Ocena poprawności filtracji danych lotniczego skaningu laserowego metodą aktywnych powierzchni

• Autorzy: Borkowski A. , Józków G.

Warianty tytułu

EN

Correctness evaluation of the flakes based filtering method of airborne laser scanning data

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W procesie tworzenia numerycznego modelu terenu (NMT) z danych lotniczego skaningu laserowego istnieje konieczność wydzielenia z surowej chmury punktów tylko tych, które były odbiciami wiązki lasera od powierzchni terenu. Zadanie to realizowane jest w znacznym stopniu automatycznie z wykorzystaniem specjalistycznego oprogramowania służącego do klasyfikacji, bądź filtracji danych. W pracy przedstawiono algorytm filtracji bazujący na minimalizacji energii całkowitej powierzchni, która wyraża się suma energii wewnętrznej i zewnętrznej. Energia wewnętrzna opisuje geometryczne właściwości modelowanej powierzchni i dla modelu flakes jest ważona suma jej krzywizny i nachylenia. Energia zewnętrzna opisuje natomiast rozbieżność pomiędzy estymowana powierzchnia aktywna a danymi pomiarowymi i zależy od różnicy wysokości pomierzonej i aproksymowanej. W wyniku minimalizacji energii całkowitej, powierzchnia aktywna „dopasowuje” sie do powierzchni terenu. Występujące w prezentowanym modelu zadanie wariacyjne rozwiązane zostało metoda bezpośrednia, tzw. metoda Ritza. Testy numeryczne wykonano na rzeczywistych danych skaningu, do których dołączone były dane referencyjne w postaci prawidłowo sklasyfikowanych punktów terenu i obiektów. Dzięki temu możliwe było określenie poprawności filtracji prezentowanej metody. W wyniku porównania danych referencyjnych ze zbiorami punktów po filtracji określone zostały błędy procentowe filtracji. Uzyskane wyniki potwierdziły wysoka skuteczność prezentowanej metoda - poprawność filtracji porównywalna jest z innymi metodami i wynosi ponad 90%.

EN

In the process of creating digital terrain model from airborne laser scanning data, there is a need (a necessity) to extract, from the raw points cloud, only those points which are the reflections of laser beam from the ground. This task is performed mainly automatically, using specialized software for data classification or filtering. In the present paper, and algorithm based on surface energy minimisation was presented. The total energy of surface, is the sum of an internal and external energy. Internal energy describes geometrical properties of modelled surface and, in the flakes model, it is a weighted sum of surface membrane kernel and surface thin plate kernel. External energy describes difference between estimated active surface and measured data and depends on the measured height and approximated height. As a result of total surface energy minimisation, active surface is “matched” with the terrain surface. The variation problem, which occurs in the task of surface energy minimisation, was solved using direct method (Ritz method). Numeric tests were carried out on the real scanning data that contained referenced data in the form of correctly classified ground and object points. Throughout referenced data, the evaluation of presented filtering method correctness could be estimated. As a result of comparison of the referenced data with the sets of points, after filtering the percentage values of filtering, errors were calculated. The results achieved confirmed that flakes method is effective – the filtering correctness value is similar to the values obtained using other methods, and amounts to above 90%.

Słowa kluczowe

PL

lotniczy skaning laserowy; filtracja; aktywne powierzchnie; zadanie wariacyjne

EN

airborne laser scanning (ALS); filtering; flakes; variational problem

• Wydawca: Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich
• Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
• Rocznik: 2007
• Tom: Vol. 17a
• Strony: 83--92
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz.

Twórcy

autor

Borkowski A.

• Instytut Geodezji i Geoinformatyki, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu

autor

Józków G.

• Instytut Geodezji i Geoinformatyki, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu

Bibliografia

• 1.Axelsson P., 1999. Processing of laser scanner data - algorithms and applications. ISPRS
• 2.Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 54(2), 138–147. Axelsson P., 2000. DEM generation from laser scanner data using adaptive TIN models. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. XXXIII-1/B4 110- 117.
• 3.Borkowski A., 2004. Modellierung von Oberflächen mit Diskontinuitäten. Deutsche Geodätische Kommission, Reihe C, Heft Nr 575.
• 4 Borkowski A., 2005.Filtracja danych lotniczego skaningu laserowego z wykorzystaniem metody aktywnych powierzchni. PTIP, Roczniki Geomatyki, Vol. III, Zeszyt 4, 35-42.
• 5.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/
• 6.Briese C., Pfeifer, N., Dorninger P., 2002. Applications of the robust interpolation for DTM determination. Symposium ISPRS Commision III, Photogrammetric Computer Vision, Graz, 9 - 13 September 2002. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. XXXIV / 3A, 55 – 61.
• 7.Elmqvist, M., Jungert, E., Persson, A. und Soderman, U., 2001. Terrain modelling and analysis using laser scanner data. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. XXXIV-3/W4, Annopolis, Maryland, 22-24 October, 219–227.
• 8.Elmqvist, M., 2002. Ground surface estimation from airborne laser scanner data using active shape models. ISPRS, Commission III, Symposium Photogrammetric Computer Vision, September 9-13, Graz, 114–118.
• 9.Filin S., Pfeifer N., 2006. Segmentation of airborne laser scanning data using a slope adaptive neighborhood. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 60, 71–80. Kraus K., 2000. Photogrammetrie. Band 3. Topographische Informatonssysteme. Dümmler, Köln.
• 10.Kraus K., Pfeifer N. 2001. Advanced DTM generating from LIDAR data. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. XXXIV-3/W4, Annopolis, Maryland, 22-24 October, 23–30.
• 11.Marmol U., Jachimski J., 2004. A FFT based method of filtering airborne laser scanner data. ISPRS Congress, 12-23 July, Istambul, Turkey, Commision 3. http://www.isprs.org/commission3/wg3
• 12.Roggero, M., 2001. Airborne laser scanning: Clustering in row data. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. XXXIV-3/W4, Annopolis, Maryland, 22-24 October, 227–232.
• 13.Sithole, G., 2001. Filtering of laser altimetry data using a slope adaptive filter. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. XXXIV-3/W4, Annopolis, Maryland, 22-24 October, 203–210.
• 14.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, 85-101.
• 15.Vosselman G., Maas, H.-G., 2001. Adjustment and filtering of raw laser altimetry data. OEEPEWorkshop on Airborne Laserscanning and Interferometric SAR for Detailed Digital Elevation Models, Stockholm, 1-3 March.
• 16.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/Reference.zip
• 17.Praca naukowa finansowana ze środków na naukę w latach 2005-2007 jako projekt badawczy nr 4T12E01729. Obliczenia wykonano w systemie MATLAB, licencja nr 101979, grant obliczeniowy Wrocławskiego Centrum Sieciowo-Superkomputerowego.