Távérzékelés MSc.
Lovas Tamás – Berényi Attila
2011
Tartalom 1.
Bevezetés......................................................................................................................................... 4
2.
Távérzékelés fogalma, történelme .................................................................................................. 5
3.
Fizikai alapok ................................................................................................................................... 6
4.
A távérzékelési technológiák csoportosítása, alrendszerei ............................................................. 8
5.
Földi távérzékelés .......................................................................................................................... 13 5.1.
Tárgyszkennerek .................................................................................................................... 13
5.2.
Földi lézerszkennelés ............................................................................................................. 16
5.2.1.
A földi lézerszkennerek működése ................................................................................ 17
5.2.2.
Földi lézerszkennerek alkalmazása................................................................................ 20
5.3.
Mobil lézerszkennelés ........................................................................................................... 31
5.4.
Data fusion ............................................................................................................................ 32
5.5.
Potenciális alkalmazási területek .......................................................................................... 34
6.
Tematikus és nagy felbontású űrtávérzékelés .............................................................................. 44
7.
Légi és űrtávérzékelés – RADAR .................................................................................................... 53 7.1.
Radar geometria .................................................................................................................... 53
7.2.
Interferometrikus radar......................................................................................................... 56
7.3.
Növényzetmonitoring COSMO-SkyMed képekkel ................................................................. 58
8.
Légi távérzékelés – LIDAR .............................................................................................................. 64 8.1.
LiDAR szenzorok .................................................................................................................... 64
8.2.
LiDAR pontosság .................................................................................................................... 67
8.3.
LiDAR alkalmazások ............................................................................................................... 71
8.4.
LiDAR adatok feldolgozása .................................................................................................... 73
8.5.
Távérzékelési termékek egyesítése – data fusion ................................................................. 79
9.
Távérzékelési technológiák összehasonlítása ............................................................................... 80 9.1.
Légi lézerszkennelés – légi fotogrammetria .......................................................................... 80
9.2.
Légi lézerszkennelés – légi IfSAR ........................................................................................... 82
9.3.
Földi lézerszkennelés – közelfotogrammetria ....................................................................... 83
10.
Hazai távérzékelési projektek .................................................................................................... 86
11.
Összefoglalás ............................................................................................................................. 88
12.
Irodalomjegyzék ........................................................................................................................ 89
Rövidítések jegyzéke GNSS LIDAR SAR RAR IFSAR/INSAR IMU RADAR SRTM DSM DEM MODIS INS FOV YAG DOP CMOS
Global Navigation Satellite System Light Detection and Ranging Synthetic Aperture Radar Real Aperture Radar Interferometric Synthetic Aperture Radar Inertial Measurement Unit Radio Detection and Ranging Shuttle Radar Topographic Mission Digital Surface Model Digital Elevation Model Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Inertial Navigation System Field of View Yttrium Aluminium Garnet Dilution of Precision Complementary Metal-Oxide Semiconductor
1. Bevezetés A Távérzékelés tárgy a BME Építőmérnöki Kar, Földmérő és Térinformatikus MSc képzés második szemeszterében fut heti 2 előadással és1 gyakorlattal. Az előadások és gyakorlatok nem mindig válnak el élesen, sokszor „hibrid” órákra kerül sor, ahol a hallgatók gyakorlati alkalmazás (mérés tervezés, mérés, kiértékelés stb.) során ismerkednek meg az elméleti háttérrel. A jegyzet az elméleti tudás elsajátításához kíván segítséget nyújtani, de a szerzők hangsúlyozzák, hogy a tananyag szerves részei a gyakorlati és hibrid foglalkozások. A Távérzékelés MSc tárgy keretén belül figyelembe véve a Földmérő és Térinformatikus szakos képzés BSc és MSc előtanulmányait, a főbb céljaink a következők:
áttekintést adni a modern távérzékelési technológiáktól (szenzoroktól kezdve a feldolgozási alapelveken keresztül az alkalmazásokig) megismertetni a távérzékelés területén érzékelhető trendeket, fejlődési irányokat, jövőképet önálló távérzékelési projektfeladat végig vitele.
A jegyzet célja a fentiek kiszolgálása. Fontosnak tartjuk megemlíteni, hogy az anyag összeállítása során szem előtt tartottuk az MSc képzés irányelveit és az első képzési szemeszterek tapasztalatait. Azaz a jegyzet épít a BSc képzésben, sőt, az MSc képzés első szemeszterében tanultakra, noha ahol szükséges, az alapokat is újra tárgyalja. A jegyzetnek tehát elsődleges célja az egyes területek elmélyítése, a korábban nem tárgyalt (pl. kevésbé fontos hazai alkalmazás miatt) területek átfogó ismertetése. A távérzékelés technológiák alapvető tulajdonságainak, technológiai paramétereinek ismertetésén túl a jegyzet összehasonlító elemzést is tartalmaz, mely az alkalmazások oldaláról segíti az olvasót az egyes technológiák előnyeinek és hátrányainak felmérésében, valamint döntéshez is segítséget nyújt, hogy adott feladatokhoz mely technológiák vagy együttes alkalmazásuk javasolt. A távérzékelés területén a BME Fotogrammetria és Térinformatika Tanszékén folyó kutatások illeszkednek az ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing – Nemzetközi Fotogrammetriai és Távérzékelési Társaság) és ASPRS (American Society for Photogrammetry and Remote Sensing – Amerikai Fotogrammetriai és Távérzékelési Társaság) szervezetek kutatási programjaiba.
2. Távérzékelés fogalma, történelme A távérzékelés definíciója szerint olyan adatgyűjtési eljárás, mely során úgy gyűjtünk információt a felmérendő területről (ti. földfelszínről) és/vagy objektumokról, hogy nem létesítünk vele közvetlen fizikai kapcsolatot. A definíció szerint a fényképek alapján megvalósított mind geometriai, mind attribútum adatgyűjtést szintén távérzékelésnek nevezhetjük, azonban a fotogrammetria XX. század eleji fejlődése azt külön kezelendő, önálló tudományággá emelte, míg távérzékelés alatt a földi és légi fényképek kiértékelésén kívüli adatnyerési eljárásokat értettük, melyek közül a főbb (széles körben alkalmazott és kutatott) technológiák a következők:
Űrfelvételek Légi- és űr radarfelvételek Földi- és légi lézerszkennelés
Mivel a fenti irányelveket a hazai oktatási rendszer is követi, azokhoz alkalmazkodott, ezért a Távérzékelés MSc tárgy keretén belül áttekintést adunk a modern űr optikai felvételezésről, a légi és űr interferometrikus radar felmérésről, valamint a földi- és légi lézerszkennelésről. Míg fényképeken mérésekkel már a XIX. században foglalkoztak, a légifényképezés alapvetően a repüléshez kapcsolódik, így a XX. század elején indult fejlődésnek. Ahogy a légifényképezést, úgy a radarfelvételezési technológia fejlődését is a katonai fejlesztések határozták meg és a háborúk gyorsították fel. A harcászati alkalmazások a későbbiekben is a távérzékelés egyes ágait segítették, a 90-es évek óta használt robotrepülőgépek a távérzékelési UAV-k (pilóte nélküli repülőgépek) őseinek tekinthetők, az általuk és vadászgépek által használt inerciális mérőberendezések már a légifényképező és távérzékelési rendszerek szerves részei. A hadászati fejlesztéseken kívül a mobil kommunikációs technológiák, modern térinformációs rendszerek és webes alkalmazások lendítettek sokat a távérzékelési technológiák fejlődésén. A 90-es években a rohamos mértékben fejlődő mobil kommunikációs rendszerek egyre pontosabb felszínmodelleket igényeltek, mely nagyban hozzájárult a légi lézerszkennelés fejlődéséhez. A modern térinformációs adatbázisok és webes térinformatikai rendszerek légi- és űrfelvételeket alkalmaznak térképi háttérként, ez vezetett odáig, hogy a Google segítségével 2008-ban fellőtték a GeoEye műholdat, mely az ezredforduló környékén fellőtt nagyfelbontású képalkotó holdak utódjának tekinthető. Mint látható, 10-20 éven belül a távérzékelés olyan mértékben fejlődik, olyan gyorsan le tudja követni a felmerülő igényeket, hogy az informatikához hasonlóan, folyamatosan frissülő tananyagot kell biztosítani a megértéséhez a felsőoktatási képzésben. Jegyzetünkben igyekszünk a legújabb szenzorok technológiai adatait és jellemzőit közölni és amennyiben szükséges, az adatokat évente frissíteni.
3. Fizikai alapok A távérzékelési technológiák ismertetéséhez elengedhetetlen a fizikai alapok ismerete. A távérzékelés során a felszínről az elektromágneses hullámok észlelésén keresztül szerzünk információt. Az elektromágneses hullám ebben az esetben lehet a szenzor által kibocsátott és a felszínről visszavert sugárzás, illetve a felszínről visszavert napsugárzás. A passzív távérzékelési technológiák esetén a szenzor a felszínről visszavert napsugárzást rögzítik, azaz az elektromágneses spektrum látható fény tartományát ölelik át. A lézerszkennerek által használt lézerfény spektruma átfedésben van a látható fény tartományával, 500 – 1500 nm-es hullámhossz tartományt ölel át. A radar hullámok hullámtartománya a technológia sajátosságából fakadóan is sokkal tágabb (1. ábra).
1. ábra Az elektromágneses hullámok spektruma, kiemelve látható fény tartománya
Az egyes fizikai paraméterek (pl. hullámhossz) hatását az érzékelésre és így az alkalmazásokra a későbbiekben külön tárgyaljuk (pl. milyen típusú lézerfényt alkalmaznak tengerfenék szkenneléshez). A felmérendő objektum, felszín háromféleképpen reagálhat a szenzor, a nap vagy a környezet által kisugárzott elektromágneses hullámra elnyeli, átengedi vagy visszaveri. A távérzékelés szempontjából természetesen az elnyelés az érdekes. A szenzorok által gyűjtött visszavert
hullámok elemzése során megállapítható, hogy mely hullámhosszokból (illetve hullámhossz tartományokból) milyen arányban történtek visszaverődések. Ezekből következtetni lehet az anyagokra, illetve állapotokra (pl. nedvességtartalom). Az ilyen jellegű detektáláshoz, osztályozáshoz használhatók a reflektancia görbék (2. ábra).
2. ábra Reflektancia görbék
Így több hullámhossz tartomány együttes elemzésével az egyes anyagok vagy anyagi jellemzők elkülöníthetővé válnak.
4. A távérzékelési technológiák csoportosítása, alrendszerei Kapcsolódva a fizikai jellemzőkhöz, alapvető csoportosítási elv lehet a szenzor aktív vagy passzív mivolta. A passzív szenzorok a felszín által visszavert napsugárzást, különleges esetben a saját sugárzásukat érzékelik. Az aktív szenzorok valamilyen elektromágneses hullámot (pl. lézerfény, radarhullám) bocsátanak ki és a felszínről visszavert részét érzékelik.
aktív szenzorok: lézerszkennerek, radar szenzorok. passzív szenzorok: fotogrammetriai mérőkamarák, fényképezőgépek, video felvevők.
A távérzékelési technológiák csoportosíthatók továbbá aszerint, hogy tematikus-, geometriai információk, adatok vagy mindkettő nyerése a cél. A korai tematikus térképező holdak (pl. Landsat, Spot) geometriai felbontása még olyan gyenge volt, hogy csak a felmért területek azonosítására használták, a felmérés a tematikus információk levezetésére koncentrálódott. Megállapíthatták az egyes területek művelési ágait, illetve adott esetben (pl. nedvesség tartalom érzékelésével) növényzet állapoti jellemzőket vezethettek le. A tematikus térképező holdak spektrális felbontásának fejlődésével párhuzamosan a geometriai felbontásuk is sokat fejlődött az utóbbi 50 évben, így korlátozottan, de síkrajzi információk nyerésére is alkalmasak. Az ezredforduló környékén megjelent és azóta fejlődő nagyfelbontású űrfelvételek már olyan terepi felbontást biztosítanak, mely sok esetben a légi fotogrammetriára adhat reális alternatívát. További csoportosítási lehetőséget ad a platformok vizsgálata, azaz honnan végezzük a felmérést, hol helyezzük el szenzorainkat. A földi felmérés esetén szenzorainkat foghatjuk kézben (pl. kamera), helyezhetjük műszerállványra vagy fotoállványra (pl. kamera, távmérő vagy földi lézerszkenner), mozgó platformra, azaz valamilyen járműre. A földi távérzékelés széles körben alkalmazott és kutatott technológiái:
Közelfotogrammetria: elsődleges cél az objektumok geometriai jellemzőinek (helye, alakja és méretei) levezetése. Egyéb optikai szenzorok: pl. forgalomfigyelő kamerák (automatikus forgalomszámlálás), hőkamerák (biztonsági kapuk, autók éjjellátó szenzorai), rendszám felismerő rendszerek stb. Földi lézerszkennelés: elsődleges cél a közelfotogrammetriához hasonlóan szintén az objektumok geometriai jellemzőinek (helye, alakja és méretei) levezetése. A képekkel egyesített lézerszkennelt pontfelhők gazdag tematikus tartalommal bírnak, így számos olyan alkalmazásra nyújtanak lehetőséget, melyhez a geometriai adatokon kívül attribútum adatok levezetésére is szükség van.
A légi platformok klasszikusa a repülőgép, mely gyakorlatilag az összes modern távérzékelési szenzor platformjaként szolgál. Egy kisrepülőgép viszonylag olcsón üzemeltethető, nagy hatótávval bír és viszonylag nagy sebességű felmérést tesz lehetővé. A XX. század végén a polgári repülésben is egyre elterjedtebben alkalmaztak helikoptereket, melyeket ma már széles körben alkalmazzák távérzékelési célokra is. Repülőgépekhez képest előnyük, hogy lassabban is haladhatnak (akár lebeghetnek) és alacsonyabban is repülhetnek. Így igény szerint adott szenzorral nagyobb terepi felbontású termékeket állíthatunk elő, vagy olyan objektumokat is felmérhetünk, melyeket repülőgéppel nem lenne célszerű vagy gazdaságos. A repülőgépen és helikoptereken kívül természetesen számos repülő alkalmatosságon (pl. hőlégballon, sárkányrepülő) elhelyezhetünk
szenzorokat, ezeket általában akkor alkalmazzák, ha nincs szükség pontos navigációra és csak valamilyen objektumok vagy események detektálása a cél (pl. illegális hulladéklerakók, forgalmi torlódások). Érdekes tendencia figyelhető meg a légi platformoknál a vezető nélküli repülő eszközök (angolul Unmanned Aerial Vehicle, UAV, mely rövidítést a magyar szakirodalom is alkalmazza) területén. Ahogy a távérzékelésben a szenzoroknál is, úgy a UAV-nál is a hadiipar, a háborúk adtak nagy lökéseket a fejlesztésnek. A 90-es években már robotrepülők végeztek felderítést vagy adott esetben ezeket használták bombák célba jutására. A műholdas helymeghatározás és az inerciális szenzorok fejlődése lehetővé tette az elérhető árú polgári alkalmazások terjedését is, számos kutatás folyik kis méretű szenzorok elhelyezésére UAV-n (3. ábra).
3. ábra UAV és UAV-n elhelyezett forgalomfigyelő kamera képe
Az UAV-k lehetnek passzív hajtásúak (pl. vitorlázás vagy ejtőernyős ejtés) vagy saját hajtóművesek. Saját hajtóműves (pl. benzinmotoros) UAV esetén az irányítás lehet távirányítású vagy automatikus, utóbbi esetben a repülő többnyire előre beprogramozott trajektóriát követ. A légi platformokat alkalmazó technológiák:
Légi fotogrammetria: mind geometriai, mind tematikus információk levezetésére alkalmas, hosszú évtizedek alatt fejlesztett technológia. Az alkalmazásai jellemzően pontos tájékozást kívánnak, melyeket a mai navigációs szenzorokkal direkt tájékozással oldanak meg. Légi lézerszkennelés: többnyire geometriai információk levezetése a cél, jellemzően digitális felszín és domborzatmodellek előállítása az elsődleges alkalmazások. Tematikus információkat vagy más technológiákkal kiegészítve (lézerszkennelt pontfelhő egyesítése kameraképekkel) vagy közvetve, a geometriai jellemzőkből levezetve (pl. növényzet sűrűség, épületek geometriája) nyerhetünk. Légi radar felmérés: ma jellemzően interferometrikus radar (IfSAR) felmérést végeznek, jellemzően digitális felszín és domborzatmodell előállítására. Egyéb légi szenzorok: pl. forgalom vagy tömeg mozgását figyelő kamerák, légköri jellemzőket mérő szenzorok.
