Detekcja budynków na terenach o dużej lesistości na przykładzie Parku Narodowego Gór Stołowych

• Autorzy: Stereńczak K. , Ciesielski M. , Zalewska K.

Warianty tytułu

EN

Detection of buildings in forest areas – the case of Stolowe Mountains National Park

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Rosnąca presja inwestycyjna na terenach leśnych powoduje zwiększanie się liczby obiektów budowlanych, w tym przede wszystkim budynków mieszkalnych, które powstają pomimo braku uzyskania przez ich właścicieli pozwolenia na budowę, czy też, w enumeratywnie wyliczonych przypadkach, zgody właściwego organu na rozpoczęcie procesu inwestycyjnego. Problem samowoli budowlanej na terenach leśnych dotyczy coraz większej liczby nadleśnictw w Polsce. Celem opracowania była detekcja budynków na terenach o znacznej lesistości, położonych w sąsiedztwie Parku Narodowego Gór Stołowych. Wybór metody detekcji budynków na terenie badań musiał uwzględnić przede wszystkim eliminację roślinności. W tym celu posłużono się danymi pochodzącymi z lotniczego skanowania laserowego oraz ortofotomapą CIR o rozdzielczości 0,6 m. Dane punktowe poddano kilku przetworzeniom, aby uzyskać obiekty o wysokości minimalnej 2 m. Do eliminacji roślinności wykorzystano wskaźnik NDVI (Normalized Differenced Vegetation Index). Analizę przeprowadzono na dwóch powierzchniach próbnych, gdzie obszar 1 wykorzystany został jako zbiór testowy, a obszar 2 jako weryfikujący. Przetworzenie materiałów przeprowadzone zostało w programie ArcGIS 10, gdzie stworzony został model detekcji budynków. Uzyskano dokładność detekcji budynków na poziomie: 80 %. Uzyskane wyniki w połączeniu z danymi z ewidencji gruntów i budynków pozwoliłyby na wskazanie potencjalnych lokalizacji samowoli budowlanych.

EN

Growing pressure for investment in forest areas will increase the number of buildings, including primarily residential buildings to be are built without necessary permits or, in the enumerated cases, consents of the competent authority to begin the investment process. The problem of illegal buildings in forest areas concerns an increasing number of forest districts in Poland. The purpose of this study was the detection of buildings in areas with significant forest cover, located in the vicinity of the Stołowe Mountains National Park. The selection of method for detection of buildings in the study had to consider primarily the elimination of vegetation. For this purpose, the data from the airborne laser scanner data and CIR orthophotomap with a resolution of 0.6 m were used. Point cloud data were processed several times to select objects with a minimum height of 2 m. NDVI (Normalized Differenced Vegetation Index) was used for vegetation elimination. The analysis was conducted on two plots, where one area was used as a test set, and the second area - as verification set. Processing of materials was carried out in ArcGIS 10 and a model for buildings detection was developed. Building detection accuracy was about 80%. These results combined with data from the cadastre would help to identify potential sites for land use violations.

Słowa kluczowe

PL

lotnicze skanowanie laserowe; samowola budowlana; kompozycja barwna; NDVI

EN

airborne laser scanning (ALS); unregistered buildings; image composition; NDVI

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
• Czasopismo: Roczniki Geomatyki
• Rocznik: 2012
• Tom: T. 10, z. 5
• Strony: 67--78
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., rys., wykr., tab.

Twórcy

autor

Stereńczak K.

• Katedra Urządzania Lasu, Geomatyki i Ekonomiki Leśnictwa, Wydział Leśny Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

autor

Ciesielski M.

• Międzywydziałowe Studium Gospodarki Przestrzennej Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

autor

Zalewska K.

• Międzywydziałowe Studium Gospodarki Przestrzennej Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

Bibliografia

• 1.Bucior M., Borowiec N., Jędrychowski I., Pyka K., 2006: Wykrywanie budynków na podstawie lotniczego skanowania laserowego. Roczniki Geomatyki t. 4, z. 3: 57-70.
• 2.Champion N., 2007: 2D building change detection from high resolution aerial images and correlation Digital Surface Models. Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences Vol. XXXVI 3(W49A): 197-202.
• 3.Elmqvist M., 2000: Automatic Ground Modelling using Laser Radar Data. Master thesis, Linköping University, Linköping, Szwecja: 30 p.
• 4.Hodgson M.E., Jensen J.R., Tullis J.A., Riordan K.D., Archer C.M., 2003: Synergistic Use of Lidar and Color Aerial Photography for Mapping Urban Parcel Imperviousness. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 69(9): 973-980.
• 5.Kulesza Ł., 2007: Automatyczna detekcja i modelowanie budynków przy pomocy programu Terrascan. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji vol. 17a: 415-424.
• 6.Liang-Chien Ch., Li-jer L., 2010: Detection of building changes from aerial images and light detection and ranging (lidar) data. Journal of Applied Remote Sensing 4: 1-19.
• 7.Matikainen L., Hyyppä J., Kaartine H., 2010: Automatic detection of changes from laser scanner and aerial image data for updating building maps. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences Vol. XXXV 2(5):1217-1248.
• 8.Matikainen L., Kaartinen K., Hyyppä J., 2007: Classification tree based building detection from laser scanner and aerial image data. [In:] IAPRSIS vol. XXXVI: 280-287.
• 9.Persson M., Sandvall M., Duckett T., 2005: Automatic Building Detection from Aerial Images for Mobile Robot Mapping. Proceedings 2005 IEEE International Symposium on In Computational Intelligence in Robotics and Automation, Espoo, Finland, June 27-30: 273-278.
• 10.Müller S., Zaum D., 2005: Robust Building Detection in Aerial Images. The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences vol. XXXVI: 29-30 Vienna, Austria.
• 11.Olsen B., Knudsen T., 2005: Automated change detection for validation and update of geodata. [In:] Proceedings of 6th Geomatic Week, Barcelona, Spain.
• 12.Potsiou Ch. A, Ioannidis Ch., 2006: Informal Settlements in Greece: The Mystery of Missing Information and the Difficulty of Their Integration into a Legal Framework. Materiały konferencyjne "Promoting Land Administration and Good Governance 5th"; FIG Regional Conference; Accra, Ghana, March 8-11.2006; dostęp w dniu 10.06.2012 r. fig.net/pub/accra/papers/ts03/ts03_04_potsiou_ioannidis.pdf
• 13.Rottensteiner F., 2007: Building change detection from Digital Surface Models and multi-spectral images. Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences vol. XXXVI 3(W49B): 145-150.
• 14.Rozporządzenie Ministra Infrastruktury z dnia 12 kwietnia 2002 r. w sprawie warunków technicznych, jakim powinny odpowiadać budynki i ich usytuowanie. Dz.U. 2002 nr 75, poz. 690.
• 15.Ustawa z dnia 7 lipca 1994 r. prawo budowlane. Dz.U. 1994 nr 89, poz. 414.
• 16.Weinacker H., Koch B., Heyder U., Weinacker R., 2004: Development of filtering, segmentation and modeling modules for LIDAR and miltispectral data as a fundament of an automatic forest inventory system. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences vol. XXXVI, Part 8/W2: 50-55.
• 17.www.businesstodayegypt.com – strona internetowa Business Today Egypt.
• 18.www.gunb.gov.pl – strona internetowa Głównego Urzędu Nadzoru Budowlanego w Polsce.
• 19.www.winb.poznan.ibip.pl – strona internetowa Wielkopolskiego Wojewódzkiego Inspektoratu Nadzoru Budowlanego w Poznaniu.