1. ZAZNAVA DALJNOVODOV V PODATKIH LIDARRobi Cvirn, 2015, magistrsko delo/naloga Opis: V tem magistrskem delu predstavljamo novo metodo za razpoznavo daljnovodov v podatkih LiDAR. Ker so ti predstavljeni kot množice linearno razporejenih točk nad terenom, izvedemo zaznavo področij na katerih se ti nahajajo s pomočjo cilindrične transformacije na osnovi morfološkega odpiranja. S pragovnim filtrom zaznamo predele z visokim odzivom, nato pa preverimo linearnost njihove porazdelitve s postopkom lokalnega prilagajanja premic. Slednjega ponovimo dvakrat, pri čemer najprej zaznamo položaje daljnovodov, nato pa razpoznamo točke posameznih vodnikov. V zadnjem koraku metode razpoznamo še stebre daljnovodov. Predlagana metoda je hitra, saj je zmožna obdelati 5 milijonov točk v manj kot 40 sek. Glede na rezultate opravljenih eksperimentov, pa metoda dosega točnost in specifičnost razpoznave nad 60% ter natančnost nad 99%.
Ključne besede: LiDAR, razpoznava vzorcev, matematična morfologija, geografski
informacijski sistemi
Objavljeno v DKUM: 14.10.2015; Ogledov: 1714; Prenosov: 198
 Celotno besedilo (6,12 MB) |
2. UGOTAVLJANJE UJEMANJA LOKALNIH LASTNOSTI OBLAKA TOČKDenis Kolednik, 2013, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu predstavimo dva postopka za iskanje sprememb nad oblakoma točk, zajetima s tehnologijo LiDAR (ang. Light Detection And Ranging). S prvim postopkom ugotavljamo količino zemeljskega površja, ki ga je naneslo ali odneslo na določenem področju. Ta metoda temelji na iskanju najbližjih sosedov točk z uporabo drevesa k-d. Metoda je zmožna 90-odstotne natančnosti. Z uporabo mreže višinskih vrednosti in optičnega toka smo v drugem postopku cenili morebitne premike na zemeljskem površju. V nasprotju s prvo metodo ta omogoča zaznavo premikov glede na ravnino xy. Natančnost zaznave premikov je 78-odstotna. Kombinacija obeh metod zagotavlja učinkovito zaznavo ujemanja lokalnih lastnosti oblakov točk ter opisa razlik.
Ključne besede: računalniška geometrija, razpoznava vzorcev, LiDAR, zaznava sprememb, optični tok, drevo k-d
Objavljeno v DKUM: 12.09.2013; Ogledov: 2308; Prenosov: 195
Celotno besedilo (10,21 MB) |
3. BREZPARAMETRIČNI ALGORITEM GRADNJE DIGITALNEGA MODELA RELIEFA IZ PODATKOV LiDARDomen Mongus, 2012, doktorska disertacija Opis: V doktorski disertaciji opišemo dva postopka gradnje digitalnega modela reliefa iz podatkov LiDAR. Prva metoda iterativno približuje zlepke tankih plošč proti terenu, pri čemer s postopnim zmanjševanjem strukturnega elementa opravlja filtriranje točk glede na njihove viške razlike z interpolacijsko ploskvijo. S cilindrično transformacijo okrepimo nezveznosti v porazdelitvi točk, ki so posledica prisotnosti objektov. Brezparametrično pragovno filtriranje dosežemo samodejno s pragovno vrednostjo, definirano s standardno deviacijo. Rezultati pokažejo, da metoda pravilno določi teren tudi v najzahtevnejših primerih. Pričakovana natančnost metode nad podatki, danes uporabljenimi v vsakodnevni praksi, je več kot 96 %, medtem ko povprečna skupna napaka nad naborom testnih podatkov združenja ISPRS ne preraste 6 %. Druga metoda uporablja prilagodljiv morfološki filter, kjer je velikost strukturnega elementa v vsaki točki določena glede na njeno razdaljo do najbližjega roba. Vhodni nabor podatkov v ta namen najprej razporedimo v mrežo, nad katero izvedemo zaznavo robov z metodo kompas in Sobelovim operatorjem. Z morfološkim polnjenjem regij razdelimo mrežo v regije ospredja in ozadja. Definicijo strukturnega elementa izpeljemo iz transformacije razdalj regij ospredja. Končno filtriranje podatkov opravimo s cilindrično transformacijo in pragovnim filtriranjem. Z rezultati pokažemo, da na ta način v primerjavi s prvo metodo dosežemo 94 % višjo računsko učinkovitost, medtem ko je natančnost metode višja za 20 % nad podatki z nižjo ločljivostjo ter 30 % nad podatki z višjo ločljivostjo.
Ključne besede: algoritmi, daljinsko zaznavanje, računalniška geometrija, razpoznava vzorcev, digitalni model reliefa, matematična morfologija, LiDAR, samodejno filtriranje podatkov, klasifikacija, zlepki tankih plošč
Objavljeno v DKUM: 28.09.2012; Ogledov: 2690; Prenosov: 483
Celotno besedilo (12,56 MB) |
4. |
5. |