Az űrtávérzékelés jellemző platformja a műhold. Történt ugyan nagy sikerű radar felmérés az űrsiklóról, de a műholdak állandóan az űrben tartózkodnak és gyakorlatilag folyamatosan működnek és szolgáltatják az adatokat. Alkalmazástól függően elhelyezhetünk szenzorokat változó vagy geostacionárius pályán mozgó holdakon. Az egyes holdaknak különböző lehet a repülési magassága (és így a szenzor által elérhető területi lefedettség), a visszatérési ideje (azaz a gyűjtött adatok időbeli felbontása) és természetesen az üzemeltetője és az általa biztosított hozzáférés (ár, hozzáférés módja). Az űr platformokat alkalmazó technológiák:
Tematikus térképező holdak: jellemző alkalmazási terület a földhasználati térképek készítése, növényzet állapot meghatározása. Nagyfelbontású térképező holdak: jellemző alkalmazási területük térképi háttér biztosítása változatos alkalmazásokhoz (pl. turistatérképek, navigációs térképek), nagy geometriai felbontásuk mellett gazdag tematikus tartalommal bírnak. IfSAR térképező holdak egyéb kísérleti holdak: pl. Mars felszínének műholdas lézerszkennelése
Az egymástól sokszor alapjaiban különböző távérzékelési technológiák sokszor azonos alrendszereket alkalmaznak. Ilyenek például a hordozó eszközök, a platformok:
bicikli (kamerák, pl. Google Streetview) (4. ábra)
4. ábra Google Streetview bicikli
személyautó (mobil térképező rendszerek; kamerák, lézerszkennerek) hajó (mobil térképező rendszerek; kamerák, lézerszkennerek) UAV-k (kamerák, speciális szenzorok pl. hőmérséklet, páratartalom, légnyomás) repülőgépek (légifényképezés, légi lézerszkennelés, légi IfSAR felmérés) helikopterek (légifényképezés, légi lézerszkennelés, légi IfSAR felmérés) műholdak (optikai szenzorok, IfSAR) űrrepülőgép (IfSAR)
A platformok meghatározzák a szállítható berendezések méretét, tömegét, a szenzor sebességét, stabilitását és persze a felmérés árát, költségeit. A platformokon túl még számos alrendszert, modult használ több távérzékelési technológia, ennek jó példája a navigációs megoldás mozgó szenzorok esetén. Mind a mobil térképezésnél, mind a légi felméréseknél differenciális GNSS mérések adják a szenzor pozícióját, míg a helyzetét valamilyen inerciális mérőberendezés (IMU) biztosítja. A GNSS megoldásokkal, mérési módszerekkel, adatok elemzésével számos tárgy foglalkozik mind a BSc, mind az MSc képzésben, az inerciális mérőberendezésekkel való mérések, az IMU adatok feldolgozása azonban új terület. Mivel az MSc képzés lehetőséget biztosít az IMU technológiában való elmélyülésre, itt csak a távérzékelési adatgyűjtés és adatfeldolgozás szempontjából elengedhetetlen szinten foglalkozunk a témával.
A légi távérzékelési és mobil térképező rendszerek helymeghatározó rendszerei GNSS alapúak. A pontossági igények miatt szinte kizárólag differenciális GNSS technológiát alkalmaznak, azaz a járművön elhelyezett vevőn kívül szükség van egy bázis állomásra is. A GNSS jelek vétele azonban sok helyen korlátozott, a jel terjedését az épített környezet, a domborzat és a vegetáció is befolyásolhatja. Időszakos jelvesztés esetén az IMU szolgáltatta adatok biztosíthatják átmeneti időre, hogy ne veszítsük el a járművet a térképen. A GNSS mérőrendszerekről közismert továbbá, hogy az elérhető mérési frekvencia jellemzően 1-20 Hz, tehát másodpercenként 1-20-szor tudjuk meghatározni a (mozgó) vevő helyét. A mobil térképező rendszerek használatakor igen gyakran ez a frekvencia nem elegendő, hiszen például 60 km/h-ás sebességgel haladó jármű esetén 4 Hz-es vevővel csak ~4.2 m-enként van pozíció. Útállapot felmérő rendszer tehát ennél a frekvenciánál csak mintegy 4 méterenként képes a burkolatról adatot szolgáltatni úgy, hogy annak a helyét is megadja. A GNSS mérés másik „hiányossága”, hogy csak a vevő helyét méri, annak térbeli irányát nem. Szerencsére inerciális navigációs rendszerrel kombinálva lehetséges mindkét hátrányos hatást jelentősen csökkenteni. Az inerciális navigációs rendszer (Inertial Navigation System – INS) egy inerciális mérőegységet (Inertial Measurement Unit – IMU) és hozzá tartozó vezérlő/feldolgozó szoftverkörnyezetet tartalmazza. A mérőegységeknek két fő csoportja alakult ki: a mozgó (főként mechanikus) giroszkópokat tartalmazók és a rögzített (elektronikus) berendezésekre. Ez utóbbiak a korszerűbb, nagyobb pontosságú berendezések. A rögzített (strap-down) IMU-knak két ismertebb típusa létezik: a MEMS (Micro Electro Mechanical System – Mikroelektro-mechanikai rendszer) és a FOG1 (Fiber Optic Gyro – Üvegszáloptikás giroszkóp) es az RLG (Ring Laser Gyro– Gyűrűs lézergiroszkóp). A MEMS érzékelők a Föld mágneses erőterének erővonalait érzékelik, a FOG és RLG-műszerekben pedig optikai szálakba vezetett lézerrel végzik a méréseket. A FOG es RLG-műszerek jóval pontosabbak és kevésbé érzékenyek a környezetre, mint a MEMS-berendezések. A (5. ábra) három IMU-egységet mutatunk be; a baloldali MEMS-elven működik, a középső és a jobboldali pedig egy-egy FOG-érzékelő.
a) Crossbow Nav420-as MEMS-műszer
b) Honeywell HG1700-as RLG berendezés 5. ábra Inerciális mérőegységek (IMU-k)
1
Ennek a kategóriának másik elnevezése a Ring Laser Gyro (RLG).
c) Litton LN-100-as RLG berendezés
Az inerciális navigáció során azt az egyszerű fizikai tényt használjuk ki, hogy a gyorsulás, a sebesség és az elmozdulás között differenciális (integrál) kapcsolat írható fel.
1 a(t )dtdt a(t )dt dt a(t )t v dt 2 a(t )t 0
2
v 0t s0
ahol a(t ) a műszer által mért gyorsulásértékek vektora mindhárom koordináta tengely irányában mérve, v 0 kezdősebesség, ami szintén vektormennyiség, valamint a három kezdeti elmozdulás összetevő által képzett s 0 vektor. Az IMU-k azonban nemcsak a berendezés gyorsulását, hanem annak szögváltozását (szögsebességét) is mérik, szintén mindhárom koordinátatengely körül. Az így kapott vektor három eleme és a három gyorsulásérték jelentik a mérési eredményeket. Egyes navigációs berendezésekben nem a teljes térbeli megoldást, hanem csupán kétdimenziós változatát támogatják; ilyenek például a kisebb pontosságú közúti illetve vízi célokra fejlesztett rendszerek. Az 5. ábraán látható rendszerek néhány fontosabb műszaki adatát az alábbi táblázat mutatja (1. táblázat): Név Crossbow NAV420
Kategória kereskedelmi (M)
Honeywell HG1700
taktikai (F)
Litton LN-100
navigációs (F)
Giroszkóp torzítás = 1º/sec véletlen bolyongás = 2.25º/h skálatényező = 1% torzítás = 2º/h véletlen bolyongás = 0.125º/h skálatényező = 150 ppm torzítás = 0.003º/h véletlen bolyongás = 0.001º/h skálatényező = 1 ppm
Gyorsulásmérő torzítás = 8.5 mg skálatényező = 1% torzítás = 1 mg skálatényező = 300 ppm torzítás = 25 μg skálatényező = 40 ppm
1. táblázat A bemutatott IMU-k fontosabb műszaki adataiMEMS (M), RLG (F)
A GPS és az INS méréseket a gyakorlatban szinte kizárólag Kálmán Rudolf által kidolgozott szűrés, az ún. Kálmán-szűrés segítségével szokás. A Kálmán-szűrőről kiváló irodalom áll rendelkezésre. A GPS berendezés és az INS összekapcsolásának alapvetően kétféle módja ismeretes; ennek megfelelően írják a Kálmán-szűrőket is: laza (loosely coupled) és szoros (tightly coupled) kapcsolat Az első esetben a szűrőkbe a GPS-mérésekből képzett double difference es az INS által mert gyorsulások mennek be, míg a második változatban két navigációs megoldás. Előbbinél pozícióval vagy távolságméréssel segített INS rendszerről beszélhetünk.
5. Földi távérzékelés A földi távérzékelési technológiák közé számos adatnyerési eljárást sorolhatunk, ezek közül talán a legismertebbek a közelfotogrammetria (vagy földi fotogrammetria) és a földi lézerszkennelés. A jelenleg alkalmazott eljárások számtalan szempont szerint csoportosíthatók, ilyen például az alkalmazott közvetítő közeg vagy a szenzor helyzete a felvételezés alatt. Továbbá a földi távérzékelési eljárások esetén is megkülönböztetünk aktív és passzív rendszereket, attól függően, hogy az adatnyerésben alkalmazott elektromágneses sugárzást a távérzékelő rendszer saját maga állítja elő (lézerszkennelés), vagy a visszavert napsugárzást érzékeli (radar).
5.1. Tárgyszkennerek A légi lézerszkennerek és a földi lézerszkennerek mellett nagy jelentőséggel bírnak a tárgyszkenner rendszerek is. Ezek a műszerek elsősorban pontosságukban különböznek a légi és földi lézerszkennerektől, hiszen segítségükkel akár milliméternél jobb pontosság is elérhető mind a mérési eredmények, mind az eredményként előálló modellek tekintetében. Alapvető működési elvüket tekintve a rendszerek két fő csoportra oszthatók:
optikai (strukturált fényt alkalmazó) tárgyszkennerek, lézer tárgyszkennerek.
A tárgyszkennerek alkalmazásának módja szerint megkülönböztetünk:
kézi-, karos-, rögzített rendszereket.
Strukturált fényt alkalmazó rendszerek Az ilyen típusú műszerekkel lehetőség nyílik nagy pontosságú háromdimenziós felméréseket készíteni kis távolságon belül, úgy, hogy az eredmény nem csupán egy egyszínű vagy intenzitásértékekkel rendelkező pontfelhő lehet, a strukturált fényt alkalmazó rendszerek színinformációt is képesek rögzíteni. A műszerek által alkalmazott eljárást aktív sztereó látásnak (active stereo vision) is nevezik. A fő különbség egy hagyományos kétkamerás közel-fotogrammetriai rendszerhez képest az, hogy az egyik kamera helyére egy aktív fényforrás kerül, amely a felmérendő objektumot egy ismert mintázattal világítja meg, majd rögzíti a képet, amely a mintázatot és a felmérendő objektumot egyaránt ábrázolja. A kódolt strukturált fény technológia, más néven topometrikus technológia a felmérendő objektumra vetített egyes fényjelek egyedi beosztásán (a vonalkódhoz hasonló kódolásán) alapul. Amikor egy fényjel a képen azonosításra kerül a megfeleltetés dekódolással direkt módon kivitelezhető, ehhez azonban komplex vetítő rendszerre van szükség. A legelterjedtebb megoldás az idő-multiplexálás, vagy más néven átmeneti beosztás, Gray kódolással és a fázisléptetés.
A Gray kód egy bináris számrendszer, amelyben két egymást követő szám csupán egy értékben tér el egymástól, pl. a 000, 001, 010, 011 a hagyományos bináris rendszerben 000, 001, 011, 010 a Grayféle bináris rendszerben. Nevét feltalálójáról Frank Gray-ről kapta (Gray, 1953). A kódolt strukturált fényt hasznosító rendszerek szempontjából a Gray kódolás alkalmazása hasznosabb, hiszen ez a kódolás jobban kiküszöböli az ellentmondásokat az egymást követő minták éleinél (6. ábra).
6. ábra: a) minta rendszer, b) természetes bináris kód, c) Gray bináris kód
A műszer egy Gray kódolású bináris mintasorozatot vetít a felmérendő objektumra. Ez a tárgyat részre (metszetre) osztja, ahol a mintasorozat száma, így esetén 128 részre osztja az objektumot. Így minden egyes pixelhez egy kód rendelhető, ami nullák és egyek sorozata, melyet a metszetek sorrendjéből lehet levezetni. Így a kapcsolat létrejön a képpixelek és a vetített sávok között Azok a pixelek, amelyek ugyanahhoz a sávhoz tartoznak a legnagyobb frekvenciájú (ahol n a legnagyobb) mintában, azonos kódot kapnak, így a maximális felbontás a legfinomabb felbontású minta felére adódik. Emellett periodikus mintát vetít több alkalommal a rendszer az objektumra úgy, hogy a mintát egy irányba lépteti a felbontás növelése érdekében. Ezáltal minden egyes képponthoz nem csupán egy sávszám, de egy sávon belüli érték is adódik a fázisléptetésnek köszönhetően (Gühring, 2001). A pontok meghatározásához a rendszer az eredeti mintázatot és az adott mintázat vetítése közben készült fényképet alkalmazza, hiszen az eredeti mintázat az objektum geometria hatására torzulásokat szenved (ha a felmért objektum nem teljesen lapos), így előállítható a felmért objektum pontfelhője.
Egy, a kereskedelmi forgalomban elérhető rendszer paramétereit mutatja a 2. táblázat (Akca et al., 2007). Látószög (Field of View) *mm+ Maximális mélység (Depth of View) [mm] Mérési idő (Acquisition time) [s] Tömeg (Weight) *kg] Pontok száma (Digitization) [-] Kereszt-felbontás (Lateral resolution) [μm] Objektum pontosság (Feature accuracy) [μm]
480 x 360 320 <1 2-3 1380 x 1036 ~ 350 ~ 45
2. táblázat: A Breuchmann optpTOP-HE rendszer specifikációja.
Mint látható az ilyen típusú műszerekkel szélső pontosságú feladatok is elvégezhetők. További előnyként elmondható, hogy a mérési eredmény sok esetben nem csupán a nyers pontfelhőt állítja elő a feldolgozó és irányító szoftver, hanem a felmért objektum háromdimenziós TIN modellét is. Hátrányukként lehet talán említeni a kis látószöget és a maximális mélység értékét, annak ellenére, hogy léteznek nagyobb látószögű műszerek is, nagyobb tárgyak felméréséhez. Lézer tárgyszkennerek A lézer tárgyszkennerek használata a legtöbb esetben kalibrációval kezdődik a pontos mérési eredmény elérése érdekében. Ezután egy lézervetítő segítségével megvilágítja a felmérendő objektumot, majd a visszaverődő sugarakat kamera vagy kamerák segítségével érzékeli. Egyaránt megtalálhatóak a piacon az olcsóbb rendszerek (pl. DAVID Scanner) és a professzionális megoldást nyújtó eszközök (pl. Z Scanner 800). Utóbbiak a legtöbb esetben szélső pontosságot nyújtanak, teljesen „szabad” mérést tesznek lehetővé a műszer csekély tömege által, valamint sok esetben nem igényelnek semmilyen állványt, vagy tripodot, a méréseinket a műszert kézben tartva végezzük, így nagyobb méretű objektumok bemérése is lehetővé válik. A kézi lézer tárgyszkennerek használatához sok esetben nagy visszaverő-képességű pontjeleket (általában ~0,5 cm átmérőjű) kell a felmérendő objektumra helyezni (ragasztani). Az egyik gyártó műszere (Z Scanner 800) a szkennelés során meghatározza saját helyzetét az ismert koordinátájú felragasztott pontok alapján, sőt azt is folyamatosan mutatja a felhasználó számára, hogy megfelelő távolságon belül helyezkedik-e el az objektum a szkennerhez képest. Emellett képes a mérési eredmények folyamatos megjelenítésére, nem kell a szkennelés végét megvárni az eredmények ellenőrzésével. A lézer tárgyszkennerek esetén is a legtöbb esetben három dimenziós TIN modellt kaptunk eredményül a pontfelhő mellett. Alkalmazási területek A tárgyszkennerek alkalmazási területe folyamatosan bővül és változik, ahogy a technológiai újításoknak köszönhetően egyre pontosabbá és egyre kisebb méretűvé válnak. Attól függetlenül, hogy optikai vagy lézer tárgyszkennerről beszélünk a fontosabb alkalmazási területek az alábbiak:
orvosi alkalmazások (fogászat, protézisek), autógyártás, reverse engineering (mérnöki visszafejtés), régészet, örökségvédelem, muzeológia, multimédia, 3D virtuális valóság, minőség ellenőrzés.
