Celem artykułu jest przedstawienie możliwości aktualizacji Bazy Danych Obiektów Topograficznych (BDOT10k) oraz zaprezentowanie koncepcji pozyskania dodatkowych danych w celu zasilenia, a tym samym zwiększenia potencjału informacyjnego bazy danych. Koncepcja aktualizacji, jak i pozyskania dodatkowych danych polega na wykorzystaniu chmury punktów pozyskanej za pomocą lotniczego skanowania laserowego. Dokonano przeglądu literatury z zakresu aktualizacji baz danych, głównie BDOT10k, a także z zakresu systemu LiDAR i metod ekstrakcji obiektów z chmury punktów. W badaniach przeprowadzono detekcję pojedynczych drzew metodą automatyczną w oprogramowaniu ENVI LiDAR wraz z oceną dokładności. Obiekty będące wynikiem ekstrakcji w ENVI LiDAR porównano z drzewami występującymi na badanym obszarze testowym. Problemem przy identyfikacji drzew było określenie optymalnego parametru minimalnej wartości promienia korony drzewa. Przedstawiono możliwość edycji w celu wyeliminowania błędów i przygotowania klasy obiektów „drzewo” oraz jej atrybutów do zasilenia BDOT10k. W artykule przedstawiono również możliwości aktualizacji wybranych obiektów bazy na podstawie chmury punktów, a także podjęto dyskusję na temat potrzeby zasilenia bazy obiektami typu „pojedyncze drzewo”. Badania będące przedmiotem artykułu mają znaczenie dla późniejszej możliwości konwersji tak bogatej informacyjnie bazy do postaci 3D, w celu stworzenia trójwymiarowych modeli miast. Uzyskane wyniki potwierdzają przydatność danych LiDARowych do aktualizacji i pozyskiwania dodatkowych obiektów z dobrą skutecznością. Napotkane problemy i wyniki automatycznej detekcji udowadniają, że obiekty pozyskane zaproponowaną metodą wymagają manualnej edycji. W ramach badań, oprócz detekcji i ekstrakcji obiektów, zaproponowano modyfikację schematu aplikacyjnego dla klasy obiektów „obiekty inne”, w przypadku zasilenia jej pojedynczymi drzewami.
EN
The subject of this paper is to present the possibility of updating of selected object class in topographical database (BDOT10k) and to present the concept of obtaining additional data in order to supply and thereby increase the potential of the database in case of “tree” features. The object “tree” detection and extraction are based on the point cloud set obtained by airborne laser scanning (LiDAR). A literature review in the field of topographical database updating, mainly BDOT10k, and the methods of object extraction from the point cloud was performed. The extraction of individual trees was carried out by an automated method in ENVI LiDAR software. The accuracy assessment of tree objects extraction was made based on actual state of trees (field measurement). The main problem with trees extracting was determination of the optimum parameter of tree crowns radius. In order to eliminate errors and to prepare layers and attributes, the possibility of editing and detection improvement was presented. The discussion of database updating possibility and necessity based on point cloud in case of “tree” features was presented. The research undertaken is important for the subsequent conversion of such information-rich database to 3D in order to create three-dimensional models of cities. The obtained results confirm the usefulness of LiDAR data for updating and obtaining “tree” objects with good efficiency. However, problems that were encountered and results of extraction prove that objects which are obtained by proposed automatic method require manual intervention. As part of the research, it was proposed to modify the application scheme for the „other objects” features in case of individual trees.
Lotniczy skaning laserowy to efektywna i wiarygodna metoda pozyskiwania danych dla celów inwentaryzacji terenów leśnych. Niniejszy artykuł przedstawia metodykę wykrywania pojedynczych drzew z wykorzystaniem zintegrowanych danych lidarowych i fotogrametrycznych. Badania prowadzono na terenie uroczyska leśnego Głuchów. W celu wykrycia pojedynczych drzew wykorzystano algorytmy morfologii matematycznej. Morfologia matematyczna jest skutecznym narzędziem przetwarzania danych, umożliwiającym filtrację i detekcję różnorodnych struktur powierzchniowych. Dla poprawy analizy została włączona ortofotomapa w barwach naturalnych. Przeprowadzone badania wykazały, że integracja danych laserowych i fotogrametrycznych pozwala na uzyskanie dokładnych informacji o liczbie drzew i ich wymiarach.
EN
Aerial laser scanning is an effective and reliable method providing data for forestry inventory control. This paper presents a methodology of detection of individual trees using the integration of LIDAR data and those from aerial images. The study area for this investigation was Głuchów nature reserve, belonging to Warsaw University of Life Sciences. To detect individual trees, mathematical morphology was applied. Mathematical morphology is a powerful tool for filtering and detecting many different surface structures. Aerial imagery was included in order to improve the accuracy. This study has demonstrated that an integration of laser data and aerial imagery make sit possible to obtain accurate information about tree number and dimensions.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.