Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Co pomierzy dron?

Lewandowski P., Gołuch P., Jóźków G., Borsuk E., Dymarska N., Rohm W., Podhorecki D., Siekanko B.

Geodeta : magazyn geoinformacyjny

|

2015

|

nr 8

14--21

2

Wykorzystanie danych skaningu laserowego do modelowania 3D fortów obronnych na przykładzie Fortu Prusy w Nysie

Borkowski A., Jarząbek-Rychard M., Tymków P., Jóźków G.

Architektura Krajobrazu

|

2013

|

nr 4

30--41

PL

Dane skaningu laserowego zarówno lotniczego, jak i naziemnego wykorzystywane są coraz częściej do budowy trójwymiarowych modeli obiektów. W przypadku fortów obronnych będących kombinacją budowli murowanych i ziemnych, na ogół pokrytych gęstą roślinnością, skanowanie laserowe jest szczególnie skuteczną technologią pomiarową. W pracy przedstawiono metodologię budowy realistycznego modelu 3D na przykładzie Fortu Prusy w Nysie. Do budowy modelu wykorzystane zostały dane lotniczego oraz naziemnego skaningu laserowego oraz zdjęcia cyfrowe. Skanowanie laserowe wykonano z rozdzielczością 12 pkt. na m2 dla skaningu lotniczego i około 2 cm na obiekcie dla skanowania naziemnego. W pracy przedstawiono szczegółowo poszczególne etapy modelowanie i ich specyfikę. Wskazano możliwości automatyzacji tego procesu na podstawie własnych rozwiązań algorytmicznych i programowych. Omówiono specyfikę modelowania tego typu obiektów militarnych na podstawie połączonych danych lotniczego i naziemnego skaningu laserowego. Dalej przedyskutowano różne poziomy szczegółowości i dokładności modelowania. Jednocześnie podkreślono potencjał i możliwości wykorzystania skanowania laserowego w architekturze krajobrazu.

EN

Laser scanning data, both airborne and terrestrial, are increasingly being used for 3D modeling. This is a particularly effective measurement technology for historic fortresses that are a combination of stone and earthen structures and that are usually covered by dense vegetation. This paper presents a methodology for constructing a realistic 3D model using the example of the Prussian Fortress in Nysa. The data used for modeling were collected by airborne and terrestrial laser scanning and supplemented with digital photos. Scanning was performed with a resolution of 12 points per m2 for the airborne platform and about 2 cm for the terrestrial one. The steps and requirements involved in modeling are presented in detail. The algorithms and software that were developed for this work highlight the potential that would be available by automating this process. The specifics of the model are discussed for this type of military structure on a combination of airborne and terrestrial laser scanning data. The issues of the level of detail and accuracy of the modeling are discussed, while emphasizing the opportunities for the use of laser scanning in landscape architecture.

3

Application of digital terrain model generated from airborne laser scanning data in hydrodynamic modelling

Gołuch P., Borkowski A., Jóźków G., Tymków P., Mokwa M.

Studia Geotechnica et Mechanica

|

2009

|

Vol. 31, nr 3

61-72

EN

Airborne laser scanning (ALS) is becoming a basic method of data extraction for generation of digital terrain models (DTMs). The method has a number of advantages, especially when used for vegetated river valleys. This paper describes experiments that were carried out using ALS to generate DTM of the Widawa river valley as well as observations made from this process. DTM was built for the purpose of hydrodynamic modelling. For the estuary of the Widawa river, we generated DTM, whose height accuracy was: š0.46 m for woodlots and forests, š0.44 m for the areas covered with thickets and high grass, š0.27 m for meadows and arable lands and š0.17 m for the flat, unvegetated areas (e.g. roads). This accuracy was verified on the basis of GPS measurements. DTM was generated for different variants, viz. both regular and irregular grids. The generated DTM was used in hydrodynamic modelling. Modelling was carried out using a SMS package. We modelled the discharge of Q = 130 m3/s which was used to design the capacity of the Widawa river valley. The outcomes we got are comparable to the results obtained for previous models generated for the Widawa river. However, the model we generated has number of additional advantages, e.g. it facilitates the analysis of the river flow velocity in vulnerable spots such as road and rail bridges.