5.2. Földi lézerszkennelés A földi lézerszkennelés viszonylag új távérzékelési módszernek tekinthető, megjelenése a 1980-as évek végére tehető. Annak ellenére, hogy számos kísérlet történt a technológia nevének fordítására a szakmai nyelvben az angol megfelelőhöz nagyon hasonló elnevezés terjedt el, hiszen a külföldi szakirodalom a legtöbbször terrestrial laser scanning névvel, vagy a szavak kezdőbetűiből alkotott TLS mozaikszóval hivatkozik a földi lézerszkennelésre. Annak ellenére, hogy a technológia még csak pár évtizedes múltra tekint vissza, a földi lézerszkennerek három generációját különböztethetjük meg. Meg kell azonban jegyezünk, hogy az alábbi felsorolás szubjektív véleményen alapul, ennek ellenére jól tükrözi a technológia és a műszerek fejlődését. A különböző gyártók eltérő időben mutatták be műszereiket és így éles határvonal nem húzható az egyes generációk között, az első generációs műszerek az 1990-es évek elején jelentek meg. Közel 5 évvel később jelentek meg a piacon a második generációs műszerek, míg a harmadik generációhoz tartozó földi lézerszkennerekkel 2005 után találkozhatott először a szakma. Az első és második generációs műszerek közötti különbségek elsősorban az elérhető pontosság tekintetében mutatkoznak meg, a műszerek alapvető felépítése és az alkalmazott technológiai megoldások a második generációs műszerek esetén is hasonlóak. Ezzel szemben a harmadik generációs műszerek számos újítást olyan hoztak, amelyekkel a felmérésre fordított idő csökkenthető, így a hatékonyság növelhető. Ilyen például a beépített adattárolás lehetősége (korábban a felmérést irányító számítógépen került rögzítésre a mérési eredmény) vagy a lézer vetítő megjelenése. Emellett fontos szempont, hogy a harmadik generációs műszerek már beépített energiaforrással rendelkeznek, így a terepen történő mozgás, az egyes álláspontok közötti átállás időtartama lecsökken ezáltal a felméréssel töltött, hasznos időtartam megnövekszik. Meg kell említeni tovább a beépített abszolút helymeghatározási lehetőségek megjelenését (GNSS vevő) is. Egy gyártó három különböző generációjú műszerének néhány technikai adatát részletezi a 3. táblázat.
Távmérési módszer2 Minimális és maximális mérési távolság [m] Pontosság [mm] Mérési frekvencia [pont/s] Szkennelési tartomány (függőleges × vízszintes) *°+ Tömeg [kg] Lézer osztály
Riegl Z210 ToF
Riegl Z420i ToF
Riegl VZ 400 ToF
4 350
2 1000
1,5 600
25
5
5
8000
11 000
122 000
100 × 360
80 × 360
80 × 360
13
16
9,6
1
1
1
3. táblázat: Első, második és harmadik generációs műszerek adatai.
5.2.1. A földi lézerszkennerek működése Működési elvüket tekintve a földi lézerszkennerek az aktív távérzékelési technológiák közé sorolhatók, hiszen a műszerek az általuk kibocsájtott lézersugarat alkalmazzák a felvételezés folyamata során. Ennek megfelelően a földi lézerszkennelés éjjel is alkalmazható, és könnyedén gyűjthetünk olyan objektumokról és/vagy területekről is adatokat, amelyek megközelítése nehézkes, vagy esetleg kivitelezhetetlen. A műszer által kibocsájtott lézersugár visszaverődik a felmérendő objektumról, így az adott pont és a műszer távolsága meghatározható (7. ábra).
7. ábra: Földi lézerszkennerek működési elve.
A távolság ismerete mellett, a műszer(fejezet) pontos vízszintes (7. ábra, h) és magassági (7. ábra, v) szögének ismeretében az adott pont X, Y és Z koordinátái kiszámíthatók. Attól függően, hogy az adott földi lézerszkenner milyen módszerrel határozza meg a pont műszertől mért távolságát megkülönböztetünk:
2
időméréses műszereket és fázisméréses műszereket.
lásd 5.2.1.1 fejezet.
Emellett az elmúlt néhány évben a földi lézerszkennerek között is megjelent a teljes hullámforma/hullámalak (full waveform) mérése. Ez a technológia jellemzően az időméréses műszerekhez köthető, nem számít önálló mérési módszernek.
5.2.1.1.
Időméréses műszerek
Az időméréses műszerek működési elvét szemlélteti a 8. ábra. A külföldi szakirodalomban a Time of Flight vagy a ToF elnevezésekkel találkozhatunk.
8. ábra: Az időméréses műszerek működési elve.
Ezek a műszerek a kibocsátás és visszaverődés között eltelt idő felhasználásával számítják ki a pont helyzetét (a lézersugár terjedési sebességének ismeretében). Előnyük a több száz méteres (egyes műszerek esetén a több kilométeres) hatótáv. Megjegyzendő, hogy léteznek olyan időméréses műszerek (ezek azonban nem képesek a teljes hullámalak rögzítésére), amelyeknél a felmérést végző személy határozhatja meg, hogy az első, vagy az utolsó visszaverődést szeretné az adott ponthoz tartozó távolságként rögzíteni.
5.2.1.2.
Fázisméréses műszerek
A kibocsátott és visszavert sugár (vagy modulációval előállított sugarak) fázisainak ismeretében számítják a távolságot. Előnyük, az időméréses műszerekkel összehasonlításban, a nagyobb pontosság. A szakirodalom Phase Based vagy röviden PB műszereknek nevezi az ilyen elven működő lézerszkennereket, működési elvüket szemlélteti a 9. ábra.
9. ábra: A Faro Laser Scanner LS működési elve. *www.faro.com+
A műszer három különböző hullámhosszal biztosítja a ciklus-többértelműség feloldását, maximális mérési távolsága a legnagyobb hullámhossz nagyságrendjével egyezik meg (a Faro Laser Scanner LS esetében a gyártó specifikációja alapján 70 méter).
5.2.1.3.
Teljes hullámalak rögzítése
A földi lézerszkennelésben az utóbbi években megjelent a teljes hullámalak vagy hullámforma (full waveform) rögzítésének lehetősége is, amely lehetővé teszi, hogy egy kibocsátott sugárhoz (elméletileg) végtelen számú visszaverődést regisztráljunk. A gyakorlatban a visszaverődések maximális számát a mintavételezés sűrűsége határozza meg (10. ábra). Ez a technológia a légi lézerszkennelésben már bizonyította alkalmazhatóságát, innen került a földi lézerszkennelés eszköztárába. A technológia segítségével számos feldolgozási eljárás (elsősorban szűrési) időszükséglete lecsökkenthető.
10. ábra: Teljes hullámalak rögzítése. *www.riegl.com+
5.2.2. Földi lézerszkennerek alkalmazása A földi lézerszkennerekkel végzett felmérések, köszönhetően a harmadik generációs műszerekkel megjelent technológiai újításoknak (belső adattárolási lehetőségek, belső energiaforrás), nem sokban különböznek egy hagyományos, mérőállomással végrehajtott geodéziai méréstől, így a földi lézerszkennelés esetében is műszerállványokat valamint prizmákat alkalmazunk. A földi lézerszkennerrel végzett felmérések általában a következő részfeladatokat foglalják magukban:
méréstervezés, mérés, utófeldolgozás, eredmények előállítása.
5.2.2.1.
Méréstervezés
A földi lézerszkenneléssel végzett felméréseket általában méréstervezés előzi meg. Ennek a folyamatnak fontos szerepe van a mind a feldolgozási lépések időigénye, mind az emberi erőforrásszükséglet meghatározása szempontjából. A mérési terven nem csupán a leendő álláspontok helyeit tervezhetjük meg (11. ábra) a optimálisan, de minimalizálhatjuk a felméréshez szükséges illesztőpontok (prizmák) számát is. A tervezés előfeltétele természetesen a felmérendő objektum vagy terület (korábbi) terve vagy térképe.
11. ábra: Mérésterv a Pentele híd felméréséhez.
5.2.2.2.
Mérés
A mérési folyamat részletes ismertetése előtt röviden bemutatjuk a mérés során használatos segédeszközöket. 5.2.2.2.1.
Műszerállványok
Annak ellenére, hogy a legtöbb földi lézerszekkenerrel végzett felmérés esetén a hagyományos geodéziában alkalmazott műszerállvány (tripod) alkalmazása elegendő, léteznek olyan feladatok, ahol speciális műszerállvány alkalmazása szükséges (12. ábra). Néhány ilyen feladat a teljesség igénye nélkül:
alagutak mérése, nagyméretű objektumok mérése (rálátás biztosítása a fedő felületekre), speciális igényű munkakörnyezet (szélsőséges hőmérsékleti viszonyok), …
12. ábra: Speciális műszerállvány *+.
5.2.2.2.2.
Illesztőpontok
Illesztőpontok alkalmazásának oka kétféle lehet. Használhatjuk ezen pontokat nagyméretű objektumok felmérésénél, ahol több álláspontból végzett mérés szükséges ahhoz, hogy az egész objektum felmérhető legyen, illetve olyan esetben is, amikor az adott feladat (pl. minőség-ellenőrzés) megköveteli a mérési eredmény(ek) adott koordináta rendszerbe történő transzformálását. A 13. ábra szemlélteti a földi lézerszkennelésben alkalmazott koordináta rendszereket. Az egyes rövidítések:
Scanner’s Own Coordinate System (SOCS): a szkenner saját koordináta rendszere. Minden álláspont esetén különböző. Project’s Coordinate System (pr): a felmérési projekt koordináta rendszere, nagyméretű objektumok esetén alkalmazott. Általában az első álláspont (SOCS) koordináta rendszerével egyezik meg vagy előre kijelölt irányok mentén veszik fel, ebbe a rendszerbe transzformálják a többi álláspont (SOCS) koordináta rendszereit. Global Coordinate System (gl): általában országos koordináta rendszert jelöl, de ipartelepek, nagyméretű mérnöki szerkezetek kivitelezési munkái esetén helyi rendszert is jelenthet.
13. ábra: A földi lézerszkennelés koordináta rendszerei.
A földi lézerszkenneres felmérések esetén ún. prizmákat alkalmazhatunk, melyek nagy visszaverő képességű anyaggal bevont, általában műanyagból vagy fémből készült tárcsák, nagyobb távolságokat felölelő mérések esetén hengerek vagy gömbök. Prizmákat alkalmazhatunk olyan speciális feladatok esetén is, amikor fontos, hogy két, egymástól időben elkülönülő, mérésnél ugyanazon kijelölt pontot tudjuk megmérni (pl. mozgásvizsgálat). 5.2.2.2.3.
A mérést befolyásoló tényezők
A földi lézerszkennerrel végzett felmérést számos tényező befolyásolja. Egy általános csoportosítás lehet a következő:
a műszer technikai paramétereinek hatása, a mérési körülmények befolyásoló hatása, a mért objektum hatása a felmérésre.
Az egyes tényezők eltérő mértékben és gyakorisággal vannak jelen, azonban általánosságban elmondható, hogy hatásunk – néhány speciális esettől eltekintve – együttesen jelentkezik. Az felméréshez használt műszer technikai paraméterei közül a teljesség igénye nélkül kiemelünk néhányat, amelyek a legnagyobb hatást gyakorolják a felmérésre:
Pontosság A pontosság alapvetően befolyásolja a felmért eredmények alkalmazhatóságát, azonban érdemes a gyártók által megadott értékekhez némi magyarázatot fűzni. A gyártók által megadott értékek legtöbb esetben a távmérési pontosságot jellemzik, és bár sok esetben nem szerepel hangsúlyosan, az értékek megadott távolságon (jellemzően 50 méter) belül érvényesek csak, és a mérések egy bizonyos hányadára (általában 1 szigma) érvényes.
Ha a gyártó által megadott pontosság értékek mellett a modellezett felületekre vonatkozó pontosság értéket is közöl, minden esetben vegyük figyelembe, hogy az adott érték a használ modellezési eljárás függvénye!
Szkennelési tartomány A gyártók prospektusaiban találkozhatunk a Field of View (FoV), azaz a látószög kifejezéssel is. Alapvetően a vízszintes és a magassági szkennelési tartományt külön szokták megadni. Szinte az összes műszer 360°-os vízszintes tartományt biztosít, míg a magassági szögtartományok jellemzően a 80°-tól 300°-ig terjedő tartományban mozognak. Fontos megjegyezni, hogy azoknál a műszereknél, amelyeknél a magassági szögtartomány kisebb, kiegészítő eszközökkel biztosítani lehet a tartomány jelentős kibővítését.
Maximális távolság Egyértelmű jellemző a műszer által biztosított maximális távolság, azonban szem előtt kell tartani azt a tényt, hogy minél nagyobb a távolság annál nagyobb a felmért pontok egymához viszonyított távolsága, annak ellenére, hogy a lézerfény széttartása igen alacsony (nagyságrendileg 0,5 miliradián alatti).
Mérési gyakoriság Nem összetévesztendő a kibocsátási frekvenciával (Pulse Repetition Rate, PRR), értéke megmutatja, hogy egységnyi idő alatt a műszer milyen mennyiségű pont megmérésére képes. A harmadik generációs műszereknél találkozhatunk több értékkel is, ennek az az oka, hogy „részletes” felmérési módban a hatótávolság csökken, azonban növekszik az egységnyi idő alatt megmérhető pontok száma; gyors szkennelési módban a hatótávolság általában nagyobb, de a maximálisan megmérető pontok száma csökken.
A műszer mellett természetesen az aktuális munkakörnyezet és a felmérési körülmények is hatással van a felmérésre. A következőkben bemutatunk néhány olyan tényezőt, amely kiemelkedő hatással van a mérésre:
Hőmérséklet A mai földi lézerszkennerek működési tartománya hőmérséklet szempontjából a 0 °C és 40 °C közé esik, ezt mindenképpen figyelembe kell venni extrém mérési körülmények esetén (pl. kültéri mérés fagypont alatt). A gyártók által biztosított felmérést vezérlő szoftverek némelyikénél lehetőség adódik a felmérési hőmérséklet beállítására is,melynek hatására a szoftver bizonyos korrekciós tényezőket alkalmaz, azonban ezek működéséről a gyártók nem adnak pontos tájékoztatást.
Szálló por Bizonyos szemcsenagyság fölött a szálló porról a lézersugár visszaverődik, így jelentős mennyiségű hibás visszaverődés terhelheti mérési eredményünket, amelyeknek szűrése időigényes feladat.
Csapadék
A lehulló csapadék és köd hatása hasonló, mint a szálló poré, mivel azonban a műszerek többsége nem vízálló, így a műszer vízvédelméről külön gondoskodni kell. Végül ismertetjük azokat a hatásokat, melyeket a felmérési objektum gyakorol a felmérési eredményre. Fontos kiemelni, hogy ezen hatások vizsgálata folyamatos kutatások alapját képezik, mind nemzetközi, mind hazai viszonylatban.
Beesési szög Természetes, hogy a legjobb visszaverődés merőlegesen beérkező sugarak esetén tapasztalható. Felmerülhet azonban a kérdés, hogy milyen beesési szögértékekig használhatóak a lézerszkenner mérési eredményei? Több hazai és nemzetközi kutatás eredménye azt mutatja, hogy az időméréses műszerek esetén ez az érték 10° körüli, míg fázisméréses műszerek esetén jelentősen nagyobb.
