CC BY
285
УДК 528.8
МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ ЦИФРОВЫХ МОДЕЛЕЙ РЕЛЬЕФА ПО ДАННЫМ ВОЗДУШНОГО ЛАЗЕРНОГО СКАНИРОВАНИЯ
Алина Александровна Кочнева
Санкт-Петербургский горный университет, 199106, Россия, г. Санкт-Петербург, 21-я линия В.О., 2, ассистент кафедры информатики и компьютерных технологий, тел. (911)73-100-74, e-mail: alinakochneva@mail.ru
Рассмотрена методика построения цифровых моделей рельефа (ЦМР) по данным воздушного лазерного сканирования (ВЛС). Определены зависимости плотности точек лазерных отражений от углов наклона рельефа местности, которые представляют собой равнинный рельеф с углами наклона до 2°; всхолмленный рельеф с углами наклона до 4°; пересеченный рельеф с углами наклона до 6°; горный и предгорный рельеф с углами наклона более 6°. Выявлено минимальное количество точек лазерных отражений, которое необходимо при построении цифровых моделей рельефа для различного характерного рельефа местности. В работе проведено ГИС-моделирование рельефа местности вдоль проектирования трассы автомобильной дороги. При этом моделирование рельефа выполнялось в два этапа: первый этап моделирования - создание цифровой модели рельефа, которая включает в себя все точки земной поверхности. Эта ЦМР была условно принята за «идеальную» модель. С ней сравнивались цифровые модели рельефа с меньшей плотностью ТЛО. Второй этап моделирования - создание цифровой модели рельефа по отметкам, полученным с учетом паспортной, средней квадратической погрешности лазерного сканера (m = 0,1 м). Были определены участки для оценки качества данных воздушного лазерного сканирования: техногенный характер рельефа; участки, расположенные на местности с наибольшими углами наклона, такие как всхолмленный рельеф с углами наклона порядка 4° и пересеченный рельеф с углами наклона порядка 6°. Выполнена оценка качества цифровых моделей рельефа, построенных по данным воздушного лазерного сканирования.
Ключевые слова: цифровая модель рельефа, цифровая модель местности, воздушное лазерное сканирование, оценка качества цифровых моделей рельефа.
Проектирование автомобильных дорог всегда было трудоемким процессом. В современном мире автодороги - основные магистрали перемещения людей и грузов. Требования к автомобильным дорогам повышаются с каждым годом. Они должны обеспечивать высокую безопасность движения и возводиться в минимально возможные сроки. В этой связи создание технологий, направленных на повышение качества проектирования автодорог, является важной задачей.
Для проектирования автодорог необходима картографическая основа определенного масштаба. Ее получение занимает основную временную составляющую в процессе проектирования. В настоящее время наиболее перспективным способом получения координатной основы является воздушное лазерное сканирование. Однако эффективное его применение связано с решением ряда задач.
Основной вопрос состоит в создании цифровой модели рельефа (ЦМР), которая в наибольшей степени будет отвечать реальной ситуации и при этом бу-
дет содержать минимальное количество точек лазерных отражений для характерных форм рельефа местности. ЦМР является базой, на которой строится вся проектная документация строительства автомобильных дороги, в том числе создание ее продольных и поперечных профилей, а также подсчет объемов земляных работ.
Вопросами традиционного и автоматизированного проектирования автомобильных дорог занимались Г. А. Федотов [1], П. И. Поспелов, В. И. Федоров, Д. Г. Румянцев, В. И. Пуркин, А. В. Скрыпников и др. При проектировании автодорог авторы не использовали данные воздушного лазерного сканирования.
Изучению вопросов отображения земной поверхности с помощью дистанционных методов, в том числе лазерной локации, посвящены работы как отечественных ученых: А. В. Антипова, Е. С. Бойко, А. В. Григорьева, Ю. Н. Корнилова, Е. М. Медведева, С. Р. Мельникова, А. И. Науменко, В. И. Павлова, В. А. Середовича, А. Л. Слепченко, А. А. Сухова, Е. Н. Черкесова, А. С. Ессина, Э. Т. Хамитова [2-9], так и зарубежных: Питера Аксельсона, Иммануэля Бал-цавиаса, Анджея Борковского и др. [10-13]. Вместе с тем, остались нерешенными вопросы минимизации точек лазерных отражений, участвующих в создании ЦМР для характерных форм рельефа местности, оценка качества полученных цифровых моделей рельефа, построенных по данным воздушного лазерного сканирования, и ряд других вопросов.
