Povzetek

Napredne tehnologije laserskega prebiranja so s svojo natančnostjo, hitrostjo in ločljivostjo povzročile revolucijo na področju zemeljskih opazovnj. Količine informacij, ki jih tako zajeti 3D oblaki točk vsebujejo, pa postavlja razpoznavo geometrijskih struktur v njih med najpomembnejše računalniške izzive tega desetletje. Pri razvoju novih rešitev se moramo spopasti z neregularno porazdelitvijo točk, pomanjkanjem topologije med njimi in njihovo količino, ki pogosto presega zmožnosti tudi najsodobnejših računalniških sistemov. Uporaba poznanih konceptov, ki so bili razviti za razpoznavo vzorcev v rastrskih podatkih, je prav zaradi navedenih razlogov do danes vodila v neučinkovite algoritme, ki za svoje izvajanje zahtevajo intenzivno uporabniško interakcijo in številne dodatne informacije o obravnavanem geografskem področju.

V predlaganem projektu želimo raziskati novo metodologijo razpoznavanja 3D geometrijskih struktur, spremljanje njihove dinamike ter zaznavanja dogodkov v velikih oblakih točk, ciklično zajetih iz površja Zemlje, na osnovi sodobnih dognanj matematične morfologije. Čeprav matematična morfologija velja za mlado teorijo v matematiki, s kvantitativno definicijo opisa in aritmetike oblik, ponuja izjemno veliko izrazno moč. Morfološki operatorji so izpeljani iz teorije množic in razširjeni s koncepti geometrije, topologije, verjetnosti in statistike ter tako povsem prilagojeni digitalnemu in paralelnemu procesiranju. Nedavno razvita algebraična formalizacija prebirne morfologije pa omogoča prostorsko odvisno, selektivno in povsem samodejno prilagajanje iskanih geometrijskih struktur na vhodne množice podatkov. Ta teoretična izhodišča ponujajo možnost izpeljave učinkovite metodologije razpoznavanja vzorcev, njihova prilagoditev na časovno domeno pa nam bo omogočila kvantitativno predstavitev dogodkov ter opis njihove dinamike. Učinkovitost razvite metodologije bomo demonstrirali z dvema primeroma uporabe: (i) razpoznava kinematike geomorfoloških sprememb in (ii) spremljanje razvoja dreves v Sloveniji. V namen (i) razpoznavanja kinematike geomorfoloških sprememb (na primer plazov) bomo razvili novo samodejno metodo razpoznave tal v 3D oblakih točk in izgradnje digitalnega modela terena, ki bo brez uporabniško nastavljivih parametrov natančnejša in časovno učinkovitejša od poznanih postopkov. Takšen postopek nam bo omogočil zaznavo sprememb na terenu ter ocenitev volumna, mase in hitrosti premikajočih se zemeljskih gmot na velikem geografskem področju (nad celotnim površjem Slovenije) z visoko ločljivostjo (pod 0.5 m) in natančnostjo (nad 90%). Podobno natančnost lahko pričakujemo tudi pri (ii) spremljanju razvoja dreves, kjer bomo razvili novo metodo razpoznavanja posamičnih dreves. S to metodo bomo na obravnavanem geografskem področju ocenili število dreves ter za vsako podali geografski položaj, višino in volumen krošnje. S cikličnimi zajemo podatkov bomo na ta način lahko izmerili rast posamičnega drevesa, prirastek lesne biomase ter razvili napovedovalno simulacijo njihovega razvoja.

Natančnost predlaganih primerov uporabe bomo preverili s terenskimi meritvami, medtem ko bomo z izdelavo digitalnega modela reliefa Slovenije in razpoznavo posamičnih dreves na tem območju demonstrirali njihovo računsko učinkovitost. S tem bomo tudi neposredno podprli nacionalni projekt zajema površja Slovenije s tehnologijo LiDAR. Izsledke naših raziskav bomo objavljali v najprestižnejših mednarodnih revijah in o njih redno seznanjali slovensko strokovno javnost z organizacijo simpozijev in delavnic. Z udeležbami na mednarodnih konferencah bomo promovirali naše dosežke tudi v tujini.