Принципи обробки та тривимірного моделювання через лідарні дані для прикладних досліджень міського середовища
Анотація
У статті розглядається один із видів дистанційного зондування Землі – лідарна зйомка, як спосіб дослідження міського середовища. Подається огляд методик, спрямованих на обробку лідарних даних та вилучення з них інформації про об'єкти міської місцевості. Коротко характеризується принцип роботи та особливості даних лідарного зондування, заснованих на отриманні інформації про віддалені об'єкти за допомогою лазерного сканування місцевості. Розкривається роль тривимірного моделювання через лідарні дані для різнопредметних міських досліджень. Описуються різні підходи до виокремлення будівель з наборів лідарних даних за допомогою фільтрації точок та сегментації дахів. Виокремлення тривимірних моделей будівель за певний часовий відрізок дозволяє також відстежити зміни у забудові місцевості за допомогою обробки у середовищі геоінформаційних систем (ГІС) цифрових моделей місцевості. У роботі наводиться приклад автоматизованої оцінки пошкоджень будівель з використанням лідарних даних та ГІС-засобів. Наводяться оптимізовані автором алгоритми вилучення доріг та ліній електропередавання за допомогою аналізу та фільтрації цифрових моделей поверхні. Відфільтровані цифрові моделі також можуть бути використані для моделювання ризиків міських повеней – у роботі коротко описуються дослідження на цю тему. Наводиться приклад застосування лідарних даних для оцінок чисельності населення та сонячної радіації за допомогою аналізу об’єму, площі будівель та будови дахів. Таке застосування можливе завдяки тому, що лідарні дані забезпечують надвисоку геометричну точність та архітектурну відповідність моделей будинків реальним об'єктам. У висновку, автором наголошується, що використання лідарної інформації істотно сприяє урбаністичним дослідженням та відкриває нові можливості. Також пропонуються подальші застосування лідарних даних з метою виокремлення та аналізу урбогеосистемних властивостей міської забудови.
Завантаження
Посилання
Arrighi C., Brugioni M. [and other]. (2013). Urban micro-scale flood risk estimation with parsimonious hydraulic modelling and census data. Natural Hazards and Earth System Science. 13(5), 1375-1391. DOI: http://dx.doi.org/10.5194/nhess-13-1375-2013
Awrangjeb M., Ravanbakhsh M., Fraser C.S. (2010). Automatic building detection using LIDAR data and multi-spectral imagery. Proc. Digital Image Computing: Techniques and Applications. Sydney. 45-51. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/DICTA.2010.17
Awrangjeb M., Zhang C., Fraser C.S. (2013). Automatic extraction of building roofs using LiDAR data and multi-spectral imagery. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 83, 1-18. DOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.05.006
Borrmann D. Elseberg J. [and other]. (2011). The 3D hough transform for plane detection in point clouds: a re-view and a new accumulator design. 3D Research. 2, 1-13. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/3DRes.02(2011)3
Dong P., Chen, Q. (Editors). (2018). LiDAR Remote Sensing and Applications. Boca Raton: CRC Press, 246. DOI: http://dx.doi.org/10.4324/9781351233354
Dong P., Guo H.D. (2012). A framework for automated assessment of post-earthquake building damage using geo-spatial data. International Journal of Remote Sensing. 33, 81-100. DOI: https://doi.org/10.1080/01431161.2011.582188
Dong P., Ramesh S., Nepali A. (2010). Evaluation of small area population estimation using LiDAR, Landsat TM and parcel data. International Journal of Remote Sensing. 31, 5571-5586. DOI: https://doi.org/10.1080/01431161.2010.496804
Dong P., Zhong R., Yigit A. (2018). Automated parcel-based building change detection using multitemporal air-borne LiDAR data. Surv. Land Inf. Sci. 77, 5-13.