Первые эксперименты по созданию цифровых моделей местности относятся к самым ранним этапам развития геоинформатики и автоматизированной картографии первой половины 1960-х гг. Впоследствии были разработаны методы и алгоритмы решения различных задач, созданы мощные программные средства моделирования, крупные национальные и глобальные массивы данных о рельефе, накоплен опыт решения с их помощью разнообразных научных и прикладных задач. Цифровые модели рельефа создаются на основе использования материалов наземных и аэрокосмических изысканий. Целесообразно использовать такие методы топографических съемок, которые обеспечивают получение информации о местности в электронном виде, что позволяет максимально автоматизировать процесс подготовки топографических планов и цифровых моделей местности.
В настоящее время популярность приобрел метод воздушного лазерного сканирования. Данные воздушного лазерного сканирования - это облако точек лазерных отражений, которое используется для создания цифровых моделей рельефа [14]. По результатам ВЛС получают точки лазерных отражений (ТЛО), их плотность достигает 8-10 точек на 1 м . Даже после фильтрации остается огромное количество точек лазерных отражений, поэтому встает вопрос о прореживании плотности ТЛО. Совершенствование использования технологии ВЛС заключается в определении минимального количества точек лазерных отражений на 1 м для различного рельефа местности [15-20].
Из всего многообразия различных классификаций рельефа были выделены участки согласно характеристикам рельефа и максимально преобладающим углам наклона [21-24] (согласно Инструкции по топографической съемке в масштабах 1 : 5 000, 1 : 2 000, 1 : 1 000, 1 : 500):
- равнинные с углами наклона до 2°;
- всхолмленные с углами наклона до 4°;
- пересеченные с углами наклона до 6°;
- горные и предгорные с углами наклона более 6°.
В связи с этим выполнено ГИС-моделирование рельефа местности вдоль проектирования трассы автомобильной дороги.
При этом моделирование рельефа предлагается выполнять в несколько этапов:
1. Первый этап моделирования - создание цифровой модели рельефа, которая включает в себя все точки земной поверхности. Эта ЦМР была условно принята за «идеальную» модель. С ней сравнивались цифровые модели рельефа с меньшей плотностью ТЛО. Выполнялось прореживание плотности точек лазерных отражений.
2. Второй этап моделирования - создание цифровой модели рельефа по отметкам, полученным с учетом паспортной, средней квадратической погрешности лазерного сканера (m = 0,1 м). Аналогично, как и для первого этапа моделирования, полученная ЦМР включает в себя все точки земной поверхности. С ней сравнивались цифровые модели рельефа с меньшей плотностью точек лазерных отражений.
Сравнение моделей с различной плотностью ТЛО на 1 м2 возможно в ГИС ArcGIS. На основе ТЛО с различной плотностью создавались GRID-поверхности, размер пикселя которой составил 0,10 х 0,10 м (для равнинного, всхолмленного, пересеченного рельефа местности с углами наклона до 6°), 0,05 х 0,05 м (для горного и предгорного рельефа местности с углами наклона порядка 6°). GRID-модель представляет собой регулярную матрицу значений высот, полученную при интерполяции исходных данных. Для каждой ячейки матрицы высота вычисляется на основе интерполяции. Фактически это сетка, размеры которой задаются в соответствии с требованиями точности конкретной решаемой задачи. Для оценки созданных моделей с количеством точек лазерных отражений, необходимым для отображения рельефа поверхности, от высот эталонной ЦМР вычитались высоты сравниваемых, разреженных ЦМР. Данную операцию возможно выполнить с помощью функциональных возможностей модуля Spatial Analyst ГИС ArcGIS. Для каждой пары сравниваемых ЦМР создавался GRID-растр, пикселям которого присваивались значения разности высот.
Сравнивалась цифровые модели рельефа, которые включают в себя все точки лазерных отражений класса «земля» и цифровые модели рельефа с уменьшенным количеством ТЛО (рис. 1).