Szín, anyag, felületkezelés A felmért objektumok színe olyannyira hatással van a visszavert lézersugár energiájára, hogy a régebbi típusú légi lézerszkennerek „vakok” voltak a fekete objektumokra. Szerencsére a mai lézerszkennereknél ez a probléma már nem áll fenn, de érdemes figyelembe venni, hogy a kibocsátáskori energia töredékével tér vissza fekete színű objektumokról a lézersugár. A felmérendő objektum anyaga és felületkezelése is hatást gyakorol a visszaverődésre, és annak ellenére, hogy folyamatos kutatások alapját képezi az anyagok vizsgálata, összefoglal, anyag-katalógus jellegű információk nem állnak rendelkezésre.
5.2.2.2.4.
Mérési eredmény
A lézerszkennerrel végzett felmérés eredményét a szakirodalom pontfelhőnek (point cloud) nevezi, a pontok nagy számára utalva. Annak ellenére, hogy a mérési eredmény csupán háromdimenziós pontok halmaza, a felmért objektum felületéről szolgáltat információt köszönhetően a nagy felbontásnak. Így a lézerszkennerrel végzett felméréseknél nem kell a felmért objektumot jellemző pontjaival helyettesíteni, modellezni, hiszen az objektum egészéről rendelkezésre álló háromdimenziós pontok segítségével az minden eddiginél pontosabban modellezhetővé válik. A pontok nagy számával együtt azonban megjelent a mérési eredmény tárolásának és továbbításának problémája is. Az első és második generációs műszerek még nem tartalmaztak beépített vezeték nélküli hálózati csatolót és háttértárolót, így az eredményeket a felmérést irányító számítógépre kellett juttatni vezetékes hálózat segítségével, ami negatívan befolyásolta a terepi munkavégzés gyorsaságát és a mobilitást. A felmért adatok tárolására minden műszergyártó saját fejlesztésű fájlformátumot használ, ennek köszönhetően nincs egységes, a pontfelhők tárolására szolgáló tömörített fájlformátum. Meg kell azonban említenünk az ASCII formátumot, amely ugyan tömörítetlen, de a legtöbb feldolgozó szoftver támogatja mind a beolvasási, mind a kiírási folyamatok esetén. Emellett a légi lézerszkennelt adatok tárolására kifejlesztett LAS formátum is egyre nagyobb teret hódít, lassan beszivárogva a földi lézerszkennerek piacára.
5.2.2.3.
Utófeldolgozás
A földi lézerszkennelés esetében az eredmények értelmezése, kiértékelése nem történik meg közvetlenül a felmérést követően a helyszínen. Ennek oka egyrészről az, hogy a terepen közvetlenül elérhető mérési eredmény, a pontfelhő, olyan pontokat is tartalmaz, amelyek nem képezik a felmérendő objektum vagy terület részét, így szűrni kell az eredményeket. Másrészről a pontfelhő csupán nulla dimenziós pontok sokasága, melyek ugyan hordozzák a felület jellegű információt, azonban kinyerésükhöz további műveletekre van szükség. A fentebb említett szűrési lépés, valamint a pontfelhő elemeiből magasabb dimenziószámú elemeket levezető folyamat egységesen az utófeldolgozás (post-processing). Az esetek döntő többségében a méréstervezés és a felmérés valamint az utófeldolgozás és az eredmények előállítása jelentősen elkülönül egymástól, nem csupán folyamati szinten, de legtöbbször más személyek is végzik az egyes részfeladatokat. Az utófeldolgozási feladatok elvégzéséhez egyaránt használhatjuk a gyártók által biztosított szoftverkörnyezetet vagy speciálisan pontfelhők feldolgozására szolgáló rendszert. Általánosnak mutatkozik az a tendencia, hogy az egyszerűbb feladatok elvégzéséhez elegendő a gyártók által a műszer megvásárlásakor rendelkezésre bocsájtott szoftvercsomag, azonban a mélyebb értelmű elemzések és magasabb feldolgozási igényű műveletekhez már célszoftvert kell igénybe vennünk. Az utófeldolgozási folyamat számos sajátos lépést tartalmaz a megkívánt eredmények (például metszetek, alaprajzok, modell) függvényében, így átfogó képet adni szinte lehetetlen. Egy általános feldolgozási folyamat lépései a következők lehetnek:
illesztés, transzformálás, szűrés, tisztítás, feldolgozási lépések.
5.2.2.3.1.
Illesztés, transzformálás
Az illesztési folyamat során a különböző álláspontból mért pontfelhőket transzformáljuk közös koordinátarendszerbe, így ellenőrizni tudjuk az egyes prizmamérések helyességét. A lézerszkenneléssel meghatározott prizmakoordináták szolgáltatják az egyes álláspontok közötti kapcsolatot, így ha a projekt koordináta rendszerben nem tapasztalunk jelentős ellentmondásokat, és a feladat megköveteli folytatódhat az illesztési procedúra az országos rendszerbe történő illesztéssel. Ha itt sem tapasztalunk elcsúszást, elcsavarodást, dőlést vagy egyéb, illesztési hibára utaló deformációt, akkor a prizmák országos rendszerben mért koordinátái is megfelelőek. Az elsődleges ellenőrzési szempont a szoftverek által kiszámolt négyzetes középérték (RMS – Root Mean Square), ami jól jellemzi a transzformáció maradék ellentmondását, attól függetlenül, hogy az a szkenner saját koordináta-rendszere és a projekt koordináta rendszere közötti vagy a projekt koordináta-rendszere és az országos rendszer közötti. Nem szabad azonban csupán erre az információra támaszkodni, mivel kevés számú (3-4) illesztőpont esetén a matematikai megoldás ugyan lehet hibahatáron belüli, de vizuális elemzéssel mégis hibásnak minősíthetjük az adott pontok koordinátáit. Amennyiben több tíz álláspontot tartalmazó mérési sorozatról van szó, a feldolgozás következő lépése a mérési eredmények mérési blokkokra osztása (természetesen csak abban az esetben, ha a méréstervezésnél ezt előre nem határoztuk meg). Általános ökölszabálynak mondható az, hogy a
gördülékeny feldolgozás érdekében egy blokk ne tartalmazzon 5 milliónál több pontot egy átlagos számítógép (2 GB RAM), és 10 milliónál több pontot egy munkaállomás (4 GB RAM) esetén. 5.2.2.3.2.
Szűrés, tisztítás
Az utófeldolgozási folyamat következő lépése az immár blokkokra osztott mérési eredmény szűrése és tisztítása. A földi lézerszkennerrel felmért pontfelhők majdnem mindegyike tartalmaz "feleslegesen" felmért pontot. Ez nem feltétlenül a helytelenül lefolytatott terepi mérésnek köszönhető, sok esetben a gyalogosokról, autókról és mozgó objektumokról (akár nagyobb porszemekről vagy esőcseppekről) is visszaverődik a lézersugár, amely hibás mérési eredményeket el kell távolítanunk a további feldolgozás megkezdése előtt. A legkézenfekvőbb módszer természetesen a pontfelhő úgynevezett "kézi" vagy manuális tisztítása, amikor a feldolgozást végző személy vizuális úton dönti el egy adott pontfelhő egyes elemeiről, hogy releváns információt hordoznak-e. Ebben segítségére lehetnek a pontfelhő különböző megjelenítési módjai: egyszínű, intenzitásérték-alapú (14. ábra), hamis színes (távolságalapú, magasság alapú, adott síktól mért távolságon alapuló), valós színes.
14. ábra: Intenzitáskép.
A tisztítás elvégzése után, elvégezhető a pontfelhő szűrése. A szűrési feladatok többféle célt szolgálhatnak az adott eljárás eredményeitől függően (tömörítés, eredményorientált leválogatás, stb).
15. ábra: Nyolcasfa realizációk *50+.
Néhány fontosabb szűrési művelet
Nyolcasfa (octree) Ennek a szűrési műveletnek kettős célja lehet a földi lézerszkennelésben. Egyrészt térbeli indexelést valósíthat meg, amivel a megjelenítési gyorsaságot növelhetjük, másrészt tömörítési célokat is szolgálhat. Egy teljes befoglaló kockából kisebbek felé haladó nyolcasfát és egy kis kockákból egyre nagyobbat alkotó nyolcasfát ábrázol a 15. ábra. Általános paraméterei a befoglaló térrész sarokponti koordinátái és a legkisebb alkalmazandó kocka élhossza. Küszöbérték paraméter megadásával (adott kockán belüli pontok száma) rendezett, tömörített adatszerkezetet hozhatunk létre.
Izolált pontok szűrése Az izolált pontok szűrésével azokat a pontokat lehet automatikusan eltávolítani a pontfelhőből, amelyek meghatározott távolságú környezetében más pont nem található, így nagy valószínűséggel hibás mérési eredménynek tekinthetők. Paraméterei a szomszédos pont(ok) maximális távolsága és a szomszédos pont(ok) minimális száma.
2,5D raster Ezzel a szűrési eljárással a terep- és felületmodellek előállítását tudjuk gyorsítani. Főként olyan műszereknél hasznos, melyek nem képesek többszörös visszaverődés rögzítésére. A mérési eredményre egy kétdimenziós rácsot fektetve, egy adott cellába eső mérési eredmények, minimuma, átlaga vagy maximuma is lehet a szűrő kimenete. Így a mérési eredményeket előkészíthetjük digitális domborzatmodell (DEM – Digital Elevation Model) vagy digitális felületmodell (DSM – Digital Surface Model) előállításához. Paraméterei a rács felbontása (x és y irányban), a szűrés módszere (például minimum).
Távolság határ (range gate) Ezzel a szűrővel egy adott álláspontból készült nyers mérési eredmények szűrhetők. Alkalmazása akkor különösen előnyös, amikor vonalas létesítmény méréséről vagy hozzávetőlegesen egy egyenesre illeszkedő álláspontokról van szó, hiszen ilyenkor az legközelebbi pozíción kívül még sok álláspontból kaphatunk pontokat az adott területről, melyek bizonyos távolság felett már nehezíthetik a további feldolgozást. Paramétere a állásponttól mért távolság.
Intenzitás intervallum (intensity gate) Adott pont intenzitása a kibocsátott és visszavert sugár energiájának hányadosa. A szűrő alkalmas az alacsony, illetve a magas intenzitású pontok automatikus szűrésére, így könnyedén kereshetünk magas reflektivitású részeket a pontfelhőben (általában prizmákat lokalizálunk ezzel a módszerrel, ebben az esetben azonban a szűrés általában automatikus). Paraméterei az intenzitástartomány alsó és felső határa.
Pont szűrő (point filter) Csökkentett pontsűrűségű pontfelhők létrehozásánál hasznos ez a szűrési eljárás, amire méréstervezéskor (feltételezve, hogy az adott területről már készült földi lézerszkenneres felmérés) vagy tömörítéskor lehet szükség. Paramétere a megtartandó pontok indexe
(például 10-es érték esetén minden tízedik pont). A pontfelhő tisztítási és szűrési eljárások kimenő adatai a feldolgozás következő lépésének az eredmények előállításának bemenő adatait képezik. Fontos megemlíteni, hogy nem definiálható éles határvonal az utófeldolgozási lépések és az eredmények előállítása között. Ennek az az oka, hogy az utófeldolgozási lépések (és így eredményeik is) mérési eredményenként és feladatonként különbözőek lehetnek, így előfordulhat az, hogy már az utófeldolgozási lépésben előáll a kívánt végeredmény. Ilyen eset lehet például, amikor a földi lézerszkennelést mikrodomborzat felmérési feladatban alkalmazzuk. Körültekintő méréstervezés és mérés kivitelezés esetén és a szűrők megfelelő alkalmazásával további lépések nélkül előállítható a kívánt eredmény. Ezzel szemben előfordulhat az is, hogy a mérési körülmények olyan pozitívan alakulnak a mérés során, hogy nincs utófeldolgozásra szükség, az eredmények közvetlenül elemezhetőek, és az eredmények közvetlenül előállíthatóak. Erre jó példa lehet a vezetékek modellezése, amikor a tér csupán kis szegmensét mérjük fel (legalábbis a feldolgozáshoz szükséges részletességgel), így tisztításra és szűrésre esetleg nincs is szükség. Nagyon ritka esetben még az is előfordulhat, hogy egyetlen álláspontból látszanak a felmérni kívánt vezetékek (például villamos felsővezetéki csomópont), ilyenkor az álláspontok egymáshoz illesztésének lépése is elhagyható. Tovább egyszerűsödik a helyzet, ha a végeredményeket nem kell az országos rendszerbe transzformálni, ilyenkor a prizmák kihelyezése és így mérése is feleslegessé válik, amivel rengeteg időt takaríthatunk meg a terepen. 5.2.2.3.3.
Eredmények előállítása
Az esetek döntő többségében azonban az illesztési, tisztítási és szűrési eljárásokat követi a releváns eredmények feldolgozása és előállítása. Ez a feldolgozás azon pontja, ahol a műszergyártók által biztosított szoftverek már nem rendelkeznek széles eszköztárral és a legegyszerűbb feladatoktól eltekintve speciális kiértékelő szoftverek alkalmazása javasolt. Az ilyen szoftverek általában rengeteg, jól használható, teljesen vagy részben automatizált feldolgozási lehetőséget kínálnak, azonban áruk igen magas. A magas beszerzési költségek mellett meg kell említeni, hogy az ilyen szoftverek esetén az eljárások mögött meghúzódó matematikai, programozási, szervezési algoritmusok (melyek a szoftverek árát magasan tartják) a felhasználó számára a teljes munkafolyamat alatt rejtve maradnak (úgynevezett black box eljárások), és csak a szoftver által felkínált paraméterhalmazzal befolyásolhatjuk az eredményt és vonhatunk le következtetéseket. A földi lézerszkennelésben a következő, eredmények előállítására specializált algoritmusokkal találkozhatunk3:
Színes pontfelhő generálás* Annak ellenére, hogy némely gyártó által biztosított szoftver ezt a műveletet a szűrési műveletek között (is) említi, a színes pontfelhő, plasztikussága okán az eredmények sorába is illeszkedik. Színes pontfelhő előállításánál a feldolgozó szoftver pontfelhő minden egyes pontjához egy RGB színkódot rendel előre definiált színinformációra támaszkodva. Ez az információ legtöbbször a mérés során készített digitális fénykép. A fényképeknek nem feltétlenül kell a szkenner beépített vagy külső fényképezőgépével készülniük, lehetőségünk van megfelelő feltételek mellett (egy képen minimum három prizma, vagy ismert
3
A csillaggal jelölt műveleteket a legtöbb gyártó által biztosított szoftverkörnyezet segítségével is elvégezhetjük.
projektkoordinátával rendelkező, jól azonosítható pontok) szabad orientációjú képek felhasználására is. Meg kell azonban jegyeznünk, hogy az ilyen képek esetén minden képet külön kell regisztrálnunk a projekttérbe, míg a szkennerek beépített vagy külső kameráit alkalmazva ez a folyamat nagymértékben automatizálható.
Síkillesztés* Az egyik legkézenfekvőbb feldolgozási művelet, amellyel a pontfelhő pontjaiból síklapokkal határolt háromdimenziós alakzatot állíthatunk elő.
Henger-, gömb-, kúpillesztés A síkillesztéshez hasonlatosan a pontfelhő háromdimenziós objektumokat állíthatunk elő.
releváns
részének
kijelölése
után
Szabálytalan háromszögmodell (TIN) előállítása* Ez a feldolgozási lépés előfeltétele a felület és térfogatszámításnak, így a legtöbb gyártó által biztosított szoftver tartalmazza ezt a műveletet. Megjegyzendő azonban, hogy bonyolultabb felületek háromszögeléséhez célszoftver használata ajánlott.
3D vonallánc illesztés* A funkció kifejezetten élkeresési (él, lépcső) és digitalizálási (távvezeték, kábel) feladatok esetén alkalmazható, az ilyen típusú feladatok megoldásának időigénye töredékére csökken az automatizált kiértékelő műveleteket alkalmazva. Az Innovmetric PolyWorks szoftverben a paraméterek megadása gyakorlatilag egy körlapú henger definiálása. A henger magassága a mintavételezési hossz, a tengely iránya a mintavételezés iránya, a körlap pedig az a mintavételezési terület, ahol a vonallánc következő elemét az algoritmus keresni fogja.
