LiDAR pontfelhők és fotogrammetriai adatbázisok alkalmazhatóságának vizsgálata városi és mezőgazdasági területen  részletek

súgó  nyomtatás 
vissza »

 

Projekt adatai

 
azonosító
130427
típus KH
Vezető kutató Szabó Szilárd
magyar cím LiDAR pontfelhők és fotogrammetriai adatbázisok alkalmazhatóságának vizsgálata városi és mezőgazdasági területen
Angol cím Limits of applications of LiDAR point clouds and photogrammetry in urban and agricultural areas
magyar kulcsszavak épületek, sík felszínek, napaenergia, erőzió
angol kulcsszavak buildings, drones, solar energy, wind erosion
megadott besorolás
Természetföldrajz (Komplex Környezettudományi Kollégium)70 %
Ortelius tudományág: Földrajz
Távérzékelés (Komplex Környezettudományi Kollégium)30 %
zsűri Földtudományok 2
Kutatóhely TTK Természetföldrajzi és Geoinformatikai Tanszék (Debreceni Egyetem)
résztvevők Bertalan László
Enyedi Péter
Kupásné Szalóki Annamária
Négyesi Gábor
Szabó Gergely
Túri Zoltán
projekt kezdete 2018-12-01
projekt vége 2021-08-31
aktuális összeg (MFt) 19.867
FTE (kutatóév egyenérték) 4.02
állapot lezárult projekt
magyar összefoglaló
A kutatás összefoglalója, célkitűzései szakemberek számára
Itt írja le a kutatás fő célkitűzéseit a témában jártas szakember számára.

A modern adatgyűjtés eszközei, a lézerszkennelés és a fotogrammetriai adatgyűjtés számtalan lehetőséget nyújtanak a mindennapi élet problémáinak a megoldásában. Bár sokirányú vizsgálatok folynak világszerte, a technológia folytonos fejlődése folyamatosan biztosítja a továbblépés lehetőségét. Munkánkban két nagyobb munkacsomag kidolgozását tűztük ki. Az első munkacsomagban a légi és földi adatgyűjtés által nyújtott lehetőségeket vizsgáljuk meg Debrecen belterületén az épületek rekonstruálása szempontjából: minél jobb épületgeometriát tudunk előállítani, annál sokrétűbb alkalmazási lehetőségek biztosíthatók a felhasználásban is. Célunk a légi és földi lézerszkennelt, valamint a légi drón alapú fotogrammetriai alapú adatok feldolgozása és költség-haszon elvű összehasonlítása. A vizsgálatban korábbi lerepülésekből származó LiDAR adatbázist, tanszékünk térszkennerét és drónját kívánjuk felhasználni. A drónos felmérés során különböző repüléstervező szoftverek hatékonyságát is vizsgálni fogjuk. A második munkacsomagban a drónos lerepülést és a földi térszkenneres felmérést vetjük össze szántóföldön. A vizsgálat jelentősége az, hogy a kijelölt mintaterületek (Debrecen, Nyíregyháza, Szarvas környéke) reliefje kicsi, deflációveszélyes és a felmérésekkel arra a kérdésre keressük a választ, hogy ezek a technikák alkalmazhatók-e digitális domborzatmodell előállítására, illetve a deflációs folyamatok nyomon követésére.

Mi a kutatás alapkérdése?
Ebben a részben írja le röviden, hogy mi a kutatás segítségével megválaszolni kívánt probléma, mi a kutatás kiinduló hipotézise, milyen kérdéseket válaszolnak meg a kísérletek.

A kutatás alapkérdése az, hogy a lézerszekennelésen, illetve a fotogrammetrián alapuló felmérések mennyire használhatók az alapadat előállítás, az objektum-kinyerés (feature extraction), vagy a környezeti monitoring egy speciális problémája kapcsán. A vizsgálatokkal
2 kérdéscsoportban 6 részkérdés megválaszolását tervezzük:

WP1: A lézerszkennelésen és fotogrammetrián alapuló adatnyeréssel milyen pontos onjektum-kinyerés érhető el?
WP1A: Milyen részletesen állítható elő egy háztömbegyüttes modellje légi LiDAR pontfelhőből?
WP1B: Milyen részletes és mire használható a fotogrammetriai módszerekkel előállított épületmodell?
WP1C: Mennyire növeli az épületgeometria pontosságát a légi és földi lézerszkennelt állományok fúziója?

