LASEROVÉ SKENOVÁNÍ V ČESKÉM ŠVÝCARSKU Dolanský, Štronerová Laserové skenování obecně umožňuje změnit sběr dat do výrazně automatizovaného procesu. Proto i v rámci projektu TransECOnet bylo řešeno několik oblastí, které využívají dat laserového skenování získaných různými metodami, aby se ověřila uplatnitelnost těchto dat i pro správu chráněných území. V rámci projektu tak bylo využito jak leteckých tak pozemních skenerů a to různých typů a pro různé aplikace. Následující odstavce přiblíží základní informace o použitých metodách a přístrojích v rámci zkoumané oblasti. Oblast Českého Švýcarska a Labských pískovců (Obrázek 1) je známá svými skalními útvary, které jsou jedinečné. Tvorba digitálního modelu terénu (DMT) je v této oblasti ale extrémně náročným úkolem.
Obrázek 1: Zájmová oblast s realizovaným leteckým laserovým skenováním v roce 2005
Na obrázku dole je znázorněn schématický řez zájmovou oblastí, na kterém jsou dobře patrné základní rysy geologické stavby oblasti – úzký a hluboký kaňon řek a vysoké skalnaté útvary, které se kolmo zdvihají nad koryta řek. Těleso pískovců mocné 350 – 420 m, ze kterého je valná část zájmového území tvořena, je rovněž značně rozpukána a vytváří řadu hlubokých soutěsek. Kvalitní DMT takovéto oblasti je limitujícím faktorem pro analýzy, které odvozují své parametry na základě výšky jevu nad terénem (v našem případě např. výška stromu).
Obrázek 2: Profil geologickými útvary v zájmovém území. Zdroj (Trommler, Geodata for the Saxon – Bohemina Switzerland, 2008)
LETECKÉ LASEROVÉ SKENOVÁNÍ Souvislé letecké laserové skenování bylo ve zkoumané oblasti provedeno již v roce 2005 v rámci řešení jiného projektu (GeNeSiS) a podrobně o něm pojednává dokumentace celého procesu (Trommler, 2008). Ve výběrovém řízení byla pro pořízení laserových dat pro tento projekt v září 2004 autorizována firma TopoSys se systémem Falcon II. Start letecké mise se čekáním na optimální klimatické podmínky protáhl do 14. dubna 2005 a mise byla zakončena 26. dubna. Tabulka 1: Letové údaje
Parametry letu počet pásů LS
2 x 284
délka pásu LS
cca 27 km
orientace
S-V-V
výška letu
1200 m
překryv
cca 50%
šířka pásů
300 m
počet letů
16
délka mise
11 dní
Nedílnou součástí projektů leteckého laserového skenování dat je vždy i měření kontrolních bodů klasickou geodetickou metodou. Tyto body potom našly uplatnění na všech stupních zpracování dat a sloužily i k převodu finálních dat mezi jednotlivými souřadnicovými systémy použitými v projektu: •
European Terrestrial Reference System (ETRS 89) + elipsoidické výšky
•
Systém jednotné trigonometrické sítě katastrální (S-JTSK) + výškový systém Balt po vyrovnání
•
Německý národní systém RD/83/GK3
Objednaná data měla podobu pásů prvního a druhého odrazu uložených v 2 x 284 souborech definovaného binárního formátu, přičemž data posledního odrazu obsahují i záznamy o intenzitě odrazu. Nedílnou součástí dodávky byla pochopitelně i optická data ve viditelném a blízkém infračerveném spektru ve formátu GeoTiff s rozlišením 0,5 m. Tato data pak doplňuje záznam trajektorií. Velikost všech předaných dat byla ve výsledku 220 GB.
Obrázek 3: Ukázka dat prvního a posledního odrazu na příčném řezu. (Gasior, 2006)
Základní zpracování dat probíhalo v systému SCOP-TopDM. Do základního zpracování patřila i kontrola přesnosti a homogenity dat, která byla provedena na základě porovnání s referenčními body a plochami a rovněž test vlícování překryvů.
LETECKÝ LASEROVÝ SKENER FALCON II Konstrukce leteckého laserového skeneru může být různá, v principu jej však tvoří tato spolupracující zařízení zdroj laserového záření, optická soustava a detektor záření, dohromady označované jako laserová jednotka (LRF), dále GNNS systém a inerciální navigační systém (INS) pro určení polohy letu. Celý systém doplňuje optický senzor pro získávání obrazových dat ve spektrálních pásmech RGB+NIR a úložné zařízení pro získaná data. Tyto komponenty mohou být instalovány ve vrtulníku nebo v letadle.
