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
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  CAPAP
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Modelowanie budynków w dużej skali (miasto, kraj) jest trendem obserwowanym w wielu krajach. Modele budynków można tworzyć m.in. na podstawie danych z lotniczego skanowania laserowego oraz ze zdjęć lotniczych. Coraz więcej wagi przykłada się również do dokładności modeli 3D budynków. W artykule przedstawiona została analiza dokładności modeli budynków w oparciu o chmury punktów z lotniczego skanowania laserowego. Metodyka przedstawiona w artykule opiera się na wymaganiach odnośnie kontroli zaproponowanej w ramach projektu CAPAP. Wybrane zostały 3 obszary testowe, dla których dla każdej połaci dachów budynków obliczone zostały parametry statystyczne (odchylenie standardowe odległości punktów od płaszczyzny połaci, wartość średniej odległości między chmurą punktów a płaszczyzną dachu, błąd średni kwadratowy odległości - RMSE). Według przyjętego progu dokładności 1 m błędu RMSE dla obszaru 1: 1.04% połaci nie spełniło postawionego kryterium, dla obszaru 2: 0.63%, a dla obszaru 3: 12.63%. W drugiej części artykułu zaprezentowana została bardziej szczegółowa analiza modeli budynków. Dla połaci dachów wybranych modeli wygenerowane i poddane analizie zostały histogramy, które przedstawiają rozkład wartości różnic odległości normalnych punktów chmury od zamodelowanej płaszczyzny dachu. Metodyka analizy dachów modeli budynków na podstawie histogramów umożliwia nie tylko ocenę, czy dana płaszczyzna spełnia wymagania dokładności standardu LOD2, ale również, w jakim stopniu została ona poddana generalizacji.
EN
Building modeling for big areas (city and country modeling) is becoming more popular. Building models are generated among all from airborne laser scanning data and aerial images. Additionally, more attention is devoted to analysis of the accuracy of the 3D building models, especially concerning the accuracy of roof planes segmentation and their vertical and horizontal accuracy. In the article analysis which based on the airborne laser scanning point clouds is presented. The methodology, which is described in this article, based on the accuracy analysis proposed within the CAPAP project, which is currently conducted in Poland. In this approach three test areas were chosen. For every roof surface statistical parameters were calculated, i.e. standard deviation of the normal distance between the roof surface and the point cloud, mean distance between the roof surface and the point cloud, and Root Mean Squared Error (RMSE). In order to assess the accuracy of chosen test areas, RMSE threshold equal 1 m was assumed. Additionally, according to in the analysis proposed within the CAPAP project, if 5% of the analyzed building models exceed the assumed accuracy by 20%, the model is not acceptable and should be corrected. For the areas, which were chosen in the article, one of them does not fulfill the assumed accuracy. Additionally, for the first test area, for 1.04% of the roof surfaces the RMSE value exceeds 1 m, for the second test area it was 0.63%, and for the third one: 12.63%. In the second part of the article more detailed analysis for selected buildings was conducted. For roof surfaces histograms, which present the distribution of the normal distances were generated and analyzed. The methodology of building models analysis which based on the histograms makes it possible not only to assess whether the building is generated properly and fulfills the CityGML requirements, but also to say if generalization has been conducted and how big impact does generalization have on the model. The automatic accuracy analysis of the building models can be very helpful in projects which cover big areas. The analysis may indicate buildings, which should be examined in detail. Additionally, accuracy analysis which based on histogram interpretation makes it possible to apply statistical tests in order to assess the if the values distribution is Gauss distribution and to examine whether the generalization during the building modeling was conducted.
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.