WP2: Egy közel sík területen milyen hatékony a földi lézerszkennelés és a drón alapú fotogrammetria?
WP2A: A földi lézerszkennelés mennyire hatékony/termelékeny egy sík szántóföldön?
WP2B: A drón alapú fotogrammetria képes-e pontosan visszaadni a sík terület domborzatát?
WP2C: Drón alapon követhető-e a növényzet növekedése?
WP2D: A földi lézerszkennelés, vagy a drón alapú fotogrammetria segítségével vizsgálható-e a defláció?

Mi a kutatás jelentősége?
Röviden írja le, milyen új perspektívát nyitnak az alapkutatásban az elért eredmények, milyen társadalmi hasznosíthatóságnak teremtik meg a tudományos alapját. Mutassa be, hogy a megpályázott kutatási területen lévő hazai és a nemzetközi versenytársaihoz képest melyek az egyediségei és erősségei a pályázatának!

Mind a felmérő eszközök, mind a feldolgozó szoftverek tekintetében nagyon gyors fejlődés zajlik a geoinformatikában. Ugyanaz a felmérési módszer újabb feldolgozási környezetben jobb eredményt szolgáltat, illetve az újabb eszközök is biztosítják az előre lépést a kinyerhető információk tekintetében.

E projektben épp ezekre a felmérési és adatkinyerési lehetőségeket kívánjuk a vizsgálat tárgyává tenni. Az épületek geometriájának felmérése fontos lehet a szigetelés és festés szempontjából (mennyi alapanyag szükséges), illetve kiszámítható, hogy mekkora területű, milyen kitettségű tetősíkokra telepíthetők napelemek és ezekkel mennyi elektromos energia termelhető. Az adatok előállításának különböző költségigénye van: a drónos felmérések a legolcsóbbak, de kérdés, hogy az elérhető pontosság elegendő a fenti kérdések megválaszolásához. A földi lézerszkennelés nem feltétlenül alkalmas a tetők kinyerésére, illetve még a falak esetében is felmerül az adathiány az árnyékoló hatások (nehezen megközelíthető területek, növények, mesterséges objektumok) miatt. A légi felmérésnél az épületek oldala okozhat problémát, ha ezekről kevés a visszaérkező jel. Bár a lézeres szkennelés a leghatékonyabb és pontosabb, árban többszöröse lehet a drónos felmérésnek, így a költséghatékonyság alapvető kérdése a kutatásnak.

A mezőgazdasági, kifejezetten sík területeken földi lézerszkenneléssel a szakirodalomban még csak kevés próbálkozás történt. Kutatásunkban jelentősége az, hogy egy sík területről gyűjtött adatokkal modellezzük a domborzatot és kísérletet tegyünk a felszíni változások (szélerózió) nyomon követésére. Ugyanitt annak a lehetőségét megvizsgáljuk, hogy a növények növekedése követhető-e lézerszkenneléssel vagy drónos fotogrammetriai felméréssel.

A kutatás összefoglalója, célkitűzései laikusok számára
Ebben a fejezetben írja le a kutatás fő célkitűzéseit alapműveltséggel rendelkező laikusok számára. Ez az összefoglaló a döntéshozók, a média, illetve az érdeklődők tájékoztatása szempontjából különösen fontos az NKFI Hivatal számára.

