Tytuł pozycji:
Identyfikacja zbiorników wodnych, jako obiektów BDOT10K, w zbiorze danych lotniczego skaningu laserowego z wykorzystaniem algorytmu alpha shape
Lotnicze skanery laserowe (ALS) wykorzystują najczęściej wiązkę światła
z zakresu bliskiej podczerwieni, która absorbowana jest przez wodę. Powoduje to występowanie
pustych obszarów (brak odbić promienia laserowego), pozbawionych punktów,
w zbiorze danych skaningu laserowego. Detekcja konturów zbiorników wodnych w zbiorze
danych skaningu laserowego może być zatem rozumiana jako identyfikacja obrysu
obszarów pozbawionych punktów. Tak rozumiana detekcja zbiorników może być wykorzystana
do aktualizacji i zasilania Bazy Danych Obiektów Topograficznych 1:10 000
(BDOT10k). Do detekcji zbiorników wodnych wykorzystano w pracy współrzędne x, y
punktów klasy grunt, uprzednio sklasyfikowanej chmury punktów, o gęstości nominalnej
4 pkt/m2. Automatyczną identyfikację konturu zbiornika wykonano z wykorzystaniem
algorytmu α-shape. Eksperymenty numeryczne wykonano dla 16 zestawów danych testowych
(zbiorników wodnych). Ocenę dokładności identyfikacji konturów wykonano
na podstawie porównania z ortofotomapą cyfrową o terenowej wielkości piksela 0,10 m.
Na podstawie pomierzonych maksymalnych wartości odchyłek stwierdzono, że przeciętnie
zbiorniki wodne zostały zidentyfikowane w 95%, a dla 62% obiektów testowych zidentyfikowano
kontur ze 100% skutecznością. Ponadto wykorzystany algorytm posiada pewien
mechanizm odpornościowy – eliminuje pojedyncze przypadkowe punkty na powierzchni
zbiornika. Zaproponowana metoda może stanowić dodatkowe źródło zasilania BDOT,
zwłaszcza dla zbiorników wodnych, których brzeg porośnięty jest roślinnością i trudno
identyfikowalny na ortofotomapie.
Airborne laser scanners (ALS) usually rely on a near-infrared light beam which
is absorbed by water. This produces empty areas with no points in the LiDAR dataset (gaps,
laser shot dropouts). Detecting the boundaries of bodies of water in a LiDAR dataset can
thus be seen as the identification of boundaries of empty areas. The method for the identification
of water bodies could be used to update and supply the Database of Topographic
Objects (BDOT10k). The x, y co-ordinates of ground laser points of the previously classified
LiDAR point cloud of the 4 points/m2 nominal density were used to detect bodies
of water. The automatic identification of bodies of water was performed by the means of
an α-shaped algorithm. Numerical experiments were conducted for 16 tested sites, which
were bodies of water. The accuracy of boundary identification was evaluated by comparing
the results with those seen on orthophotos with a pixel size of 0.10 m. Based on the
maximum deviation values of the measured results, it has been shown that bodies of water
were identified on average with 95% accuracy and the boundaries of 62% of the tested sites
were delineated with 100% efficiency. Furthermore, the studied algorithm has a featured
mechanism that enables it to eliminate single, random points distributed on the surface of
a body of water. The proposed method can be used as an additional source of BDOT10k,
especially for bodies of water whose banks are covered with vegetation which are difficult
to identify on orthophotos.