Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

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
EN
LiDAR technology has been widely adopted as a proper method for land cover classification. Recently with the development of technology, LiDAR systems can now capture high-resolution multispectral bands images with high-density LiDAR point cloud simultaneously. Therefore, it opens new opportunities for more precise automatic land-use classification methods by utilizing LiDAR data. This article introduces a combining technique of point cloud classification algorithms. The algorithms include ground detection, building detection, and close point classification - the classification is based on point clouds’ attributes. The main attributes are heigh, intensity, and NDVI index calculated from 4 bands of colors extracted from multispectral images for each point. Data of the Leica City Mapper LiDAR system in an area of 80 ha in Quang Xuong town, Thanh Hoa province, Vietnam was used to deploy the classification. The data is classified into eight different types of land use consist of asphalt road, other ground, low vegetation, medium vegetation, high vegetation, building, water, and other objects. The classification workflow was implemented in the TerraSolid suite, with the result of the automation process came out with 97% overall accuracy of classification points. The classified point cloud is used in a workflow to create a 3D city model LoD2 (Level of Detail) afterward.
EN
Image data from Drones/Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) has been studied and used extensively for establishing maps. The process of UAV data provides three main products including (Digital Surface Model) DSM, Point cloud and Ortho-photos, in which point cloud is a valuable data source in building 3D models and topographic surfaces as well. However, processing point cloud separately to achieve secondary products has not been received much attention from researchers. This study determines parameters to develop a method for classifying point cloud data constructed from UAV images. Consequently, A 3D surface of the ground is built by applying a developed algorithm for the point cloud data for an open-pit mine. The temporal or non-ground objects such as trees, houses, vehicles are automatically subtracted from the point cloud by the algorithms. According to this line, it is possible to calculate and analyze the amount of reserves, the exploited volume to evaluate the efficiency for each mine during operation with the support of UAV integrated camera.
PL
Dane uzyskane z dronów / bezzałogowych statków powietrznych (BSP) zostały zbadane i powszechnie wykorzystane do opracowania map. Przetwarzanie danych z BSP zapewnia trzy główne produkty, a mianowicie: Model numeryczny powierzchni (MNS), chmurę punktów i ortofotomapy, w których chmura punktów jest cennym źródłem danych przy budowaniu modeli 3D i powierzchni topograficznych. Dotychczas, kwestia przetwarzania chmury punktów osobno w celu uzyskania produktów wtórnych nie wzbudziła większego zainteresowania naukowców. W artykule, przedstawiono wyniki badania nad sposobem wyznaczenia parametrów niezbędnych do opracowania metod klasyfikacji danych chmur punktów zbudowanych z obrazów BSP. W efekcie tego procesu, powstaje trójwymiarowa powierzchnia powierzchni poprzez zastosowanie opracowanego algorytmu dla danych chmury punktów w kopalni odkrywkowej. Na tej podstawie, można służyć do pomiarów inwentaryzacyjnych, bieżącej kontroli zgodności postępu eksploatacji górniczej z planem ruchu zakładu górniczego, prowadzenia pomiarów postępu frontu eksploatacji w złożu oraz frontów, obejmujących proces zdejmowania nadkładu oraz wyeksploatowanego złoża.
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.