A modern felmérő eszközök óriási mennyiségű adatot szolgáltatnak és azt a benyomást keltik, hogy segítségükkel minden felmerülő kérdés megválaszolható. Valójában a modelleknek is megvannak a hibái és korlátai és a felmérő eszközök által gyűjtött adatokra is ez vonatkozik. A kérdés az, hogy a hibák szűrhetők vagy a végeredmény szempontjából elhanyagolhatók, vagy bizonyos objektumok csak megkötések árán nyerhetők ki és a modell használhatatlan.
A fotogrammetria csak felszínmodellek előállítását teszi lehetővé, ami azt jelenti, hogy a növényzet alá már nem látunk be. Ez egyrészt leszűkíti a felmérés idejét (mezőgazdasági területeken a vegetáció nélküli periódusokra), vagy éppen ezt kihasználva a növényzet magasságát határozzuk meg, mint felszín magasságot. Vizsgálatunk a fotogrammetriai eljárással gyűjtött adatokat 3 szempontból vizsgáljuk:
- mennyire pontos épületmodellek állíthatók elő a segítségével;
- alkalmas-e sík területen domborzatmodell előállítására;
- alkalmas-e a széleróziós folyamatok követésére, növények növekedési folyamatának a vizsgálatára (többszöri lerepülésekkel).
A lézerszkennelés során földi és légi adatgyűjtés végezhető, melyek alapvetően abban különböznek, hogy más nézőpont és a távolság a célfelszínektől, aminek hatása van a keletkező pontfelhő adatsűrűségére. Míg a földi szkennelés során néhány cm2-enként van adat a felszínről, addig a légi szkennelés során 4-20 pont/m2 az általános. Ez meghatározza azt is, hogy az adatokból milyen objektumok nyerhetők ki. Vizsgálatunkban földi és légi szkennelt adatokat kívánunk elemezni épületmodellek és domborzatmodellek előállíthatósága szempontjából.
angol összefoglaló
Summary of the research and its aims for experts
Describe the major aims of the research for experts.

The equipment for modern data collection, laser scanning and UAV (Unmanned Aerial Vehicle; i.e drone)/photogrammetry-based data collection offer a wide range of possibilities for solving the problems of everyday life. Altough the topic has a worldwide research interest, the continuous evolution of technology provides the possibility of forward steps. Two main Work Packages have been set up in our project. The aim of WP1 is to study the possibilities offered by terrestrial (TLS) and airborne laser scanning (ALS) in the district of Debrecen from the aspect of building reconstruction. Another goal is the processing of data collected by airborne and terrestrial laser scanning and photogrammetry and to compare these data by cost-benefit principles. Terrestrial Laser Scanner, UAV and aerial LIDAR databases will be used in the project. We also compare the efficiency of different software. The aim of WP2 is to compare the UAV-based and the TLS-surveys on arable lands. The importance of the investigations is that the relief of the chosen sample site (surrounding of Debrecen, Nyíregyháza, Szarvas) is small, and also the study site is susceptible to the wind erosion and we are interested in how these techniques are suitable in the DDM-preparation and in the mapping of wind erosion processes.

What is the major research question?
Describe here briefly the problem to be solved by the research, the starting hypothesis, and the questions addressed by the experiments.

The basic question of the research is that how these laser scanning and photogrammetry-based surveys could be used in base data production, in feature extraction or in solving a special environmental monitoring problem.
We plan to answer 7 partial questions in 2 question groups:

WP1: How precise feature extraction could be implemented by ALS and TLS data collection?
WP1A: What can be the level of details of a block of flats model produced from airborne LIDAR point cloud?
WP1B: What can be the level of details of a building model prepared by UAV/photogrammetry-based method?
WP1C: How can we improve the precision of building geometry with the fusion of ALS and TLS data?

WP2: How efficient is the TLS and the UAV-photogrammetry in surveying an almost flat area?
WP2A: How efficient is the TLS in surveying a flat arable land?
WP2B: Is the UAV suitable for DDM creation?
WP2C: Can we examine the evolution of vegetation by UAV-photogrammetry?
WP2D: Can we examine the wind erosion processes with TLS and with UAV-photogrammetry?

What is the significance of the research?
Describe the new perspectives opened by the results achieved, including the scientific basics of potential societal applications. Please describe the unique strengths of your proposal in comparison to your domestic and international competitors in the given field.

Quick development presents in Geoinformation Science (GIS) regarding all the surveying equipment and all the processing softwares. The same surveying methods can provide better results in a subsequent processing environment, and also the subsequent equipment provides the forward steps in the view of extractable information.
We plan to examine such kind of surveying and data extracting possibilities in this project. The surveying of building geometry may be important from the aspect of insulation and painting (how many material is needed), and also we can compute the placement possibilities and the efficiency of solar panel plantations.
Cost of data processing shows differences: the UAV-surveys are the cheapest, but there is a question whether the precision of these equipment is suitable to answer the above-mentioned questions. The TLS is not suitable to extract data from rooftops in every cases, and also there is data insufficiency because of shadow effects (plants, artificial objects). In the case of ALS, survey of the building sides can be problematic if there is not enough signal reflected from the walls. Although, the laser scanning is the most precise and effective method, it is not cost effective at all; thus, the cost effective factor is a basic question in this research.
The literature background regarding the application of TLS on agricultural, flat sites is still not wide. The importance of our research is to build a DDM from data collected from flat surfaces and to attempt investigation of surface changes (wind erosion); furthermore, we examine the possibility that are the TLS or the UAV-surveys useful in the study of vegetation growth?

