Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Accuracy assessment of automatic image processing for land cover classification of St. Petersburg protected area

Bogoliubova A., Tymków P.

Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum

|

2014

|

Vol. 13, nr 1-2

5--22

EN

This study analyzes the evaluation of land cover supervised classification quality. Authors put forward the hypothesis that the overall accuracy of image classification depends on its division into parts of the same area. The dependence is described by the logarithmic curve – Т = 4.3004·ln(x) + 72.697, because the determination coefficient is maximum (R2 = 0.9678). The research area was the Yuntolovo reserve, the protected area near St. Petersburg (Russia). In order to increase the overall accuracy of the land cover automatic classification based on aerial images, a new methodology of data preprocessing was introduced. The proposed method of estimating the overall classification accuracy of land cover protected areas increases on average by 10% by dividing the source aerial image into no more than 10 equal parts. With further partitioning of the image into parts of the same area, the overall accuracy is slightly increased. Pixel-based image analysis of supervised classification and error matrix were evaluated using ILWIS 3.31 software and in our own software in .NET environment.

PL

W pracy dokonano analizy sposobów oceny jakości klasyfikacji pokrycia terenu na danych obrazowych. Autorzy wysunęli hipotezę, że ogólna dokładność klasy- fikacji obrazu zależy od jego podziału w procesie klasyfikacji na podobszary. Zależność tę opisano krzywą logarytmiczną Т = 4,3004⋅ln(x) + 72,697, dla której uzyskano najwyższy współczynnik determinacji (R2 = 0,9678). Badania prowadzono dla rezerwatu Yuntolovo, chronionego obszaru w pobliżu Sankt Petersburga (Rosja). W celu zwiększenia ogólnej dokładności automatycznej klasyfikacji pokrycia terenu na podstawie zdjęć lotniczych autorzy zaproponowali nową metodologię wstępnego przetwarzania danych. Proponowana metoda, polegająca na podziale obrazu klasyfikowanego na nie więcej niż dziesięć równych części, poprawia ogólną dokładność klasyfikacji pokrycia obszarów lądowych średnio o 10%. Podział na większą liczbę części nie zwiększa już znacząco jakości klasyfikacji, a dodatkowo wprowadza niejednoznaczności spowodowane zmniejszaniem próby uczącej. Klasyfikację obrazów i analizę dokładności prowadzono z wykorzystaniem pakietu ILWIS 3.31 oraz autorskiego oprogramowania stworzonego w środowisku NET.

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

Wizualizacja wyników modelowania hydrodynamicznego z wykorzystaniem sytemów GIS 3D

Hadaś E., Tymków P.

Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum

|

2013

|

Vol. 12, nr 4

5--12

PL

Podstawowe opracowania Informatycznego Systemu Osłony Kraju, tworzonego na potrzeby zwiększenia bezpieczeństwa ludzi i mienia, mają charakter dwuwymiarowy. Rozwój technologii informacyjnych pozwala na wizualizacje danych przestrzennych z wykorzystaniem systemów GIS 3D. Szczegółowa wizualizacja wymaga jednak integracji danych przestrzennych pochodzących z różnych źródeł – np. z bezpośrednich pomiarów geodezyjnych, danych ze skaningu laserowego, zdjęć lotniczych, ortofotomapy lub innych opracowań fotogrametrycznych – oraz obiektów z różnych baz danych, w szczególności baz topograficznych. W pracy zaprezentowano koncepcję i efekty trójwymiarowej wizualizacji wyników modelowania hydrodynamicznego wezbrań dla fragmentu doliny rzeki Widawy. Wykorzystano numeryczny model terenu pochodzący z lotniczego skaningu laserowego, na który nałożono teksturę w postaci ortofotomapy. Dane przestrzenne uzupełniono trójwymiarowymi modelami budynków i drzew pochodzącymi z ogólnodostępnej kolekcji galerii 3D Google. Dla zbudowanego modelu przestrzennego wykonano wizualizację wyników modelowania hydrodynamicznego. Integrację i wizualizację danych wykonano w oprogramowaniu ArcGIS, w module ArcScene.

