Półautomatyczne modelowanie brył budynków na podstawie danych z lotniczego skaningu laserowego

• Autorzy: Marjasiewicz M. , Malej T

Identyfikatory

DOI

10.14681/afkit.2014.007

Warianty tytułu

EN

Semi-automated building extraction from airborne laser scanning data

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Tematem artykułu jest badanie możliwości półautomatycznego generowania brył budynków na podstawie chmury punktów pochodzącej z lotniczego skaningu laserowego. Zaproponowana metodyka oparta została o algorytm RANSAC zaimplementowanym w oprogramowaniu Cloud Compare. Algorytm umożliwia wykrywanie płaszczyzn w danych obarczonych szumem pomiarowym, dlatego dobrze sprawdza się w przypadku skaningu laserowego. W badaniach wykorzystano dane dostępne w państwowym zasobie geodezyjnym i kartograficznym – tj. chmury punktów z lotniczego skaningu laserowego pochodzące z projektu Informatycznego Systemu Osłony Kraju oraz przyziemia brył budynków z Bazy Danych Obiektów Topograficznych. Do przygotowania modeli wykorzystano pakiet oprogramowania ArcGIS oraz program SketchUP. Dokładność metody modelowania oceniono na dwóch polach testowych o różnych gęstościach chmury punktów. Zaproponowana metodyka umożliwiła stworzenie modeli charakteryzujących się dokładnością wyższą niż poziom LoD2 CityGML.

EN

The main idea of this project is to introduce a conception of semi-automated method for building model extraction from Airborne Laser Scanning data. The presented method is based on the RANSAC algorithm, which provides automatic collection planes for roofs model creation. In the case of Airborne Laser Scanning, the algorithm can process point clouds influenced with noise and erroneous measurement (gross errors). The RANSAC algorithm is based on the iterative processing of a set of points in order to estimate the geometric model. Research of using algorithm for ALS data was performed in available Cloud Compare and SketchUP software. An important aspect in this research was algorithm parameters selection, which was made on the basis of characteristics of point cloud and scanned objects. Analysis showed that the accuracy of plane extraction with RANSAC algorithm does not exceed 20 centimeters for point clouds of density 4 pts./m2. RANSAC can be successfully used in buildings modelling based on ALS data. Roofs created by the presented method could be used in visualizations on a much better level than Level of Detail 2 by CityGML standard. If model is textured it can represent LoD3 standard.

Słowa kluczowe

PL

LiDAR; model 3D; RANSAC; CityGML; budynki; wizualizacja 3D

EN

lidar; 3D model; CityGML; RANSAC; buildings; visualization

• Wydawca: Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich
• Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
• Rocznik: 2014
• Tom: Vol. 26
• Strony: 87--96
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz.

Twórcy

autor

Marjasiewicz M.

• Wydział Geodezji i Kartografii, Politechnika Warszawska, [phone]

autor

Malej T

• Wydział Geodezji i Kartografii, Politechnika Warszawska, [phone]

Bibliografia

• 1. Będkowski K., Wężyk P., 2010. Lotniczy skaning laserowy. Teledetekcja i fotogrametria obszarów leśnych, Geomatyka w Lasach Państwowych - cz. I podstawy. Centrum Informacyjne Lasów Państwowych, Warszawa, s.326-334.
• 2. Bujakiewicz A. Preuss R. 2009. Ocena możliwości automatycznej rekonstrukcji 3D modeli budynków z danych fotogrametrycznych, Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, vol. 19, s. 23-33.
• 3. Bujakiewicz A., Preuss R. 2010. Ekstrakcja informacji wektorowej w fotogrametrycznym systemie summit evolution – Arcgis 3D z uwzględnieniem topologii dachów, Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, vol. 21, 53-62.
• 4. Cisło-Lesicka U., 2010. Pozyskiwanie informacji 3D o budynkach dla potrzeb trójwymiarowej wielorozdzielczej bazy topograficznej, Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, vol. 21, s. 63-73.
• 5. Fischler M., Bolles R., 1981. Random sample consensus: A paradigm for modelfitting with applications to image analysis and automated cartography. Communications of the ACM, 24(6), s. 381- 395.
• 6. Jarząbek-Rychard M., Borkowski A., 2010. Porównanie algorytmów RANSAC oraz rosnących płaszczyzn w procesie segmentacji danych z lotniczego skaningu laserowego, Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, vol. 21, s.119-129.
• 7. 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, wydanie specjalne – monografia „Geodezyjne Technologie Pomiarowe”, s. 59-68.
• 8. Malej T., Marjasiewicz M., 2014. Ocena możliwości metody półautomatycznej w modelowaniu brył budynków terenów zurbanizowanych z danych z lotniczego skaningu laserowego, praca dyplomowa inżynierska, Wydział Geodezji i Kartografii Politechnika Warszawska.
• 9. Schnabel R., Wahl R., Klein R., 2007. Efficient RANSAC for Point-Cloud Shape Detection, Computer graphics forum, vol. 26, No. 2, s. 214-226.