Kratek opis
Pridobivanje in obdelava geometrijskih podatkov zemeljskega površja sta kompleksna procesa, za katera je v preteklosti veljalo, da sta težavna, počasna in draga. Sodobne tehnologije pa so omogočile razvoj naprav, ki danes zmorejo hitro in natančno zajemanje 3D podatkov površja Zemlje in so prenesle težišče problema na njihovo shranjevanje in obdelavo. Prebirniki LIDAR (angl. Light Detection and Ranging) izmerijo do 24 točk na kvadratni meter, v eni sekundi pa zajamejo tudi 200.000 točk. Rezultat so ogromne količine nestrukturiranih geometrijskih podatkov oziroma 3D točk s pridruženimi specifičnimi podatki, ki občutno presegajo pomnilniške kapacitete računalniškega sistema, zato so za njihovo shranjevanje in obdelavo potrebni posebni prijemi. Razvoj programske opreme za obdelavo velikih količin podatkov le zlagoma sledi zmožnosti prebirnih naprav. Nekaterih izbranih ključnih problemov se v predlaganem projektu lotevamo v tesni povezavi z neposrednimi uporabniki. Podjetja Igea d.o.o., X-Lab d.o.o., Dat-Con d.o.o. in Geoin d.o.o., ki sofinancirajo predlagani projekt, so bodisi proizvajalci podatkov ali njihovi distributerji. Predvidene rešitve bodo neposredno prispevale h kvaliteti njihovih storitev. Za doseganje zastavljenih ciljev je potrebno poglobljeno teoretsko znanje področja, potrebne so nove teoretske rešitve in izkušnje v praksi. Izkazana odličnost naših dosedanjih raziskovalnih rezultatov in uspešni prenosi v prakso zagotavljajo ustrezno izhodišče.
Projekt bo usmerjen v tri osnovne smeri, pri čemer se bodo posamezne rešitve medsebojno dopolnjevale. Dobra vizualizacija geometrijskih podatkov je najnaravnejša pot za ocenjevanje primernosti dobljenih rezultatov. Zaradi velikih količin podatkov bomo uporabili pristop LOD (angl. Level of details) ter se zaradi nestrukturirane karakteristike podatkov osredotočili na metodo upodabljanja točkovnih podatkov (angl. Point-Based Rendering, PBR) ter izrabo grafičnih procesorjev GPU. Poudariti velja, da vizualizacija podatkov LIDAR po metodi PBR do sedaj še ni dovolj kakovostna, zato so izboljšave v tej smeri izredno pomembne tako s teoretskega kot praktičnega vidika.