanowią odbicia od obiektów leżących ponad powierzchnią terenu np. drzew, krzewów czy budynków. Jednoznaczna i dokładna segmentacja jest kluczowym procesem pozwalającym na identyfikację obszarów homologicznych pod względem określonych własności w zbiorze punktów, co z kolei umożliwia generowanie NMT czy modelowanie brył budynków. W niniejszej pracy przedstawiono porównanie dwóch najczęściej stosowanych algorytmów filtracji chmury punktów ALS: aktywnego modelu TIN oraz predykcji liniowej. Badania wykonano dla wyodrębnionych 24 pól testowych charakteryzujących się różnym ukształtowaniem i użytkowaniem terenu. Weryfikacja wyników automatycznych filtracji polegała na ich porównaniu ze zbiorami referencyjnymi. W wyniku tego porównania określono względne procentowe błędy segmentacji punktów terenowych, które kształtowały się na poziomie od 0% do około 20% i zależne były od charakteru badanej powierzchni oraz obiektów na niej występujących. Przeprowadzone testy potwierdziły wysoką skuteczność obydwu badanych algorytmów, pokazując jednocześnie ich pewne ograniczenia i różnice w przypadku filtracji terenów o skomplikowanym ukształtowaniu lub pokryciu. Oba algorytmy zwracają podobny wynik w przypadku klasyfikacji chmury punktów opisujących tereny wykorzystywane rolniczo oraz tereny, na których zlokalizowane są pojedyncze budynki, krzewy i drzewa oraz parkingi z samochodami. Metoda oparta na predykcji liniowej lepiej eliminuje punkty zarejestrowane w wyniku odbicia wiązki lasera od podjazdów/wiaduktów/mostów, niż algorytm aktywnego modelu TIN.

EN

A significant part of the data points obtained by using airborne laser scanning technology come from points reflected from objects situated above the ground such as trees, shrubs or buildings. Clear-cut and accurate segmentation is a crucial stage in data processing which allows to identify the homologous regions in terms of specific properties within a dataset of points, which further allows to generate DTM's or model building shapes. This paper shows an analysis of the two most commonly used algorithms for ALS point cloud filtering: active TIN model and linear prediction. The study was performed on 24 specifically extracted testing samples characterized by different topography and land use. The verification of the results of the automatic filtration process of both algorithms was based on comparison to reference datasets. As a result of this comparisons the relative percentage errors of automatic segmentation were determined. The level of the estimated errors varies from 0% to around 20% and depends on the characteristics of the land and the objects which are on the surface. The conducted study confirmed the high efficiency of both evaluated algorithms, at the same time revealing their limitations and differences in the filtration process for areas of a complex topography or terrain coverage. Both algorithms provide similar classification of point clouds describing land use for agriculture, areas on which a single building, shrub or tree is located, and for used car parks. Method based on linear prediction works better than active algorithm TIN model in terms of points recorded by the laser beam being reflected from vehicles/flyovers/bridges.

Słowa kluczowe

PL

LIDAR; ALS; chmura punktów; algorytm aktywnego modelu TIN; predykcja liniowa; filtracja; segmentacja

EN

lidar; ALS; point cloud; active TIN model algorithm; linear prediction; filtration; segmentation

• Wydawca: Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich
• Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
• Rocznik: 2012
• Tom: Vol. 24
• Strony: 63--71
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz.

Twórcy

autor

Brodowska P.

• Zakład Fotogrametrii, Instytut Geodezji i Kartografii, tel. [phone]

Bibliografia

• Axelsson P., 1999, Processing of laser scanner data – algorithms and applications, ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing 54, s. 138-147.
• Axelsson P., 2000, DEM generation from laser scanner data using adaptive TIN models. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing Vol. XXXIII/4B, s. 110-117.
• Borkowski A., Jóźków G., 2007, Ocena poprawności filtracji danych lotniczego skaningu laserowego metodą aktywnych powierzchni. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, Vol. 17a, s. 83-92.
• Briese C., Pfeifer N., Dorninger P., 2002. Applications of robust interpolation for DTM determination. Symposium ISPRS Commision III, Photogrammatric Computer Vision, Graz, 9-13 September 2002, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. XXXIV/3A, s. 55-61.
• Gajski D., Fiedler T., Krtalić A., 2003, Classification and filtering of airborne topographic lidar data. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science, Vol. XXXIV, Part 6/W11, s. 100-104.
• Kraus K., Pfeifer N., 2001, Advanced DTM generation from LIDAR data, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. XXXIV-3/W4, s. 23-30.
• Marmol U., 2003, Pozyskiwanie Numerycznego Modelu Powierzchni Topograficznej (NMPT) w oparciu o dane wysokościowe pochodzące z lotniczego skanera laserowego, Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków.
• Pfeifer N., Reiter T., Briese C., Rieger W., 1999, Interpolation of high quality ground models from laser scanner data in forest areas.
• Pfeifer N., Stadler P., Briese Ch., 2001, Derivation of Digital Terrain Models in the SCOP++ environment, Stockholm.
• Piechocka (Borowiec) N., Marmol U., Jachimski J., 2004, Stereometryczna weryfikacja DTM uzyskanego ze skaningu laserowego, Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, vol. 14, Białobrzegi - Warszawa.
• Sithole G., Vosselman G., 2004, Experimental comparison of filter algorithms for bare-Earth extraction from air borne laser scanning point cloud, ISPRD Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 59, s. 85-101.
• Soininen A., 2011, TerraScan User’s Guide.