EN

The Polish national IT crisis management system for protection against extreme hazards (ISOK), which was created to increase the protection of people and property, produces two-dimensional data. The development of information technology has made it possible to visualize spatial data using 3D GIS systems. However, detailed visualization requires the integration of spatial data that comes from different sources, e.g. from direct land-surveying measurements, laser scanning data, aerial photography, orthophotomaps and other photogrammetric products, as well as sites from various databases, in particular from topographic databases. This paper presents a concept and the results of three-dimensional visualization of hydrodynamic modeling for a section of the Widawa River valley. The digital terrain model from airborne laser scanning was used and was overlaid with the texture of an orthophotomap. Spatial data was supplemented with three-dimensional models of buildings and trees that were taken from the publicly-available Google 3D Warehouse gallery. Visualization of the hydrodynamic modeling was done using the constructed spatial model. The integration and visualization of data was performed in ArcGIS software using the ArcScene module.

4

Estymacja objętości obiektów o złożonej geometrii na podstawie pomiarów naziemnym skaningiem laserowym

Tymków P.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2012

|

Vol. 24

383--391

PL

W pracy przedstawiono propozycję automatycznej metody zgrubnego modelowania 3D obiektów o skomplikowanej geometrii na potrzeby szybkiej estymacji parametrów geometrycznych tych obiektów, a zwłaszcza objętości. Badania w terenie obejmowały wykonanie pomiarów skanerem laserowym zabytkowej kutej kraty stanowiącej osłonę studni w Nysie (woj. opolskie). Przedstawiona metodyka modelowania opiera się o warstwową metodę convex-hull, która zakłada podział chmury punktów pomiarowych na segmenty. W obrębie każdego segmentu dokonywana jest segmentacja w oparciu o minimalne odległości między punktami. Otrzymane zbiory punktów modelowane są następnie jako bryły wypukłe. Dzięki zastosowaniu segmentacji chmury punktów w każdym segmencie oraz integracji uzyskanych otoczek wypukłych uzyskano model obiektu, który umożliwia oszacowanie takich parametrów geometrycznych jak objętość i pole powierzchni obiektu. Zaletą proponowanej metody jest ograniczenie liczby parametrów do dwóch: grubości segmentu oraz parametru maksymalnej odległości między punktami w procesie segmentacji chmury w obrębie segmentu. Dzięki zastosowaniu metody convex-hull dokonywana jest selektywna filtracja punktów dzięki czemu model 3D oparty jest na znacznie mniejszej liczbie werteksów i trójkątów niż początkowa liczba punktów w chmurze. Wadą proponowanego algorytmu jest natomiast nieregularność siatki trójkątów wpływająca na gładkość powierzchni oraz wrażliwość na błędy pomiarowe.

EN

The paper presents an automatic, coarse method for 3D modelling of metal objects with complex geometry for a need of volume estimation. The field research were conducted on a historic wrought iron bar that covers the historic well in Nysa (city In southern Poland). The presented modelling methodology is based on a layered convex-hull method, which involves dividing of a point cloud on the segments. Within each segment, segmentation is performed based on the minimum distance between points. The resulting sets of points are then modelled as a convex solids. Thanks to the segmentation of point clouds in each segment and the integration of convex shells a detailed object model can be obtained. That allows to estimate the geometric parameters such as volume and surface area of the object. The advantage of the proposed method is that it has a small number of parameters: a thickness of segment and the parameter of maximum distance between points in the process of segmentation of clouds within the segment. Applying the convex hull algorithm causes a selective filtering point clouds, thus resulting 3D model is based on a much smaller number of vertexes than the initial number of points in the cloud. The disadvantage of the proposed algorithm is an irregular triangle mesh models, resulting in low surface regularity and larger items, and sensitivity to measurement errors (noise, ghost points).

5

Wykorzystanie technik geomatycznych do oceny wpływu roślinności na kształtowanie warunków przepływu na terenach zalewowych

Kałuża T., Tymków P., Wencel A.

Gospodarka Wodna

|

2011

|

Nr 4

163-168

PL

Przedstawiono metodykę określani: parametrów geometrycznych roślinno ści krzewiastej na podstawie pomiarów naziemnym skanerem laserowym FARC LS 880. Badania prowadzono na danych pomiarowych pozyskanych w warunkach laboratoryjnych na roślinności spreparo wanej sztucznie. W celach referencyjnych wykonano pomiary bezpośrednie geometrii badanych roślin. Pozwoliło to przed-stawić możliwości wykorzystania technologii naziemnego skaningu laserowego do pozyskiwania danych niezbędnych do obliczania parametrów oporu przepływu wywołanych roślinnością terenów zalewowych.