Obrázek 4: Ukázka multispektrálního snímku a detail mračna bodů
Laserové skenery mohou být klasifikovány podle systému, který používají pro vychylování paprsků během letu. Pokud jde o skener Falcon II, používaný pro sběr dat v projektu GeNeSiS, ten místo obvyklého vychylovaného zrcadla používá systém 127 optických vláken. Díky tomu může být rychlost snímání větší a tím, že systém má méně pohyblivých dílů, je zároveň minimalizována potřeba předletové kalibrace a riziko vzniku chyb měření. Příklady ostatních komerčních řešení zahrnují např. výrobky firem Leica, Optech, TerraPoint, TopoSys, Fugro nebo TopEye. Tabulka 2: Parametry skeneru Falcon II
Laserový skener
RGB/NIR skener
výška letu
max. 1600 m
modré spektrum
450 – 490 nm
výškové rozlišení
195 mm
zelené spektrum
500 – 580 nm
FOV
14,3°
červené spektrum
580 – 660 nm
skenovací frekvence
653 Hz
blízké infračervené spektrum
770 – 890 nm
bodová frekvence
83 000 Hz
počet px na kanál
682
vlnová délka
1560 nm
rozlišení
0,5 mrad
skenovací frekvence
330 Hz
FOV
21,6°
Clona
1:1,4
bezpečná vzdálenost 0.5 m
Do budoucna se očekává další integrace jednotlivých součástí laserového skeneru, zvětšování bodové hustoty, podrobnější zpracování signálu nebo zmenšování stopy laseru. Metoda laserového snímání také těží z rozvoje
počítačové techniky, která umožňuje zpracování enormního množství bodů v relativně krátkém časovém úseku. Náročnost na výpočetní výkon závisí zejména na množství zpracovávaných bodů a na algoritmu filtrace.
METODY FILTRACE TERÉNU Filtrací nebo klasifikací terénu je nazýván proces, při kterém jsou z neuspořádaného mračna bodů selektivně označovány ty body, které leží na specifickém materiálu (vznikly odrazem laserového paprsku od terénu, budov nebo např. vegetace). Vzhledem k přebytkům bodů s jakými laserové skenování pracuje, není např. pro tvorbu DMT důležité, aby byly nalezeny všechny body ležící na terénu. Je ale nutné, aby nebyly jako terén označeny body, které na terénu neleží. Objem těchto dat (cca 12 mld. bodů v případě zájmového území) vysvětluje všeobecnou snahu o maximální automatizaci tohoto procesu. S ohledem na rozsah využívání laserových skenerů by se mohlo zdát, že tento problém byl už vyřešen. Ve skutečnosti jsou však v této oblasti stále značné rezervy. Všechno pochopitelně závisí na terénu, který je potřeba modelovat. Je pravda, že techniky filtrace vykrystalizovaly v posledních letech do podoby, kdy není problém získat přesné terénní body pod lesním porostem nebo odfiltrovat volně stojící objekty. Také kopcovitý terén již nepředstavuje pro tyto algoritmy problém. Stále však zůstávají území, kde technika zpracování laserových dat naráží na své limity. Je to zpravidla případ městského prostředí s hustou a různorodou zástavbou, kde se průběh terénu ztrácí díky množství člověkem vytvořených objektů. Ovšem také v přírodní krajině lze narazit na oblasti, kde automatické metody filtrace selhávají. Ne nadarmo jsou přírodní krásy Českosaského Švýcarska známy pod pojmenováním skalní města. Hlavní problém, který bylo nutno při zpracovávání vyřešit, je taková filtrace, která by odstranila vegetaci i budovy roztroušené v krajině a přitom co nejlépe zachovávala tvary skalních objektů. Vlastní zpracování probíhalo v rámci předchozích projektů na TU Dresden a lze konstatovat, že výsledný model je na velmi vysoké úrovni.
KONVERZE MEZI FORMÁTY Binární datový formát 3d3 a 3d3i (formáty firmy Toposys) mají komplikovanou strukturu danou typem použitého skeneru (na jednom řádku je 120 souřadnic). Proto pro účely dalšího zpracování byla data v těchto formátech převáděna do textového formátu pomocí aplikace TopoSys Converter ve verzi 2.2.0 (viz Obrázek 5). Tato aplikace navíc umožňuje export výřezu dat ze všech náletových řad na základě zadaného regionu.
