«

»

PROSIG EXPERT: Realizarea modelului digital al elevatiei, utilizand date obtinute cu sisteme de tip LiDAR – UAV

Share

Multitudinea de produse topografice ce pot fi extrase din MNT, respectiv MNS (curbe de nivel, suprafete 3D, plan vectorial, profile topografice, pante de scurgere a apelor, bazine de colectare a albiilor de rauri, calcule volumetrice etc.) releva importanta acestor derivate obtinute cu sistemele LiDAR-UAV. 

Un Model Numeric al Elevatiei (acronim MNE sau DEM/Digital Elevation Model) este un model digital tridimensional utilizat pentru a realiza o reprezentare a suprafetei terenului din date de cota. Termenul DEM a fost introdus in anul 1970 cu scopul de a distinge forma terenului care poate fi reprezentat prin mai multe tipuri de suprafete digitale.

Modelul Numeric al Terenului (acronim MNT sau DTM/Digital Terrain Model) este un DEM de forma suprafetei solului. Modelul Numeric al Suprafetei (acronim MNS sau DSM/Digital Surface Model) este un DEM de forma suprafetei tuturor elementelor aflate deasupra solului, inclusiv a vegetatiei, infrastructurii, constructiilor etc. (fig. 1).

Prin tehnologia LiDAR se obtine un nor de puncte care modeleaza suprafata terenului cu tot ce exista pe aceasta (vegetatie, constructii etc.). Datele brute LiDAR sunt apoi calibrate geometric printr-un proces de corectare a erorilor pornind de la datele de navigatie, pe baza determinarii unei traiectorii de zbor compensate. Norul de puncte LiDAR, calibrat geometric si fizic, este filtrat de punctele neverosimile prin procese de control statistic si este georeferentiat in sistemul de coordonate dorit. Pentru a obtine MNT din MNS, norul de puncte calibrat trebuie clasificat. Clasificarea inseamna aplicarea de functii specifice unui anumit obiectiv pe setul de date LiDAR pentru a selecta doar acele puncte care respecta proprietatea obiectivului cautat. Proprietatea principala a Modelului Numeric al Terenului este ca acesta reprezinta o suprafata continua, oricat de neregulata ar fi. Aceasta inseamna ca niciun punct nu trebuie sa mai existe deasupra sau dedesubtul acestei suprafete. Daca exista, acestea sunt erori. Pornind de la aceste considerente, pentru generarea MNT am construit algoritmi de filtrare care sa selecteze punctele minime si sa elimine punctele superioare punctelor minime. Constructiile pot fi oricand confundate cu terenul, fara aplicarea unui algoritm de filtrare specific acestora. O proprietate importanta a constructiilor este aparitia brusca pe suprafata terenului, respectiv suprafata trece brusc de la o cota la alta (raportat la densitatea de puncte). Impedimentul este ca un astfel de fenomen este intalnit si in zonele cu relief accidentat, insa pentru aceasta situatie algoritmul de filtrare contine indicatii legate de natura terenului. In mod natural, in cele mai multe situatii, suprafata terenului se caracterizeaza prin continuitate lina, discontinuitatile sau schimbarile de panta bruste aparand doar la linia de demarcatie intre obiecte si teren sau in munti, acolo unde relieful este foarte accidentat. Astfel, pentru zonele cu relief mai putin accidentat am construit filtre pe baza cotei minime si a gradului de schimbare de panta. Trebuie avut insa in vedere faptul ca pe teren, chiar daca e plan, mai exista frecvent santuri, canale si alte elemente de infrastructura care au transformat (pe suprafete restranse) terenul plan in teren cu pante mai abrupte. Cu cat diferenta de panta intre doua perechi de puncte succesive se schimba mai mult, cu atat terenul este mai accidentat sau exista posibilitatea aparitiei unor obiecte pe teren. Pentru a pune in evidenta anomaliile din teren, norul de puncte trebuie parcurs pe o grila de esantionare, respectiv se seteaza un pas de esantionare egal pe ambele directii ale axelor sistemului de coordonate. Norul de puncte se imparte in celule patrate, dispuse in lungul axelor de coordonate asa cum se arata in figura 2. Ideea este de a identifica in fiecare dintre aceste celule care sunt acele puncte de cota minima care reprezinta teren si nu un acoperis de casa, de exemplu.

