Możliwości generowania precyzyjnego NMT na podstawie chmury punktów z projektu ISOK

• Autorzy: Biszof A. , Oberski T.

Identyfikatory

DOI

10.14681/afkit.2018.007

Warianty tytułu

EN

Possibilities of generation a precision DTM based on clouds of points obtained in project ISOK

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Procesy tworzenia oraz wizualizacji NMT na podstawie danych z lotniczego skaningu laserowego stają się coraz powszechniejsze. Jakość NMT jest uzależniona od wielu czynników. W pracy poddano analizie proces tworzenia NMT w aspekcie zróżnicowania ukształtowania terenu, wielkości siatki GRID oraz metod interpolacji na podstawie danych pozyskanych z projektu ISOK dla fragmentu (1km2) miasta Koszalin. Wykorzystano interpolacje deterministyczne oraz stochastyczną do uzyskania modeli o rozdzielczościach 0.1 m, 0.25 m oraz 0.5 m. Porównano ponadto otrzymane modele ze standardowym NMT pozyskanym z ISOK. Największy wpływ na jakość NMT zbudowanego na podstawie danych LIDAR ma zróżnicowanie terenu. Ponadto w zależności od przeznaczenia modelu sprawdzono, czy zmiana wielkości oczka tworzonego modelu GRID ma wpływ na jakość NMT zwłaszcza w kontekście odwzorowania form morfologicznych rzeźby.

EN

Creating and visualizing DTM based on data from airborne laser scanning become a common practice. Quality of DTM depends on many factors. The paper analyzes the process of creating a DTM in terms of diversity of terrain, the size of grid (the cell size) and methods of interpolation, based on data obtained from the project ISOK for a part (1km2) of the city of Koszalin. Deterministic and stochastic interpolations are used for cellsizes of 0.1 m, 0.25 m and 0.5 m. Moreover, the models were compared with DTM obtained from the ISOK. Diversity of terrain has the biggest impact on the quality of DTM based on LIDAR data. Furthermore, depending on the application of the model, it has been checked if reducing the cellsize of the created model GRID affects the quality of the DTM, especially in the context of mapping morhological forms.

Słowa kluczowe

PL

interpolacja; lotniczy skaning laserowy; NMT

EN

interpolation; airborne laser scanning; DTM

• Wydawca: Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich
• Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
• Rocznik: 2018
• Tom: vol. 30
• Strony: 95--106
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz.

Twórcy

autor

Biszof A.

• Katedra Geoinformatyki, Wydział Inżynierii Lądowej, Środowiska i Geodezji Politechniki Koszalińskiej

autor

Oberski T.

• Katedra Geoinformatyki, Wydział Inżynierii Lądowej, Środowiska i Geodezji Politechniki Koszalińskiej

Bibliografia

• 1. Anderson E. S., Thompson J. A. Austin R. E. 2005. LiDAR density and linear interpolator effects on elevation estimates. International Journal of Remote Sensing, 26(18), 3889-3900.
• 2. Borrough P.A., McDonnell, R.A., 1998. Principles of Geographical Information Systems. Oxford University Press, New York, 333-335.
• 3. Chaplot V., Darboux F., Bourennane H., Leguedois S., Silvera N., Phachomphon K., 2006. Accuracy of interpolation techniques for the derivation of digital elevation models in relation to landform types and data density, Geomorphology, 77(1-2), 126-141.
• 4. Desmet P.J.J.1997. Effects of interpolation errors on analysis of DEMs. Earth Surface Processes and Landforms, 22(6), 563-580.
• 5. El – Sheimy N., Valeo C., Habib A., 2005. Digital Terrain Modelling: Acquisition, Manipulation And Applications. Artech House: Boston, MA, 257.
• 6. Gołuch P., Borkowski A., Józków G., 2008. Badanie dokładności NMT interpolowanego na podstawie danych lotniczego skaningu laserowego systemu ScaLARS. Acta Scientarum Polonorum Geodesia et Descriptio Terrarum, 7(2), 37-47.
• 7. Gaździcki J., 2002. Leksykon geomatyczny – Lexicon of Geomatics. Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej / Wieś Jutra,
• 8. Kyriakidis P.C., Goodchild M.F. 2006. On the prediction error variance of three common spatial interpolation schemes. International Journal of Geogrphical Information Science, 20(8), 823-855.
• 9. Liu X., Zhang Z., Peterson J., Chandra S., 2007. The effect of LiDAR data density on DEM accuracy. Proc. of International congres on modelling and simulation (MODSIMO07), Chrstchurch, New Zeland, 1363-1369.
• 10. McCullagh, M.J. 1988. Terrain and surface modelling systems: theory and practice. Photogrametric Record, 12(72), 747-779.
• 11. Ramirez, J.R. 2006. A new approach to relief representation. Surveying and Land Information Science, 66(1), 19-25.
• 12. Urbański J., 2010. GIS w badaniach przyrodniczych. Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk, 148-158.
• 13. Zarychta R., Zarychta A., 2013. Zastosowanie Krigingu zwyczajnego do rekonstrukcji i wizualizacji relief w miejscu odkrywkowej eksploatacji piasku. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, wydanie specjalne: Monografia „Geodezyjne Technologie Pomiarowe”, 133-146.
• 14. Zimmerman, D., Pavlik, C., Ruggles, A., Armstrong, M., 1999. An experimental comparison of ordinary and universal kriging and inverse distance weighting. Mathematical Geology, 31, 375-390.