Obrázek 5: Prostředí aplikace TopoSys Converter v 2.2.0
Z důvodu optimalizace výpočetního výkonu byla zvolená území (Stará Oleška a Olšanský potok) rozdělena na menší díly. Konkrétně Olšanský potok na 11 dílů o velikosti přibližně 2,5 x 1,5 km a území Stará Oleška na 4 obdobně velké oblasti, vždy obdélníkového tvaru. Originální data byla tímto nástrojem exportována do základního textového souboru se záznamy ke každému bodu ve tvaru X, Y, Z, T (čas), [I] (intenzita, pouze u dat posledního odrazu) – viz Ukázka 1. 3451991.53 3451991.47 3451991.41 3451991.34 3451991.26 3451991.28 3451991.19 3451991.08
5629097.79 5629097.52 5629097.28 5629097.08 5629096.90 5629096.79 5629096.69 5629096.65
281.84 281.85 281.87 281.90 281.90 281.95 281.96 281.98
97 89 97 89 89 89 89 89
51408.382 51408.384 51408.385 51408.387 51408.388 51408.390 51408.391 51408.393
Ukázka 1: Textová data bodů posledního odrazu
PŘEVODY DAT MEZI SOUŘADNICOVÝMI SYSTÉMY V průběhu práce bylo v některých případech potřebné převádět data do jiných souřadnicových systémů (ETRS89/Helips. a S-JTSK/Bpv). Pro převod výšek do jednotného výškového systému byla zvolena zjednodušená metoda převodu pomocí identických bodů. V aplikaci dataz.cuzk.cz byly vyhledány body v zájmovém území, které byly určeny v obou souřadnicových systémech (ETRS89/Helips. a S-JTSK/Bpv). Byl vypočten průměrný rozdíl mezi výškami, který činil 43,5 m. Tuto zjednodušenou výškovou korekci lze pro některé aplikace úspěšně využít. Pokud by však nestačila, lze využít rastrový model geoidu anebo v současné době již dostupná data v požadovaném souřadnicovém systému díky transformaci všech výsledných dat laserového skenování produkovaném pracovištěm na TU Dresden. Model kvazigeoidu pro území ČR je již rovněž vytvořen a je součástí předávaných dat.
Obrázek 6: Průběh kvazigeoidu v zájmové oblasti (rozsah hodnot 43,30 - 43,86 m)
KONTROLA PŘESNOSTI FILTROVANÉHO DMT Jednou z činností realizovaných na datech leteckého laserového skenování je navržení a ověření metody kontroly přesnosti laserového skenování a následného DMT na základě porovnání jeho průběhu s existujícími geodetickými údaji bodů polohového i výškového bodového pole (ZhB, TB, nivelační body ČSNS). Vstupními daty pro testování přesnosti digitální model terénu (vytvořen na TU v Drážďanech) a soubor bodů ZhB, TB, 2 nivelační body ČSNS z celé oblasti NP. Oblast NP o rozloze cca 800 km byla v dubnu 2005 naskenována 2 skenerem TopoSys s vysokou hustotou skenování 4 body/m (více viz výše).
Pro základní kontrolu DTM bylo v TU Dresden provedeno testování přesnosti porovnáním modelu se 40ti geodeticky zaměřenými body určenými se směrodatnou polohovou odchylkou 0,050 m a směrodatnou odchylkou výšky 0,040 m (Trommler & Csaplovics, Geoinformationsnetzwerke für die grenzüberschreitende Nationalparkregion Sächsisch- Böhmische Schweiz, 2007). Body byly voleny v předem stanovených lokalitách a na vytypovaných charakteristických plochách (silnice, budova, les, atd.). Pro kontrolu přesnosti filtrace bylo rovněž zaměřeno 10 lokalit, kdy na každé lokalitě bylo tachymetricky podrobně zaměřeno území o několika desítkách čtverečních metrů. Směrodatná odchylka výšky výsledného modelu terénu je udávána ± 0,38 m s tím, že ve skalnatých oblastech dosahuje směrodatná odchylka výšky až 4 m, pro digitální model povrchu je uváděna směrodatná odchylka výšky cca 1 m (Trommler & Csaplovics, 2007). Toto testování ale kontroluje pouze malá území a nelze jej považovat za dostatečně representativní. Proto byla hledána další metoda, která by rozšířila testování a kontrolu kvality filtrovaného DMT plošně na celé území. Jako ideální se tak jeví využít již existující data Zeměměřického úřadu publikována v databázích pod názvem DATAZ. Pro testování přesnosti DMT byly k vybraným kontrolním bodům o souřadnicích YG, XG a HG z databáze DATAZ připojeny výšky HDMT získané z DMT vzniklého filtrací laserového skenování
TESTOVACÍ GEODETICKÉ BODY Navrhovaná testovací metoda využívající existujících geodetických bodů je zajímavá z pohledu efektivity práce, neboť se použijí body stávajícího bodového pole a není tedy potřeba provádět speciální kontrolní měření. Vychází se z údajů databáze bodových polí Zeměměřického úřadu (ZÚ), kde jsou získány body o souřadnicích YG, XG a výšce HG. Mimo souřadnice lze z databáze získat i další údaje o typu stabilizace případně o výšce bodu nad terénem. V rámci projektu byla pro testování přesnosti DMT provedena běžná pochůzka terénem, kdy byly pro vybrané testovací body zjišťovány další doplňující informace – typ okolí (např. skalnatá města, plochá zatravněná plocha, les nebo intravilán – viz Tabulka 3), výška kamenného mezníku či značky nad terénem apod.