PL

Lotniczy skaning laserowy (LSL) staje się coraz częściej podstawową metodą pozyskiwania danych do budowy numerycznych modeli terenu (NMT). Technika ta ma wiele zalet, zwłaszcza w odniesieniu do porośniętych roślinnością dolin rzecznych. W pracy przedstawiono doświadczenia i spostrzeżenia związane z wykorzystaniem LSL do budowy NMT doliny rzeki Widawy na potrzeby modelowania hydrodynamicznego. Dla odcinka Widawy przy jej ujściu zbudowano NMT charakteryzujący się dokładnością wysokościową: w terenie zalesionym i zadrzewionym š0,46 m, na obszarze porośniętym zaroślami i wysoką trawą š0,44 m, na łąkach i polach ornych š0,27 m oraz w terenie płaskim, niepokrytym roślinnością (np. drogi), š0,17 m. Dokładność ta została zweryfikowana na podstawie bezpośrednich pomiarów terenowych techniką GPS. Zbudowano NMT dla różnych wariantów siatki zarówno regularnej, jak i nieregularnej. Otrzymany NMT wykorzystano w modelowaniu hydrodynamicznym, które przeprowadzono, korzystając z pakietu SMS. Modelowano przepływ Q = 130 m3/s, dla którego zaprojektowano przepustowość doliny Widawy. Otrzymane wyniki są porównywalne z wynikami modeli, jakie były dotychczas budowane dla Widawy, jednak nasz szczegółowy model ma wiele dodatkowych zalet, np. umożliwia analizę rozkładu prędkości przepływu wody w newralgicznych miejscach, jakimi są mosty drogowe i kolejowe.

4

Ocena dokładności NMT interpolowanego na podstawie danych pozyskanych metodami fotogrametryczną i GPS-RTK

Gołuch P., Jóźków G.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2008

|

Vol. 18a

141--150

PL

W pracy przedstawiono analizę dokładności NMT zbudowanego na podstawie danych pozyskanych metodą fotogrametryczną i GPS-RTK. Obiektem badawczym był obszar o powierzchni ok. 50 km². Był to teren równinny, w przeważającej części użytkowany rolniczo. Dane GPS-RTK stanowił zbiór ponad 9 000 punktów. Czarnobiałe zdjęcia lotnicze w skalach 1:13 000 i 1:26 000 stanowiły podstawę do fotogrametrycznego opracowania NMT. W oparciu o pomierzone w terenie fotopunkty naturalne wyrównano na fotogrametrycznej stacji cyfrowej ImageStation blok 30 zdjęć - średni błąd pomiaru na zdjęciu po wyrównaniu wyniósł ±4.6 μm. Obszary leśne i porośnięte gęstymi zadrzewieniami wyłączono z pomiaru fotogrametrycznego. W oprogramowaniu IS Automatic Elevation określono w sposób automatyczny wysokości punktów w węzłach regularnej siatki o boku 15 m (punkty pomierzone wcześniej na zdjęciach półautomatycznie zostały włączone jako wartości inicjalne w trakcie automatycznego pomiaru). Powstały NMT został zweryfikowany. Punkty pomierzone bezpośrednio w terenie przyjęto jako bezbłędne i użyto do określenia dokładności NMT zbudowanego metodą fotogrametryczną. Z racji różnej dokładności pomiaru rzeźby terenu na zdjęciach w skalach 1:13 000 i 1:26 000 ocenę dokładności NMT wykonano oddzielnie w dwóch podobszarach. Porównując wysokości punktów interpolowanych z modelu z wysokościami punktów GPS-RTK, określono błąd NMT. W terenie odkrytym uzyskano dokładność NMT ±0.21 m (0.08‰ W) w obszarze pokrycia zdjęciami w skali 1:13 000 i ±0.28 m (0.07‰ W) w obszarze pokrycia zdjęciami w skali 1:26 000.