EN

The article presents methodology of determining shrub vegetation's geometrical parameters based on measurements realised with the FARO LS 880 terrestrial scanner. The research was carried out based on measurement data obtained in laboratory conditions on artificially prepared vegetation. For reference purposes, the direct measurements of the examined vegetation's geometry were realised. It allowed presentation of possibilities to use the terrestrial laser scanner technology for obtaining data necessary to calculate flow resistance parameters related to the flood area vegetation.

6

Wskaźnik gęstości występowania zjawisk punktowych jako moderator skali miejskich map tematycznych

Michalski A., Tymków P.

Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum

|

2011

|

Vol. 10, nr 3

19-28

PL

Miejskie mapy tematyczne mogę być słabo czytelne w miejscach o dużym zagęszczeniu informacji punktowej. Jednym ze sposobów przezwyciężania tego problemu jest wykonanie anamorfoz zwiększających lokalną skalę obszaru o dużym zagęszczeniu informacji. Anamorficzne przekształcenia zmiennoskalowe wykonywane mogą być metodą izotropową, opierając się na zmianie skali mapy z zastosowaniem np. reprezentacji logarytmicznej lub przez utworzenie niejednorodnego, anizotropowego przekształcenia poprzedzanego lokalną analizą rozkładu danych punktowych na odwzorowanym obszarze. W artykule podjęta została próba zastosowania wskaźnika przestrzennej gęstości zjawisk punktowych do tworzenia zmiennoskalowych anamorfoz obszarów miejskich na przykładzie mapy miasta Wrocławia. Przedstawiona procedura konstrukcji tego typu map tematycznych opracowana i przetestowana została, z wykorzystaniem wektorowej bazy danych, w środowisku GIS.

EN

Thematic maps of cities can be weakly readable in case of high concentration of point information. One of possibilities to cope with this problem is creating cartograms (anamorphic maps), which increase local scale of area with high concentration of point symbols and decrease where this information is rare. Variable-scale cartogram transformations are made on the basis of isotropic scale changing (using eg. logarithmic representation) or heterogeneous anisotropic transformation through local analysis of point data distribution. An attempt of using points data spatial density coefficient to creating cartogram of urban area maps is shown in this paper. A map of Wrocław was chosen as a testing data. Proposed procedure of creating such thematic maps was implemented and tested using vector data in GIS environment.

7

Rekonstrukcja geometrii 3D krzewu na podstawie naziemnego skaningu laserowego

Tymków P., Borkowski A.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2010

|

Vol. 21

405--414

PL

Technologia naziemnego skaningu laserowego dzięki swojej precyzji i rozdzielczości przestrzennej umożliwia odtworzenie geometrii drzew i krzewów zarówno w podejściu makrostrukturalnym, gdzie modelowany jest jej kształt obrysu zewnętrznego jak i w podejściu mikrostrukturalnym, gdzie przedmiotem modelowania jest kształt i topologia pojedynczych gałęzi. W pracy przedstawiono propozycję metody odtworzenia geometrii 3D krzewów a podstawie pomiarów w chmurze punktów pozyskanych naziemnym skaningiem laserowym (TLS). Metoda pomiarowa oparta jest na podziale chmury punktów TLS wzdłuż osi pionowej na segmenty o jednakowej grubości. W każdym segmencie, w zależności od wyboru podejścia, dokonywana jest selekcja punktów tworzących bądź obrys zewnętrzny rośliny, bądź obrys poszczególnych gałęzi. Wykorzystano do tego celu algorytm wyznaczania otoczki wypukłej (ang. convex hull). Utworzone na podstawie wybranych punktów bryły reprezentujące fragmenty rośliny w pojedynczym segmencie integrowane są z bryłami z segmentów sąsiadujących. W podejściu mikrostrukturalnym wymaga to odtworzenia modelu topologii gałązek rośliny, którą oparto o schemat grafu. Aby zapewnić łagodne i spójne połączenia poszczególnych segmentów metoda selekcji punktów opiera się na kombinacji metody otoczki wypukłej 2D i 3D, która zapewnia utworzenie jednakowej powierzchni styku łączonych ze sobą brył. Na potrzeby oceny ilościowej wykonany został model krzewu, którego pole powierzchni i objętość w podejściu makro i mikrostrukturalnym wyznaczono na podstawie bezpośrednich pomiarów przymiarem liniowym. Parametry te porównano z otrzymanymi na podstawie modeli 3D. Do budowy modelu makrostrukturalnego odpowiednią metodą modelowania jest metoda warstwowa (multi convex hull), przy czym grubość warstwy należy wybierać na poziomie kilku centymetrów. Do budowy modelu mikrostrukturalnego zaproponowano metodę łączenia brył, przy czym grubość segmentu dla tej metody powinna się kształtować na poziomie rozdzielczości skanowania.