Metszetgenerálás A metszetgenerálás kifejezetten fontos szerepet tölt be a földi lézerszkennerek építőmérnöki alkalmazásában. Mivel a hossz és keresztszelvények a háromdimenziós paradigmaváltás ellenére is mind a mai napig számos építőmérnöki szakterületen bírnak nagy jelentőséggel, így a mérési eredmények egyszerű és gyors összehasonlító elemzéséhez elengedhetetlen ez a funkció. Fontos különbségek adódhatnak abból, hogy az adott szoftver már a nyers mérési eredményekből tud metszeteket generálni, vagy csupán a háromszögelt modellből (utóbbi jóval egyszerűbb műveletet jelent). Megjegyzendő továbbá, hogy a metszetgenerálás tetszőleges tengely mentén, tetszőleges sűrűséggel elvégezhető.
16. ábra: Útburkolat egyenetlensége hibatérképes megjelenítéssel.
Hibatérképes elemzés A földi lézerszkennelés felület jellegű személetét talán ez az elemzési funkció emeli ki a legjobban. Működéséhez egy meglévő háromdimenziós modellre van szükség, amely a felmért objektumról készült és hibátlannak tekintett. Természetesen a kiinduló modell is készülhet földi lézerszkennelés eredményéből. A hibatérképes elemzés az adott mérési eredmény és a hibátlannak tekintett modell közötti eltéréseket hivatott ábrázolni, plasztikus, egyszerű módon (16. ábra). Természetesen az elemzés numerikus eredményei is kinyerhetők a szoftverekből. Ezt az elemzési funkciót a minőség-ellenőrzés területén alkalmazzák legtöbbször sikerrel.
Az eddigiekben összefoglaltuk a földi lézerszkenneléssel végzett felmérések általános munkamenetét. Fontos kiemelni azonban, hogy ez a munkafolyamat csak a jelenleg használatos műszerekre igaz. A teljes hullámalakos mérés megjelenése a földi lézerszkennelésben is jól példázza azt, hogy meglévő munkafolyamatok (jelen esetben például a szűrés) tűnhetnek el, alakulhatnak át vagy jelenhetnek meg a technológiai vívmányoknak köszönhetően.
5.3. Mobil lézerszkennelés A mobil lézerszkennelés (Mobile Laser Scanning, MLS) a légi lézerszkennelés és a földi lézerszkennelést egyesíti. Az alkalmazott kiegészítő eszközök tekintetében a speciális, vonalszkennelő lézerszkenneren kívül navigációs eszközöket és sokszor képrögzítő eszközöket is tartalmaz a rendszer. A műszereket mozgó platformra szerelik, ami a legtöbb esetben autó, de lehet akár hajó vagy vasúti jármű is (17. ábra).
17. ábra: Mobil lézerszkennelés hajóról [46].
Annak ellenére, hogy a mobil lézerszkennelés csupán pár éves múltra tekint vissza, a legtöbb műszergyártó rendelkezik komplett mobil lézerszkenner rendszerrel. Egy áltálnos mobil lézerszkenner rendszer a komponensei:
mobil lézerszkenner, GNSS, INS, akkumulátor, központi vezérlő és tároló egység, felmérést irányító számítógép, odométer (opcionális), fényképezőgép(ek), videokamer(ák).
Mobil lézerszkennerrel végzett felmérés esetén a méréstervezési folyamat is alapvetően megváltozik. A jelenleg használatos műszerek és rendszerek esetén a távolság, ezáltal a mérési gyakoriság megválasztását jelenti a tervezési művelet, hiszen ezek függvénye az elérhető pontsűrűség. Mint ahogy az látható, a platform sebessége és a felmérendő objektum távolsága határozza meg alapvetően az elérhető maximális pontsűrűséget. Fontos megjegyezni, hogy különböző mérési gyakoriságokhoz (PRR) különböző görbék és távolságértékek tartoznak, ezt figyelembe kell venni a méréstervezés során (18. ábra).
18. ábra: Mobil lézerszkenner pontsűrűség görbéi *+.
5.4. Data fusion A földi lézerszkennerek képalkotási lehetősége kettős, mivel az elkészült képek az interpretációt is segítik és mérésre is alkalmasak. Ennek ellenére a jelenlegi rendszerek az interpretációra helyezik a hangsúlyt. A képeket a következő műveletek során használják, fontossági sorrendben:
kiegészítő információ a szkennelés paramétereinek meghatározásához (mi látható, milyen objektumok mérhetők, milyen felbontás alkalmazható), az interpretáció segítésére a színinformációk pontokhoz rendelésével, a kiértékelés műveletén belül, elkészült modellek textúráihoz (Sparchholz, 2005).
Az lézerszkennelt adatok és fényképek egyesítésénél három különböző esetet különböztetünk meg:
a fényképezés a szkenneléssel egy időben történik, de mechanikai kapcsolat nem áll fenn a két műszer között, a fényképezőgép adapter segítésével a szkennerhez rögzíthető, a szkennerbe épített fényképezőgép.
Meg kell említenünk, hogy különböző fényképezőgép típusokat alkalmaznak az egyes földi lézerszkenner gyártók, melyek működésüket tekintve eltérhetnek egymástól. Ennek alapján megkülönböztetünk:
vonal szenzoros (line sensor), ún. panoráma fényképezőgépeket és tömb szenzoros (area array) fényképezőgépeket.
Független fényképezés Ilyen esetben a fényképezésnek a legtöbbször a tematikus információ szolgáltatása a feladata (interpretáció). Mivel a kamera belső tájékozási adatai a legtöbbször nem ismertek, így nincs közvetlen kapcsolat a pontfelhő és a fénykép geometriája között. Rátét fényképezés Amennyiben fényképezőgépet csatlakoztatunk a földi lézerszkennerhez három fő szempontot kell figyelembe venni:
legalább a szkennelés időtartamára egy mechnanikailag stabil kapcsolatot kell biztosítani a műszerek között, mind a szkenner, mind a fényképezőgép egymástól függetlenül használható legyen, a fényképezőgép vagy valamilyen alkatrészének cseréjével a felmerülő új körülményekre reagálni lehessen.
Annak érdekében, hogy a képeket metrikus értelemben hasznosítani tudjuk, stabil kalibrációra van szükség, de ez elengedhetetlen az interpretációs felhasználás esetén is, ha el akarjuk kerülni a parallaxisból adódó hibás színinformációkat. Beépített fényképezőgép A legújabb földi lézerszkennerek szinte mindegyike rendelkezik beépített fényképezőgéppel. Ennek a megoldásnak számos előnye van:
a fényképezőgép a szkenner házában található, az adatáramlás a két szenzor között megoldott, az egységes felhasználói felület gördülékenyebbé teszi a munkafolyamatot, a fényképezőgép adatai ismertek.
Hátrányként megemlíthető, hogy a technikai fejlődésnek köszönhetően viszonylag gyorsan megjelenő új fényképezőgépekre történő frissítés nem megoldható, vagy nagyon idő- és költségigényes. Együttes kiértékelés (3D pontfelhő és nagyfelbontású fényképek) Az együttes kiértékelés oka két pontban foglalható össze:
kiegyenlíteni az egyik technológia hátrányait a másik technológia előnyeivel, annak érdekében, hogy a létrejövő rendszer hatékonyabban működjön, felhasználni a fotogrammetriai kiértékelési eljárásokat a földi lézerszkennelésben, különös tekintettel nagy tömegű adatok automatizált feldolgozására.
Ennek megfelelően a következő szempontok figyelembevétele ajánlott, melyek közül néhányat már a gyártók és fejlesztők is elfogadtak és elindultak a megfelelő fejlesztések.
Adatminőség, pontosság
a földi lézerszkennelt adatok pontossága mindhárom koordináta irányban homogén, a fotogrammetriai mérési eljárásokkal a távolság függvényében annak négyzetével arányos.
Georeferálás, kalibráció
a lézerszkennelt és a képi adatok orientációja fotogrammetriai eljárásokkal (pl. sugárnyaláb kiegyenlítés) a fényképezőgéppel felszerelt földi lézerszkenner párhuzamos kalibrációja és orientációja sugárnyaláb kiegyenlítéssel.
Objektum felismerés
a digitális képből kinyerhetők a színinformációk, a fényképek felbontása (jelenleg) jobb, mint a szkennerek által biztosított felbontás, az objektumok (kézi) azonosítása (élek, pontok, vonalak) egy fényképen könnyebben kivitelezhető és automatizálható a meglévő algoritmusok alapján, a digitális képpel szinte bármilyen objektum felvételezhető anyagtól vagy felülettől függetlenül (pl. üveg).
Kiértékelés, eredmények
a szkennelt és képi adat szuperpozíciójának lehetősége, a modellezett objektumok és a fényképek szuperpozíciójának lehetősége, képi eredmények direkt előállítása (pl. georeferált panoráma).
Összességében elmondható, hogy ugyan a földi lézerszkenner rendszerek többsége tartalmaz valamilyen képalkotó eszközt, azonban a két technológia egyesítésében rejlő potenciált még nem teljesen aknázták ki a gyártók. Ráadásul a kombinált kiértékelést lehetővé tévő rendszerek ritkák (Becker et al., 2004), és funkcionalitásuk – az automatizálás szempontjából nézve – erősen limitált (Przybilla, 2006).
5.5. Potenciális alkalmazási területek A földi lézerszkennelési technológiával felmért objektumok (az eredményt alkotó pontok számának és sűrűségének köszönhetően) minden eddiginél részletesebb, háromdimenziós modellezése lehetővé válik, így a korábban alkalmazott módszereknél (pl. szerkezetek modellezése csupán néhány jellemző ponttal) nagyságrendekkel pontosabban lehet a jellemző folyamatokat vizsgálni, modellezni. Ez is nagyban hozzájárul ahhoz, hogy a háromdimenziós paradigmaváltásban jelentős szerep jut a lézerszkennelésnek és azon belül a földi lézerszkennelésnek is. A technológia rövid összefoglalását követően tekintsük át a földi lézerszkennelés elsődleges alkalmazási területeit. A következő lista átfogó képet próbál adni azokról a potenciális feladatokról (műszertípustól függetlenül), amelyeknél a földi lézerszkennelés sikerrel alkalmazható:
topográfiai felmérések,
építészeti felmérések,
aktuális állapot (as-built) felmérések,
mérnöki visszafejtési (reverse engineering) feladatok,
régészeti felmérések és leletek dokumentálása,
örökségvédelmi feladatok,
minőségellenőrzési folyamatok,
modellezési feladatok (reverse modeling),
prototípus gyártás,
városmodellezés,
alagutak felmérése,
bányászati feladatok,
helyszínelés,
közlekedési alkalmazások.
Mint a fenti listából is kitűnik, az alkalmazások köre igen széles, és az újabb műszerek által nyújtott egyre pontosabb és egyre nagyobb hatótávolságú mérési technológiák folyamatosan bővítik a földi lézerszkennelés alkalmazási területét. Az alábbiakban bemutatunk egy alkalmazást, hidak terheléspróbája során elmozdulások, deformációk mérését, melyet jellemzően hagyományos, földi geodéziai eljárásokkal végeznek, a földi lézerszkennelés mégis hatékonyan alkalmazható. A Megyeri híd terheléspróbáján keresztül bemutatott esettanulmány jól szemlélteti a földi lézerszkennelés (mérés és feldolgozás) előnyeit, hátrányait a hagyományos terepi geodéziai módszerekhez képest. Hidak terhelésvizsgálata során a hagyományos eljárásokkal általában a főtartószerkezet függőleges mozgását, a szerkezet egyes (előre kijelölt) pontjainak elmozdulását és – szintén előre meghatározott pontokban – a nyúlását mérik. A Megyeri híd építésének befejezése után, a forgalomnak történő átadás előtt a főtartóinak függőleges mozgását felsőrendű szintezéssel, a befolyási (északi) és kifolyási (déli) oldalon 10-10 műszerállásban, Zeiss Ni007 és MOM Ni A31 típusú műszerekkel mérték. A közel 100 m magas pilonok hídtengely irányú mozgását geodéziai mérőállomással, a pilonok tetején elhelyezett 2-2 mérőbélyegre való méréssel határozták meg. Ezen kívül kijelölt pontokban a szerkezet alakváltozását elektromos nyúlásmérő ellenállások (bélyegek) segítségével rögzítették. A lézerszkennelési módszer továbbfejlesztésével a híd mindkét végéről nagy pontsűrűségű, ezáltal pontosabban kiértékelhető pontfelhő nyerhető. Sajnos a természeti adottságok miatt egyik oldalon sem volt lehetőség a hídtól távolabb eső, stabil, a hídra jó rálátást biztosító álláspontot találni. Az egyik műszert (Riegl Z420i) a pesti oldalon, a másikat (Riegl Z390i) a Szentendrei szigeten helyeztük el, 50, illetve 35 méter (merőleges) távolságra a hídtól, a mederhíd szélei közelében (20. ábra).
A mérést 2008. augusztus 23–án este 19-től 22 óráig végeztük. A 15 teherállásból lézerszkenneléssel csak az első 4 teherállás felvétele történt meg (19. ábra); a heves esőzés miatt a mérést meg kellett szakítani. Az egyes teherállások: 1. 2. 3. 4.
nullmérés, terheletlen állapot a híd terhelése a pilonok és a part közti szakaszon (12-12 db 42 tonnás teherautóval) a híd terhelése a pilonok között (24 db teherautóval) a maradó alakváltozás mérése, terheletlen állapot
19. ábra Lézerszkenneléssel felmért teherállások (1-4)
A felmérés során a két műszer az 4. táblázat Lézerszkennelések paramétereiban látható paraméterekkel végezte a felmérést. A pontok számára és pontsűrűségre kiható felbontás az egyes teherállásokban a pályalemez mozgásának mérésére alkalmazott felsőrendű szintezés rendelkezésére álló idő alapján lett beállítva. Pest (Riegl Z420i)
Sziget (Riegl Z390i)
scan
mérési idő
felbontás
pontszám
mérési idő
felbontás
pontszám
áttekintő mérés
1'30”
0,20˚
716 604 1'29”
0,20˚
713 216
részletes felmérés
21'41”
0,03˚
5 756 028 21'14”
0,03˚
6 407 291
4. táblázat Lézerszkennelések paraméterei
A lézerszkennelés eredménye nyers pontfelhő, melyre általában a későbbi vizsgálatok, elemzések során geometriai elemeket illesztenek és előállítják a felmért objektum sík vagy térbeli modelljét. A pontok nagy számának és a felbontásnak köszönhetően azonban a feldolgozatlan pontfelhők térbeli
megjelenítése is lehetőséget ad alapvető mozgásvizsgálati vagy deformációs tendenciák megállapítására (21. ábra és 22. ábra). Az alább bemutatott nyers eredmények előállítását megelőzi egy sokszor rendkívül időigényes munkafolyamat, a pontfelhő szűrése és tisztítása. Ezen folyamat során csak a felmérendő objektumhoz tartozó helyes pontok kiválogatása történik meg. Ezt a munkafolyamatot a Tanszék korábbi kutatásai és munkái során már kellően dokumentáltuk, ezért jelen cikkünkben nem közlünk részleteket (Polgár 2007).
20. ábra Eredmény pontfelhő az álláspontok jelölésével
A pontfelhős ábrákon (2-4. ábra) jól látható, hogy a két álláspontból végzett mérés eredményeként előállt pontfelhőn könnyen felismerhetők még olyan viszonylag kisebb méretű szerkezeti elemek is, mint a kábelek vagy kandeláberek. A műszerek elhelyezésénél említett okok miatt a műszerektől távolodva az egységfelületen értelmezett pontsűrűség csökken, melyet tovább ront a kedvezőtlen beesési (túl hegyes) szögek okozta lézer pontjel szóródás. Ezen kívül a híd közepe tájékán a hídszekrény oldala még felületkezelés előtt állt, az anyag visszaverési képessége pedig alapvetően függ a színétől és felületétől. Az 2. ábrán jól kivehető, hogy a sziget oldali pilon környékén a pályalemez alatt két szerelőállvány volt a hídszekrényhez erősítve, ezek a viszonylag nagy objektumok kitakarásukkal a híd alsó kereszttartóinak azonosítását akadályozták. Az alábbi ábrákon a sötét pontok a nullmérés eredményei (terheletlen állapot), míg világos színnel a 2. teherállás pontfelhői vannak jelölve (21. ábra és 22. ábra).