Obrázek 7: Přehledka kontrolních bodů ve sledovaném území (u polohového bodového pole je znázorněna rovněž velikost výškových rozdílů). Podklad ArcGIS Online.
Vstupní kontrolní body lze rozdělit na dva základní typy: •
trigonometrické body (TB) a zhušťovací body (ZhB). U těchto bodů bylo evidováno mj. (data z databáze) číslo triangulačního listu, číslo bodu, typ bodu (ZhB, TB), souřadnice YG a XG v systému SJTSK (souřadnice jsou uváděny na cm) a výška HG v systému BpV.
•
nivelační body (NB). U těchto bodů bylo evidováno mj. (data z databáze) číslo nivelačního bodu, nadmořská výška HG, rok, popis bodu a druh stabilizace, přibližné souřadnice a výška značky nad zemí.
Takto se podařilo získat síť několika stovek bodů na různých místech a pro různý charakter území, přičemž jednotlivé body polohového pole se nalézají rovnoměrně v celém území NP a jeho okolí a body výškového pole v liniových trasách. Pro vybrané testovací body (TB, ZhB a NB) byly pochůzkou v terénu zjištěny doplňkové informace o bodu a to: •
u některých bodů kódy okolí bodu viz Tabulka 3
•
u některých i výška kamenného mezníku nad terénem (TB a ZhB) nebo výška nivelační značky u NB nad terénem hM
Tabulka 3: Kódy okolí bodů a přehled počtu bodů
kód okolí
popis
I L1 L2 S V O D SL
intravilán les I.typu les II.typu skála volný prostor opěrná zeď dům silnice bod bez kódu (nebyla provedena obchůzka v terénu)
X celkem
19 58 25 5 93 x x x
počet bodů TB s určenou hM 1 4 5 1 23 x x x
x 200
počet bodů TB (celkem)
x 10 7 118 12 28 103 7
počet bodů NB s určenou hM x 3 2 0 4 4 17 7
x
220
0
34
505
37
počet bodů NB (celkem)
ROZBOR VSTUPNÍCH KONTROLNÍCH BODŮ Trigonometrické a zhušťovací body Celkem bylo použito 200 bodů, přičemž u 34 z nich byla určena výška kamene nad terénem. Pro rozbor výšek kamenů bylo nakonec použito 32 bodů (z testování byl předem vyloučen atypický bod na skále a po testování ještě jeden bod výrazně jiné výšky kamene oproti všem ostatním (odlehlé pozorování). Po úpravě vstupních dat bylo provedeno testování, které prokázalo, že se jedná o soubor s normálním rozdělením (byla provedena řada testů normality souborů a ani jeden z nich nezamítl nulovou hypotézu, že soubor má normální rozdělení a to s hladinou významnosti 5%). Charakteristiky výběrového souboru výšek kamenů jsou střední hodnota E (h_kam) = 0,070 m a směrodatná odchylka σh_kam = 0,033 m. Dle vyhl. 31/1995 Sb. je základní směrodatná souřadnicová odchylka trigonometrického bodu (relativní přesnost mezi sousedními trigonometrickými body) stanovena hodnotou 0,015 m, základní směrodatná
souřadnicová odchylka zhušťovacího bodu (ZhB) (relativní přesnost vztažená k nejbližším trigonometrickým a zhušťovacím bodům) stanovena hodnotou 0,020 m. Směrodatná odchylka v určení nadmořské výšky je stanovena hodnotou σH_nadm = 0,100 m. Přesnost určení polohy trigonometrických a zhušťovacích bodů je pro účely testování přesnosti DMT dále zanedbávána. Přesnost určení výšky těchto bodů již vzhledem k předpokládané přesnosti výšek výsledného modelu terénu nemůže být zanedbávána. Její hodnota je závislá na přesnosti určení nadmořské výšky σH_nadm a na hodnotě σh_kam, která charakterizuje soubor výšek kamenů trigonometrických a zhušťovacích bodů.