EN

GIS applications requires detailed 3D models of land cover objects. Trees and shrubs, next to the building, constitute the main type of them. Terrestrial laser scanning (TLS) allows to determine precisely not only the external shape of the plant, but the geometry of individual branches as well. A method of macro- and micro-structure estimation of a single shrub is presented in this work. In the research data from several shrubs were used. In the macro-structural approach, where the plant is considered as a compact solid, it is important to choose those measurement points which represent the surfaces of the plant. To achieve better matching to the non-convex parts of the hull, the use of a multi-stage solid generation procedure in which points are divided into segments with common edges was proposed. This method assumes that the plant is divided along the Z axis into segments of a given width. Points from one segment are projected onto the division plane and 2D convex hull is generated for all the points. Finally, selected points (again in 3D space) are used to generate 3D convex hull. In order to define the geometry of vegetation the micro-structure procedure is supplemented by the segmentation algorithm to split points into groups, which form one branch. To verify the accuracy, the total surface area and the total shrub volume of branches calculated for individual variants were compared with the total surface area and volume derived from the direct measurements. Additionally, a few shrubs was measured and the qualitative analysis was performed.

8

River embankment identification in the airborne laser scanning point cloud

Tymków P., Borkowski A., Gołuch P.

Studia Geotechnica et Mechanica

|

2009

|

Vol. 31, nr 4

85-94

EN

Hydrodynamic modeling is one of the most significant tools in risk and environmental management of floodplains. Such research requires precise and reliable digital terrain models (DTM). Moreover, DTMs should determine the location of terrain edges for the area of river valley, i.e. river embankments. Terrain models are usually built using data collected with airborne laser scanning. Irregular cloud of scanned points can be used for 3D line edges modeling. However, this task is difficult because determination of the river embankment edges is not always exact; the edges are not defined precisely or they can be hidden in bushes and groups of higher vegetation. One of the newest methods of the edges modeling relies on the intersection of two planes. The main issue here is to classify points into subsets located on both sides of the modeled edge. In this study, the algorithm employing multilayer feed-forward neural network for point classification is presented. It allows us to include a priori information about the expected shape of surface as well as the orientation of embankment with respect to the river flow direction. Classification was performed on the real airborne laser scanning dataset. Confusion matrix was used for the quantitative accuracy assessment. This matrix was built for the test vector based on the comparison of the obtained results with an interactive sample.

9

Identification of flow resistance coefficients in floodplain forests

Mokwa M., Tymków P., Wężyk P.

Studia Geotechnica et Mechanica

|

2009

|

Vol. 31, nr 1

39-50

EN

The paper presents a method of determining the resistance coefficient for waters in floodplain forests, using terrestrial laser scanning (TLS). Determining a drag coefficient hangs on correct determination of the shape drag coefficient for a single element in a group of trees. In order to determine the average shape resistance coefficient, the authors used a computational formula proposed by Lindner and Pasche, modified by Rickert [4]. Parameters to be determined in the equation include: a reliable diameter of trees and their spacing towards and perpendicular to the flow. The data was obtained using the technology of terrestrial laser scanning, carried out by means of the FARO LS 880 scanner, which uses the phase shift technology for measurements. The processing of the obtained data was based on a layer cut out of a 3D point cloud, which provided a basis for determining major taxation features, such as: trunk diameter, height of the tree and its location. For each tree in the area examined (floodplain areas near the estuary of the river Widawa) the coordinates of location in PUWG 1992/19 system as well as the diameter at the height of 50, 100 and 130 cm from the ground was determined. The obtained data were used to calculate the water flow resistance coefficient.