21. ábra 2. teherállás (sötét –terheletlen, világos – terhelt állapot)
Az 21. ábra nézőpontja a pilonok mozgásának elemzését teszi lehetőve, a 2. teherállásban a pilonok part felőli oldalán volt a terhelés, az átnézeti képen jól láthatóan a pilonok is a partok felé mozdultak el (pilonok belső fele sötét, külső világos).
22. ábra 2. teherállás (sötét –terheletlen, világos – terhelt állapot)
A 22. ábran pályalemez mozgása figyelhető meg, jól láthatóan a 2. teherállás felmérésének pontjai egyértelműen a terheletlen állapot pontfelhője alatt helyezkednek el.
A fentieknek megfelelően, a 3. teherállásban, amikor a hidat a pilonok között terhelték, a pilonok egymás felé dőltek és a pilonoktól part felé eső pályalemez szakaszok felfelé mozdultak el. A 4. teherállás szintén egy terheletlen állapot, amely a híd maradó alakváltozásainak kimutatását célozza. E teherállás pontfelhői természetesen nagyon közel esnek a nullmérés pontjaihoz, mégis észrevehető, hogy a 3. teherállás után következett, a pilonok még mindig, ha sokkal kisebb mértékben is, egymás felé dőlnek. A további elemzések során az elsődleges feladat tehát a vizsgált területeken a híd egyes részeinek, elemeinek modellezése. Ez történhet kézi úton (pl. jól kirajzolódó él pontjainak kijelölése, azokra görbe illesztése) vagy automatikusan, hiszen vannak szoftverek, melyek rendelkeznek ilyen opciókkal. Fontos tudni, hogy a szoftverek beépített algoritmusai általában a felhasználó számára ismeretlenek, a tapasztalat alapján sok esetben még az alkalmazott módszer paraméterezésére sincs lehetőség. Ezt a feldolgozás során végig szem előtt kell tartani, adott esetben kézzel (pl. CAD környezetben) ellenőrző mérések válhatnak szükségessé. A technológia adta felmérési pontosság elemzések alatti kihasználáshoz azonban nem elegendő a pontfelhőket szemrevételezéssel elemezni, a pontfelhőn méréseket kell végezni. A lézerszkennelés a felmérő és kiértékelő személytől kevésbé függ, mint a hagyományos mérési eljárások. A felmérés során nem előre meghatározott pontokat mérünk, hanem a tér egy szegmensét és benne azokat az objektumokat, melyekről a lézersugár visszaverődik. Elmozdulás esetén emiatt rendkívül nehéz két állapotban ugyanannak a pontnak az azonosítása. Ezt áthidalandó, a pontfelhőre általában sík vagy térbeli geometriai elemeket (pl. egy kábel esetén egyenest vagy hengert) illesztenek és ezen elemek viselkedését vizsgálják. Megjegyezzük, hogy a lézerszkenneres felmérésben is van lehetőség előre megjelölt, nagy pontossággal mérhető pontok (ún. reflektorok) alkalmazására. Mivel jelen esetben a pályalemez és a híd egyéb alkotóelemeinek komplex mozgásvizsgálata volt a cél, a reflektorok alkalmazásától eltekintettünk. Az eredmények értékeléséhez érdemes a pályalemez mozgását mérő felsőrendű szintezés eredményeit referenciaértékeknek tekinteni. A felsőrendű szintezés adott körülmények között biztosított 1 mm-es középhibájához képest a földi lézerszkenneres felmérés jellemző középhibája a gyári specifikáció szerint ±5 mm, melyet a Fotogrammetria és Térinformatika Tanszék független, laboratóriumi mérése korábban igazolt (Maksó 2006). A szintezés eredményeit a lézeres felmérés eredményeivel összehasonlítva megállapítható, hogy azok jól korrelálnak (23. ábra). Az egyes pontokban található eltéréseknek legfőbb okai a már említetteken túl a következők:
A szintezés során diszkrét pontok elmozdulását mérik, lézerszkennelésnél a pontfelhőre illesztett egyenesek, ívek elmozdulását. Szintezéssel közvetlenül az útpálya mozgását mérik, lézerszkenneléssel a híd alja látszik, a pályalemez alatti kereszttartókra illesztett íveken keresztül mérjük a pályalemez mozgását. A teherállások szintezése alatt a lézerszkenner a mederhidat az egyik parttól a másik partig 22 perc alatt mérte fel. A híd a terhelés során mozgott, azaz a lézerszkennelt állomány nem pillanatképet adott, hanem „tartalmazta” a híd mérés során szenvedett alakváltozásait is.
A befolyási oldal szintezési és lézerszkennelési eredményeinek összevetéséből (23. ábra) érdekes következtetést lehet levonni. A teherállások mérése során, miután a teherautók elfoglalták helyüket, oldalanként a pályákon egyidőben (!) 10-10 állásponton felsőrendű szintezést hajtanak végre, mely körülbelül 25 percig tart. A szintezési jegyzőkönyvekből is kitűnik, hogy a híd eközben még mozog, azaz a mérési intervallum elején és végén nem ugyanaz az alakja! Az eredmények alapján megállapítható, hogy azon az oldalon, ahol a szkennelés kezdődött (befolyási oldal esetén a pesti oldalon), az eredmények jobban korrelálnak a szintezési eredményekkel. A felmérés közben tapasztalható elmozdulás, a mérési körülmények (éjszakai mérés, sok műszerállás és lécleolvasás) és az elmozdulások (dm-es) nagyságrendje miatt a lézerszkennelés biztosította középhiba alapvető mérnökgeodéziai alapelveket és gyakorlati szempontokat figyelembe véve elegendőnek értékelhető a híd mozgásának felméréséhez. A híd közepén tapasztalt kisebb pontsűrűség és pontosság miatt e szakasz kiértékelését elvetettük (5. ábra).
23. ábra Összesített eredmények
A lézerszkennelés terhelésvizsgálatok során való alkalmazásának jelentősége nem a pályalemez vizsgálatában emelkedik ki, hiszen arra a jól bevált szintezés is alkalmazható. A továbbiakban olyan példákat mutatunk, melyeket hagyományos geodéziai módszerekkel nem, vagy csak rendkívül költséges módon lehetne elvégezni. A lézerszkennelés előnye terhelésvizsgálatok során olyan területeken domborodik ki, melyet hagyományos módszerekkel nem lehet vagy nem érdemes mérni. A terhelésvizsgálat alatt a pilonok mozgását geodéziai módszerekkel diszkrét pontokban mérik, lézerszkenneléssel a teljes felület mozgása leírható, az esetleges deformáció kimutatható. Az 24. ábra pesti pilon part felőli oldalára legjobban illeszkedő referencia síkhoz viszonyított eltéréseket ábrázolja, azaz megfigyelhető a pilon keresztmetszetének változása a terheletlen állapotban (bal oldali, nagy kép).
24. ábra Pilon alakja, eltérések a referenciasíkhoz képest *m+
A 2. és 3. teherállásokban jól megfigyelhető a pilon part irányú és azzal ellentétes dőlése ( 24. ábra, jobb oldali képek). A lézerszkennelt állományból levezetett pilon-elmozdulások jól korrelálnak a geodéziai mérések eredményeivel; a pilonszárak találkozásánál a 2-es és 4-es teherállásban 80, illetve 20 mm elmozdulás volt mérhető. A lézerszkennelt pontfelhő pontsűrűsége és felbontása lehetővé teszi a kábelek modellezését és így a kábelmozgások kiértékelését. Ez olyan alkalmazási terület, melyet geodéziai módszerekkel nem mérnek a terhelésvizsgálat során. Az 25. ábra pesti pilon befolyás oldali kábelei elmozdulásainak árnyalatos megjelenítése látható a nullmérésben felvett terheletlen állapothoz viszonyítva.
25. ábra Kábelek mozgás a 3. teherállásban *m+
Jól látható, hogy a legnagyobb alakváltozást, illetve a terheletlen állapotban felmért kábelhelyzethez viszonyított legnagyobb elmozdulást a leghosszabb kábelek szenvedték, hiszen ezeknél a pályalemez oldali befogásuknál (a pillér felett) a pálya nem tudta „lekövetni” az elmozdulást, így azt teljes mértékben a kábeleknek kell felvenniük. A pilon különleges, „A” betű formája miatt a kábelek nem egy síkban helyezkednek el, ezért a tónusos reprezentációikban azok térbeli elmozdulásai kerültek feltüntetésre. Az eltérések pontos meghatározásához – akárcsak a pályalemez esetén – nem elég a pontfelhőt, vagy a pontfelhő segítségével előállt modellt vizsgálni, hanem célszerű meghatározott pontokon konkrét elmozdulás értékeket megmérni. Ezt a kábelek függőleges síkra értelmezett vetületén végzett mérésekkel végeztük el. A kábelek elmozdulásai tetszőleges pontokban mérhetők pl. CAD rendszerben. A nullmérési állapotukhoz képest a kábelek felezőpontjain felvett keresztmetszetekben kiértékeltük az elmozdulásokat; a kábeleket reprezentáló görbék a kábelek pontfelhőire illesztett ívelt hengerek pályalemezhez legközelebb eső élei (26. ábra). Természetesen ezek nem a legnagyobb elmozdulások, azok kiértékeléséhez a kábelek alakját legjobban közelítő függvényeket kell elemezni; a kézi módszerrel végzett mérések szerint a felezőpontokban számolt elmozdulásokhoz viszonyítva nagyságrendi eltérés nem tapasztalható.
26. ábra A kábelek elmozdulásai a 2. teherállásban *m+
Az egyes kábelek elmozdulásait grafikonon is ábrázoltuk (27. ábra).
27. ábra Kábelek elmozdulása
6. Tematikus és nagy felbontású űrtávérzékelés Korábban csak a tematikus térképező holdak szolgáltattak űrtávérzékelési adatokat, termékeket. Az első Landsat műholdat 1972-ben indították útjára. Ez volt az első Föld-megfigyelő műhold, melyet a földfelszín monitorozására alkottak meg. Működését egy éves időtartamra tervezték, mely végül hat évig tartott. Az első Landsat műhold fellövése óta még öt továbbit állítottak pályára. Az első három (első generáció) két szenzorral működött: RBV (Return Beam Vidicon) és MSS (Multispectral Scanning), melyek közül az MSS-nek lett vezető szerepe az adatgyűjtésben. A második generációs Landsat műholdak a Landsat 4 1982-es fellövésétől kezdődően fedélzetükön hordozták a Thematic Mapper-t (TM) az MSS mellett, miközben az RBV szenzor használatát elhagyták. Az MSS szenzor működését 1995 augusztusában leállították. 1993 októberében a Landsat-6 pályára állítása kudarcba fulladt. Fedélzetén a Landsat-7 műholdra tervezett Enhanced Thematic Mapper (ETM+) berendezéshez hasonló ETM volt. 1998-ra tervezték a Landsat-7 hold fellövését, mely végül 1999 nyarára valósult meg. Fedélzetén az Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+), valamint egy új nagy felbontású pásztázó található. A fedélzeten levő ETM+ berendezés sokoldalúbb és hatékonyabb, mint a korábbi TM berendezések. E tulajdonságai révén az általa szolgáltatott adatok felhasználhatók a globális változások tanulmányozásában, a felszínborítás változásának nyomon követésében, nagy területű térképezésben. Új tulajdonságok a TM berendezésekhez képest:
egy 15 méteres pankromatikus, 0,52 - 0,9 μm-es tartományban működő pásztázó, mely jobb vegetáció elkülönítést biztosít. A multispektrális sávok illesztésével (merge), képanalízis szempontjából kiváló minőséget nyújt. a termális infravörös sáv felbontása 120 méterről 60 méterre javult a 6 darab multispektrális (30 m), egy PAN (15m) és egy termális (60 m) sávban az adatok vétele egyidejűleg történik.
A 2012-re tervezett újabb műhold: LDCM (Landsat Data Continuity Mission) A felbocsátást 2012 decemberére tervezik. Az LDCM a hullámhossz-tartománytól függően 15 – 100 méteres felbontást ígér. Az adatgyűjtés a fedélzetén található két szenzor, az OLI (Operational Land Imager) és a TIRS (Thermal Infrared Sensor) segítségével történik. Az OLI a Landsat TM-7 spektrális csatornáit az alábbiakkal egészítik ki:
Coastal (0.433 - 0.453μm), mely az óceánok part menti vizeinek kutatásához szolgáltat nagyobb felbontású adatokat Cirrus (1.36 - 1.39 μm) a cirrus–fedettség érzékelése céljából
A korábbi tanulmányainkat jelen jegyzet csak a jelenlegi Landsat és SPOT műholdak specifikációjával egészíti ki. Landsat:
fellövés éve: 1984 (TM5), ill. 1999 (TM7) 705,3 km magas pálya (kör alakú, napszinkron) 98,9 perc (14/nap) keringési idő 16 nap visszatérési idő az Egyenlítőnél, 8 nap a 60° szélességeken 15m pánkromatikus felbontás 30m multispektrális felbontás lefedettségi terület: 185x185 km
A TM7 biztosította geometriai felbontás a speciális tematikus információk levezetésén túl változás detektálásra is alkalmas (28. ábra).
28. ábra Landsat képek: cunami (Indonézia) előtt (bal) és után (jobb)
A SPOT (Satellite Pour l'Observation de la Terre) programot 1978-ban indították be Franciaországban, 1986-ban lőtték fel az első műholdat, melyet azóta további 4 követett és még kettőt (SPOT6: 2012, SPOT7: 2013) terveznek a közeljövőben felbocsátani A SPOT Föld-megfigyelő műhold-rendszert a CNES (Centre National d'Etudes Spatiales) tervezte és Franciaországban fejlesztették ki Belgiummal és Svédországgal együttműködésben. A rendszer a műholdakat, valamint a műhold vezérléséhez szükséges kapcsolódó földi intézményeket, úgymint a műhold programozásához, adatvételhez, és a képek előállításához elengedhetetlen programokat és berendezéseket üzemelteti. A SPOT adatokat a CNES leányvállalata, a SPOT IMAGE értékesíti.
A SPOT rendszer 1986. február 22-e, a SPOT 1-es fellövése óta szolgáltat adatokat öt pályára állított műholddal, melyből jelenleg kettő működik (Spot 4 és 5). A SPOT 1 működését 1990.12.31.-én, a SPOT 2 műholdat 2009 július 29.-én, 19 év sikeres adatszolgáltatás után állították le. A SPOT 3, melyet 1993. szeptember 26-án indítottak el, csak 1998. november 14.-ig töltötte be funkcióját, ekkor meghibásodott és leállt. A SPOT 4 műholdon, melyet 1998. március 24-én indítottak el sikeresen, alkalmazták először a középső infravörös képfelvevőt, amely segítséget nyújt a különböző típusú földfelszínek megkülönböztetésében. Jelenleg a SPOT 4 és SPOT 5 műhold üzemel, a két műhold együttesen a 40° szélességtől északra bármely területre naponta készíthet képeket. A már a SPOT 1, 2, 3 műholdakon is alkalmazott két nagy felbontású adatrögzítő (HRV - High Resolution Vidicon) együtt és egymástól függetlenül is rögzítenek adatokat. Mindkét szenzor bemeneti tükre földi irányítással a függőleges iránytól ± 27° -kal elmozdítható, ezzel megnövelik az egy pályáról készíthető képek számát, ill. ez a technikai megoldás lehetőséget biztosít sztereo képek készítésére (29. ábra). Mindkét HRV párhuzamosan vagy egymástól függetlenül üzemeltethető pankromatikus és multispektrális módban is.
29. ábra SPOT sztereofelmérés elve
A SPOT 4-nél az előző három műholdon alkalmazott képalkotó berendezéseit egy középső infravörös sávval egészítették ki (1.58-1.75 μm), a berendezés neve HRVIR-re változott. A két HRVIR egymástól függetlenül programozható. További újdonság a spektrális sávok fedélzeti illesztése (registration). Ezt a korábbi PAN (0.51-0.73 μm) sáv helyett az új B2 (0.61-0.68 μm) sáv alkalmazásával érik el, ugyanis ebben a sávban 10 és 20 m-es felbontású adatrögzítés is lehetséges. A SPOT 4 még egy képalkotó berendezést üzemeltet: ez a VEGETATION, amely 2000 km széles sávban 1 km-es terepi felbontással készít képeket 4 spektrális sávot használva.