Summary and aims of the research for the public
Describe here the major aims of the research for an audience with average background information. This summary is especially important for NRDI Office in order to inform decision-makers, media, and others.

The modern surveying equipment ensure a large amount of data and maybe impress that every occurent questions become answerable with them. In fact, all of the models have got their mistakes and limits, and this refer to the data collected by surveying equipments. The question is that could we filter the mistakes or these are negligible from the aspects of final results or some objects are extractable with restrictions and the model is useless.
Photogrammetry is able to provide only digital surface models; therefore, it is impossible to see under vegetation. It constricts the available time for surveying (for periods without vegetation on agricultural fields), besides, we measure the height of vegetation as surface height. We examine the data collected by photogrammetric methods from three aspects:
- how precise building models could we prepare by photogrammetry
- is it useful for DDM production of flat area?
- is it useful for mapping wind erosion processes and examination of growth processes of vegetation?
TLS and ALS are the two types of laser scanning data production. The main difference of the two methods is originated from the different point of view and distance from the target surfaces in the two cases, that has major influence on data density of the resulted point cloud. While during TLS there is data from cm2 unit of the surface, until then during ALS 4-20 point/m2 data density is usual. This fact determines what kind of objects could be extracted from the data. We plan to analyze TLS- and ALS-based data from the aspect of preparation of building models and DDM’s.





 

Zárójelentés

 
kutatási eredmények (magyarul)
A kutatás során légi (ALS) és földi (TLS) lézerszkennelt adatokat, valamint fotogrammetriai pontfelhőt és ortofotót használtunk városi és szántóföldi körülmények között. Teszteltük és feltártuk, hogy a TLS és a dróntechnológia lehetővé teszi-e a sík területek kis reliefű domborzatának részletes vizsgálatát. Számszerűsítettük a szélerózió által elszállított talaj mennyiségét, meghatároztuk az eredmények bizonytalanságát. Növénymagasságot mértünk drónnal készített fotogrammeriai pontfelhőből, meghatároztuk 5 kultúrnövény esetében az elérhető pontosságot a vegetációs időszak 4 különböző időszakában nyolcféle repülési magasságban. Egy tiszai ártéri területen 180 modell és 604 referenciapont segítségével meghatároztuk az elérhető legnagyobb pontosságú digitális terepmodellt. A terepmodellből geomorfometriai indexeket számoltunk és a gép tanulás módszerével négy ártéri morfológiai formát különítettünk el 78-95%-os pontossággal. A vizuálisan szegmentált objektumokra épülő módszer adta a 95%, a pixel-alapú hagyományos megközelítés a 78% pontosságot. Városi területen fotogrammetriai pontfelhőből kinyertük a talajpontokat és ALS adatokkal történt validálás során meghatároztuk a legjobb eredményhez tartozó hiperparamétereket. Ezt követően ortofotóból és felszínmodellből származtatott spektrális, textúra és morfológiai indexekkel 5 felszínborítási kategóriát azonosítottunk 98% pontossággal.
kutatási eredmények (angolul)
The research used aerial (ALS) and terrestrial (TLS) laser scanned data, as well as photogrammetric point cloud and orthophotos in urban and field pilot areas. We tested and explored whether TLS and drone technology can enable a detailed investigation of low relief topography in flat areas. We quantified the amount of soil transported by wind erosion and determined the uncertainty of the results. Plant height was measured from a UAV-based photogrammetric point cloud, and the highest accuracy was determined for 5 crops at 8 different flight altitudes during 4 different periods of the growing season. In a floodplain area of the Tisza River, 180 models and 604 reference points were applied to determine the available highest accuracy of digital terrain models. Geomorphometric indices were computed from the terrain model and four floodplain morphological forms were discriminated using machine learning methods with 78-95% accuracy. The method based on visually segmented objects provided 95% accuracy and the pixel-based conventional approach ensured 78% accuracy. In urban areas, ground points were extracted from photogrammetric point clouds and validated with ALS data to determine the hyperparameters associated with the best results. Subsequently, spectral, texture, and morphological indices derived from orthophotos and surface models were used to identify 5 categories of land cover with 98% accuracy.
a zárójelentés teljes szövege https://www.otka-palyazat.hu/download.php?type=zarobeszamolo&projektid=130427
döntés eredménye
igen