£ 195,00 - 195,50 191,00- 191,50 4
ЦМР, созданная по всему классу «земля» (2.55 точек на 1 м2) ЦМР, состоящая из 0,25 точек на 1 м2
Рис. 1. Примеры созданных ЦМР в ГИС ЛгсОТБ с различной плотностью ТЛО
В этом случае цифровая модель рельефа, созданная по классу «земля», принималась за идеальную без учета влияния паспортной погрешности лазерного сканера. За границы максимальных отклонений результатов моделирования принимались нормативные значения точности, а именно, для топографического плана масштаба 1 : 1 000 при высоте сечения 0,5 м средняя квадратиче-ская погрешность не должна превышать 0,18 и 0,26 м (для лесных участков). А средние погрешности съемки рельефа не должны превышать 0,13 и 0,19 м (для лесных участков местности).
Таким же образом выполнено сравнение цифровой модели рельефа, которая включает в себя все точки лазерных отражений класса «земля» и цифровых моделей рельефа с наименьшим количеством точек лазерных отражений. Но в этом случае при создании цифровой модели рельефа отметки были получены с учетом паспортной, средней квадратичской погрешности лазерного сканера (т = 0,1 м). Выполнялись исследования с учетом влияния этой погрешности и результаты представлены в виде графиков (рис. 2-4) и таблицы.
Рис. 2. Количество ТЛО на 1 м для равнинного рельефа местности
Рн О
ч
а Я
3 ^
М О
Зависимость плотности точек лазерных отражений от угла наклона рельефа местности (без учета влияния паспортной погрешности лазерного сканера)
■ Ш1П - тах среднее
10
Угол наклона местности, в градусах
рельефа
Рис. 3. График зависимости плотности точек лазерных отражений от угла наклона рельефа местности (без учета влияния паспортной погрешности
лазерного сканера)
Рис. 4. График зависимости плотности точек лазерных отражений от угла наклона рельефа местности (с учетом влияния паспортной погрешности
лазерного сканера)
На рис. 3, 4 показана зависимость плотности точек лазерных отражений от углов наклона рельефа местности с учетом влияния паспортной погрешности лазерного сканера (см. рис. 4) и без учета влияния этой погрешности (см. рис. 3). На графиках представлено минимальное, максимальное и среднее значения количества точек лазерных отражений. На графиках прослеживается низкий разброс плотности ТЛО, что в будущем позволит точно определить необходимое количество точек для создания точной ЦМР масштаба 1 : 1 000 для рельефа местности с различными углами наклона.
Минимальное количество ТЛО на 1 м2 для различных характеристик рельефа
Характеристика рельефа и мак- Характеристика ЦМР Первый Второй Третий Четвертый Пятый Шестой
симально пре- тестовый тестовый тестовый тестовый тестовый тестовый
обладающие участок участок участок участок участок участок
углы наклона
Равнинный без учета пас-
с углами наклона до 2° портной погрешности ла- 0,25 0,24 0,24 0,20 0,22 0,23
Количество зерного сканера
точек лазерных с учетом пас-
отражении 1 2 на 1 м портной погрешности лазерного сканера 0,43 0,31 0,40 0,42 0,43 0,40
Всхолмленный без учета пас-
с углами наклона до 4° портной погрешности ла- 0,49 0,48 0,47 0,46 0,48 0,49
Количество зерного сканера
точек лазерных с учетом пас-
отражений 1 2 на 1 м портной погрешности лазерного сканера 0,66 0,63 0,74 0,66 0,67 0,66
Пересеченный без учета пас-
с углами наклона до 6° портной погрешности ла- 1,00 0,95 0,81 0,88 0,94 0,99
Количество зерного сканера
точек лазерных с учетом пас-
отражений 1 2 на 1 м портной погрешности лазерного сканера 1,20 1,14 1,21 1,22 1,20 1,24
Горный без учета пас-
и предгорный портной по-
с углами наклона более 6° грешности лазерного сканера 1,5 1,61 1,69 1,55 1,64 1,55
Количество
точек лазерных с учетом пас-
отражений 1 2 на 1 м портной погрешности лазерного сканера 1,8 1,93 1,96 1,99 1,95 1,97
