CC BY
102
УДК 528.7
ВЛИЯНИЕ ПЛОТНОСТИ ТОЧЕК ВОЗДУШНОГО ЛАЗЕРНОГО СКАНИРОВАНИЯ НА ВЫДЕЛЕНИЕ ОТДЕЛЬНЫХ ДЕРЕВЬЕВ
Роман Александрович Попов
Сибирская государственная геодезическая академия, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, инженер НИС, e-mail: romalex_profi@mail.ru
Максим Александрович Алтынцев
Сибирская государственная геодезическая академия, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, старший преподаватель кафедры фотограмметрии и дистанционного зондирования, тел. (383)343-29-66, e-mail: mnbcv@mail.ru
В статье рассмотрена зависимость между плотностью точек воздушного лазерного сканирования и возможностью выделения отдельных деревьев. Приведен анализ достоверности выделения отдельных деревьев.
Ключевые слова: воздушное лазерное сканирование, плотность точек лазерных отражений, цифровая модель рельефа, цифровая модель поверхности.
THE EFFECTS OF SAMPLING DENSITY IN AIRBORNE LASER SCANNING TO EXTRACT INDIVIDUAL TREES
Roman A. Popov
Siberian State Academy of Geodesy, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo St., engineer, SRS, e-mail: romalex_profi@mail.ru
Maxim A. Altyntsev
Siberian State Academy of Geodesy, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo St., senior teacher, photogrammetry and remote sensing department, tel. (383)343-29-66, e-mail: mnbcv@mail.ru
In the article effects of laser points density in airborne laser scanning to extract individual trees are considered. Analyses of reliability individual trees extraction is given.
Key words: airborne laser scanning, laser points density, digital elevation model, digital canopy model, digital surface model.
В Российской Федерации лесоустройство представляет собой одно из важнейших направлений развития страны. Из-за больших площадей, занимаемых лесом в нашей стране, требуется в короткие сроки выполнять своевременный мониторинг состояния лесного покрова и определять лесотаксационные характеристики. Особо остро стоит задача автоматизации определения лесотаксационных характеристик леса. В связи с этим предлагается использовать воздушное лазерное сканирование как наиболее точный и быстрый способ получения пространственной информации [1, 7-11].
Главным преимуществом воздушного лазерного сканирования перед, например, аэрокосмической съёмкой, является получение точной цифровой модели рельефа (ЦМР) и цифровой модели поверхности (ЦМП) лесного покрова. На основе сравнения ЦМР и ЦМП можно с достаточно высокой точностью опре-
делить высоты деревьев, а при анализе ЦМП определить местоположение деревьев и диаметры крон [2, 3].
Наиболее удобным для этих целей программным продуктом является TerraSolid. В данном программном продукте присутствует набор инструментов для автоматического определения характеристик деревьев. Сначала выполняется классификация ТЛО, относящихся к лесному покрову, затем проводится выделение отдельных деревьев, при этом используются RPC модели крон деревьев [4, 5].
Целью исследований являлось выяснение влияния плотности ТЛО на достоверность выделения отдельных деревьев. Достоверность определения зависит от исходных данных, а именно от плотности точек лазерного отражения (ТЛО). В статье рассматривается зависимость между плотностью исходных ТЛО и количеством автоматически выделенных отдельных деревьев, вычисляется достоверность выделения. Плотность ТЛО зависит от высоты сканирования, а также от модели лазерной сканирующей системы. В данной статье рассматривается один вид сканирующей системы и моделируется изменение высоты полета путем уменьшения плотности ТЛО [6]. Исходная высота полета -100 метров.
В целях эксперимента был выбран небольшой отсканированный участок лесистой территории, на котором вручную подсчитывалось количество деревьев. Результат подсчета показан на рис. 1, всего на выбранном участке оказалось сорок пять деревьев.
Рис. 1. Количество вручную подсчитанных деревьев
Далее проводился автоматический поиск деревьев для данных с различной плотностью ТЛО. Результаты автоматического выделения деревьев приведены на рис. 2.
г д е
Рис. 2. Автоматическое выделение деревьев: а - 33 дерева (исходная плотность); б - 32 дерева (каждая 2-я точка); в - 31 дерево (каждая 4-я точка); г - 28 деревьев (каждая 8-я точка); д - 22 дерева (каждая 16-я
точка); е - 15 деревьев (каждая 32-я точка).