EN

Precise Digital Terrain Model (DTM), i.e., a model of high (20÷30 cm) accuracy can be built with data which come from miscellaneous sources, e.g., direct field measurements, measurements on photogrammetric images, cartographic data (large scale maps) or airborne laser scanning performed with the purpose of DTM building. In this work, analysis of DTM correctness is presented. The DTM was built based on photogrammetric and GPS-RTK data. The object of study was a terrain of an about 50 km² area. It was a flat rural area with maximum height difference of about 35 m. The GPS-RTK data formed a set of more than 9 000 points, collected using an Ashtech Z-Xtreme GPS receiver. Reference corrections were transmitted from a base station placed on the class II point of the national geodetic network. Black and white airborne photos taken in 2003-2004 to the scale of 1:13 000 (flight height of about 2 750 m) and to the scale of 1:26 000 (flight height of about 4 000 m) formed the basis for photogrammetric development of DTM. The images were acquired from CODGiK in Warsaw. The natural photogrammetric control points measured in the terrain, forming a set of 30 images, were adjusted using an ImageStation digital photogrammetric station. The RMS of the measurements taken from the images was, after adjustment, ±4.6 μm. Because the rural area photographed varied only little, semi-automatic measurements (9 205 points) were carried out prior to generation of full-automatic DTM points. A forested terrain and terrains covered by dense vegetation were excluded from photogrammetric measurements. At the next step, the heights of points in a regular 15 m GRID were automatically evaluated using the IS Automatic Elevation software (the points measured semi-automatically in the photos were included in the automatic process as the initial values). The DTM generated this way was manually verified: the wrong measured points which were not terrain points (roofs of buildings, high vegetation) were eliminated. The points acquired in field measurements were accepted as error-free points and used to evaluate the accuracy of the DTM built based on photogrammetric measurements. Evaluation of the DTM accuracy was carried out separately in two sub-areas because topographic measurements taken from images to the scales of 1:13 000 and 1:26 000 differed in accuracy. The DTM's RMS was determined by comparing point heights: points interpolated from the model were compared with the GPS-RTK points. In the uncovered terrain (without dense shrubbery and forest), the RMS of DTM was 0.21 m (0.08‰ W) and 0.28 m (0.07‰ W) in the area covered by photographs to the scales of 1:13 000 and 1:26 000, respectively.

5

Aproksymacja powierzchni terenu na podstawie danych lotniczego skaningu laserowego z wykorzystaniem modelu aktywnych powierzchni

Borkowski A., Jóźków G.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2008

|

Vol. 18a

21--29

PL

Model aktywnej powierzchni (flakes) otrzymuje się w wyniku rozwiązania zadania wariacyjnego, w którym minimalizowana jest energia całkowita powierzchni, Energia ta opisuje zarówno właściwości geometryczne modelowanej powierzchni jak i właściwości oraz strukturę danych pomiarowych. Model flakes wykorzystywano dotychczas w procesie filtracji danych skaningu laserowego. W niniejszej pracy model ten zastosowano zarówno do filtracji błędów grubych jak i do interpolacji numerycznego modelu terenu (NMT). Otrzymany NMT porównano z modelem otrzymanym w wyniku interpolacji z wykorzystaniem oprogramowania komercyjnego ImageStation. Wykorzystując model aktywnej powierzchni wyinterpolowano NMT na regularnej siatce (GRID) o boku 1 m. Zbiór punktów terenu powstały w wyniku filtracji posłużył do utworzenia, z wykorzystaniem ImageStation, modelu GRID z węzłami ściśle odpowiadającymi węzłom NMT. Modele zbudowano dla terenu rolniczo-leśnego o powierzchni około 1.5 km². W około 1.5*10⁶ węzłach siatki obliczono różnice wysokości pomiędzy obydwoma modelami. Średnia różnica wysokości pomiędzy modelami wynosi -0.05 m, a błąd średni różnic wysokości wynosi 0.34 m. Największe rozbieżności pomiędzy modelami zaobserwowano dla terenów leśnych. Dla pozostałych terenów różnice wysokości pomiędzy modelami są znikome. Przeprowadzony eksperyment numeryczny pokazał, że model flaks może być z powodzeniem zastosowany zarówno do filtracji danych skaningu laserowego jak i do interpolacji NMT na podstawie tych danych.