Cum oricare celula ar putea sa fie o celula corespunzatoare doar unei constructii, algoritmii de filtrare trebuie sa determine apartenenta celulei. Pentru evitarea analizei unui numar prea mare de puncte, chiar in cazul in care celulele au o dimensiune mica, este utila setarea unei inaltimi a celulei astfel incat punctele de la suprafata solului care depasesc o anumita inaltime fata de cota minima a celulei sa fie eliminate. Aceasta metoda genereaza pentru fiecare celula un paralelipiped in spatiul 3D al norului de puncte care urmareste suprafata pamantului intr-un anumit ecart dat de inaltimea fiecarui paralelipiped.

Trebuie tinut cont ca in interiorul celulei punctele pot fi dispuse pe inaltimi diferite sau chiar sa fie in afara celulei, daca ecartul este prea mic in comparatie cu dimensiunea celulei (fig. 3).

Folosind acest principiu a fost dezvoltat un algoritm care sa filtreze datele LiDAR pentru extragerea punctelor „teren” si in acelasi timp sa elimine punctele neverosimile. Datele se parcurg celula cu celula, incepand de la celula cu cea mai mica valoare de cota, apoi se calculeaza panta intre celulele adiacente pe traseul de parcurgere. Pentru eficientizarea algoritmului am utilizat mai multe metode de cautare si identificare a unei celule valide din punct de vedere al MNT, respectiv o celula neclasificata vecina cu o celula clasificata din punct de vedere al MNT. In final, norul de puncte se parcurge pe mai multe trasee conform descrierii din fig. 2.

Modelul Numeric al Suprafetei se caracterizeaza similar cu MNT prin doua proprietati specifice:

  • MNS reprezinta suprafata vazuta din aer de un observator, care include suprafata vizibila a tuturor obiectelor de pe teren si a terenului insusi.
  • Peste aceasta suprafata nu ar trebui sa mai existe alte puncte de cota mai mare, iar daca exista, acestea nu pot fi decat puncte neverosimile (izolate sau in grupuri foarte mici de puncte, puncte din liniile electrice care se trateaza separat).

Pentru identificarea punctelor care apartin MNS (fig. 5) se utilizeaza un algoritm de filtrare relativ similar cu algoritmul de extragere a punctelor MNT (fig. 4) cu diferenta ca nu se mai alege celula cu cota minima ci celula cu cota maxima.

Modelul MNT are aplicabilitate in proiectarea lucrarilor mici de infrastructura (poduri, baraje, alte constructii speciale etc.), calculul precis de volume (cariere deschise, zone cu deseuri, halde de steril etc.). In cazul culturilor agricole, daca scadem MNT din MNS se obtine volumul intre cele doua suprafete din care se poate determina volumul de biomasa. O alta aplicatie o reprezinta multitudinea de produse topografice ce pot fi extrase din MNT, respectiv MNS: curbe de nivel, suprafete 3D, plan vectorial, profile topografice, pante de scurgere a apelor, bazine de colectare a albiilor raurilor, calcule volumetrice etc. Modelul MNS se poate utiliza la realizarea de imagini true-ortorectificate, imagini in proiectie perfect ortogonala in care perspectivele constructiilor de pe sol sunt complet eliminate. Solutia tehnica a avut ca punct de plecare activitatile de cercetare-dezvoltare derulate in cadrul proiectului cu titlul „Sistem Rapid de Monitorizare si Cartare Interactiva(acronim LiDAR-DRONA), proiect co-finantat din Fondul European de Dezvoltare Regionala prin Programul Operational Competitivitate 2014 – 2020.

 

Autori:

drd. ing. Daniel Ilie – Universitatea Tehnica de Constructii Bucuresti – daniel.ilie@phd.utcb.ro

ing. Octavian Laurentiu Balota – Prosig Expert SRL – octavian.balota@prosig.ro

s.l. dr. ing. Daniela Iordan – Universitatea de Stiinte Agronomice si Medicina Veterinara – iordandaniela5@gmail.com

 

…citeste articolul integral in Revista Constructiilor nr. 189 – martie 2022, pag. 42

 



Daca v-a placut articolul de mai sus
abonati-va aici la newsletter-ul Revistei Constructiilor
pentru a primi, prin email, informatii de actualitate din aceeasi categorie!
Share

Permanent link to this article: https://www.revistaconstructiilor.eu/index.php/2022/03/01/prosig-expert-realizarea-modelului-digital-al-elevatiei-utilizand-date-obtinute-cu-sisteme-de-tip-lidar-uav/

Lasă un răspuns

Adresa de email nu va fi publicata.