A SPOT műholdak pálya adatai:
pályamagasság: 822 km pályatípus: kör alakú, napszinkron egy keringés ideje: 101 perc (14/nap) visszatérési idő: 2-26 nap inklináció: 98° (közel poláris pálya) terület: 60*60 km.
A SPOT képek rendkívül jó földi felbontást nyújtanak: pankromatikus módban:10*10 m, multispektrális módban pedig 20*20 m. Pankromatikus módban a műhold felvevő berendezése az elektromágneses spektrum látható tartományának egyetlen sávjában működik, tehát fekete-fehér képeket készít. A SPOT1, SPOT2 és SPOT3 műholdakon a pankromatikus csatorna, az alábbi táblázat szerinti 0,51-0,73μm között üzemel. A SPOT 4 esetében ez a tartomány 0.61-0,68μm-re szűkül. Az ezredforduló környékén két amerikai cég is fellőtte nagyfelbontású űrfelvételeket készítő holdjait, az IKONOS-t (30. ábra) a Space Imaging (www.spaceimaging.com) míg a Quickbird-öt a Digital Globe (www.digitalglobe.com).
30. ábra IKONOS műhold
Az IKONOS technikai jellemzői:
1999-ben lőtték fel 680km magas pálya 98 perces keringési idő 5 nap visszatérési idő 11 x 11 km lefedettség Felvételek minden irányból 1m-es pánkromatikus felbontás 4m-es multispektrális felbontás
A Quickbird technikai jellemzői:
2001-ben lőtték fel 450km magas pálya 94 perces keringési idő 1-5 nap visszatérési idő 16.5 x 16.5 km lefedettség 0.61m-es pánkromatikus felbontás 2.44m-es multispektrális felbontás
Ezen rendszereket követte a Google által finanszírozott GeoEye, mely technológia paramétereit foglalja össze az alábbi táblázat (5. táblázat): Pánkromatikus felbontás Multispektrális felbontás Hullámhossz tartományok
0.41x0.41 méter 1.65x1.65 méter 450-800 nm 450-510 nm 510-580 nm 655-690 nm 780-920 nm 15.2 km akár 60° 11 bit/pixel több mint 10 év 3 napon belül 681 km
Sávszélesség Nyílásszög Radiometriai felbontás Élettartam Visszatérési idő Műholdpálya magasság
5. táblázat GeoEYE technikai jellemzői
A nagyfelbontású űrfelvételek felhasználási területe hasonló, a tematikus térképező holdaknál nagyobb geometriai felbontást biztosítanak, ugyanakkor nem adnak információt olyan spektrális tartományokról (pl. közepes infra), mely alkalmassá tenné széles körű növényzetállapot detektálásra. Egymással összehasonlítva jól látszik a 8-9 év fejlesztése, az alábbi táblázat az IKONOS és a GeoEye legfontosabb paramétereit veti össze (6. táblázat): Technikai paraméterek Spektrális tartomány (pán) Kék Zöld Vörös Közeli infra Pánkromatikus felbontás (nadír) Pánkromatikus felbontás (60°) Multispektrális felbontás (nadír) Sávszélesség (nadír) Fellövés Élettartam Visszatérési idő Pályamagasság
GeoEye-1 IKONOS 450-800 nm 526-929 nm 450-510 nm 445-516 nm 510-580 nm 505-595 nm 655-690 nm 632-698 nm 780-920 nm 757-853 nm 0.41 m 0.82 m 0.50 m 1m 1.64 m 3.28 m 15.2 km 11.3 km 2008.09.06. 1999.09.24. >10 év >12 év 3 nap (40° szélességen 60° 3 nap (40° magasságban) magasságban) 681 km 681 km
6. táblázat Ikonos és GeoEye összehasonlítása
szélességen
60°
A nagyfelbontású űrfelvételek jellemző alkalmazási területei:
online térképek térképi háttere (pl. googlemaps, yahoomaps, bing stb.) webes szolgáltatások térképi háttere (pl. ingatlan forgalmazás) változás detektálás (pl. katasztrófa után) (31. ábra) változatos kutatások (pl. háromdimenziós útadatbázis levezetése a Gödöllői dombság területén Quickbird képekből, GVOP projekt, BME Fotogrammetria és Térinformatika Tanszék)
31. ábra Változás detektálás nagyfelbontásű űrfelvételekkel, cunami előtt (bal) és után (jobb)
A fenti, haza földmérő és térinformatikus képzésekben (BSc, MSc és PhD szinten) is oktatott technológiákon kívül számos műholdas távérzékelési szenzor gyűjt adatokat. Példaként említjük a MODIS-t mellyel kapcsolatban a BME-n is folynak kutatások. A NASA 1999-ben lőtte fel a Terra és 2002-ben az Aqua műholdakat, melyeken kulcsfontosságú érzékelő a MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer – Méréskelt felbontású képalkotó spektro-radiométer). A Terra és Aqua MODIS szenzorai a teljes Föld felszínét felveszik 1-2 naponta, 36 spekertális sávban. Az adatok elsődleges célja a szárazföldek, óceánok és az atmoszféra alsó rétegei dinamikájának és folyamatainak elemzése és megértése. A BME Fotogrammetria és Térinformatika Tanszékén a 2010-es árvizek távérzékelési felmérésének lehetőségeit vizsgálták. A Borsod megyei Sajó, Hernád, és Bódva folyók áradása és az árhullám levonulása jól nyomon követhető volt az űrből. A MODIS szenzorok a felhőzet elvonulása után értékelhető képet mutattak mind a májusi, mind a júniusi csapadékhullás nyomán kialakult árvízi jelenségről. A szenzor sajátossága, hogy a meteorológiai műholdakhoz hasonlóan, alacsony geometriai felbontása mellett (250 m) napi gyakorisággal készít felvételeket a földfelszín adott helyéről. Terepi részleteket nem, de átfogó képet nyújt egy-egy természeti jelenségről és képes annak időbeli változását naprólnapra nyomon követni. Ezért gyakran használják olyan folyamatok, mint például nagy területű elöntések térképezésére, vagy légköri jelenségek, nagy kiterjedésű változások megfigyelésére, mint pl. a 2010 áprilisában kitört izlandi vulkán hamujának nyomon követésére.
A szenzorok optikai természetéből adódóan a gyakori felvételezést a felhőzet kitakarása akadályozza. További hátránya a kevés felvételezési csatorna. A MODIS szenzor ugyan sokcsatornás (36 db) műholdas érzékelő, de a legnagyobb 250 m-es felbontást csak két spektrumban, a vörös (620 - 670 µm) és infravörös (841 - 876 µm) tartományokban éri el. Az árvízzel sújtott területekről feldolgozott műholdfelvételek a hírcsatornákon látható, helyszínről készített tudósítások megdöbbentő látványához hasonló képet adtak a katasztrófáról. A természeti csapás előtt készített felvételeket összehasonlítva az utánuk készült képekkel, jól látható a pusztítás mértéke. A változás követéséhez több felvételt használtunk fel. A képeket minden esetben a NASA LAADS katalógusából, közel-valós időben töltöttük le, ahol az aktuális felvételek nagyjából 24 órával a felvételezés után jelennek meg. A feldolgozás során az árhullám második szakaszára összpontosítottunk, mert ezen időszakban az elöntés és a vízmagasság az első árhullámnál is szélsőségesebben alakult. Az árvíz előtti időben készített referencia felvételen (április 26.-án) a Sajó, a Hernád, és a Bódva folyókat alig észrevehető, vékony vonal jelzi (32. ábra). Ezért elhelyezkedésüket fehér felirattal emeltük ki. Az árvíz második hullámában készült felvételen (június 5.-én) az említett folyók már széles folyammá duzzadtak, hatalmas kiterjedésű területeket öntve el (Kugler, 2010).
32. ábra Borsod megye műholdas elöntés térképe. Előtte, 2010. április 26-án és utána, 2010. június 5-én.
Ekkor az árhullám a Hernádon Gesztelynél tetőzött, a Sajón Sajópüspökinél és Sajószentpéteren rekord vízállásokat mértek, Edelényben és Szendrőn elmondások szerint tengerként hömpölygött a Bódva. A műholdas felvételen a folyók jól kivehetően megduzzadtak. Néhány helyen, az űrtérképen fehéren tűnik fel a szakadozott felhőzet. A beazonosíthatóság kedvéért a megye határát vonallal jelöltük, felirat pedig a súlyosan érintett települések, illetve néhány vízszint mérő állomás helyét mutattuk be. A szétterülés jól kirajzolódik a vasárnapi, június 6.-i felvételen is (33. ábra). Ezen a napon a Sajó tetőzése elérte Felsőzsolcát, ahol addigra 1300 embert kellett kitelepíteni az elöntések nyomán. A falu területét a műholdképre vetítve megállapítható, hogy a település több mint fele víz alá került. Ehhez képest a Hernád mentén fekvő Gesztelynél az elöntés területi aránya relatíve kisebb volt, mindannak ellenére, hogy itt az előző napon a valaha mért 474 cm-es vízmagasságot 43 cm-rel meghaladva tetőzött a folyó. Felsőzsolcán ezzel szemben a vízszint tetőzése a rekord vízállás alatt maradt, mégis a településen nagyobb pusztítást okozott. Magyarázat lehet a jelenségre, hogy a Sajó árterében, a Zsolca és Miskolc között létesült bevásárló központok építése során a terepszint magasítása negatívan befolyásolta az ár levonulását (Kugler, 2010).
33. ábra A Sajó és Hernád összefolyása és a környező érintett települések június 6.-án
Az űrfelvételeken az árhullám levonulásának folyamata is megfigyelhető, a június 13.-i felvételen látszik, hogy a folyók lassan visszatértek medrükbe, az ártéren jól megfigyelhető nyomát hagyva az elöntés legnagyobb kiterjedésének (34. ábra).
34. ábra Az árhullám levonulását követő felvétel június 13. -án
A műholdfelvételek nem elhanyagolható előnye, hogy egyetlen alacsony felbontású felvétel több ezer km2 nagyságú térségről átfogó, térképhez hasonló, aktuális képet ad. A pusztítás mértékéről semmilyen más földi felmérési módszerrel nem tudunk nagy területről egységesen és gyorsan információt gyűjteni (Kugler, 2010).
7. Légi és űrtávérzékelés – RADAR A radar topográfiai célú alkalmazása helyett helyesebb digitális felszín és domborzatmodell előállításáról beszélni. Bár a technológiát már a XX. század első felében is sikerrel alkalmazták geodéziai célokra, az IfSAR elhozta a technológia másodvirágzását, de az alapokat érdemes a korai rendszerektől kezdve tárgyalni. A radar mikrohullámokat alkalmaz, 1 mm – 1 m hullámhossz tartományban (Ka, K, Ku, X, C, S, I, P hullámok), mely áthatol párán, ködön, felhőn, sőt, akár a felszín felsőbb rétegeibe is behatol. A visszaverődés alapvetően a felületek érdességétől., nedvességtartalmától és a radarhullámok beesési szögétől függ (a vízfelületek a radarképeken sötétek, a víz síktükörként veri vissza a hullámokat). Radar alatt általában az aktív rendszereket értjük, azaz a szenzor az általa kibocsátott és a felszínről visszavert hullámokat rögzíti, de vannak passzív radarok (radiométerek) is, melyek a felszín saját elektromágnese sugárzását rögzítik.
7.1. Radar geometria A korai rendszerek RAR rendszerek voltak, azaz valós nyílású antennákat (RAR – Real Aperture Radar) alkalmaztak (35. ábra).
35. ábra RAR rendszer
A RAR rendszerekkel elérhető terepi felbontás keresztirányban a mérhető (terjedési) időkülönbségtől és impulzushossztól függ (36. ábra).
36. ábra RAR keresztirányú felbontásának kiszámítása
Haladási irányban a repülési magasságtól és az antenna (valódi, fizikai) méretétől függ, azaz nagy felbontáshoz alacsony repülési magasságra (mely műholdas felmérés esetén nem is járható út) vagy nagy méretű antennára van szükség. Utóbbira megoldás a valós méret szintetizálása, a SAR rendszer (lsd. később) (37. ábra).
37. ábra RAR haladási irányú felbontásának számítása
A RAR esetén a mérési eredmények:
a visszatérési idő visszavert impulzusok intenzitása (amplitúdója)
A SAR (Synthetic Aperture Radar) alapelve egy, a valósnál többszörös méretű antenna szintetizálása (38. ábra).
38. ábra A SAR alapelve
A SAR feldolgozás során felhasználják a Doppler-jelenséget, mely szerint az érzékelési frekvencia az objektumhoz közeledve és attól távolodva folyamatosan változik. A haladás által szintetizált antenna méret azt „utánozza”, mintha egy óriási antennás RAR mérést végeztünk volna, így a haladási irányú felbontás nagy mértékben növelhető. A radar képek olyan képek, melyek a vett impulzus intenzitásának függvényében tartalmaznak szürkeségi értékeket. A radar képsíkjára vetített felszíni pontok a felvételi geometriából adódóan torzulásokat szenvednek (39. ábra).
39. ábra Geometriai torzulások a radar képsíkon: előrövidülés (balra fent), átfedés (jobbra fent), árnyékolás (lent)
előrövidülés: távolság rövidülése (ábrán az a-b távolság) átfedés: pontok egymáshoz képest átfedett leképződése (ábrán a b pont helyzete a-hoz képest) árnyékolás: kitakart felszíni pontok (ábrán a c pont)
7.2. Interferometrikus radar Egymáshoz közeli szenzorpozíciókból készített felvételek fáziskülönbségeinek összehasonlításán alapul az interferometrikus radar (InSAR vagy IfSAR) technológia. A felvételek közti fáziskülönbséget ábrázolja az interferogram, melynek elemzésével, feldolgozásával nagy pontosságú magassági modellek készíthetők és pontos magasságmeghatározást igénylő alkalmazások (pl. szeizmikus hatások elemzése) számára teszi alkalmassá az IfSAR technológiát (40. ábra).
40. ábra Az IfSAR geometriája
A fázis változására a felszín anyaga és dielektromos jellemzői vannak a legnagyobb hatással. Mivel a távolságot is a fáziskülönbségből (azaz az egész hullámok száma a tört hullámok pontos mérése) számítják, a fázisra ható egyéb hatásokat el kell távolítani az interferogramból (41. ábra). A felvételek készítésének helye közti bázistávolság néhány centimétertől akár száz méteres nagyságrendig is terjedhet, ez még utófeldolgozással kompenzálható, a más felvételi pozíció okozta fáziskülönbség modellezhető. A bázisvonal hossza ugyanakkor meghatározza a legkisebb mérhető magasságkülönbséget, így DSM vagy DEM előállításánál komoly jelentőséggel bír.
41. ábra InSAR interferogram
A radar képek feldolgozása szakértelmet és speciális szoftverek igénylő folyamat. Első lépésként az azonos területet ábrázoló két képet koregisztrálni kell, azaz elforgatással és a méretarány tényezők beállításával egymáshoz kell transzformálni. Az SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) szép példája a modern távérzékelési felmérésnek. A hordozó az azóta már nyugdíjazott űrsikló, a Space Shuttle (pontosabban az Endeavour). Az űrsikló rakterébe hajtogatták bele az SAR antennát és 2000-ben egy 11 napos felmérés keretében felmérték a szárazföldek 80%-át: az Antarktisz kivételével az összes déli kontinenst és északon a 60-ik szélességi körig az összes területet (pl. Skandinávia északi része hiányzik). A mérés 5,6 centiméter hullámhosszúságú radarjelekkel történő radar-interferometrián alapult. A jeleket két csatornán, a C- és az X-sávon vették. Az eredetileg német–olasz fejlesztésű, X-sávon működő berendezésnek kissé jobb a felbontása, azonban a repülési pályához képest csak negyedakkora szélességű sávot tud végigpásztázni, mint a 225 km-t átfogó C-sávos műszer. Az
interferenciát két, egymástól fix 60 méteres távolságban elhelyezett vevő biztosítja: a nyitott űrrepülőgépből egy 60 méteres rögzített tartószerkezet nyúlt ki, amelynek végén volt a másik érzékelő (42. ábra). Az adatokat az űrrepülőgép fedélzetén rögzítették, így rádió-telemetriára nem volt szükség (Werner, 2001). Az űrbeli méréseket mintegy 70000 kilométer hosszban, GPS-műszerekkel végzett geodéziai szelvényezés egészítette ki, amely a modell vertikális pontosságát volt hivatva megállapítani és javítani. Emellett a vízszintes pontosság ellenőrzésére és javítására, különösen ritkán lakott területeken, fix pozíciókon jó visszaverő felületű lapokat helyeztek el, amelyek a radarfelvételeken jól láthatóak, és földi illesztőpontokként jól lehetett használni azokat. Az USA-ban az 1 szögmásodperc felbontású adatsort, míg a Föld más részein a 3 szögmásodperc felbontású adatsort nyilvánosságra hozták, az bárki számára elérhető és számos kutatás foglalkozik az alkalmazásával (pl. árvizek lefolyásának modellezése a BME Fotogrammetria és Térinformatika Tanszékén) (42. ábra).