EN

The active surface model (the flakes model) is determined by solving a variation problem in which the total energy of the surface is minimized: Etot = Eint + Eext → min. The internal energy, Eint describes geometrical properties of the modelled surface and is defined as the weighted sum of membrane kernel z²x + z²y and thin plate kernel z²xx + 2z²xy + z²yy : Eint = α/2 z²x + z²y + β/2 (z²xx + 2z²xy + z²yy). The weighting parameters α and β are chosen arbitrarily, the choice depending on implementation and geometrical properties (smoothness) of the modelled surface. The external energy Eint depends on the data. Depending on the implementation, the external energy may be described in different ways. So far, the active surface model has been used in research on filtration of airborne laser scanning data. The filtration is based on elimination of points (laser beam reflections) which do not belong to the terrain surface. The numerical tests performed confirmed the correctness of the method of airborne laser scanning data filtering presented. The filtration was correct in more than 90%. In this work, the active surface model was used both for filtering out gross errors and for interpolating the digital terrain model (DTM). The DTM obtained was compared to the DTM built with the commercial software ImageStation. In the active surface model application, a 1 m GRID DTM was interpolated. The filtering process produced a set of terrain points. The set was entered in the ImageStation to build a DTM of irregular TIN type. The software used allowed to transform this DTM to a regular GRID format. The GRID model was generated strictly in the same nodes to which the first DTM (interpolated using the active surface model) was interpolated. The models were developed for a rural-forested area of about 1.5 km². Differences between the DTMs built using the flakes model and the ImageStation were calculated for about of 1.5•10⁶ GRID nodes. The altitude differences ranged from -2.72 to 3.31 m. The mean difference between the models was -0.05 m, the RMS of the differences amounting to 0.34 m. The largest discrepancies between the DTMs were identified in the forested part of the area, particularly where there were few terrain points. In the rural part of the area, the altitude differences between the models were small.

6

Filtracja danych lotniczego skaningu laserowego metodą ruchomych powierzchni wielomianowych - weryfikacja metody

Borkowski A., Jóźków G.

Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum

|

2008

|

Vol. 7, nr 2

15-27

PL

Głównym zagadnieniem procesu opracowania danych lotniczego skaningu laserowego, na potrzeby budowy numerycznych modeli terenu, jest identyfikacja punktów będących odbiciami od powierzchni terenu. W pracy przedstawiono metodę hierarchicznej identyfikacji punktów należących do powierzchni terenu, bazującą na aproksymacji danych ruchomą powierzchnią wielomianową. Parametry wielomianu ruchomego wyznaczane są lokalnie z wykorzystaniem estymacji odpornej metodą M-estymatorów. W procesie estymacji wykorzystano funkcję wagową zależną od odległości oraz asymetryczną funkcję tłumienia. Wykonano szereg testów numerycznych dla rzeczywistych danych lotniczego skaningu laserowego, obejmujących piętnaście zestawów testowych z danymi referencyjnymi w postaci zbiorów z poprawnie sklasyfikowanymi punktami terenu i punktami obiektów. Weryfikacja wyników filtracji polegała na porównaniu wyników automatycznej filtracji ze zbiorami referencyjnymi. W wyniku porównania określono procentowe błędy filtracji automatycznej. Całkowity błąd filtracji kształtował się na poziomie od około 1% do około 12%, w zależności od ukształtowania terenu i jego pokrycia. Stwierdzono ponadto, że wprowadzenie dodatkowej informacji a priori w postaci punktów należących do powierzchni terenu, w miejscach krytycznych, np. obwałowania rzek, podnosi dokładność filtracji automatycznej.