Z obrázku na straně 9, kde jsou zobrazeny polohy testovacích bodů v oblasti, je patrné, že trigonometrické a zhušťovací body tvoří celistvou síť a že pokrývají plošně celou oblast a neobjevují se prázdné oblastní ostrůvky. Nivelační body Celkem bylo použito 505 nivelačních bodů, přičemž u 37 z nich byly určeny výšky nivelačních značek nad terénem pochůzkou. U těchto 37 bodů bylo provedeno porovnání v databázi evidovaných výšek značky nad terénem a skutečnou výškou zjištěnou v terénu. Po úpravě vstupních dat (odstraněny odlehlé hodnoty u dvou bodů) bylo provedeno testování, které prokázalo, že se jedná o soubor s normálním rozdělením (byla provedena řada testů normality souborů, u většiny z nich testy nezamítly nulovou hypotézu, že soubor má normální rozdělení a to s hladinou významnosti 5%). Charakteristiky výběrového souboru výšek nivelačních značek jsou střední hodnota E (h_nivzn) = −0,002 m a směrodatná odchylka σh_nivzn = 0,078 m. Přesnost určení výšek testovacích nivelačních bodů je vzhledem k předpokládané přesnosti DMT zanedbatelná, problém je v určení přesné polohy těchto nivelačních bodů, která byla v nivelačních údajích k bodům v době testování uváděna pouze informativně a to na celé metry (v současné době jsou již v databázi údaje o poloze zpřesněny). Lze předpokládat, že v rovinatých územích, kde nebudou výrazné výškové změny terénu, mohou být pro testování DMT použity i nivelační body. V oblastech, kdy jsou však výraznější terénní tvary (svahovitý terén, skály apod.) již vliv chyby v určení nepřesné polohy nivelačního bodu na jeho testovací výšku může již dosahovat nezanedbatelných hodnot. Z obrázku na straně 9 je zřejmé, že poloha nivelačních bodů je umístěna podél komunikační sítě a že nepokrývá celistvě celou oblast skenování. Vzhledem k uvedenému bylo provedeno separované testování pro trigonometrické body a body nivelačních pořadů a též v jednotlivých kategoriích bylo provedeno oddělené testování dle typu okolí bodu.
STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ Testování přesnosti výsledného modelu reliéfu je prováděno na základě zpravování souborů rozdílů nadmořských výšek známých z databáze ZÚ (testovací body) a výšek zjištěných z modelu reliéfu v místech odpovídajících poloze testovacích bodů. Tab. 1: Kódy okolí bodů a přehled počtu bodů
kód okolí
popis
počet
počet
počet
počet
bodů TB (celkem) I L1 L2 S V O D SL X
intravilán les I.typu les II.typu skála volný prostor opěrná zeď dům silnice bod bez kódu (nebyla provedena obchůzka v terénu)
celkem
bodů NB (celkem)
19 58 25 5 93 x x x
bodů TB s určenou hM 1 4 5 0 22 x x x
x 10 7 118 12 28 103 7
bodů NB s určenou hM x 3 2 0 3 3 17 7
x
x
220
0
200
32
505
35
V následujících tabulkách jsou uvedeny jednotlivé počty bodů rozdělených do skupin dle kódu okolí bodů, které vstupovaly do testování, počty odlehlých pozorování při separovaném testování jednotlivých skupin bodů a též počty a procentuální zastoupení odlehlých pozorování pro danou skupinu při zpracování souhrnného souboru všech bodů. V posledních dvou sloupcích jsou uvedeny charakteristiky daných souborů a to střední hodnota a směrodatná odchylka. Tab. 2: Trigonometrické a zhušťovací body
kód okolí bodu (K)
počet bodů
počet počet odlehlých odlehlých pozorování pozorování dle ze testovacího zpracování souboru celkového (dle K) souboru
procent odlehlých pozorování z počtu dané oblasti
střední hodnota rozdílů / m
směrod. odchylka rozdílů / m
intravilán
19
2
2
10.5%
0.03
0.09
les 1
58
4
4
6.9%
0.05
0.14
les 2
25
1
1
4.0%
0.07
0.14
skála
5
1
3
60.0%
0.28
0.53
volný prostor
93
2
2
2.2%
0.05
0.13
vše
200
-
12
6.0%
0.05
0.14
poznámka
! malý počet hodnot pro stanovení charakteristik
Všechny soubory pro trigonometrické a zhušťovací body sestavené dle kódu okolí bodu (K) byly testovány na normalitu souborů. Veškeré provedené testy nezamítly nulovou hypotézu o normalitě souborů. Jednotlivé soubory též odpovídají výběrům ze stejného základního souboru. Na grafu č. 1 je uveden graf absolutních četností rozdílů a je zde též zobrazena křivka normálního rozdělení se střední hodnotou E(∆h) = 0,05 m a směrodatnou odchylkou σ(∆h) = 0,14 m.
