v.lidar.edgedetectiongrass - Bulutta Çevrimiçi

Program:

ADI

v.lidar.kenar tespiti - Bir LIDAR veri setinden nesnenin kenarlarını algılar.

ANAHTAR KELİMELER

vektör, LIDAR, kenarlar

SİNOPSİS

v.lidar.kenar tespiti
v.lidar.kenar tespiti --yardım et
v.lidar.kenar tespiti [-e] giriş=isim çıktı=isim [ew_step=şamandıra] [ns_adım=şamandıra]
[lambda_g=şamandıra] [thg=şamandıra] [tgl=şamandıra] [etiket=şamandıra] [lambda_r=şamandıra]
[--üzerine] [--yardım et] [--gereksiz sözlerle dolu] [--sessiz] [--ui]

Bayraklar:
-e
Tahmini nokta yoğunluğu ve mesafe
Akım içindeki giriş vektör noktaları için nokta yoğunluğunu ve mesafesini tahmin edin
bölge uzar ve çıkar

--üzerine yaz
Çıktı dosyalarının mevcut dosyaların üzerine yazmasına izin ver

--yardım et
Kullanım özetini yazdır

--ayrıntılı
Ayrıntılı modül çıkışı

--sessizlik
Sessiz modül çıkışı

--ui
GUI iletişim kutusunu başlatmaya zorla

Parametreler:
giriş=isim [gereklidir]
Giriş vektör haritasının adı
Veya doğrudan OGR erişimi için veri kaynağı

çıktı=isim [gereklidir]
Çıktı vektör haritasının adı

ew_step=şamandıra
Doğu-batı yönünde her bir spline adımının uzunluğu
Varsayılan: 4

ns_adım=şamandıra
Kuzey-güney yönünde her bir spline adımının uzunluğu
Varsayılan: 4

lambda_g=şamandıra
Gradyan değerlendirmesinde düzenleme ağırlığı
Varsayılan: 0.01

thg=şamandıra
Kenar sınıflandırması için yüksek gradyan eşiği
Varsayılan: 6

tgl=şamandıra
Kenar sınıflandırması için düşük gradyan eşiği
Varsayılan: 3

etiket=şamandıra
Aynı yön tespiti için açı aralığı
Varsayılan: 0.26

lambda_r=şamandıra
Artık değerlendirmede düzenleme ağırlığı
Varsayılan: 2

TANIM

v.lidar.kenar tespiti LiDAR verilerini filtrelemek için üç adımdan ilkidir. Filtre şunları hedefliyor
Ekli ve müstakil nesneleri (binalar, köprüler, elektrik enerjisi gibi) tanır ve çıkarır
Çizgiler, ağaçlar vb.) Dijital Arazi Modeli oluşturmak için.

Özellikle, bu modül arazi üzerindeki her bir özelliğin kenarını algılar.
LIDAR nokta yüzeyinin yüzeyi. Her şeyden önce, bir çift doğrusal spline enterpolasyonu
Tychonov düzenlileştirme parametresi gerçekleştirilir. Gradyan en aza indirilir ve düşük
Tychonov düzenlileştirme parametresi, enterpolasyonlu işlevleri mümkün olduğunca yakınlaştırır
gözlemlere. Tychonov düzenlemesi ile bikübik spline enterpolasyonu daha sonra
gerçekleştirildi. Ancak, şimdi eğrilik en aza indirildi ve düzenleme parametresi ayarlandı
yüksek bir değere. Her nokta için, bikübik değerden enterpolasyonlu bir değer hesaplanır.
yüzey ve interpolasyonlu bir gradyan çift doğrusal yüzeyden hesaplanır. her noktada
gradyan büyüklüğü ve kenar vektörünün yönü hesaplanır ve
enterpolasyonlu ve gözlenen değerler arasındaki artık hesaplanır. İki eşik tanımlanmıştır
eğimde, yüksek bir eşik thg ve düşük bir tgl. Her nokta için, eğer gradyan
büyüklük yüksek eşikten büyük veya ona eşit ve kalıntısı
veya sıfıra eşitse, KENAR noktası olarak etiketlenir. Benzer şekilde bir nokta olarak etiketlenir
KENAR noktası, eğim büyüklüğü alt eşikten büyük veya ona eşitse,
artık sıfırdan büyük veya sıfıra eşittir ve gradyan sekiz komşudan ikisine
puan, yüksek eşikten daha büyüktür. Diğer noktalar TERRAIN olarak sınıflandırılır.

