v.lidar.edgedetectiongrass - Online w chmurze

PROGRAM:

IMIĘ

v.lidar.wykrywanie krawędzi - Wykrywa krawędzie obiektu na podstawie zestawu danych LIDAR.

SŁOWA KLUCZOWE

wektor, LIDAR, krawędzie

STRESZCZENIE

v.lidar.wykrywanie krawędzi
v.lidar.wykrywanie krawędzi --help
v.lidar.wykrywanie krawędzi [-e] wkład=Nazwa wydajność=Nazwa [ew_krok=unosić się] [ns_krok=unosić się]
[lambda_g=unosić się] [tgh=unosić się] [tgl=unosić się] [teta_g=unosić się] [lambda_r=unosić się]
[--przepisać] [--pomoc] [--gadatliwy] [--cichy] [--ui]

Flagi:
-e
Oszacuj gęstość punktów i odległość
Oszacuj gęstość punktów i odległość dla punktów wektora wejściowego w obrębie prądu
region rozszerza się i zamyka

--przepisać
Zezwalaj plikom wyjściowym na zastępowanie istniejących plików

--help
Wydrukuj podsumowanie wykorzystania

--gadatliwy
Pełne wyjście modułu

--cichy
Cichy moduł wyjściowy

--UI
Wymuś uruchomienie okna GUI

Parametry:
wkład=Nazwa [wymagany]
Nazwa wejściowej mapy wektorowej
Lub źródło danych do bezpośredniego dostępu do OGR

wydajność=Nazwa [wymagany]
Nazwa wyjściowej mapy wektorowej

ew_krok=unosić się
Długość każdego kroku splajnu w kierunku wschód-zachód
Zaniedbanie: 4

ns_krok=unosić się
Długość każdego kroku splajnu w kierunku północ-południe
Zaniedbanie: 4

lambda_g=unosić się
Waga regularizacji w ocenie gradientu
Zaniedbanie: 0.01

tgh=unosić się
Wysoki próg gradientu dla klasyfikacji krawędzi
Zaniedbanie: 6

tgl=unosić się
Niski próg gradientu dla klasyfikacji krawędzi
Zaniedbanie: 3

teta_g=unosić się
Zakres kąta wykrywania w tym samym kierunku
Zaniedbanie: 0.26

lambda_r=unosić się
Waga regularizacji w ocenie resztkowej
Zaniedbanie: 2

OPIS

v.lidar.wykrywanie krawędzi jest pierwszym z trzech kroków filtrowania danych LiDAR. Filtr ma na celu
rozpoznaje i wyodrębnia dołączone i oderwane obiekty (takie jak budynki, mosty, elektrownie)
linie, drzewa itp.) w celu stworzenia Numerycznego Modelu Terenu.

W szczególności moduł ten wykrywa krawędź każdego pojedynczego obiektu na terenie
powierzchnia punktu LIDAR. Przede wszystkim interpolacja splajnu dwuliniowego z
Wykonano parametr regularizacji Tychonowa. Gradient jest minimalizowany, a niski
Parametr regularyzacji Tychonowa sprawia, że ​​interpolowane funkcje są jak najbardziej zbliżone
do obserwacji. Interpolacja splajnem dwusześciennym z regularyzacją Tychonowa jest wtedy
wykonano. Jednak teraz krzywizna jest zminimalizowana, a parametr regularizacji jest ustawiony
do wysokiej wartości. Dla każdego punktu obliczana jest wartość interpolowana z dwusześciennej
powierzchni i interpolowany gradient jest obliczany z powierzchni dwuliniowej. W każdym punkcie
obliczana jest wielkość gradientu i kierunek wektora krawędzi, a następnie
obliczana jest reszta między wartościami interpolowanymi i obserwowanymi. Definiowane są dwa progi
na gradiencie, wysoki próg tgh i niski tgl. Dla każdego punktu, jeśli gradient
wielkość jest większa lub równa progowi wysokiemu, a jej pozostałość jest większa niż
lub równe zero, jest oznaczane jako punkt EDGE. Podobnie punkt jest oznaczany jako będący
Punkt EDGE, jeżeli wielkość gradientu jest większa lub równa progowi dolnemu, jego
reszta jest większa lub równa zeru, a gradient do dwóch z ośmiu sąsiadujących
punktów jest większa niż wysoki próg. Pozostałe punkty są klasyfikowane jako TERRAIN.