Graf 1: Graf absolutních četností rozdílů – trigonometrické a zhušťovací body
Stejným způsobem byly zpracovány též soubory nivelačních bodů. Všechny soubory pro nivelační body sestavené dle kódu okolí bodu (K) byly testovány na normalitu souborů. Ve většině případů provedené testy zamítaly nulovou hypotézu o normalitě souborů. Soubory vykazovaly vysokou hodnotu šikmosti a obsahovaly poměrně mnoho odlehlých pozorování. Na grafu č. 2 je uveden graf absolutních četností rozdílů pro všechny nivelační body s tím, že již je 65 hodnot z původních 505 překračujících absolutní hodnotu 2,50 m odstraněno jako odlehlá pozorování. Z grafu je patrné, že ze zbylých 440 hodnot dosahuje srovnatelných velikostí rozdílů (v intervalu (-0,43, 0,40)) jako u trigonometrických a zhušťovacích bodů jen 291 bodů což je pouze 57,6 % z původního počtu 505 testovacích bodů. Nejlepších výsledků dosahovaly body s kódem okolí bodu „dům“, u kterých jako jediných při testování normality souboru nebyla zamítnuta nulová hypotéza o normalitě souborů. Charakteristikami tohoto souboru jsou střední hodnota E(∆h) = -0,03 m a směrodatná odchylka σ(∆h) = 0,24 m.
Z výše uvedených testů lze konstatovat, že deklarovaná obecná kvalita DMT je skutečně potvrzena. Druhotnou informací jsou lokality, kde dochází k odlehlým měřením, a tudíž v těchto místech by bylo vhodné DMT přepočítat novou filtrací. Konkrétně se jedná o tyto lokality, kde rozdíl DMT oproti testovaným bodům přesahoval 4 m: Tabulka 4: Lokality s výraznými rozdíly DMT
Lokalita Ostrov Tetřeví kámen Západní vyhlídka, Tisá Kobylka Na skalce, Ludvíkovice
Název bodu ZhB-203 TB-15 TB-6 TB-2 ZhB-220
Nadmořská výška dle DATAZ [m] 546,72 379,61 613,13 318.91 282,46
Rozdíl výšek HG – HDMT [m] 28,42 11,55 11,53 10,54 5,02
V současné době (rok 2011) je v databázi DATAZ uloženo mnohem více bodů (odhadem přes 2000 bodů polohového bodového pole) a bylo by možné provést již velice podrobné testování díky němuž by byly nalezeny lokality vyžadující změnu filtračních parametrů. POZEMNÍ LASEROVÉ SKENOVÁNÍ Data z pozemních laserových skenerů (LSS) byla v rámci projektu využita několikrát. Primární využití laserových skenerů je směřováno na dokumentaci stavebních památek, průmyslových objektů nebo geologických útvarů včetně dolů a lomů. Dnes se ale uplatňují i při dokumentaci a analýze přírodních útvarů a objektů a toho jsme se snažili využít. Pozemní statický LSS je skenovací systém, kdy je skener umístěn pevně na Zemi. V současnosti se v ČR laserovým skenováním zabývá několik předních firem jako je GEODIS BRNO, GEFOS, GEOVAP, SG Geotechnika, Geotest, Blom nebo GRID. Mimo tyto společnosti využívají LSS některé společnosti zejména pro vlastní potřebu jako např. SŽD Olomouc, nebo pro vědecké a vzdělávací účely jako např. Katedra speciální geodézie na FSv na ČVUT v Praze. Každý využívá laserové skenery od různých výrobců a různých typů. V praxi se můžeme většinou setkat s polárními pozemními skenery např. Callidus CPW8000, Faro Photon 80, I-Site 4400LR, Leica HDS 6000, Leica ScanStation C10, MDL LaserAge Scanner, Riegl LMS-Z420i, Trimble GX, Optech ILDIS-3D, Z+F Imager 5006 apod. Všechny uvedené lasery pracují na stejných principech, liší se od sebe převážně konstrukcí, možnostmi a parametry skenování. Díky těmto parametrům se také každý hodí na jiný druh činností a proto i v projektu byly