В результате статистического анализа результатов моделирования на основе модуля Spatial Analyst ГИС ArcGIS были получены следующие выводы (средняя плотность ТЛО на 1 м2 для различных характеристик рельефа):
- для равнинного рельефа с углами наклона до 2° без учета влияния паспортной погрешности лазерного сканера - минимальное количество точек ла-
2
зерных отражений для создания цифровой модели рельефа составляет 0,23 т/м . С учетом влияния паспортной погрешности лазерного сканера - 0,41 т /м ;
- для всхолмленного рельефа с углами наклона до 4° без учета влияния
паспортной погрешности лазерного сканера - минимальное количество точек ла-
2
зерных отражений для создания цифровой модели рельефа составляет 0,48 т/м . С учетом влияния паспортной погрешности лазерного сканера - 0,67 т/м2;
- для пересеченного рельефа с углами наклона до 6° без учета влияния паспортной погрешности лазерного сканера - минимальное количество точек лазерных отражений для создания цифровой модели рельефа составляет 0,93 т/м . С учетом влияния паспортной погрешности лазерного сканера - 1,20 т/м ;
- для горного и предгорного рельефа с углами наклона более 6° без учета
влияния паспортной погрешности лазерного сканера - минимальное количество
точек лазерных отражений для создания цифровой модели рельефа составляет 22 1,59 т/м . С учетом влияния паспортной погрешности лазерного сканера - 1,93 т/м .
На рис. 5 ось ординат представлена углами наклона рельефа местности, ось абсцисс - относительным отклонением между необходимой плотностью ТЛО с учетом влияния паспортной погрешности лазерного сканера и без учета этой погрешности. На графике наблюдается зависимость снижения прироста плотности точек лазерных отражений с увеличением преобладающих углов наклона рельефа местности. На основании этого можно сделать вывод, что для равнинной местности паспортная погрешность лазерного сканера имеет решающую роль для определения точек лазерных отражений на единицу площади.
Зависимость влияния паспортной погрешности лазерного К сканера на плотность точек лазерных отражений для
й различного рельефа местности с преобладающими углами
= наклона
и
2 9
^ И о 20 40 60 80
Проценты, %
Рис. 5. График зависимости влияния паспортной погрешности лазерного сканера на плотность точек лазерных отражений для различного рельефа местности с преобладающими углами наклона
Однако, при этом сохраняется рост плотности точек лазерных отражений с увеличением угла наклона рельефа местности (рис. 6).
Зависимость разницы плотности точек лазерных ® отражений от преобладающих углов наклона
о рельефа местности
>> я О 0,1 0,2 0,3 0,4
Количество точек лазерных отражений, шт.
Рис. 6. График зависимости плотности точек лазерных отражений от преобладающих углов наклона рельефа местности
На основе анализа результатов воздушного лазерного сканирования разработана методика построения цифровых моделей рельефа, оптимизирующая их для эффективного проектирования автомобильных дорог. Кроме того, установлено минимальное количество точек лазерных отражений на 1 м2 для различного рельефа местности с преобладающими углами наклона (средняя плотность ТЛО на 1 м2 для различных характеристик рельефа).
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Федотов Г. А., Поспелов П. И. Справочная энциклопедия дорожника. V том. Проектирование автомобильных дорог. - М., 2007. - 815 с.
2. Антипов А. В. Влияние плотности точек воздушного лазерного сканирования на точность создания цифровой модели рельефа местности // ГЕО-Сибирь-2010. VI Междунар. науч. конгр. : сб. материалов в 6 т. (Новосибирск, 19-29 апреля 2010 г.). - Новосибирск : СГГА, 2010. Т. 4, ч. 1. - С. 22-27.
3. Антипов А. В. Калибровка данных воздушного лазерного сканирования в программном продукте ТегтаБоНё // ГЕО-Сибирь-2011. VII Междунар. науч. конгр. : сб. материалов в 6 т. (Новосибирск, 19-29 апреля 2011 г.). - Новосибирск : СГГА, 2011. Т. 4, ч. 1. -С. 12-15.