Çıktı, noktaların ARAZİ, KENAR veya KENAR olarak sınıflandırıldığı bir vektör haritası olacaktır.
BİLİNMEYEN. Bu vektör haritasının girişi olmalıdır. v.lidar.büyüyen modülü.

NOTLAR

Bu modülde bir sonraki modül için faydalı olacak harici bir tablo oluşturulacaktır.
LiDAR veri filtreleme prosedürü. Bu tabloda enterpolasyonlu yükseklik değerleri
her nokta kaydedilecektir. Ayrıca çıktı vektör haritasındaki noktalar şu şekilde sınıflandırılacaktır:
ARAZİ (kedi = 1, katman = 1)
KENAR (kat = 2, katman = 1)
BİLİNMEYEN (kat = 3, katman = 1)
Tüm prosedürün nihai sonucu (v.lidar.kenar tespiti, v.lidar.büyüyen,
v.lidar.düzeltme) dört kategoride bir puan sınıflandırması olacaktır:
ARAZİ TEK BAKIM (kedi = 1, katman = 2)
ARAZİ ÇİFT PULSE (kat = 2, katman = 2)
NESNE TEK VURUŞ (kat = 3, katman = 2)
NESNE ÇİFT DARBE (kat = 4, katman = 2)

ÖRNEKLER

Basic kenar bulma
v.lidar.edgedetection input=vector_last output=kenar ew_step=8 ns_step=8 lambda_g=0.5

Tamamla iş akışı
# bölge ayarları (mevcut bir tarama kullanarak)
g.bölge raster=elev_lid792_1m
# içe aktarmak
v.in.lidar -tr girdi=points.las çıktı=puan
v.in.lidar -tr input=points.las output=points_first return_filter=ilk
# tespit etme
v.lidar.edgedetection girdisi=nokta çıktısı=kenar ew_step=8 ns_step=8 lambda_g=0.5
v.lidar.büyüyen girdi=kenar çıktısı=önce büyüyen=points_first
v.lidar.correction girdisi=büyüyen çıktı=düzeltme arazisi=only_terrain
# seçili noktaların görselleştirilmesi
# daha hızlı hale getirmek için önce bir yere yakınlaştırın
d.rast haritası=ortofoto
d.vect haritası=düzeltme katmanı=2 kedi=2,3,4, renk=kırmızı boyut=0.25
d.vect haritası=düzeltme katmanı=2 kedi=1 renk=0:128:0 boyut=0.5
# enterpolasyon (bu biraz zaman alabilir)
v.surf.rst input=only_terrain yüksekliği=arazi
# 3D görselleştirme için nesne puanları alın
v.extract girdisi=düzeltme katmanı=2 kedi=2,3,4, çıktı=nesneler

şekil 1: Örnek E-posta çıktı itibaren tamamlamak iş akışı (kırmızı: nesneler, yeşil: arazi)

şekil 2: 3D görüntüleme of süzülmüş nesne noktaları (Kırmızı) ve arazi çevrimiçi kurslar düzenliyorlar. itibaren
arazi noktaları (gri)

REFERANSLAR

· Antolin, R. et al., 2006. LiDAR ile sayısal arazi modelleri belirleme
teknoloji: Po havzası deneyi. Bolletino di Geodesia e Scienze Affini, anno
LXV, n. 2, s. 69-89.

· Brovelli MA, Cannata M., Longoni UM, 2004. LIDAR Veri Filtreleme ve DTM
GRASS İçinde İnterpolasyon, CBS'de İşlemler, Nisan 2004, cilt. 8, is. 2, s.
155-174(20), Blackwell Yayıncılık Ltd.

· Brovelli MA, Cannata M., 2004. Kentte Dijital Arazi modeli rekonstrüksiyonu
havadaki lazer tarama verilerinden alanlar: Pavia için yöntem ve bir örnek
(Kuzey İtalya). Bilgisayarlar ve Yerbilimleri 30 (2004) s.325-331

· Brovelli MA ve Longoni UM, 2003. il filtraggio di dati LIDAR'a göre yazılım,
Rivista dell'Agenzia del Territorio, n. 3-2003, s. 11-22 (ISSN 1593-2192).

· Brovelli MA, Cannata M. ve Longoni UM, 2002. Urbana bölgesinde DTM LIDAR,
Bollettino SIFET N.2, s. 7-26.

· Filtrenin performansları ISPRS WG III/3 Filtrelerin Karşılaştırılmasında görülebilir.
Sithole, G. ve Vosselman, G., 2003'ün raporu.

onworks.net hizmetlerini kullanarak v.lidar.edgedetectiongrass'ı çevrimiçi kullanın