EN

For the digital terrain modelling from airborne laser scanning data the identification of points that are reflections from bare earth is the main issue of process of elaboration ALS data. In this work the hierarchic method of identification of points belonging to terrain surface was presented. This method is based upon the approximation of data using moving polynomial surface. Moving polynomial parameters are estimated locally based upon M-estimators of robust estimation method. In the estimation process the depended on the distance weighting function and asymmetrical damping function were used. A lot of numeric tests on the real airborne laser scanning data were executed. This data had a form of 15 testing samples contained referenced data as correctly classified terrain and objects’ points. The method was verified based upon the comparison of data after automatic filtration with referenced sets of points. In the result of comparison the percentage errors of automatic filtering were determined. Total percentage filtering error was evaluated on the level from about 1% to about 12%. These values depended mainly on the terrain form and terrain coverage. It has been noticed that in the critical places e. g. along the dykes the including to the algorithm additional information a-priori as correct terrain points make the automatic filtering more accurate.

7

Badanie dokładności NMT interpolowanego na podstawie danych lotniczego skaningu laserowego systemu ScaLARS

Gołuch P., Borkowski A., Jóźków G.

Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum

|

2008

|

Vol. 7, nr 2

37-47

PL

Dokładność Numerycznego Modelu Terenu (NMT), interpolowanego na podstawie danych lotniczego skaningu laserowego, zależy od wielu czynników, m.in. od ukształtowania terenu, pokrycia terenu, stabilności nalotu fotogrametrycznego, jakości danych nawigacyjnych i dokładności kalibracji, terenowej wielkości śladu plamki promienia lasera (wysokości lotu i zbieżności wiązki), gęstości pozyskanych punktów, zastosowanej metody filtracji danych. W pracy przedstawiono ocenę dokładności NMT zrealizowanego dla 20-kilometrowego odcinka doliny rzeki Widawy na potrzeby modelowania hydrodynamicznego. Skaning laserowy wykonany został prototypowym skanerem ScaLARS, skonstruowanym w Instytucie Nawigacji Uniwersytetu w Stuttgarcie. Do rejestracji sygnału INS i GPS wykorzystano system Applanix POS/AV 510. Nalot wykonano samolotem AN-2, z wysokości 550 m. Terenowa wielkość śladu plamki lasera to około 0.6 m. Kalibrację systemu wykonano semi-automatycznie, uzyskując błąd bezwzględny w odniesieniu do obszarów kontrolnych, pomierzonych techniką GPS na poziomie 0.3 m wzdłuż i w poprzek do kierunku lotu oraz błąd wysokości 0.1 m. Badanie dokładności zbudowanego NMT przeprowadzono w oparciu o dane pozyskane z pomiaru terenowego technikami GPS i tachimetryczną. Wykonano pomiar na czterech reprezentatywnych obszarach obiektu badawczego. Filtrację danych przeprowadzono automatycznie z wykorzystaniem własnych algorytmów, bazujących na odpornej aproksymacji danych ruchomą powierzchnią wielomianową. W zależności od ukształtowania i pokrycia terenu uzyskano dokładności wysokościowe NMT od 0.17 m do 0.46 m.

EN

Accuracy of Digital Terrain Model (DTM) generated from airborne laser scanning data depends on many factors, e.g. terrain structures, landcover, stability of photogrammetric flight, quality of navigation data, accuracy of calibration, size of laser footprint on terrain (height of flight and convergence of laser beam), density of captured points, method of raw ALS data filtering. In this work the accuracy determination of DTM generated for 20-kilometer part of valley of Widawa river was presented. This DTM was used in hydrodynamic modelling. Airborne laser scanning was carried out using prototypic ScaLARS scanner (developed in Institute of Navigation of Stuttgart University). INS and GPS signals were registered by Applanix POS/AV 510 system. Photogrammetric flight using AN-2 aeroplane was made from height of 550 m. Footprint of laser beam had on the terrain size of about 0.6 m. Calibration of system was carried out semiautomatically. In the reference of GPS measured control fields relative error was estimated on the level about 0.3 m (along and across the flight direction) and error of height was about 0.1 m. Research of accuracy determination of generated DTM was carried out based upon fields measurements using GPS and tacheometric techniques. The measurements were made for four representative fields of study area. Data filtering was carried out using own algorithms based upon robust estimation of moving polynomial surface to scanning data. Depending on the terrain landscape and landcover DTM accuracy was evaluated from value 0.17 m to 0.46 m.

