The two-stage filtering of airborne laser data in a frequency domain

• Autorzy: Marmol U.

Warianty tytułu

PL

Dwuetapowa filtracja w dziedzinie częstotliwości danych pochodzących z lotniczego skanowania laserowego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In the paper a frequency method of filtering airborne laser data is presented. A number of algorithms developed to remove objects above a terrain (buildings, vegetation etc.) in order to obtain the terrain surface were presented in literature. Those all methods published are based on geometrical criteria, i.e. on a specific threshold of elevation differences between two neighbouring points or groups of points. In other words, topographical surface is described in a spatial domain. The proposed algorithm operates on topographical surface described in a frequency domain. Two major tools, i.e. Fast Fourier Transform (FFT) and digital filters are used. The principal assumption is based on the idea that low frequencies are responsible for a terrain surface, while high frequencies are connected to objects above the terrain. The general guidelines of this method were for the first time presented at (Marmol and Jachimski, 2004). Due to the fact that the preliminary results showed some limitations, two-stage filtering algorithm has been introduced. The frequency filter was modified in such a manner that different filter parameters are used to detect buildings than those to recognize vegetation. In the first stage of data processing the filtering concerning elimination of points connected with urban areas was applied. The low-pass filter with parameters determined for urban area was used for the whole tested terrain in that stage. The purpose of the second stage was to eliminate vegetation by using the filter for forest areas. The presented method was tested by using data sets obtained in the ISPRS test on extracting DTM from point clouds. The results of using the two-stage algorithm were compared with both reference data and with filtering results of eight method reported to ISPRS test. A numerical comparison of the filter output with a reference data set shows that the filter generates DTM of a satisfactory quality. The accuracy of DTM produced by the frequency algorithm fits the average accuracy of eight methods reported in the ISPRS test.

PL

W artykule zaprezentowano metodę częstotliwościową filtracji danych pochodzących z lotniczego skanowania laserowego. Przegląd literatury ujawnia, że zostało opracowanych wiele metod usuwania elementów pokrycia terenu (budynki, roślinność itp.) w celu otrzymania z takich danych powierzchni topograficznej. Wszystkie metody oparte są na kryteriach geometrycznych, mówiąc dokładniej na określonym progu różnic wysokości pomiędzy dwoma sąsiadującymi punktami lub grupą punktów. Innymi słowy, powierzchnia topograficzna jest opisana w dziedzinie przestrzennej. Proponowany algorytm bazuje na opisie powierzchni topograficznej w dziedzinie częstotliwości. Wykorzystano w nim dwa główne narzędzia, tj. szybką transformatę Fouriera (FFT) i filtry cyfrowe. Podstawowa zasada algorytmu opiera się na założeniu, że niskie częstotliwości odpowiadają za przebieg powierzchni topograficznej, natomiast wysokie częstotliwości są związane z elementami pokrycia terenu. Założenia ogólne metody zostały po raz pierwszy zaprezentowane w (Marmol i Jachimski, 2004). Wstępne rezultaty ujawniły pewne ograniczenia, w związku z tym został opracowany dwuetapowy algorytm filtracji. Filtr częstotliwościowy został zmodyfikowany w taki sposób, że inne parametry filtru są wykorzystane do wykrywania budynków, a inne do detekcji roślinności. W pierwszym etapie przetwarzania danych przeprowadzana jest filtracja w celu wyeliminowania punktów związanych z budynkami. Wykorzystywany jest w nim filtr dolnoprzepustowy z parametrami właściwymi dla terenów zurbanizowanych. Celem drugiego etapu jest wyeliminowanie roślinności z wykorzystaniem filtru zaprojektowanego dla terenów leśnych. Przedstawiony algorytm był testowany na danych pochodzących z testu ISPRS. Otrzymane wyniki zostały porównane zarówno z danymi referencyjnymi jak i z ośmioma metodami opisanymi w teście ISPRS. Porównanie ilościowe wyników filtracji ze zbiorem danych referencyjnych wskazuje, że opracowany filtr generuje NMT o zadowalającej jakości. Dokładność NMT wygenerowanego przez algorytm częstotliwości osiąga średni poziom dokładności ośmiu metod opisanych w teście ISPRS.

Słowa kluczowe

EN

laser scanning; terrain surface; algorithms; automation; filtering; FFT

PL

lotnicze skanowanie laserowe; filtracja danych dwuetapowa; powierzchnia topograficzna

• Wydawca: Komitet Geodezji PAN
• Czasopismo: Geodesy and Cartography
• Rocznik: 2010
• Tom: Vol. 59, no 2
• Strony: 83--97
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Marmol U.

• Department of Geoinformation, Photogrammetry and Remote Sensing of Environment AGH University of Science and Technology in Krakow 30 Mickiewicza Al., 30-059 Krakow, Poland,

Bibliografia

• Axelsson P., (2000): DEM generation from laser scanner data using adaptive TIN models, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 33, (Part 4B), pp. 110-117.
• Borkowski A., (2005): Airborne laser scanning data filtering using active surface method (in Polish), Roczniki Geomatyki, T. 3, z. 4, pp. 35-42.
• Borkowski A, Józków G., (2007): Correctness evaluation of the flakes based filtering method of airborne laser scanning data (in Polish), Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, Vol. 17a, pp. 83-92.
• Borkowski A., Keller W. (2006): An Attempt to ALS-data filtering in wavelet domain, 8th Bilateral Geodetic Meeting Poland-Italy. Wrocław, 22-24 June. http://www.geo.ar.wroc.pl/8bgmpi/
• Chen Q., Gong P., Baldocchi D., Xie G., (2007): Filtering Airborne Laser Scanning Data with Morphological Methods, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol. 73, No 2, pp. 175-185.
• David M., (1977): Geostatistical ore reserve estimation, Elsevier, Amsterdam, pp. 102-112.
• Elmqvist M., (2002): Ground surface estimation from airborne laser scanner data using active contour models, ISPRS, Commission III, Symposium Photogrammetric Computer Vision, 9-13 September, Graz, Austria, pp. 114-118.
• Kokesz Z., (1984): Geostatistical characterization of sulphur deposits for the purpose of identifying and estimating resources (in Polish), PhD Thesis, AGH University of Science and Technology, Krakow, Poland.
• Marmol U., (2002): A frequency analysis as a filtering method of topographical profiles (in Polish), Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji 12a, pp. 257-268.
• Marmol U., Jachimski J., (2004): A FFT based method of filtering airborne laser scanner data, International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 35 (Part 3B), pp. 1147-1152.
• Petzold B., Axelsson P., (2000): Results of the OEEPE WG on laser data acquisition, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 33 (Part 3B), pp. 718-723.
• Pfeifer N., Stadler P., Briese Ch., (2001): Derivation of digital terrain models in SCOP++ environment, Proceedings of OEEPE Workshop on Airborne Laserscanning and Interferometric SAR for Digital Elevation Models, Stockholm, 1-3 March 2001,13 pp.
• Sithole G., Vosselman G., (2004): Experimental comparison of filter algorithms for bare-Earth extraction from airborne laser scanning point clouds, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 59, pp. 85-101.
• Wei H., Bartels M., (2006): Unsupervised segmentation using Gabor Wavelets and statistical features in LIDAR data analysis, 18th International Conference on Pattern Recognition, Hong Kong, 20 August.
• Vosselman G., (2000): Slope based filtering of laser altimetry data, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 33, (Part 3B), pp. 935-942.
• Vosselman G., (2003): ISPRS test on extracting DEMs from point clouds "A comparison of existing automatic filters", Delft. http://www.itc.nl/isprswgIII-3/filtertest.