Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
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.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.