Dokładność numerycznych modeli wysokościowych powstałych z danych z bezzałogowego skanowania laserowego w dobie rozwoju technologii ULS

• Autorzy: Bakuła Krzysztof

Identyfikatory

DOI

0000-0001-7137-1667

Warianty tytułu

EN

Accuracy of digital elevation models obtained from unmanned laser scanning data in the era of ULS technology development

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł przedstawia dokładności numerycznego modelu terenu (NMT) z bezzałogowego skanowania laserowego (ULS – Unmanned Laser Scanning) i podsumowuje dekadę dynamicznego rozwoju technologii ULS, przytaczając najistotniejsze systemy skanowania pojawiające się na rynku wraz z ich specyfikacjami, różnicami i możliwościami, jakie niesie ta technologia w porównaniu z fotogrametrią niskopułapową opartą o bezzałogowe statki latające i wielkoobszarowym lotniczym skanowaniem laserowym. W artykule przytoczono liczne prace, w których określano dokładność NMT z danych ULS uzyskiwanego w nalotach ukierunkowanych głównie na obiekty infrastruktury krytycznej o dużych deniwelacjach, jakimi są wały przeciwpowodziowe. W badaniach udowodniono, iż pomimo istnienia wielu rozwiązań technologicznych na rynku, parametry kluczowe niegdyś dla tworzenia NMT, takie jak gęstość chmury punktów i rozdzielczość przestrzenna wynikowego NMT, mają mniejszy wpływ na końcową dokładność NMT. W ukazanych przykładach, większość uzyskiwanych błędów średnich dokładności modelu NMT wynosiła poniżej 10 cm. Rynek rozwiązań technologicznych dla skanowania ULS, tak jak w przypadku fotogrametrii niskopułapowej, jest znacznie bardziej bogaty w rozwiązania niż dla skanowania załogowego, a różnorodne systemy wielu producentów oraz możliwości zmian parametrów nalotu oraz większe możliwości realizacji szybkich pomiarów gwarantują dostosowanie się do wymagań realizowanych pomiarów, co będzie w przyszłości prowadzić do dalszego rozwoju tej technologii.

EN

The article presents the accuracy of a digital terrain model (DTM) and summarises the decade of dynamic development of ULS (Unmanned Laser Scanning) technology, mentioning the most crucial scanning systems appearing on the market along with their specifications and discussing the differences and possibilities that this technology brings contrary to low-altitude photogrammetry based on unmanned aerial vehicles and large-area airborne laser scanning. The article cites numerous works in which the accuracy of DTM was determined from ULS data obtained in airborne raids mainly aimed at critical infrastructure objects with high denivelations, such as flood embankments. The research has shown that, despite the existence of many technological solutions on the market, key parameters for the generation of DTM, such as the density of point clouds and the spatial resolution of DTM, have less impact on the final accuracy of the DTM. Most of the DTM's accuracy in the presented examples was less than 10 cm. As in the case of low-altitude photogrammetry, the market of technological solutions is significantly richer for ULS scanning solutions than for manned scanning. The various scanning systems of many manufacturers, the possibility of changing flight parameters and more accessible possibilities for the fast survey guarantee adaptation to the measurements’ requirements, leading to further development of this technology in the future.

Słowa kluczowe

PL

bezzałogowe skanowanie laserowe ULS; numeryczny model terenu NMT; lidar; bezzałogowe statki latające

EN

unmanned laser scanning ULS; digital terrain model DTM; lidar; unmanned aerial vehicle

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Geodezyjny
• Rocznik: 2023
• Tom: R. 95, nr 9
• Strony: 26--32
• Opis fizyczny: Bibliogr. 23 poz., tab., wykr., zdj.