použity dva různé skenery. Parametry, které jsou pro skenování v terénu důležité, jsou velikost a poloha skenovaného prostoru, hustota skenování, možnost snímkování digitální kamerou, měření intenzity odrazu, registrace více odrazů, dosah, přesnost, velikost stopy svazku laserových paprsků apod. V poslední době se více rozšiřují mobilní mapovací systémy montované na automobily (viz obrázky fy. Geovap). V přírodním prostředí budeme ale velmi očekávat příchod systémů, které budou umožňovat skutečnou mobilitu bez vozidla.
Obrázek 8: Mobilní mapovací systém a vyhodnocení dat na profilu (Geovap, 2011)
V rámci projektu byly zpracovávány tři lokality: -
Pravčická Brána, skenováno systémem Leica Cyrax 2500
-
Havranní vrch, skenováno systémem Riegl LMS-Z420i
-
Kachní potok, skenováno systémem Riegl LMS-Z420i
Pozemní laserové skenování bylo do projektu zařazeno s ohledem na možný budoucí vývoj metod inventarizace laních porostů. Dnes se stanovování metod pro inventarizaci lesa podílejí zejména Ústav pro výzkum lesních ekosystémů (IFER) a Ústav pro hospodářskou úpravu lesů Brandýs nad Labem (ÚHÚL).
METODY INVENTARIZACE LESA Podrobný a pravidelný přehled o stavu lesa je základním předpokladem pro optimální hospodaření v lese. Zjišťování stavu lesa se nazývá inventarizace lesa a jejím cílem z dnešního hlediska je podat údaje o stavu a vývoji lesních ekosystémů z pohledu životního prostředí a pro účely hospodářského využití (ÚHÚL, 2003). Počátky inventarizace můžeme najít již na konci středověku, kdy bylo objeveno, že výraznému poklesu zásob dřeva v důsledku nadměrného kácení se dá zabránit sestavením lesních plánů, kde bude odhadnuta rozloha lesa a zásoby dřeva (Tomppo, 2010). Takovéto lesní plány byly dlouho sestavovány pro účely dřevozpracujících podniků na lokální úrovni. Na začátku 20. století bylo ale zřejmé, že pro účely dlouhodobého plánování tato forma stačit nebude, a tak začalo hodnocení lesů na národní úrovni. Jako první se systém národní inventarizace objevuje v Norsku (Tomppo, 2010). Přehledu metodiky v jednotlivých státech světa se věnuje rovněž např. (Kangas, 2006). Jednotlivé národní inventarizace jsou od roku 2003 sdruženy do Evropské sítě národních inventarizací lesů (ENFIN), která má za cíl do budoucna sjednotit metody získávání dat kvůli lepšímu porovnání výsledků z jednotlivých zemí (ÚHÚL, 2003). V bývalém Československu se potřeba provedení celorepublikového šetření objevuje v meziválečném období, dosud byly informace o zásobách dřeva získávány v lokálním měřítku a často se jednalo pouze o odhady (Černý et al., 2010). K jeho realizaci dochází na základě vyhlášky ministerstva zemědělství po 2. světové válce a je spojené s urychlenou obnovou hospodářských plánů (ÚHÚL, 2003). Pojem inventarizace byl tehdy chápán především v souvislosti s produkčními vlastnostmi lesa, změna významu nastala s vydáním zákona o lesích 289/1995 Sb. a nařízením vlády, kde se mluví také o ekosystémových vazbách lesa na ostatní složky životního prostředí (Tomppo, 2010). Sčítání v nové podobě poprvé probíhá na základě nařízení vlády 193/2000 Sb. v letech 2001 až 2004 v rámci Národní inventarizace lesů v České republice (NIL ČR), realizací je pověřen Ústav pro hospodářskou úpravu lesa (ÚHÚL). V současné době je nařízením vlády 247/2009 Sb. připravován druhý cyklus NIL ČR s realizací v letech 2011 až 2014.