4. Ессин А. С., Хамитов Э. Т. Применение воздушного лазерного сканирования для создания топографических планов масштаба 1 : 500 на территорию Омска // Автоматизированные технологии изысканий и проектирования. - 2011. - № 1 (40). - С. 8-11.
5. Мищенко Ю. А., Мищенко С. А. Технология оптимизации цифровой модели рельефа, полученной по данным воздушного лазерного сканирования [Электронный ресурс] // Режим доступа : http://www.aerogeomatica.ru/ru/publikacii/tehnologiya-optimizacii-cifrovoj-тоёеН-ге1еГа-ро1исЬеппо]-ро-ёа/.
6. Осенняя А. В., Корчагина Е. В. Технология оптимизации цифровой модели рельефа, полученной по данным воздушного лазерного сканирования // Отраслевые научные и прикладные исследования: Информационные технологии. - 2013. - № 4. - С. 85-86.
7. Ризаев И. Г., Мищенко С. А. Представление данных лазерного сканирования при инженерных изысканиях // Геопрофи. - 2006. - № 5. - С. 45-48.
8. Слепченко А. Л. Практическая точность ЦМР, построенная по данным воздушного лазерного сканирования // Геопрофи. - 2007. - № 3. - С. 14-16.
9. Слепченко А. Л. Особенности составления топографических карт и планов по данным воздушного лазерного сканирования // Геопрофи. - 2008. - № 3. - С. 20-23.
10. Ackermann F. Airborne laser scanning—present status and future // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. - 1999. - Vol. 54. - P. 64-67.
11. Axelsson P. Processing of laser scanner data - algorithms and applications // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. - 1999. - Vol. 54. - P. 138-147.
12. Baltsavias E. P. Airborne laser scanning: basic relations and formulas // ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing. - 1999. - Vol. 54. - P. 199-214.
13. Radioametric calibration of multi-wavelenght airbone laser scanning data / C. Briese, M. Pfennigbauer, H. Lehnera, A. Ullrich, W. Wagner, N. Pfeifer // ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. - 2012. - Vol. I-7. - P. 335-340.
14. Хромых В. В., Хромых О. В. Цифровые модели рельефа: учебное пособие. -Томск : ТМЛ - Пресс, 2007. - 178 с.
15. Винокуров А. С. Исследование алгоритмов классификации трехмерных облаков точек и их эффективная реализация на графических процессорах [Электронный ресурс]. -Режим доступа : http : //www.uran.donetsk.ua/~masters/2009/fvti/vinokurov/diss/index.htm.
16. Горькавый И. Н. Разработка и исследование методик обработки и классификации трехмерных данных воздушного лазерного сканирования : автореф. дис. ... канд. техн. наук. -М., 2011. - 22 с.
17. Комиссаров А. В. Исследование точности построения цифровой модели рельефа по данным наземного лазерного сканирования // ГЕО-Сибирь-2006. Междунар. науч. конгр. : сб. материалов в 6 т. (Новосибирск, 24-28 апреля 2006 г.). - Новосибирск : СГГА, 2006. Т. 1, ч. 2. - С. 41-45.
18. Кузин А. А. Геодезическое обеспечение зонирования территорий по степени опасности проявлений оползневых процессов на основе применения ГИС - технологий: дис. ... канд. техн. наук. - СПб., 2013. - 133 с.
19. Медведев Е. М., Данилин И. М., Мельников С. Р. Лазерная локация земли и леса : учеб. пособие. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Геолидар, Геоскосмос; Красноярск : Институт леса им. В. Н. Сукачева СО РАН, 2007. - 230 с.
20. Сарычев Д. С. Обработка данных лазерного сканирования // САПР и ГИС автомобильных дорог. - 2014. - № 1 (2). - С. 16-19.
21. Инструкция по топографической съемке в масштабах 1 : 5 000, 1 : 2 000, 1 : 1 000, 1 : 500 [ГКИНП-02-033-82: введен 01.01.1983]. - М. : Недра, 1985. - 151 с.
22. Инструкция по топографической съемке в масштабах 1:10 000, 1 : 25 000 [ГКИНП-02-033-82: введен 01.01.1983]. - М. : Недра, 1978. - 149 с.