Dorninger P., Pfeifer N. (2008). A comprehensive automated 3D approach for building extraction, reconstruction, and regularization from airborne laser scanning point clouds. 8, 7323-7343. DOI: https://doi.org/10.3390%2Fs8117323
Fischler M.A., Bolles R.C. (1981). Random sample consensus: A paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography. Communications of the ACM. 24, 381-395. DOI: https://doi.org/10.1145/358669.358692
Huang H., Brenner C. (2011). Rule-based roof plane detection and segmentation from laser point clouds. Urban Remote Sensing Event (JURSE). 293-296, DOI: https://doi.org/10.1109/JURSE.2011.5764777
Ioannidis C., Psaltis C., Potsiou C. (2009). Towards a strategy for control of suburban informal buildings through automatic change detection. Computers, Environment and Urban Systems. 33, 64-74. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2008.09.010
Jakubiec J. A., Reinhart C. F. (2013). A method for predicting city-wide electricity gains from photovoltaic panels based on LiDAR and GIS data combined with hourly Daysim simulations. Solar Energy. 93, 127-143. DOI: https://doi.org/10.1016/j.solener.2013.03.022
Jochem A., Höfle B. [and other]. (2012). Area-wide roof plane segmentation in airborne LIDAR point clouds. Computers, Environment and Urban Systems. 36(1), 54-64. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2011.05.001
Jwa Y., Sohn G. (2012). A piecewise catenary curve model growing for 3D power line reconstruction. Photogram-metric Engineering & Remote Sensing. 78 (12) 1227-1240. DOI: http://dx.doi.org/10.14358/PERS.78.11.1227
Jwa Y., Sohn G., Cho W., Tao V. (2008). An implicit geometric regularization of 3D building shape using airborne LiDAR data. 37, 69-75.
Kim K., Shan J. (2011). Building footprints extraction of dense residential areas from LiDAR data. Annual Confer-ence of the American Society for Photogrammetry and Remote Sensing. WI, 193-198.
Kostrikov S, Bubnov D, Pudlo R. (2020). Urban environment 3D studies by automated feature extraction from Li-DAR point clouds. Visnyk of V. N. Karazin Kharkiv National University, series “Geology. Geography. Ecology”, 52, 156-182. DOI: https://doi.org/10.26565/2410-7360-2020-52-12
Kostrikov S. (2019) Urban remote sensing with LIDAR for the Smart City concept implementation. Visnyk of V.N. Karazin Kharkiv National University. Series in Geology, Geography, and Ecology, 50, 101-124. DOI: https://doi.org/10.26565/2410-7360-2019-50-08
Kostrikov S., Pudlo R., Bubnov D., Vasiliev V. (2020). ELiT, multifunctional web-software for feature extraction from 3D LiDAR point clouds. ISPRS International Journal of Geo-Information. 9(11), 650-885. DOI: http://dx.doi.org/10.3390/ijgi9110650
Kostrikov S., Seryogin D. (2022). Urbogeosystemic Approach to Agglomeration Study within the Urban Remote Sensing Frameworks. Urban Agglomeration: INTECH Open. 1-23, DOI: http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.102482
Kostrikov, S., Niemets, L., Sehida, K. [and other]. (2018) Geoinformation approach to the urban geographic sys-tem research (case studies of Kharkiv region). Visnyk of V.N. Karazin Kharkiv National University. Series “Geolo-gy. Geography. Ecology”, 49, 107-121. DOI: https://doi.org/10.26565/2410-7360-2018-49-09
Lafarge F., Mallet C. (2012). Creating large-scale city models from 3D-point clouds: A robust approach with hy-brid representation. International Journal of Computer Vision. 1, 69-85. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11263-012-0517-8
Li Y., Wu H., An. R [and other]. (2013). An improved building boundary extraction algorithm based on fusion of optical imagery and LIDAR data. Optik. 124, 5357-5362. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2013.03.045
Lu M., Kieloch Z. (2008). Accuracy of transmission line modeling based on aerial LiDAR survey. IEEE Transac-tions on Power Delivery. 23(3), 1655-1663. DOI: https://doi.org/10.1109/TPWRD.2007.911164
Lu Z, Im J, Quackenbush L. (2011). A volumetric approach to population estimation using Lidar remote sensing. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 77(11), 1145-1156. DOI: DOI: http://dx.doi.org/10.14358/PERS.77.11.1145
Maas H., Vosselman G. (1999). Two Algorithms For Extracting Building Models From Raw Laser Altimetry Data. Isprs Journal Of Photogrammetry & Remote Sensing. 54, 153-163. DOI: https://doi.org/10.1016/S0924-2716(99)00004-0
Maltezos E., Ioannids C. (2016). Automatic extraction of building roof planes from airborne lidar data applying an extended 3d randomized hough transform. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. III-3, 209-216, DOI: http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-III-3-209-2016
Mason D.C., Horritt M.S., Hunter N.M., Bates P.D. (2007). Use of fused airborne scanning laser altimetry and digi-tal map data for urban flood modelling. Hydrological Processes. 21(11), 1436-1447. DOI: https://doi.org/10.1002/hyp.6343
McLaughlin R.A. (2006). Extracting transmission lines from airborne LiDAR data. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 3(2), 222-226. DOI: https://doi.org/10.1109/LGRS.2005.863390
Nan, L., Wonka, P. (2017). Polyfit: Polygonal surface reconstruction from point clouds / L. Nan, P. Wonka // Pro-ceedings International Conference on Computer Vision. DOI: https://doi.org/10.1109/ICCV.2017.258
Nizar A., Filin S., Doytsher Y. (2006). Reconstruction Of Buildings From Airborne Laser Scanning Data. ASPRS Annual Conference, Nevada.
