Pozyskiwanie numerycznego modelu powierzchni topograficznej (NMPT) w oparciu o dane wysokościowe pochodzące z lotniczego skanera laserowego

Lotniczy skaning laserowy (LIDAR – Light Detection And Ranging) jest nową, dynamicznie rozwijającą się metodą pozyskiwania informacji o powierzchni terenu. Pomiar laserowy dostarcza informacji w postaci trójwymiarowej „chmury punktów” nieregularnie próbkowanych, zarówno o powierzchni topograficznej jak również o innych strukturach badanego terenu (budynki, roślinność itp.). W wielu opracowaniach obszarem zainteresowań jest głównie powierzchnia topograficzna. Proces eliminacji punktów pokrycia terenu, zwany także filtracją stanowi jeden z głównych problemów przetwarzania danych laserowych. W ostatnich latach zostały opracowane algorytmy do automatycznej filtracji danych laserowych. Niestety, istniejące metody i oprogramowania posiadają jeszcze widoczne ograniczenia i nadal niezbędny jest znaczący, czasochłonny, interaktywny udział operatora. W niniejszym artykule przedstawiono analizę porównawczą pomiędzy algorytmem filtracyjnym opartym na FFT, badanym obecnie w Zakładzie Fotogrametrii i Informatyki Teledetekcyjnej AGH a filtracją metodą liniowej predykcji opracowaną w Instytucie Fotogrametrii i Teledetekcji Uniwersytetu Technicznego w Wiedniu. Głównym celem badań była kontrola wiarygodności i efektywności algorytmu opartego na FFT. Uzyskane wyniki badań udowodniły, że metoda ta w sposób właściwy eliminuje punkty pokrycia terenu z danych laserowych. Konieczna jest dalsza weryfikacja algorytmu dla różnych form ukształtowania i pokrycia powierzchni topograficznej.

Airborne laser altimetry (LIDAR – Light Detection and Ranging) is a relatively new method for the acquisition of information of terrain surface. A laser scanning system generates a 3-dimensional clouds of points with irregular spacing. The data consists of the mixture of terrain surface and non-surface points (buildings, vegetation). The separation of ground points from the other points located on top of buildings, vegetation or other objects above ground is one of the major problems. Algorithms and software used for the surface reconstruction have limitations that should be studied and overcome. Removing non – ground points from LIDAR data sets i.e. filtering is still a challenging task. The paper presents a comparative analysis of two filtering methods: FFT based algorithm (a new method investigated at the Department of Photogrammetry and Remote Sensing Informatics at the University of Science and Technology in Cracow) and linear prediction method developed at the Institute of Photogrammetry and Remote Sensing at the Vienna University of Technology . The main purpose of this analysis is to verify FFT based method. FFT based algorithm demonstrate promising results of the terrain surface reconstruction (DTM). However, further investigation is required to verify the reliability and accuracy of filtering algorithm on different types of terrain.