23. Инструкция по фотограмметрическим работам при создании цифровых карт и планов [ГКИНП (ГНТА)-02-036-02: введен 01.08.2002]. - М. : ЦНИИГАиК, 2002. - 100 c.
24. Инструкция по развитию съемочного обоснования и съемке ситуации и рельефа с применением глобальных навигационных спутниковых систем ГЛОНАСС и GPS [ГКИНП (ОНТА)-02-262-02: введен 01.03.2002]. - М. : Роскартография, 2002. - 56 с.
Получено 03.04.2017
© А. А. Кочнева, 2017
THE SUBSTANTIATION OF METHODS OF ASSESSING THE QUALITY OF BUILDING DIGITAL ELEVATION MODELS
Alina A. Kochneva
Saint-Petersburg Mining University, 199106, Russia, Saint-Petersburg, 21 Line V. O., 2, Assistant, Department of Informatics and Computer Technology, phone: (911)73-100-74, e-mail: alinakochneva@mail.ru
The method of construction of digital elevation models according to the airborne laser scanning. The dependence of laser reflection density points from the angles of inclination of the terrain, which is a flat terrain at angles of up to 2 hilly terrain with slope angles up to 4 rugged terrain with slope angles up to 6 °; Mountain and foothill terrain with slope angles of more than 6 °. Revealed a minimal amount of laser reflection points, which is necessary in the construction of digital elevation models for different typical terrain. In the work of GIS - modeling of the terrain along the route of the road design. In this terrain modeling was carried out in two stages: the first stage of modeling - the creation of a digital terrain model, which includes all the points belonging to the surface. This DTM has been conditionally accepted for the "ideal" model. With her comparing digital elevation models with lower density TLO. The second stage of modeling - the creation of a digital model of the relief on the marks obtained by taking into account the rating of the laser scanner error (m = 0.1 m). areas have been identified to assess the quality of data airborne laser scanning: man-made nature of the relief; sites located in areas with the greatest inclination angles, such as hilly terrain with slope angles of the order of 4 ° and rugged terrain with slope angles of about 6 °. The evaluation of the quality of digital elevation models built according to airborne laser scanning.
Key words: digital terrain model, digital terrain model, airborne laser scanning, quality assessment of digital elevation models.
REFERENCES
1. Fedotov, G. A. (2007). Spravochnaya entsiklopediya dorozhnika. Proektirovanie avtomobil'nykh dorog: T. 5 [A reference encyclopedia of a road worker. Design of highways: Vols. 5]. Moscow [in Russian].
2. Antipov, A. V. (2010). Influence of the density of air laser scanning points on the accuracy of creating a digital terrain model. In Sbornik materialov GEO-Sibir'-2010: T. 4, ch. 1 [Proceedings of GEO-Siberia-2010: Vol. 4, Part 1] (pp. 22-27). Novosibirsk: SSGA [in Russian].
3. Antipov, A. V. (2011). Calibration of air laser scanning data in the software product TerraSolid. In Sbornik materialov Interekspo GE0-Sibir'-2011: T. 4, ch. 1 [Proceedings of GEO-Siberia-2011: Vol. 4, Part 1] (pp. 12-15). Novosibirsk: SSGA [in Russian].
4. Essin, A. S., & Khamitov, E. T. (2011). Use of air laser scanning to create topographic plans of scale 1: 500 on the territory of Omsk. Avtomatizirovannye tekhnologii izyskaniy i proektirovaniya [Automated Technologies of Research and Design], 1(40), 8-11 [in Russian].
5. Mishchenko, Yu. A., & Mishchenko, S. A. (n. d.). Tekhnologiya optimizatsii tsifrovoy modeli rel'efa, poluchennoy po dannym vozdushnogo lazernogo skanirovaniya [Technology of optimization of a digital relief model obtained from air laser scanning data]. Retrieved from http://www.aerogeomatica.ru/ru/publikacii/tehnologiya-optimizacii-cifrovoj-modeli-relefa-poluchennoj-po-da/.
6. Osennyaya, A. V. (2013). Technology optimization of the digital relief model, obtained from air laser scanning data. Otraslevye nauchnye i prikladnye issledovaniya: Informatsionnye tekhnologii [Branch Scientific and Applied Research: Information Technology], 4, 85-86 [in Russian].
