Wykorzystanie wskaźników przestrzennych 3D w analizach cech roślinności miejskiej na podstawie danych z lotniczego skanowania laserowego

Tompalski, P.

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Wykorzystanie wskaźników przestrzennych 3D w analizach cech roślinności miejskiej na podstawie danych z lotniczego skanowania laserowego

Autorzy

Tompalski P.

Treść / Zawartość

Pełne teksty:

Pobierz

Identyfikatory

Warianty tytułu

The use of 3D spatial indices for urban vegetation analysis based on airborne laser scanning data

Języki publikacji

Abstrakty

W pracy przedstawiono wyniki badań nad zastosowaniem zintegrowanych danych z lotniczego skanowania laserowego (ALS) oraz zobrazowań satelitarnych (GeoEye-1) w celu automatycznego kartowania roślinności (obiektowa analiza obrazu) oraz generowania wskaźników przestrzennych 3D opisujących w sposób syntetyczny strukturę roślinności. Utworzone wskaźniki charakteryzują zróżnicowanie pionowe roślinności wysokiej (VDI – Vegetation Diversity Index) oraz objętość wypełnionej przez nią przestrzeni (FR – Filling Ratio, V2A – Volume to Area). Ponadto opracowany został wskaźnik VV2BV (Vegetation Volume to Built-up Volume) wyrażający stosunek objętości roślinności do objętości (kubatury) budynków. Wskaźnik ten stosowany może być do przyrodniczej waloryzacji obszarów zabudowanych.

The paper presents results of studies on the application of integrated data from airborne laser scanning (ALS) and satellite imagery (GeoEye-1) for the automatic mapping of vegetation (object-oriented image analysis) and to generate 3D spatial indices describing the structure of the vegetation. Created indices characterize the vertical diversity of vegetation (VDI – Vegetation Diversity Index) and the amount of space filled by vegetation (FR – Filling Ratio, V2A – Volume to Area). In addition, the VV2BV index (Vegetation Volume to Built-up Volume) is expressing the ratio of volume of vegetation to volume of buildings. This indicator can be applied for valorization of built-up areas.

Słowa kluczowe

ALS wskaźniki przestrzenne struktura roślinność

ALS spatial indexes structure vegetation

Wydawca

Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich

Czasopismo

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

Rocznik

2012

Tom

Vol. 23

Strony

443--456

Opis fizyczny

Bibliogr. 32 poz.

Twórcy

autor

Tompalski P.

piotr.tompalski@ur.krakow.pl

Laboratorium GIS i Teledetekcji, Katedra Ekologii Lasu, Wydział Leśny Uniwersytet Rolniczy w Krakowie, telefon: +48 12 6625076

