Optymalizacja analiz widoczności 3D w oparciu o dane ALS

Optymalizacja analiz widoczności 3D w oparciu o dane ALS
Chmielewski Szymon 1), Tompalski Piotr 2)
1)
Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie, Instytut Gleboznawstwa, Inżynierii I Kształtowania Środowiska
ul. Leszczyńskiego 7, 20-069, Lublin
2)
University of British Columbia, Faculty of Forestry, 2424 Main Mall, Vancouver, BC V6T 1Z4, Canada
Słowa kluczowe: analiza widoczności, voxel, ALS
Celem prezentowane pracy jest określenie optymalnych parametrów generowania voxeli
odwzorowujących warstwę wegetacji, na potrzeby analiz widoczności wykonywanych w środowisku
3D-GIS. Przyjęto założenie, iż zastosowanie odpowiedniej metody przetwarzania chmur punktów
pozyskanych za pomocą lotniczego skanowania laserowego (ALS, Airborne Laser Scanning) oraz
dobór właściwego rozmiaru voxeli, pozwala osiągnąć precyzyjny model widoczności, z równoczesnym
zachowaniem wysokiej wydajności procesu obliczeniowego. W prezentowanej pracy zastosowano
rozmytą metodę prezentacji modelu widoczności, która w przeciwieństwie do tradycyjnej metody
binarnej, opisuje prawdopodobieństwo dostrzeżenia obiektu, którego widoczność jest modelowana.
Prace badawcze prowadzono na obszarze testowym zlokalizowanym w Lublinie, wzdłuż ul.
Głębokiej. Modelowanie widoczności przeprowadzono na przykładzie standardowego billboardu
reklamowego zlokalizowanego w pasie drogowym obsadzonym wysoka wegetacją. Jako podstawowe
źródło danych wykorzystano chmurę punktów ALS, o gęstości 20pkt/m2. Tok postepowania
metodycznego obejmował: klasyfikacje danych ALS, resampling danych ALS z wykorzystaniem 7
różnych algorytmów (m.in. Octree Voxel; Poisson Sampling), generowanie voxeli warstwy wegetacji
budowa środowiska 3D, analizy widoczności 3D, ocena poziomu dokładności uzyskanych modeli
widoczności w stosunku do modelu referencyjnego, wybór optymalnych parametrów voxelizacji. Jako
dane referencyjne wykorzystano zestaw 100 terenowych punktów kontrolnych z których sprawdzono
rzeczywistą widoczność nośnika reklamowego.
Na podstawie przeprowadzonych analiz stwierdzono, że wybrane metody resamplingu
chmury punktów pozwalają zredukować liczbę danych wejściowych nawet o 90% przy równoczesnym
zachowaniu wysokiej dokładności modelu widoczności. W zależności od przyjętej metody
resamplingu oraz wielkości generowanych voxeli, poziom ogólnej dokładności modelu widoczności
nośnika reklamowego może wahać się od 44% do 75%. Najwyższy poziom dokładności modelu
widoczności uzyskano stosując voxele o rozmiarze 1 m wygenerowane z chmury punktów
przefiltrowanej metodą Poisson Sampling.
Wysoka gęstość chmury punktów ALS, stanowi barierę dla algorytmów stosowanych w
analizach widoczności 3D. Zastosowanie metod resamplingu oraz voxeli pozwala na przygotowanie
precyzyjnych modeli widoczności bez konieczności angażowania dużych mocy obliczeniowych
komputera.
Badania finansowane ze środków NCN (DEC-2012/07/D/HS4/01569)
Literatura:
Fisher, P., F. (1995) An exploration of probable viewsheds in landscape planning. Environment and Planning B: Planning and
Design, vol. 22, pp. 527-546
Rasova, A. (2014) Fuzzy viewshed, probable viewshed, and their use in the analysis of prehistoric monument in West
Slovakia [w:] Huerta, Schade, Granell (Red.): Connecting a Digital Europe through Location and Place. Proceedings of the
AGILE'2014 International Conference on Geographic Information Science, Castellón, June, 3-6, pp. 1-3.