PL

W artykule zaprezentowano metodę wyznaczania współczynnika oporu przepływu wody w lasach na terenie zalewowym z wykorzystaniem naziemnego skaningu laserowego (TLS). Określenie współczynnika oporu sprowadza się do poprawnego wyznaczenia współczynnika oporu kształtu dla pojedynczego elementu wśród grupy drzew. Dla wyznaczenia uśrednionego współczynnika oporu kształtu autorzy wykorzystali formułę obliczeniową zaproponowaną przez Lindnera i Paschego w modyfikacji Rickerta [4]. Parametrami, które należy określić w równaniu są: średnica miarodajna drzew i ich rozstaw w kierunku przepływu oraz prostopadle do niego. Dane te uzyskano wykorzystując naziemny skaning laserowy, przeprowadzony przy użyciu instrumentu FARO LS 880, który dokonuje pomiaru z wykorzystaniem technologii przesunięcia fazowego światła (phase shift). Przetwarzanie uzyskanych danych oparto o warstwę wyciętą z chmary punktów 3D i na tej podstawie określono podstawowe cechy taksacyjne takie jak: średnica pnia, wysokość drzewa oraz jego lokalizację. Dla każdego z drzew na obszarze badań (tereny zalewowe ujściowego odcinka rzeki Widawy) wyznaczono współrzędne położenia w układzie PUWG 1992/19 oraz średnicę na wysokości 50, 100 i 130 cm od gruntu. Na podstawie uzyskanych danych wyliczono współczynnik oporu przepływu wody.

10

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.

11

Wykorzystanie danych lotniczego skaningu laserowego i zdjęć lotniczych do klasyfikacji pokrycia terenu

Borkowski A., Tymków P.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2007

|

Vol. 17a

93--103

PL

Informacja bezpośrednia i pośrednia dotycząca powierzchni terenu i jego pokrycia zawarta w danych skaningu laserowego może być wykorzystana do klasyfikacji form pokrycia terenu. W artykule podjęto próbę oceny przydatności tego typu danych jako źródła informacji uzupełniających wektor cech, zbudowany na podstawie obrazów lotniczych, w procesie klasyfikacji pokrycia terenu. Wykorzystano dane skanowania laserowego pozyskane za pomocą systemu ScaLARS. Przeprowadzono szereg eksperymentów numerycznych polegających na klasyfikacji fragmentu obszaru doliny rzeki Widawy za pomocą różnych algorytmów klasyfikacji oraz przy różnych kombinacjach wektora cech branych pod uwagę. W testach wykorzystano jednokierunkowe sztuczne sieci neuronowe, metodę największej wiarygodności, oraz metodę k-najbliższych sąsiadów. Porównano jakość klasyfikacji opartej o następujące cechy: wartości kanałów RGB, parametry charakteryzujące teksturę, informacje o wysokości form pokrycia terenu estymowane na podstawie numerycznego modelu terenu oraz numerycznego modelu pokrycia terenu, model charakteryzujący rozrzut wartości wysokości danych skaningu zarejestrowanych na jednostce powierzchni oraz intensywność promienia laserowego. Ilościowa ocenę dokładności oparto o macierz niezgodności, obliczana na podstawie porównania otrzymanego wyniku klasyfikacji dla wektora testowego do wzorca wykonanego manualnie metoda digitalizacji. Najlepsze wyniki klasyfikacji otrzymano za pomocą klasyfikatora neuronowego. Stwierdzono ponadto, że zastąpienie modelu numerycznego pokrycia terenu wariancja wysokości surowych danych lotniczego skaningu laserowego daje poprawne rezultaty klasyfikacji przy znacznej redukcji obliczeń.

EN

The direct and indirect information about terrain surface and land use contained in laser scanning data sets allow to provide the automatic classification of land cover. An attempt of using scanning data as a supplementary source for such classification based on aerial photos was performed in this article. A continuous-wave (CW) ScaLARS laser system was used to receive scanning data. Numerous experiments consisting in the classification of a part of Widawa River valley were carried out in order to find the best combination of data set and classification method. Three classification methods were used: multilayer neural networks, maximum likelihood classifier and k-nearest neighbour method. The classification was made and evaluated using: aerial images (RGB model), texture features, differential model of height of land cover, based on digital surface model (DSM), and digital terrain model (DTM), model of height dispersion represented by variance of measured points height in a regular grid and intensity image. In order to quantify the quality of the results, a confusion matrix was created for each testing pattern based on manual digitalized reference data. The best results are obtained by artificial neural network classifier. The use of variance of height, instead of differential model, gives satisfactory results, and the obtaining of this feature is easy and fast in comparison to DTM and DSM building process.

