Metode

Izračun sončnega potenciala streh iz podatkov LiDAR z večločljivostnim senčenjem.
Razvili smo novo metodo za natančen časovno-prostorsko odvisen izračun sončnega potenciala streh iz klasificiranih podatkov LiDAR, kjer upoštevamo topografijo površja iz oblaka točk LiDAR, meritve difuznega in direktnega sončnega obsevanja z piranometrom, večločljivostno senčenje zaradi trdih objektov in okoliškega terena, hevrestično senčenje zaradi vegetacije.
Brezparametrično filtriranje površja iz podatkov LiDAR za samodejno tvorjenje DMR
Metoda omogoča brezparametrično tvorjenje digitalnega modela reliefa iz podatkov LiDAR. Metoda uporablja adaptivni morfološki filter, kjer je velikost strukturnega elementa podana kot razdalja točke do njenega najbližjega roba. Metoda je zmožna natančno izločiti površje v različnih težavnih okoliščinah izpostavljenih v primerjalnih testih ISPRS.
Učinkovita vizualizacija podatkov LiDAR
Predstavljen je interaktiven sistem, ki omogoča vizualizacijo visoko hitrostjo osveževanja. Učinkovitost dosežemo z zmanjšanjem grafičega bremena osnovano na prostorski delitvi s štiriškim drevesom. Takšna prostorska delitev omogoča učinkovit nadzor nad stopnjo podrobnosti, pri čemer se minimizira število računanj potrebnih za realno-časovno vizualizacijo.
Učinkovita metoda za brezizgubno stiskanje podatkov LiDAR
Metoda omogoča učinkovito brezizgubno stiskanje datotek LAS. Uporablja tri zaporedne korake: napovedovalno kodiranje, kodiranje s spremenljivo dolžino in aritmetično kodiranje. Metoda je bila primerjana s splošno-namenskimi metodami za stiskanje ter domensko specifično metodo za stiskanje datotek LAS. IZkazala se je za najučinkovitejšo med vsemi testiranimi. V povprečju brezizgubno stisne datoteke na 12% prvotne velikosti.
Točkovno upodabljanje
Če za upodabljanje podatkov LiDAR uporabljamo preproste zaslonske točke, je pregledovanje pri bližnjih pogledih manj kvalitetno zaradi rež med točkami. Če namesto tega uporabljamo trikotniške mreže, se lahko v bližini razpršenih podatkov in šuma pojavijo moteče napake v upodobitvi. Z uporabo programabilnih senčilnikov lahko z naprednimi grafičnimi elementi v obliki lokalno prilagojenih orientiranih elips proizvedemo kvalitetno upodobitev tako zveznih površij kot razpršenih podatkov.
Točkovno upodabljanje podatkov na spletu lahko preizkusite z eksperimentalnim programom MaGeViz. Trenutno je na voljo le za operacijski sistem Linux. Pred uporabo preberite priloženo datoteko "Readme.txt".
Spletna podatkovna struktura
Sodobne internetne povezave že dosegajo hitrosti nad 10 Mbps. S tem postaja oddaljen dostop do podatkov LiDAR vedno bolj smiseln. Naša prilagojena spletna podatkovna struktura omogoča hiter oddaljen dostop do podatkov po območju in nivoju podrobnosti. Poleg običajnih podatkov LiDAR v formatu LAS je možno pridobiti tudi točkovne normale za napredno senčenje. Vsi podatki se lahko pošiljajo v stisnjeni ali nestisnjeni obliki.
Strojno stiskanje podatkov LIDAR
Velike količine zajetih podatkov LIDAR zahtevajo tako ogromne pomnilniške kapacitete kot tudi znatno procesorsko moč. Stiskanje podatkov učinkovito zmanjša te težave, vendar uvede dodatno obremenitev procesne enote, s čimer poveča čas izvajanja. Za reševenje te težave smo razvili FPGA strojni stiskalnik LIDAR, osnovan na algoritmu LASCompression. Strojni stiskalnik izkorišča paralelizem metode in pohitri izvajanje do 250 krat v primerjavi s programsko rešitvijo.
Ocena gostote točk v posnetkih LiDAR
Gostota točk v posnetkih LiDAR predstavlja pomemben dejavnik pri ocenjevanju njihove kakovosti. Metoda temelji na konstrukciji Voronoijevega diagram na točkah LiDAR. Gostota točk se izmeri za vsako posamezno točko z obratno vrednostjo Voronoijeve celice, ki točko oklepa. Na ta način je možno natančno opazovanje variacij v gostoti skozi celoten posnetek. Z izločitvijo območij, ki onemogočajo kakovostno zajemanje (vodna območja), metoda omogoča natančnejšo predstavitev gostote točk v posnetkih LiDAR.