 

Közleményjegyzék

 
Szabó Zs.; Schlosser A.; Túri Z.; Szabó Sz.: A review of climatic and vegetation surveys in urban environment with laser scanning: a literature-based analysis, Geographica Pannonica, 23:4, pp. 411-421, 2019
Csatáriné Szabó, Z.; Mikita, T.; Négyesi, G.; Varga, O.G.; Burai, P.; Takács-Szilágyi, L.; Szabó, S.: Uncertainty and Overfitting in Fluvial Landform Classification Using Laser Scanned Data and Machine Learning: A Comparison of Pixel and Object-Based Approaches, Remote Sens. 2020, 12, 3652. https://doi.org/10.3390/rs12213652, 2020
Schlosser, A.D.; Szabó, G.; Bertalan, L.; Varga, Zs.; Enyedi, P.; Szabó, Sz.: Building Extraction Using Orthophotos and Dense Point Cloud Derived from Visual Band Aerial Imagery Based on Machine Learning and Segmentation, Remote Sens. 2020, 12, 2397. https://doi.org/10.3390/rs12152397, 2020
Szabó, Zs.; Tóth, C.A.; Holb, I.; Szabó, Sz.: Aerial Laser Scanning Data as a Source of Terrain Modeling in a Fluvial Environment: Biasing Factors of Terrain Height Accuracy, Sensors 2020, 20, 2063. https://doi.org/10.3390/s20072063, 2020
Kovács G., Szabó G.: A beépítettség vizsgálata digitális felszínmodelleken, Debrecen példáján, In: Molnár, V.A. szerk: Az elmélet és gyakorlat találkozása a térinformatikában, Debreceni Egyetem, Debrecen, pp. 161-165, 2019
Schlosser A., Szabó, G., Varga, Zs., Enyedi, P.: Épületobjektumok detektálása fotogrammetriai pontfelhő alkalmazása debreceni mintaterületen, In: Molnár, V.A. szerk: Az elmélet és gyakorlat találkozása a térinformatikában, Debreceni Egyetem, Debrecen, pp. 259-262, 2019, 2019
Schlosser, A., Szabó, G., Enyedi, P., Szabó, Sz.: Automated detection of buildings using photogrammetric point cloud, In: Hidden Geographies : Collection of abstracts University of Ljubljana, Department of Geography, p. 45, 2019
Schlosser, A., Enyedi, P., Tóth, Cs., Túri, Z.: Földi LiDAR pontfelhő alkalmazási lehetőségei városi zöldfelületen, In: Fazekas, I., Lázár, I. (szerk.) Tájak működése és arculata Debrecen, Magyarország : MTA DTB Földtudományi Szakbizottság, pp. 331-335. , 5 p., 2019
Szabó Zsuzsanna; Tóth Csaba Albert; Holb Imre; Szabó Szilárd: Aerial Laser Scanning Data as a Source of Terrain Modeling in a Fluvial Environment: Biasing Factors of Terrain Height Accuracy, SENSORS 20 : 7 p. 2063, 2020
Szabó Zsuzsanna; Schlosser Aletta; Túri Zoltán; Szabó Szilárd: A review of climatic and vegetation surveys in urban environment with laser scanning: a literature-based analysis, GEOGRAPHICA PANNONICA 23 : 4 pp. 411-421., 2019
Schlosser A.; Szabó G.; Bertalan L.,Varga Zs.; Enyedi P.; Szabó Sz.: Building Extraction Using Orthophotos and Dense Point Cloud Derived from Visual Band Aerial Imagery Based on Machine Learning and Segmentation, REMOTE SENSING 12 : 15 pp. 1-28. Paper: 2397, 2020
Csatáriné Szabó Zs.; Mikita, T.; Négyesi G.; Varga O. Gy.; Burai P.; Takács-Szilágyi L.; Szabó Sz.: Uncertainty and Overfitting in Fluvial Landform Classification Using Laser Scanned Data and Machine Learning: A Comparison of Pixel and Object-Based Approaches, REMOTE SENSING 12 : 21 p. 3652, 2020





 

Projekt eseményei

 
2020-10-21 20:07:36
Résztvevők változása




vissza »