Bibliografia

1. Andersen, H. E., Reutebuch, S. E., McGaughey, R. J., 2006. A rigorous assessment of tree height measurements obtained using airborne lidar and conventional field methods. Canadian Journal of Remote Sensing 32, 355–366.
2. Będkowski, K., Stereńczak, K., 2008. Przestrzenny rozkład punktów odbić impulsów skanera laserowego a wybrane cechy drzewostanu. Roczniki Geomatyki VI, 55–60.
3. Blaschke, T., Tiede, D., Heurich, M., 2004. 3D landscape metrics to modelling forest structure and diversity based on laser scanning data, W: M. Thies, B. Koch, H. Spiecker, Weinacker, H. (Eds.), Laser-Scanners for Forest and Landscape Assessment. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Freiburg, Germany, pp. 129–132.
4. Chasmer, L., Hopkinson, C., Treitz, P., 2004. Assessing the 3D-Frequency Distribution of Airborne and Ground-Based LIDAR Data for Red Pine and Mixed Deciduous Forest Plots, W: M. Thies, B. Koch, H. Spiecker, Weinacker, H. (Eds.), Laser-Scanners for Forest and Landscape Assessment. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Freiburg, Germany, pp. 66–70.
5. Ducic, V., Hollaus, M., Ullrich, A., Wagner, W., Melzer, T., 2006. 3d vegetation mapping and classification using full-waveform laser scanning. Workshop on 3D Remote Sensing in Forestry, 211–217.
6. Dz. U. 2002 nr 75 poz. 690, Rozporządzenie Ministra Infrastruktury z dnia 12 kwietnia 2002 r. w sprawie warunków technicznych, jakim powinny odpowiadać budynki i ich usytuowanie.
7. Ewijk, K. Y.v., Treitz, P. M., Scott, N. A., 2009. Characterizing forest structure using a lidar derived complexity index, W: Popescu, S., Nelson, R., Zhao, K., Neuenschwander, A. (Eds.), Silvilaser 2009, College Station, Texas, USA.
8. Haala, N., Brenner, C., 1999. Extraction of buildings and trees in urban environments. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 54, 130–137.
9. Hashimoto, H., Imanishi, J., Hagiwara, A., Morimoto, Y., 2004. Estimating Forest Structure Indices for Evalution of Forest Bird Habitats by an Airborne Laser-Scanner, W: M. Thies, B. Koch, H. Spiecker, Weinacker, H. (Eds.), Laser-Scanners for Forest and Landscape Assessment, Freiburg, Germany, 03–06 October 2004.
10. Hecht, R., Meinel, G., Buchroithner, M., 2006. Estimation of urban green volume-based on last pulse LIDAR data at leaf-off aerial flight times. Proc. Challenges Solutions – 1st Workshop EARSeL Special Interest Group Urban Remote Sens.
11. Höfle, B., Hollaus, M., 2010. Urban vegetation detection using high density full-waveform airborne LiDAR data – Combination of object-based image and point cloud analysis W: W. Wagner, B. Székely (Eds.), ISPRS Technical Commission VII Symposium, 100 Years ISPRS, Advancing Remote Sensing Science, Vienna, Austria.
12. Hollaus, M., Wagner, W., Schadauer, K., Maier, B., Gabler, K., 2009. Growing stock estimation for alpine forests in Austria: A robust lidar-based approach. Canadian Journal of Forest Research 39, 1387–1400.
13. Huang, M. J., Shyue, S. W., Lee, L. H., Kao, C. C., 2008. A knowledge-based approach to urban feature classification using aerial imagery with lidar data. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 74, 1473–1485.
14. Jędrychowski, I., 2007. Lotnicze skanowanie laserowe Krakowa. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji 17a.
15. LAStools, 2011. http://www.cs.unc.edu/~isenburg/lastools/
16. Lefsky, M. A., Cohen, W. B., Acker, S. A., Parker, G. G., Spies, T. A., Harding, D., 1999. Lidar remote sensing of the canopy structure and biophysical properties of Douglas-fir western hemlock forests. Remote Sensing of Environment 70, 339–361.
17. Lefsky, M. A., Cohen, W. B., Parker, G. G., Harding, D. J., 2002. Lidar Remote Sensing for Ecosystem Studies. BioScience 52/1, 19–30.
18. Maltamo, M., Næsset, E., Bollandsås, O.M., Gobakken, T., Packalén, P., 2009. Nonparametric prediction of diameter distributions using airborne laser scanner data. Scandinavian Journal of Forest Research 24, 541–553.
19. Maltamo, M., Packalén, P., Yu, X., Eerikainen, K., Hyyppa, J., Pitkanen, J., 2004. Identifying and quantifying heterogenous boreal forest structures using laser scanner data, W: M. Thies, B. Koch, H. Spiecker, Weinacker, H. (Eds.), Laser-Scanners for Forest and Landscape Assessment. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Freiburg, Germany, pp. 153–156.
20. McGaughey, R. J., 2010. FUSION/LDV: Software for LIDAR Data Analysis and Visualization. Software Manual. USDA Forest Service. Pacific Northwest Research Station.
21. Meinel, G., Hecht, R., 2005. Reconstruction of Urban Vegetation Based on Laser Scan Data at Leaf-Off Aerial Flight Times. ISPRS International WG I/2 Workshop 2005: 3D Mapping from InSAR and LiDAR, Banff, Alberta, Canada, 7–10 June, 2005.
22. Mücke, W., Hollaus, M., Prinz, M., 2010. Derivation of 3D landscape metrics from airborne laser scanning data, Silvilaser 2010, Freiburg, Germany.
23. Næsset, E., Økland, T., 2002. Estimating tree height and tree crown properties using airborne scanning laser in a boreal nature reserve. Remote Sensing of Environment 79, 105–115.
24. Priestnall, G., Jaafar, J., Duncan, A., 2000. Extracting urban features from LiDAR digital surface models. Computers, Environment and Urban Systems 24, 65–78.
25. R Development Core Team, 2011. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, URL http://www.R-project.org/.
26. Rutzinger, M., Höfle, B., Pfeifer, N., 2007. Detection of high urban vegetation with airborne laser scanning data, ForestSAT07, Montpellier.
27. Schöpfer, E., Lang, S., Blaschke, T., 2005. A "green index" incorporating remote sensing and citizen's perception of green space. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and spatial information sciences Vol. No. XXXVII-5/W1, Tempe, AZ, 1–6.
28. Stereńczak, K., Będkowski, K., 2011. Wykorzystanie numerycznego modelu terenu i modelu pokrycia terenu do klasyfikacji drzewostanów na podstawie ich struktury pionowej i gatunkowej. Sylwan 155 (4), 219–227.
29. Tompalski, P., Wężyk, P., 2011. Kartowanie pokrycia terenów zurbanizowanych przy zastosowaniu klasyfikacji obiektowej zintegrowanych geodanych lotniczego skanowania laserowego oraz zobrazowań geoeye-1. Roczniki Geomatyki t. 9, z. 2 (46).
30. Urban Audit, 2011. http://www.urbanaudit.org/
31. Wagner, W., Hollaus, M., Briese, C., Ducic, V., 2008. 3D vegetation mapping using smallfootprint full-waveform airborne laser scanners. International Journal of Remote Sensing 29, 1433–1452.
32. Wężyk, P., Tompalski P., Szostak M., Glista M., Pierzchalski M., 2008. Describing the selected canopy layer parameters of the Scots pine stands using ALS data, 8th nternational conference on LiDAR applications in forest assessment and inventory. SiliviLaser 2008, Edinburgh, UK, pp. 636–645.

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-087b44e1-f183-4661-a188-ef44653c4829