Twórcy

autor

Bakuła Krzysztof

• Politechnika Warszawska, Wydział Geodezji i Kartografii

• https://orcid.org/0000-0001-7137-1667

Bibliografia

• [1] Bakuła, K., Ostrowski, W., Szender, M., Plutecki, W., Salach, A. and Górski, K., 2016. Possibilities for using lidar and photogrammetric data obtained with an unmanned aerial vehicle for levee monitoring. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 41, pp.773-780.
• [2] Bakuła, K., Ostrowski, W., Pilarska, M., Szender, M., Kurczyński, Z., 2019. Evaluation and calibration of fixed-wing multisensor UAV mobile mapping system: improved results. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, XLII-1, 189-195. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W13-189-2019.
• [3] Bakuła, K., Pilarska, M., Ostrowski, W., Nowicki, A., Kurczyński, Z., 2020. UAV LIDAR Data Processing: Influence of Flight Height on Geometric Accuracy, Radiometric Information and Parameter Setting in DTM Production. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 43, pp.21-26.
• [4] Biszof, A., Oberski, T., 2018. Możliwości generowania precyzyjnego NMT na podstawie chmury punktów z projektu ISOK. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, 30, pp.95-106.
• [5] Colomina, I. and Molina, P., 2014. Unmanned aerial systems for photogrammetry and remote sensing: A review. ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, 92, pp.79-97.
• [6] Cramer, M., Haala, N., Laupheimer, D., Mandlburger, G., Havel, P. (2018). Ultra-high precision UAV-based LiDAR and dense image matching. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, XLII-1, 115-120. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-1-115-2018
• [7] Gallay, M., Eck, C., Zgraggen, C., Kaňuk, J. Dvorný, E., 2016. High resolution airborne laser scanning and hyperspectral imaging with a small UAV platform. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 41, pp.823-827.
• [8] Jaakkola, A., Hyyppä, J., Kukko, A., Yu, X., Kaartinen, H., Lehtomäki, M. Lin, Y., 2010. A low-cost multi-sensoral mobile mapping system and its feasibility for tree measurements. ISPRS journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 65(6), pp.514-522.
• [9] Kurczyński, Z., 2008. Metodyka oceny dokładności i scalania wieloźródłowych numerycznych modeli teren. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, 18, pp.343-353.
• [10] Kurczyński, Z. Bakuła, K., 2013. Generowanie referencyjnego numerycznego modelu terenu o zasięgu krajowym w oparciu o lotnicze skanowanie laserowe w projekcie ISOK. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, pp.59-68.
• [11] Lin, Y., Hyyppä, J. and Jaakkola, A., 2010. Mini-UAV-borne LIDAR for fine-scale mapping. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 8(3), pp.426-430.
• [12] Lin, Y. C., Cheng, Y. T., Zhou, T., Ravi, R., Hasheminasab, S. M., Flatt, J. E., ..., Habib, A., 2019: Evaluation of UAV LiDAR for Mapping Coastal Environments. Remote Sensing, 11(24), 2893. https://doi.org/10.3390/rs11242893.
• [13] Li, Z., Cheng, C., Kwan, M. P., Tong, X., Tian, S., 2019: Identifying asphalt pavement distress using UAV LiDAR point cloud data and random forest classification. ISPRS International Journal of Geo-Information, 8(1), 39.
• [14] Mandlburger, G., Pfennigbauer, M., Wieser, M., Riegl, U., Pfeifer, N., 2016. Evaluation of a Novel Uav-Borne Topo-Bathymetric Laser Profiler. ISPRS-International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 933-939.
• [15] McCullagh, M.J. 1988. Terrain and surface modelling systems: theory and practice. Photogrametric Record, 12(72), 747-779.
• [16] Nagai, M., Chen, T., Shibasaki, R., Kumagai, H. and Ahmed, A., 2009. UAV-borne 3-D mapping system by multisensor integration. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 47(3), pp.701-708.
• [17] Petrie, G., 2013. Current developments in airborne laser scanners suitable for use on lightweight UAVs: Progress is being made! GeoInformatics, 16(8), 16–22.
• [18] Pilarska, M., Ostrowski, W., Bakuła, K., Górski, K., Kurczyński, Z., 2016: The potential of light laser scanners developed for unmanned aerial vehicles–the review and accuracy. The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLII-2/W2, 87-95. doi:10.5194/isprs-archives-XLII-2-W2-87-20.
• [19] Resop, J. P., Lehmann, L., Hession, W. C., 2019: Drone Laser Scanning for Modeling Riverscape Topography and Vegetation: Comparison with Traditional Aerial Lidar. Drones, 3(2), 35. https://doi.org/10.3390/drones3020035.
• [20] Starek, M., Jung, J., 2015. Lidar’s Next Geospatial Frontier. GIM International, UAS Special, 25–27.
• [21] Salach, A., Bakuła, K., Pilarska, M., Ostrowski, W., Górski, K., Kurczyński, Z., 2018: Accuracy assessment of point clouds from Lidar and dense image matching acquired using the UAV platform for DTM creation. ISPRS International Journal of Geo-Information, 7(9), 342. https://doi.org/10.3390/ijgi7090342.
• [22] Wallace, L., Lucieer, A., Watson, C. and Turner, D., 2012. Development of a UAV-LiDAR system with application to forest inventory. Remote sensing, 4(6), pp.1519-1543.
• [23] Wang, X., Pan, H., Guo, K., Yang, X. and Luo, S., 2020, May. The evolution of LiDAR and its application in high precision measurement. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 502, No. 1, p. 012008). IOP Publishing.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu „Społeczna odpowiedzialność nauki” - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023)