Validace filtračních algoritmů dat leteckého laserového skenování v městském prostředí

Martin Machálek

Bakalářská práce

Assessment of LiDAR ground filtering algorithms in urban environment

Anotace:

Práce se zaměřuje na filtrací pozemních bodů pomocí tří algoritmů z dat leteckého laserového skenování. Algoritmy vybrané pro tuto práci byly cloth simulation filter (CSF), progressive triangulated irregular network (PTIN) a filtrační algoritmus v programu ArcMap. Filtrace pozemních bodů je důležitou součástí pro tvorbu digitálních modelů prostředí a je využívána ve velké řadě environmentálních disciplín. Byla provedena filtrace dat z celkem čtyř lokalit nacházejících se v Oslu hlavním městě Norska. Celkově bylo otestováno v rámci dvou testů 27 kombinací nastavení pro algoritmy CSF, PTIN a ArcMap. Čtyři lokality byly rozděleny do dvou skupin, a v každé ze skupin byl proveden odlišný test. První test porovnával rozdíly, mezi jednotlivými algoritmy a jejich nastaveními v úspěšnosti filtrovat pozemní body oproti původní klasifikaci ve dvou oblastech s odlišnou morfologií terénu. Druhý test porovnával úspěšnost filtračních algoritmů filtrovat pozemní body oproti manuálně klasifikovaným datům. Pro oba testy byla vyhodnocena tendence způsobovat chybu prvního a druhého druhu a Cohenův kappa koeficient míry shody dvou hodnotitelů. V prvním testu byla prokázána podstatně nižší úspěšnost algoritmů při složitější morfologii terénu. Nastavení jednotlivých algoritmů s nejvyšší úspěšností obecně vykazovaly tendenci k tvorbě chyby prvního druhu. V druhém testu měli všechny algoritmy velmi vysokou úspěšnost filtrace a byla u všech algoritmů pozorována obecná tendence k chybě druhého druhu. Algoritmus v ArcMap si vedl v obou testech celkově nejlépe ze všech tří testovaných algoritmů, ale jeho nastavení byla nejméně závislá na lidském faktoru. Překvapivě dobré výsledky v rámci druhého testu též vykazoval CSF algoritmus, který měl mezi dvěma oblastmi druhého testu nejnižší pokles v úspěšnosti a z hlediska uživatelského nastavení tak má větší flexibilitu z hlediska přesnosti kalibrace. Ze všech tří algoritmů by autor doporučil využití algoritmu v programu ArcMap vzhledem k vynikajícím výsledkům a celkové nenáročnosti na uživatele.

Abstract:

Thesis focuses on filtering of ground points from aerial laser scanning data using three algorithms. Algorithms selected for this thesis were cloth simulation filter (CSF), progressive triangulated irregular network (PTIN) and filtering algorithm in ArcMap. Ground point filtering is an important part of creating digital enviromental models and is used in a large number of environmental disciplines. Data was filtered from a total of four locations in Oslo, the capital of Norway. In total, 27 combinations of settings for the CSF, PTIN and ArcMap algorithms were tested in two tests. The four locations were divided into two groups, and a different test was performed in each of the groups. The first test compared the differences between individual algorithms and their settings in the success of filtering ground points compared to the original classification in two areas with different terrain morphology. The second test compared the success of filtering algorithms to filter ground points against manually classified data. For both tests, the generation of errors of the first and second type and the Cohen's kappa coefficient of agreement of two evaluators were also calculated. In the first test, a significantly lower success rate of the algorithms was shown within area with more complex terrain morphology. The settings of the individual algorithms with the highest success rate generally showed a tendency to form a type 1 error. In the second test, all algorithms had a very high filtering success rate and a general tendency towards type 2 error was observed for all algorithms. In both tests, the algorithm in ArcMap performed the best overall of all three tested algorithms, but its settings were the least dependent on the human factor. Surprisingly good results in the second test were also shown by the CSF algorithm, which had the lowest drop in success between the two areas of the second test and in terms of user settings had better flexibility for accuracy calibration. Out of all the tested algorithms author would recommend algorithm in ArcMap software due to excellent results and ease of use.

Klíčová slova

Lidar, Filtrace bodových mračen, CSF, PTIN, ALS

Keywords

Lidar, Point cloud filtering, CSF, ALS, PTIN

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 1. 4. 2023

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 25. 5. 2023
• Vedoucí: doc. Ing. Vítězslav Moudrý, Ph.D.
• Oponent: Petr Klápště, Ing.

Česká zemědělská univerzita v Praze

Fakulta životního prostředí

Bakalářský studijní program / obor:
Environmentální vědy / Aplikovaná ekologie