8

Wykorzystanie wielomianowych powierzchni ruchomych w procesie filtracji danych pochodzących z lotniczego skaningu laserowego

Borkowski A., Jóźków G.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2006

|

Vol. 16

63--73

PL

Lotniczy skaning laserowy dostarcza punktowej informacji geometrycznej o fizycznej powierzchni ziemi i znajdujących się na niej obiektach. W procesie opracowania danych centralnym zagadnieniem jest identyfikacja punktów należących do odpowiednich powierzchni. W pracy przedstawiono algorytm hierarchicznej identyfikacji punktów należących do powierzchni terenu. Algorytm bazuje na aproksymacji danych pomiarowych metodą ruchomych powierzchni wielomianowych, przy czym parametry powierzchni wyznaczane są z wykorzystaniem estymacji odpornej metodą M-estymatorów. W procesie estymacji wykorzystano asymetryczne funkcje tłumienia. Test algorytmu wykonano na rzeczywistych danych pozyskanych z wykorzystaniem systemu ScaLARS. Dla oceny skuteczności algorytmu wykonano ręczną klasyfikację punktów, posiłkując się skalibrowanym w tym samym układzie zdjęciem lotniczym. Błąd identyfikacji punktów terenowych oszacowano na poziomie około 2 %.

EN

Within recent years, airborne laser scanning has become the leading technology of acquiring discrete geometrical information about ground surface and objects existing on it. The main issue in data processing is the identification and classification of points belonging to the proper surfaces. Thereafter, these points constitute the basis for surface modelling. The problem of classification concerns roofs of buildings and the topographical ground surface. The latter one is the subject of the research in the presented work. The form of an automatic elimination of points not belonging to the modeled surface is called a filtration. Based upon a literature review concerning airborne laser scanning data filtration, the analysis and experience of authors in data processing, the following filtration requirements can be formulated: - if possible, the filtration process should be carried out on the original data, - the algorithm should have the property of suitable conformity to the local terrain structures, - the algorithm should take into consideration additional information a-priori, - due to the very large size of laser scanning data sets, in the order of 106 points, the complexity of the filtration algorithm is important. In the context of above mentioned requirements, the method of moving polynomial surface in the process of airborne laser scanning data filtration was adapted in this work. The small rank polynomial surface was locally fit to the measured data in the iteration process. Parameters of the surfaces were calculated based upon M-estimators of the robust estimation method. In the estimation process, the distance inverse function as the weighting function and the asymmetrical damping function were used. The filtration algorithm was applied using the hierarchical method. The algorithm tests were executed on the real data captured by ScaLARS system. In order to evaluate the correctness of the algorithm, hand points classification using air photos, calibrated in the same coordinate system, was carried out. The terrain points identification accuracy was evaluated on the level of about 2 %. A discussion of results is included and the advantages and defects of the presented algorithm are discussed in the paper. The proposed algorithm is relatively simple, and is based upon the original data and, due to free choice of weighting and damping functions parameters, has properties of suitable approximation of the local terrain structures.

9

Potencjał kartograficzny lotniczych obrazów video

Jóźków G.

Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum

|

2005

|

Vol. 4, nr 2

79-90

PL

W pracy przedstawiono możliwość wykorzystania zobrazowań video terenu wykonanych podczas lotu śmigłowcem w procesie tworzenia map. W części praktycznej najpierw stworzono kartometryczne obrazy video poprzez transformację rzutową, a następnie zdigitalizowano kilka przykładowych szczegółów terenowych zarówno na mapie topograficznej, jak i na przetransformowanych obrazach video oraz porównano różnice odległości pomiędzy tak powstałymi obiektami. Na tej podstawie oceniono dokładność kartometryczną obrazów video i ich przydatność przy tworzeniu map.

EN

In this work was presented the possibility of usage of video images of terrain recorded during helicopter flight in map creation process. In practical part the cartometrical video images were created by projective transformation and few terrain details were digitized from both topographical map and video images. The measured width or lenght of those digitized objects were compared. The difference between distances on video images and topographical map was base for accuracy estimation and therefore the usefulness of this method was evaluated.