Rottensteiner F., Briese C. (2003). Automatic Generation of Building Models From LiDAR Data and the Integra-tion of Aerial Images. ISPRS. 34, 1335-1339. DOI: https://doi.org/10.1109/MCG.2003.1242381
Sampath A., Jie Shan. (2006). Clustering Based Planar Roof Extraction From LiDAR Data. ASPRS Annual Confer-ence, Reno, Nevada.
Sampath A., Shan J. (2010). Segmentation and reconstruction of polyhedral building roofs from aerial LIDAR point clouds. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 48(3), 1554-1567. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2009.2030180
Tarsha-Kurdi F., Landes T., Grussenmeyer P. (2007). Hough-transform and extended RANSAC algorithms for au-tomatic detection of 3d building roof planes from Lidar data. IAPRSSIS. XXXVI-3/W52, 407-412.
Tsubaki R., Fujita I. (2010). Unstructured grid generation using LiDAR data for urban flood inundation model-ling. Hydrological Processes. 24(11), 1404-1420. DOI: https://doi.org/10.1002/hyp.7608
Voegtle T., Steinle E., Tovari D. (2005). Airborne laser scanning data for determination of suitable areas for pho-tovoltaics. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 36, 215-220.
Webster T. L., Forbes D.L., MacKinnon E., Roberts D. (2006). Flood-risk mapping for storm-surge events and sea-level rise using lidar for southeast New Brunswick. Canadian Journal of Remote Sensing. 32(2), 194-211. DOI: https://doi.org/10.5589/m06-016
Weng A, Quattrochi D, Gamba P. (Editors). (2018). Urban Remote Sensing, 2nd ed. Boca Raton, USA: CRC Press, 387. DOI: https://doi.org/10.1201/9781138586642
Xiao, Y., Wang, C. Li, J. [and other]. (2014). Building segmentation and modeling from airborne. International Journal of Digital Earth, 8, 694-709. DOI: https://doi.org/10.1080/17538947.2014.914252
Yan J., Jiang W., Shan, J. (2012). Quality analysis on RANSAC-based roof facets extraction from airborne LIDAR data. IAPRSSIS. XXXIX-B3, 367-372. DOI: http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-XXXIX-B3-367-2012
Yan W.Y., Shaker A., El-Ashmawy N. (2015). Urban land cover classification using airborne LiDAR data: a review. Remote Sensing of Environment. 158, 295–310. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.11.001
Kostrikov S., Serohin D., Berezhnoy V. (2021). Vizualnyi analiz urbanistychnoho seredovyshcha yak skladova urboheosystemnoho pidkhodu. Human Geography Journal, 30(1), 7-23. DOI: https://doi.org/10.26565/2076-1333-2021-30-01
Kostrikov, S., Kulakov, D., Sehida, K. (2014). Programne zabezpechennya GIS dlya LiDAR–technologii dustantsijjnogo zonduvannya v tsilyah analizu urbogeosystem [GIS–software for the urban geosystem analysis with LiDAR-technique]. Proceedings of GIS Forum, 19, 45-52.
Serohin D.S., Kostrikov S.V. (2020). Osoblyvosti ta perevahy GIS-modeliuvannia miskoho seredovyshcha na pid-stavi lidarnoi informatsii. Region 2020: Human–Geographical aspects. Proceedings of the International Confer-ence for young scientists and post–graduate students. Kharkiv, 34-36.
