v.lidar.edgedetectiongrass - クラウドでオンライン

プログラム：

NAME

v.lidar.edgedetection - LIDAR データ セットからオブジェクトのエッジを検出します。

KEYWORDS

ベクター、LIDAR、エッジ

SYNOPSIS

v.lidar.edgedetection
v.lidar.edgedetection - 助けて
v.lidar.edgedetection [-e] =名 出力=名 [ew_step=フロート] [ns_step=フロート]
[ラムダ_g=フロート] [あ=フロート] [tgl=フロート] [theta_g=フロート] [ラムダ_r=フロート]
[-上書きする] [-助けます] [-詳細] [-静かな] [-ui]

フラグ：
-e
ポイント密度と距離の推定
現在の範囲内の入力ベクトル ポイントのポイント密度と距離を推定します。
領域が拡張されて終了する

-上書き
出力ファイルが既存のファイルを上書きできるようにする

- 助けて
使用状況の概要を印刷する

-詳細
冗長モジュール出力

- 静かな
静かなモジュール出力

--ui
GUIダイアログを強制的に起動する

パラメーター：
=名 [必要]
入力ベクトルマップの名前
または直接OGRアクセス用のデータソース

出力=名 [必要]
出力ベクトルマップの名前

ew_step=フロート
東西方向の各スプライン ステップの長さ
デフォルト： 4

ns_step=フロート
南北方向の各スプライン ステップの長さ
デフォルト： 4

ラムダ_g=フロート
勾配評価における正則化の重み
デフォルト： 0.01

あ=フロート
エッジ分類の高い勾配しきい値
デフォルト： 6

tgl=フロート
エッジ分類の低勾配しきい値
デフォルト： 3

theta_g=フロート
同方向検出角度範囲
デフォルト： 0.26

ラムダ_r=フロート
残差評価における正則化の重み
デフォルト： 2

DESCRIPTION

v.lidar.edgedetection LiDAR データをフィルタリングする XNUMX つのステップのうちの最初のステップです。 フィルターの目的は
取り付けられたオブジェクトと分離されたオブジェクト（建物、橋、電力など）を認識して抽出する
デジタル地形モデルを作成するため。

特に、このモジュールは、地形上の各フィーチャのエッジを検出します
LIDAR ポイント サーフェスのサーフェス。 まず、バイリニア スプライン補間を
Tychonov正則化パラメータが実行されます。 勾配が最小限に抑えられ、
ティコノフ正則化パラメーターは、補間関数を可能な限り近づけます
観察に。 ティコノフ正則化によるバイキュービック スプライン補間は、次のようになります。
行った。 ただし、曲率が最小化され、正則化パラメーターが設定されるようになりました
高い値に。 ポイントごとに、バイキュービックから補間値が計算されます。
双一次曲面から補間された勾配が計算されます。 各ポイントで
エッジベクトルの勾配の大きさと方向が計算され、
補間値と観測値の間の残差が計算されます。 XNUMX つのしきい値が定義されています
勾配、高しきい値 あ そして低いもの tgl. 各点について、グラデーションの場合
マグニチュードが上限しきい値以上であり、その残差がより大きい
またはゼロに等しい場合、EDGE ポイントとしてラベル付けされます。 同様に、点は
勾配の大きさが下限しきい値以上の場合の EDGE ポイント。
残差がゼロ以上で、隣接する XNUMX つのうちの XNUMX つへの勾配
ポイントが上限しきい値を超えています。 その他のポイントは TERRAIN に分類されます。

出力は、ポイントが TERRAIN、EDGE、または
知らない。 このベクトル マップは、 v.lidar.成長中 モジュールを開きます。

注意事項

このモジュールでは、次のモジュールで役立つ外部テーブルが作成されます。
LiDAR データ フィルタリングの手順の説明。 この表では、補間された高さの値
各ポイントが記録されます。 また、出力ベクトル マップ内のポイントは次のように分類されます。
地形 (猫 = 1、レイヤー = 1)
EDGE (猫 = 2、レイヤー = 1)
不明 (猫 = 3、レイヤー = 1)
手順全体の最終結果 (v.lidar.edgedetection, v.lidar.成長中,
v.lidar.補正) は、次の XNUMX つのカテゴリのポイント分類になります。
TERRAIN SINGLE PULSE (ネコ=1、レイヤー=2)
TERRAIN DOUBLE PULSE (ネコ=2、レイヤー=2)
OBJECT SINGLE PULSE (cat = 3、layer = 2)
OBJECT DOUBLE PULSE (猫=4、レイヤー=2)

例

Basic エッジ 検出
v.lidar.edgedetection 入力=vector_last 出力=エッジ ew_step=8 ns_step=8 lambda_g=0.5

完全 ワークフロー
# 地域設定 (既存のラスターを使用)
g.region raster=elev_lid792_1m
＃ 輸入
v.in.lidar -tr 入力=ポイント.las 出力=ポイント
v.in.lidar -tr 入力=points.las 出力=points_first return_filter=first
# 検出
v.lidar.edgedetection 入力=ポイント 出力=エッジ ew_step=8 ns_step=8 lambda_g=0.5
v.lidar.growing 入力 = エッジ出力 = 最初に成長 = points_first
v.lidar.correction 入力 = 成長出力 = 補正地形 = only_terrain
# 選択したポイントの視覚化
# 最初にどこかをズームして高速化
d.rast マップ=正射写真
d.vect マップ=補正レイヤー=2 猫=2,3,4 色=赤 サイズ=0.25
d.vect マップ=修正レイヤー=2 猫=1 色=0:128:0 サイズ=0.5
# 補間 (時間がかかる場合があります)
v.surf.rst 入力 = only_terrain 標高 = 地形
# 3D ビジュアライゼーション用のオブジェクト ポイントを取得
v.extract 入力 = 修正レイヤー = 2 猫 = 2,3,4 出力 = オブジェクト

フィギュア 1: 例: 出力 from コンプリート ワークフロー （赤： オブジェクト、 グリーン： 地形）

フィギュア 2: 3D 可視化 of フィルタリングした オブジェクト ポイント （赤） 　 地形 作成した from
地形 ポイント （グレー）

参考文献

· Antolin, R. et al., 2006. LiDAR によるデジタル地形モデルの決定
技術：ポー盆地実験。 Bolletino di Geodesia e Scienze Affini, anno
LXV、n。 2、pp。69-89。

· Brovelli MA, Cannata M., Longoni UM, 2004. LIDAR データ フィルタリングと DTM
GRASS内の補間、GISでのトランザクション、2004年8月、vol。 2、iss。 XNUMX、pp。
155-174(20)、ブラックウェル社

· Brovelli MA, Cannata M., 2004. 都市におけるデジタル地形モデルの再構成
空中レーザースキャンデータからの領域：Paviaの方法と例
(北イタリア)。 コンピュータと地球科学 30 (2004) pp.325-331

· Brovelli MA and Longoni UM, 2003. il filtraggio di dati LIDAR のソフトウェア,
Rivista dell'Agenzia del Territorio、n。 3-2003, pp. 11-22 (ISSN 1593-2192)。

· Brovelli MA、Cannata M. および Longoni UM、2002 年。都市部の DTM LIDAR、
Bollettino SIFET N.2、pp. 7-26。

· フィルタの性能は、ISPRS WG III/3 フィルタの比較で確認できます。
Sithole, G. および Vosselman, G. による報告、2003 年。

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