На рис. 3 приведен график зависимости количества выделенных деревьев от плотности ТЛО, в табл. 1 показана достоверность выделения отдельных деревьев автоматическим способом. Из приведенных данных видно, что чем меньше плотность ТЛО, тем ниже достоверность выделения отдельных деревьев.
Анализируя данные, представленные на рис. 3 и в табл. 1, можно сделать вывод о необходимости использования в целях определения отдельно стоящих деревьев данные лазерного сканирования с плотность ТЛО не менее 20 точек/м2. Таким образом, можно добиться наиболее достоверного результата выделения отдельных деревьев и дальнейшего определения их лесотаксационных характеристик. Использование данных лазерного сканирования с плотностью ТЛО менее 15 точек/м2 дает недостоверный результат выделения отдельных деревьев. Данные лазерного сканирования с низкой плотностью ТЛО можно применять для определения высот лесного покрова посредством сравнения ЦМР и ЦМП.
ш
ф
.0
ш
ф
а
ф
X
.0
X
X
ф
ф
5
.0
ш
о
ш
н
и
ф
у
о
20 40 60
Плотность ТЛО (точек/м2)
80
Рис. 3. Зависимость количества выделенных деревьев от плотности ТЛО
Таблица 1
Достоверность выделения отдельных деревьев в зависимости
от плотности ТЛО
Плотность ТЛО 2 (точек/м ) Количество выделенных деревьев Достоверность, %
67,9 33 73,3
33,8 32 71,1
16,9 31 68,9
8,5 28 62,2
4,2 22 48,9
2,1 15 33,3
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИМ СПИСОК
1. Данилин, И.М. Лазерная локация земли и леса [Текст]: учеб. пособие / И.М. Данилин, Е.М. Медведев, С.Р. Мельников - Красноярск: Институт леса им. Сукачева СО РАН, 2005. - 182 с.
2. Симонов Д.П. Анализ методов выделения типов растительных покровов по многозональным космическим снимкам // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2012. VIII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология» : сб. материалов в 3 т. (Новосибирск, 10-20 апреля 2012 г.). - Новосибирск: СГГА, 2012. Т. 1. - С. 7-11.
3. Чермошенцев А.Ю. Обновление топографических планов масштаба 1:5000 с использованием космических снимков сверхвысокого разрешения // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2012. VIII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 10-20 апреля 2012 г.). - Новосибирск: СГГА, 2012. Т. 1. - С. 32-36.
0
4. Широкова Т.А., Антипов А.В., Арбузов С.А. Определение изменений на местности с применением данных лидарной съемки // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2012. VIII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 10-20 апреля 2012 г.). - Новосибирск: СГГА, 2012. Т. 1. - С. З8-45.
5. Айрапетян В.С., Широкова Т.А., Антипов А.В. Использование данных лазерного зондирования для создания трехмерных реалистичных сцен городских территорий // ГЕО-Сибирь-2011. VII Междунар. науч. конгр. : сб. материалов в 6 т. (Новосибирск, 19-29 апреля 2011 г.). - Новосибирск: СГГА, 2011. Т. 4. - С. 11-13.
6. 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. 18-23.
7. Антипов А.В. Калибровка данных воздушного лазерного сканирования в программном продукте TerrqaSolid // 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. 14-17.
8. Гук А.П., Гордиенко А.С., Лазерко М.М. Основные научные исследования кафедры фотограмметрии и дистанционного зондирования в 2010 году: автоматизация дешифрирования космических снимков, построение Зd моделей по материалам дистанционного зондирования // 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. 22-27.
9. Попов Р.А. Создание вектора признаков при использовании классификации на основе сферического базиса // 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. 86-88.
10. Проверка внутреннего очертания тоннеля при помощи наземного лазерного сканера / Е.И. Горохова, И.В. Алешина, Е.В. Романович, А.В. Иванов, А.Р. Мифтахудинов // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2012. VIII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в З т. (Новосибирск, 10-20 апреля 2012 г.). - Новосибирск: СГГА, 2012. Т. 1. - С. 107-114.
11. Секачев, П.М. Разработка мобильных лазерных сканеров на примере АПК «Скан-путь» // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2012. VIII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в З т. (Новосибирск, 10-20 апреля 2012 г.). - Новосибирск: СГГА, 2012. Т. 1. - С. 102-106.
© Р.А. Попов, М.А. Алтынцев, 2013