PARAMETRY Charakteristiky, které jsou sledovány v rámci terénního sběru dat, jsou popsány v Metodice inventarizace lesa (ÚHÚL, 2003). Získávány jsou informace o charakteru stanoviště inventarizační plochy, mezi něž patří souřadnice plochy, nadmořská výška, reliéf terénu, přítomnost lesních cest, potoků a bystřin, obnovy, ležícího odumřelého dřeva a pařezů. Hodnoceny jsou také význačné body v terénu, odvodňovací zařízení a okraje inventarizační plochy. Prvním parametrem každého stromu je jeho poloha určená lokálními souřadnicemi uvnitř inventarizované plochy. Díky nim lze strom opětovně vyhledat při dalším sčítání. Dřevina je zaznamenána podle druhu a zkoumá se její úrovňové postavení mezi ostatními stromy. Zjišťuje se výčetní tloušťka stromu ve výšce 1,3 m od paty kmene, známá pod zkratkou DBH (diameter at breast height). Mezi výškové charakteristiky patří výška stromu, výška nasazení živé koruny a výška bezsuké části kmene. Z kvalitativního hlediska je zkoumán tvar a typ větvení koruny, stupeň defoliace neboli ztráta asimilačních orgánů, poškození stromu, výskyt zlomu nebo chůdovitých kořenů. Tyto parametry jsou zpravidla určovány pomocí systému Field-Map. První inventarizace v letech 2001 až 2004 byla prováděna formou terénního průzkumu sítě trvalých ploch. Metodika spočívá v použití sestavy z laserového dálkoměru, kompasu a součástí výbavy je speciální terénní počítač se softwarem Field-Map, navrženým Ústavem pro výzkum lesních ekosystémů (pod mezinárodní zkratkou IFER) (IFER, 2010)), kam se přímo zaznamenávají údaje o geografické poloze stromů, jejich výčetní tloušťce a výšce (Hédl et al., 2009). Využití laserového skenování jako alternativy k této metodě se snaží již ve světě několik týmů. Některé závěry jsou dostupné v (Brandtberg, 2007) nebo v (Lefsky, 2002). Z těchto zpráv lze odvodit možnost generování některých parametrů lesa automatizovaně z mračna bodů. V budoucnu při použití mobilních skenovacích systémů by tak mohla tato metoda značně urychlit inventarizaci rozsáhlých ploch. ZDROJE Brandtberg, T. (2007). Classifying individual tree species under leaf-off and leaf-on conditions using airborne lidar. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing(61(5)), stránky 325–340. Gasior, M. (2006). Laserové skenování pro tvorbu 3D modelu terénuvybraných částí Národního ParkuČeské Švýcarsko (Diplomová práce. vyd.). Ústí nad Labem: UJEP, FŽP. Geovap. (19. 2 2011). Laserové skenování – 3D vizualizace. Získáno 19. 2 2011, z Laserové skenování – 3D vizualizace: http://www.geovap.cz/html/laser_scan_lynx.htm IFER.
(2010). Field-map software a hardware. http://www.ifer.cz/download/FM_catalogue_2010_cz.pdf
Získáno
12.
12
2011,
z
Kangas, A. e. (2006). FOREST INVENTORY: methodology and applications. Springer. Lefsky, M. A. (52(1) 2002). Lidar remote sensing for ecosystem studies. BioScience, stránky 19–30. Tomppo, E. e. (2010). National forest inventories: Pathways for common reporting. Heidelberg: Springer. Trommler, M. (31. 3 2008). Geodata for the Saxon – Bohemina Switzerland. Získáno 20. 11 2011, z http://www.tu-dresden.de/npis/mt/t/genesis/L8_REP_Product_Information_20080331_L.pdf
Trommler, M., & Csaplovics, E. (2007). Geoinformationsnetzwerke für die grenzüberschreitende Nationalparkregion Sächsisch- Böhmische Schweiz. Dresden: Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung, TU Dresden. ÚHÚL. (2003). Inventarizace lesů: Metodika venkovního sběru dat, verze 6.0. Brandýs nad Labem: Ústav pro hospodářskou úpravu lesů.