12

Feature extraction in high-resolution raster images using neural networks

Iwaniak A., Kubik T., Paluszyński W., Tymków P.

Reports on Geodesy

|

2006

|

z. 2/77

263-271

13

Wykorzystanie danych lotniczego skaningu laserowego do klasyfikacji pokrycia terenu dla modelowania hydrodynamicznego

Tymków P., Borkowski A.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2006

|

Vol. 16

537--546

PL

Badania nad problematyką zapobiegania powodzi wymagają budowy modeli matematycznych przepływów wezbraniowych. Obliczenia hydrodynamiczne wykonywane są w oparciu o dane charakteryzujące geometrię doliny rzeki oraz opory przepływu, które zależą od pokrycia terenu. W artykule podjęto próbę wykorzystania danych lotniczego skaningu laserowego, wykonanego na potrzeby budowy numerycznego modelu terenu (NMT) dla modelowania hydrodynamicznego, do automatycznej nadzorowanej klasyfikacji pokrycia terenu. Klasyfikację tę oparto o wielowarstwowe sztuczne sieci neuronowe typu feed-forward. Wektor cech klasyfikowanych obiektów (klasyfikacja per-piksel) stanowiły dane o wysokości form pokrycia terenu, kolorowe zdjęcia lotnicze, dane charakteryzujące teksturę obszarów na zdjęciach oraz intensywność odbicia fali elektromagnetycznej skaningu laserowego. Wysokości form pokrycia terenu obliczone zostały na podstawie NMT i numerycznego modelu pokrycia terenu (NMPT) wygenerowanego z danych skaningu lotniczego. Niemetryczne zdjęcia lotnicze wykonane aparatem cyfrowym, poddane kalibracji i mozaikowaniu, stanowiły źródło informacji o jasności odbicia światła obiektów oraz były podstawą obliczeń teksturowych opartych o metodę macierzy sąsiedztwa (GLCM). Jako wektory uczące sieci neuronowej wybrano dziesięć pól testowych o powierzchni 400 m², w tym pięć klas roślinności wysokiej. Otrzymane rezultaty przedstawiono w formie graficznej oraz wykonano ilościową ocenę zgodności wyników z klasyfikacją przeprowadzoną w sposób manualny. Obliczone w tym celu wartości współczynnika κ potwierdzają dużą zgodność wyników klasyfikacji automatycznej z oczekiwanym rezultatem.

EN

Flood protection research requires building mathematic models of flood flows. Hydraulic calculations are carried out on the basis of geometrical description of the valley as well as on surface roughness which depends on a land cover. Currently, geometric description of the modeling area in the form of cross-sections is often replaced with a digital terrain model (DTM). The data which is required to build DTM can be collected with photogrammetry or the airborne laser scanning method. An attempt at using airborne laser scanning data which was made for DTM and digital surface model (DSM) interpolation, for supervised classification of land cover was discussed. The classification was based on feed-forward artificial neural networks. Two cases were investigated: variant I - overall classification using one artificial neural network with 2 hidden layers of 10 neurons and variant II - individual recognition using different networks with one hidden layer of 10 neurons for each class. The feature vector of classified object (per-pixel classification) included: data concerning vegetation height, color aerial photographs, texture features and laser wave intensities. Heights of vegetation were calculated on the basis of DTM and DSM which were created for hydrodynamic modelling. Non-metric aerial photographs were taken by digital camera. After calibration and mosaic they served as sources of information about the lightness of objects. It was also a basis of GLCM (Grey Level Co-occurrence Matrix) texture feature calculations. Ten training fields of 400 m² were chosen as training vectors. Five of them represented various types of high vegetation. The collected data were visualized and computed numerically. A Kappa (κ) coefficient built on the basis of a confusion matrix was used for the quantitative assessment. The high similarity of the obtained results and reference data was confirmed by the value of the calculated kappa coefficient. Better results were obtained for individual classification (variant II) when the kappa value was 0.86.