7. Rizaev, I. G. (2006). Presentation of laser scanning data during engineering surveys. Geoprofi [Geoprofi], 5, 45-48 [in Russian].
8. Slepchenko, A. L. (2007). Practical accuracy of DTM, constructed from air laser scanning data. Geoprofi [Geoprofi], 3, 14-16 [in Russian].
9. Slepchenko, A. L. (2008). Features of compiling topographic maps and plans based on air laser scanning data. Geoprofi [Geoprofi], 3, 20-23 [in Russian].
10. Ackermann, F. (1999). Airborne laser scanning—present status and future. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 54, 64-67.
11. Axelsson, P. (1999). Processing of laser scanner data - algorithms and applications. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 54, 138-147.
12. Baltsavias, E. P. (1999). Airborne laser scanning: basic relations and formulas. ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 54, 199-214.
13. Briese, C., Pfennigbauer, M., Lehnera, H., Ullrich, A., Wagner, W., & Pfeifer, N. (2012). Rdioametric calibration of multi-wavelenght airbone laser scanning data. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, I-7, 335-340.
14. Khromykh, V. V. (2007). Tsifrovye modeli rel'efa [Digital models of relief]. Tomsk: TML-Press [in Russian].
15. Vinokurov, A. S. (n. d.). Investigation of algorithms for classification of three-dimensional clouds of points and their effective implementation on graphic processors. Retrieved from http://www.uran.donetsk.ua/~masters/2009/fvti/vinokurov/diss/index.htm
16. Gor'kavyy, I. N. (2011). Razrabotka i issledovanie metodik obrabotki i klassifikatsii trekhmernykh dannykh vozdushnogo lazernogo skanirovaniya [Development and research of methods of processing and classification of three-dimensional data of air laser scanning]. Extended abstract of candidate's thesis. Moscow [in Russian].
17. Komissarov, A. V. (2006). Investigation of the Accuracy of the Digital Elevation Model Construction from the Data of the Land-Based Laser Scanning. In Sbornik materialov GEO-Sibir'-2006: T. 1, ch. 2 [Proceedings of GEO-Siberia-2006: Vol. 1, Part 2] (pp. 41-45). Novosibirsk: SSGA [in Russian].
18. Kuzin, A. A. (2013). Geodezicheskoe obespechenie zonirovaniya territoriy po stepeni opasnosti proyavleniy opolznevykh protsessov na osnove primeneniya GIS - tekhnologiy [Geodetic support of zoning of territories by the degree of danger of manifestations of landslide processes on the basis of application of GIS technologies]. Candidate's thesis. Sankt-Peterburg [in Russian].
19. Medvedev, E. M., Danilin, I. M., & Mel'nikov, S. R. (2007). Lazernaya lokatsiya zemli i lesa: T. 2 [Laser location of land and forests: Vols. 2]. (2nd ed.). Moscow: Geolidar, Geoskosmos; Krasnoyarsk: V. N. Sukacheva Institute of Forest SB RAS [in Russian].
20. Sarychev, D. S. (2014). Processing of laser scanning data. SAPR i GIS avtomobil'nykh dorog [CAD and GIS of Highways], 1(2), 16-19 [in Russian].
21. Instructions for Surveying in Scales 1: 5000, 1: 2000, 1: 1000, 1: 500. (1985). SCIEN-02-033-82 (introduced 01.01.1983). Moscow: Nedra [in Russian].
22. Instruction on Topographical Survey in Scales 1: 10000, 1: 25000. (1978). SCIEN-02-033-82 (introduced 01.01.1983). Moscow: Nedra [in Russian].
23. Instruction on Photogrammetric Works at Creation Digital Maps and Plans. (2002). SCISP (SSTA) -02-036-02 (introduced on 01.08.2002). Moscow: TsNIIGAiK [in Russian].
24. Guidance on the Development of Shooting Evidence and Surveying the Situation and Terrain Using Global Navigation Satellite Systems GLONASS and GPS. (2002). (introduced on 01.03.2002). Moscow: Roscartography [in Russian].
Received 03.04.2017
© A. A. Kochneva, 2017