Wynikiem będzie mapa wektorowa, na której punkty zostały sklasyfikowane jako TEREN, KRAWĘDŹ lub
NIEZNANE. Ta mapa wektorowa powinna być wejściem v.lidar.rosnący moduł.

UWAGI

W tym module zostanie utworzona tabela zewnętrzna, która będzie przydatna w kolejnym module
procedury filtrowania danych LiDAR. W tej tabeli podano interpolowane wartości wysokości
każdy punkt zostanie zapisany. Ponadto punkty na mapie wektorów wyjściowych zostaną sklasyfikowane jako:
TEREN (kot = 1, warstwa = 1)
KRAWĘDŹ (kot = 2, warstwa = 1)
NIEZNANY (kot = 3, warstwa = 1)
Ostateczny wynik całej procedury (v.lidar.wykrywanie krawędzi, v.lidar.rosnący,
v.lidar.korekta) będzie klasyfikacja punktowa w czterech kategoriach:
TEREN POJEDYNCZY PULS (kat = 1, warstwa = 2)
TERRAIN PODWÓJNY PULSE (kat = 2, warstwa = 2)
OBIEKT POJEDYNCZY IMPULS (kat = 3, warstwa = 2)
OBIEKT PODWÓJNY IMPULS (kat = 4, warstwa = 2)

PRZYKŁADY

Basic krawędź wykrywanie
v.lidar.edgedetection wejście=vector_last wyjście=edge ew_step=8 ns_step=8 lambda_g=0.5

Absolutna workflow
# ustawienia regionu (używając istniejącego rastra)
g.region raster=elev_lid792_1m
# import
v.in.lidar -tr wejście=punkty.las wyjście=punkty
v.in.lidar -tr input=points.las output=points_first return_filter=first
# wykrywanie
v.lidar.edgedetection wejście=punkty wyjście=krawędź ew_step=8 ns_step=8 lambda_g=0.5
v.lidar.rosnące wejście=wyjście krawędzi=rosnące pierwsze=punkty_najpierw
v.lidar.correction input=rosnący output=korekta teren=tylko_teren
# wizualizacja wybranych punktów
# najpierw powiększ gdzieś, żeby było szybciej
d.rast mapa=ortofotomapa
d.mapa wektorowa=warstwa korekcyjna=2 koty=2,3,4 kolor=czerwony rozmiar=0.25
d.vect map=warstwa korekcyjna=2 koty=1 kolor=0:128:0 rozmiar=0.5
# interpolacja (może to potrwać chwilę)
v.surf.rst input=only_terrain elevation=teren
# pobierz punkty obiektów do wizualizacji 3D
v.extract input=warstwa korekcyjna=2 koty=2,3,4 output=obiekty

Postać 1: Przykład wydajność od kompletny workflow (czerwony: przedmioty, Zielony: teren)

Postać 2: 3D wyobrażanie sobie of filtrowane przedmiot zwrotnica (czerwony) i teren stworzony od
teren zwrotnica (szary)

LITERATURA

· Antolin, R. i in., 2006. Wyznaczanie cyfrowych modeli terenu metodą LiDAR
technologia: Eksperymenty w basenie Po. Bolletino di Geodesia e Scienze Affini, anno
LXV, nr 2, s. 69-89.

· Brovelli MA, Cannata M., Longoni UM, 2004. Filtrowanie danych LIDAR i DTM
Interpolacja w GRASS, Transakcje w GIS, kwiecień 2004, tom. 8, wyd. 2, s.
155-174 (20), Wydawnictwo Blackwell Sp. z o.o.

· Brovelli MA, Cannata M., 2004. Cyfrowa rekonstrukcja modelu terenu w mieście
obszarów na podstawie danych z lotniczego skaningu laserowego: metoda i przykład dla Pawii
(Północne Włochy). Komputery i Geonauki 30 (2004) s.325-331

· Brovelli MA i Longoni UM, 2003. Oprogramowanie do filtrowania danych LIDAR,
Rivista dell'Agenzia del Territorio, n. 3-2003, s. 11-22 (ISSN 1593-2192).

· Brovelli MA, Cannata M. i Longoni UM, 2002. DTM LIDAR w obszarze miejskim,
Bollettino SIFET nr 2, s. 7–26.

· Wydajność filtra można sprawdzić w ISPRS WG III/3 Comparison of Filters
raport Sithole'a, G. i Vosselmana, G., 2003.

Użyj v.lidar.edgedetectiongrass online za pomocą usług onworks.net