42. ábra SRTM működési elve és a magyar mintaállomány
7.3. Növényzetmonitoring COSMO-SkyMed képekkel A radar-alapú technológia nagy területű felmérések esetén végezhető gazdaságosan. Különösen légi felmérés esetén, hiszen műholdas adatszolgáltatásnál a fajlagos költségek alacsonyan tarthatók. Sajnos jelenleg csekély számú hazai példával rendelkezünk. Az alábbiakban egy klasszikus távérzékelési feladatot, növényzet monitoring alkalmazást mutatunk be. A munkát Hován Kinga végezte 2011-ben és dokumentálta diplomamunkájában. Alapadatokként a COSMO-SkyMed SAR állományok szolgáltak, melyek úgynevezett ScanSAR szkennelő módban készültek, melynek célja, hogy sokkal szélesebb területet tudunk, így sokkal nagyobb területről készíthetünk egy felmérésből képet (43. ábra). A letapogató SAR üzemmód az antenna nyílásszögét repülés közben elektronikus vezérléssel változtatja, ezáltal a felvételi sávot megnöveli. A letapogató SAR előnye, hogy a radar működési idejét megosztja: kettő vagy több különálló alsávra, így minden rész teljes lefedettséget eredményez külön-külön is (ezeket az alsávokat végül egyesítik).
43. ábra A ScanSAR felvételi mód vázlata
Hátránya, hogy az így készített felvételek sokkal szemcsésebbek lesznek, hiszen a jel nagyobb területről verődik vissza, jobban szétszóródik, és ez a szenzortól való távolság növekedésével is egyre csak nő, tehát a legmesszebbről visszaérkező jelek minősége sokkal gyengébb lesz, mint a közelről, kicsi beesési szögben visszaérkező jeleké. Ennek érdekében ezeket az alapadatokat a tényleges feldolgozás, információ levezetés előtt több előfeldolgozási lépésnek kell alávetnünk. A feldolgozási lépéseket és azok sorrendjét ábrázolja az alábbi folyamatábra (44. ábra) (Hován, 2011). COSMO-SkyMed ScanSAR adatok Szemcseszűrés 1. (Gamma és Gauss) Szemcseszűrt COSMO-SkyMed ScanSAR adatok Koregisztráció Koregisztrált, komplex, COSMO-SkyMed ScanSAR adatok Szemcseszűrés 2. (multitemporális) Szemcseszűrt, koregisztrált COSMO-SkyMed ScanSAR adatok Geokódolás
Radiometriai kalibráció
Szemcseszűrt, koregisztrált, geokódolt, radiometriailag kalibrált COSMO-SkyMed ScanSAR adatok Mozaikolás Mozaikolt, szemcseszűrt, koregisztrált, geokódolt, radiometriailag kalibrált COSMO-SkyMed ScanSAR adatok
44. ábra ScanSAR adatok előfeldolgozása
A szemcseszűrésnek és a radiometriai kalibrációnak itt kiemelt szerepe van, a következő két képen: a szűretlen (45. ábra) és a szűrt (46. ábra) ScanSAR adatok közötti markáns különbséget láthatjuk.
45. ábra ScanSAR kép kivágat szemcseszűrés nélkül
46. ábra ScanSAR kép kivágat szemcseszűréssel
Látható tehát, hogy esetünkben a szemcseszűrésnek és a radiometriai kalibrációnak, korrekciónak rendkívül nagy szerepe van, hiszen a feldolgozott terület összesen kb. 82 km x 54 km az 5 rendelkezésre álló felvétel mozaikolása (egymáshoz illesztése) után, 1 pixel = 0.000125 fok. A radiometriai korrekció és kalibráció valamint a szemcseszűrés ebben a feldolgozásban elengedhetetlen, hiszen enélkül nem lehetne a különböző időpontokban készült, különböző radiometriai tulajdonsággal rendelkező képeket pontosan egymáshoz illeszteni. A felvételek a Fülöpszigeteki rizstermesztés monitorozásához készültek a száraz évszakra (2010. december-2011. március).
Az 5 rendelkezésre álló ScanSAR felvétel:
2010. 12. 01. 2010. 12. 17. 2011. 01. 02. 2011. 01. 18. 2011. 03. 23.
A radiometriailag kalibrált, szemcseszűrt, koregisztrált, geokódolt és mozaikolt felvételeket végül a jobb láthatóság érdekében RGB kompozit képeken ábrázoltuk, Az első kompozit a 2010.12.012010.12.17-2011.01.02-i felvételekből, a második kompozit a 2011. 01. 02. - 2011. 01. 18. - 2011. 03. 23-i felvételekből készült. A korrekciók és a mozaikolás eredményeképpen az alábbi képeket kaptuk (Hován, 2011).
47. ábra 2010. 12. 01 – 2010. 12. 17 – 2011. 01. 02.-i COSMO-SkyMed ScanSAR felvételek mozaikolt, színes kompozitja
48. ábra 2010.12.01-2010.12.17-2011.01.02.-i COSMO-SkyMed ScanSAR felvételek mozaikolt, színes kompozitja, részletesebben
49. ábra 2011. 01. 02. - 2011. 01. 18. - 2011. 03. 23-i COSMO-SkyMed ScanSAR felvételek mozaikolt, színes kompozitja
50. ábra 2011. 01. 02. - 2011. 01. 18. - 2011. 03. 23-i COSMO-SkyMed ScanSAR felvételek mozaikolt, színes kompozitja, részletesebben
A képekből látható, hogy melyik időpontban a legintenzívebb a növények terjedése, jelenléte a kérdéses területen, a fenti példánál pl. a 2011. 01. 02. - 2011. 01. 18. - 2011. 03. 23-i kompoziton egyértelműen a zöld szín az uralkodó, tehát a 01.18-i felvételen a legnagyobb a növényzet jelenléte, ami a másik két felvételen nem jellemző. A különböző színekkel jelölt területek osztályozásával vagy klaszterezésével az eredményeinket továbbfejleszthetjük akár tematikus térképekké is. Ezekkel az elemzésekkel mezőgazdasági szakemberek nyomon követhetik a különböző haszonnövények (ebben az esetben a rizs), vagy akár erdőségek növekedését, terjedését, és megfigyelhetik bizonyos időszakokban a növényzet mennyiségét valamint állapotát. Észrevehető még ezen kívül, hogy markáns változások csak a folyó mentén találhatók, a folyótól távolodva a terület nem sokat változik, tehát a módszer valóban alkalmas az időpontok közötti felszíni különbségek ábrázolására és a növényzet rövid távú megfigyelésére (Hován, 2011).
8. Légi távérzékelés – LIDAR A légi lézerszkennelés során a repülőeszközön elhelyezett szenzor lézersugárral pásztázza a felszínt, rögzíti a visszaverődéseket, majd a szenzor helyének és helyzetének, valamint a lézersugár irányának és utazási idejének ismeretében előállítja a terület térbeli pontfelhőjét (51. ábra).
51. ábra Légi lézerszkennelés alapelve
A légi lézerszkennelés területén már az 1970-es években történtek kutatások, azonban a technológia csak az 1990-es években terjedt el, ekkor kezdtek el széles körben kutatásokat is végezni. Az technológia elterjedésének főbb okai:
Az információtechnológia és finommechanika fejlődésének köszönhetően a lézerszkennerek ára elérhetővé vált. A technológia direkt tájékozást követel, a 90-es években fejlődtek a műholdas helymeghatározás és az inerciális navigációs szenzorok olyan mértékben, hogy ki tudták szolgálni a technológia pontossági igényeit. Felvevő piac megjelenése, azaz megjelent az igény nagy pontosságú felszínmodellek irányában. A szintén az adott időszakban rohamos fejlődésnek indult mobil kommunikációs iparág egyre pontosabb városmodelleket igényelt, melyek nagyon pontosan tartalmazzák a vegetációt és az épített környezetet.
8.1. LiDAR szenzorok A légi lézerszkenneléses technológiák jellemzően az alkalmazott szenzor szerint csoportosíthatók, hiszen a szenzorok által alkalmazott felmérési módszer alapvetően befolyásolja a végtermék jellegét. Az alkalmazott lézert illetően egyes rendszerek a látható, mások a közeli infra tartományban bocsátanak ki lézersugarat, a légi felmérés során alkalmazott lézerek az emberi szemre nem károsak,
a footprint mérete miatt a szembe jutó sugárrész energiája már kellően kicsi. A légi lézerszkennerek általában 1064 nm-es (vagy 1550 nm-es) hullámhosszú YAG (yttrium aluminium garnet) lézereket használnak, míg a tengerfenék felmérését szolgáló batimetrikus szkennerek 532 nm-es dupla lézerdiódát használnak, mely sugár áthatol a víz felszínén. Az előállt pontfelhő mintázatát, sűrűségét és homogenitását a szenzor lézersugár eltérítő mechanizmusa befolyásolja. A szenzorok nagy része tükrös sugár eltérítést alkalmaz, bár vannak fix optikai szálas szenzorok is (52. ábra).
52. ábra Lézerszkenner lézersugár eltérítési mechanizmusai: fix szálas (fent), nutáló tükrös (bal alul), oszcilláló tükrö (alul középen) és forgó poligonos (jobb alul)
A tükrös rendszereknél a szkennelési mintát alapvetően az eltérítő mechanizmus és technológia befolyásolja, a következő változatokat alkalmazzák a kereskedelmi forgalomban lévő rendszereknél. Nutáló tükrös megoldás: egy ferdén lecsiszolt forgó henger fedlapja a tükör, az előállt szkennelési minta egymást átfedő elliptikus spirál mintájú. Előnye a nagy és homogén pontsűrűség, hátránya (ami bizonyos alkalmazásoknál előny is lehet) a redundáns adattárolás (53. ábra).
53. ábra Nutáló tükrös lézerszkenner szkennelési mintája
Az oszcilláló tükrös lézerszkennerek fűrészfogas mintát eredményeznek (54. ábra). Gondos szkennelési frekvencia és repülési sebesség megválasztásával (illetve összehangolásával) a sávok szélei kivételével homogén pontsűrűség érhető el. Hátránya a sávok szélein gócpontszerű pontsűrűsödés. Spot 9 Spot 25
Spot 12
Spot 5 Spot 4 Spot 3 Spot 2 Spot 1
Spot 17
Variable (1 - 30 m) 54. ábra Oszcilláló tükrös lézerszkenner szkennelési mintája
A poligontükrös szkennerek egymással párhuzamos szkennelési vonalak eredményeznek, a repülési vonalra közel 90 fokos szögben. A korai fix beépítésű szenzorok szintén párhuzamos szkennelési vonalakat eredményeztek, azonban a feldolgozás szempontjából kedvezőtlenül, a repülési irányával párhuzamosan. Erre szellemes megoldásként találták ki, hogy az optikai szálakat legyezőszerűen a repülési vonalra merőlegesen mozgatják, így az előállt minta sokkal homogénebb sűrűségű (55. ábra).
55. ábra Fix szálas szkenner szkennelési mintája
A szkennelési technológiákból is következik, hogy a terepi pontsűrűség az alábbiaktól függ:
repülési sebesség lézersugár kibocsátási frekvencia szkennelési frekvencia és nyílásszög
Általában elmondható, hogy a kitakarások elkerülése érdekében és a sávok szélén fellépő bizonytalanságok miatt a LIDAR felmérések során a légifényképezéshez képest keskenyebb sávot vesznek fel egy repülési vonalon, alacsonyabb repülési magasságból. A gyakorlati tapasztalatok alapján kisrepülőgépről vagy helikopterről végzett LIDAR felméréssel akár 20-30 pont/m2-es pontsűrűség is elérhető, bár sokszor nem a maximális sűrűség elérése a cél, hiszen pl. árvízvédelmi célra használandó digitális domborzatmodell levezetéséhez felesleges a négyzetméterenkénti 1-2 pontnál nagyobb pontsűrűség beállítása, hiszen ennek adattárolási, adatfeldolgozási vonzatai is vannak.
8.2. LiDAR pontosság A technológia még sok szakmabeli számára is újnak számít, pl. nincs a felsőfokú oktatásban olyan mértékű beágyazódottsága, mint a fotogrammetriának. Sokszor az első kérdés, amikor valamilyen más geodéziai felméréssel szemben alternatívaként felmerül a légi lézerszkennelés, hogy milyen a pontossága? A továbbiakban a légi lézerszkennelés pontossági kérdéseit tárgyaljuk, de megjegyezzük, hogy a manapság szintén direkt tájékozást használó más légi távérzékelési technológiák esetén is hasonló iránylevek mentén kell a távérzékelési termék pontosságát meghatározni, így a légi lézerszkennelés példája jó alapként szolgálhat. A pontosság kérdése rendkívül összetett, az egyes alrendszerek (pl. a lézerszenzor távmérési pontossága) pontosságán kívül a teljes rendszer pontossági kosarát (error budget) érdemes
vizsgálnunk. Ebben a pontossági kosárban az alábbi alrendszerek pontosságát kell vizsgálnunk és figyelembe vennünk:
helymeghatározó (GNSS) rendszer pontossága helyzetmeghatározó inerciális rendszer pontossága lézerszenzor távmérési pontossága lézerszkenner iránymeghatározási pontossága
Légi lézerszkenneres felmérés tervezése során az eszközök kiválasztásánál a kiegyensúlyozottságra kell törekedni, azaz hiába alkalmazunk centiméteres pontosságot biztosító távmérőt ha a szenzor helyét csak deciméteres nagyságrendben tudjuk megadni. A műszergyártók által megadott pontosságot – mint oly sok esetben – fenntartásokkal kell kezelnünk. Mivel a légi lézerszkennelésnél a vízszintes és magassági pontosság jelentősen eltér (a magassági javára), ezeket az értékeket szokás külön megadni (a nagyságrend érzékeltetéséül: pl. magassági pontosság ~15cm, vízszintes pontosság ~30cm, a magassági pontosság általában 2-3-szor jobb, mint a vízszintes). Ez már csúsztatásra ad lehetőséget, mert általában a legkedvezőbb esetre (a lézersugár nadír helyzetében) adják meg a magassági pontosságot, mely a szkennelési sáv széle felé haladva folyamatosan romlik; jobb esetben a minimális és maximális értékek átlagát adják meg. A gyártók a megadott pontosságot statisztikai módszerekkel, az alrendszerek technikai paramétereiből számítják, a gyakorlatban számos egyéb tényező ronthatja vagy éppen javíthatja az értékeket. A pontosságot továbbá általában 1σ pontosságként értelmezik, azaz a felmért pontok ~68%-ra tekinthetők érvényesnek. A hibakosárban a lézertávmérő a legkisebb és legjobban definiált hiba-faktor, maga a távmérő egy jól ismert, régóta fejlesztett technológia. Általában szilárd fényerősítős lézerdiódát alkalmaznak, 5-7 ns hullámhosszal, mellyel (a vevő 0.05-2ns-os időmérési hibáját figyelembe véve) 5-7cm-es távmérési pontosság érhető el, függetlenül a távolságtól. Itt érdemes kitérni a lézer footprint hatására, azaz a lézer lábnyomára, a lézernyaláb terepen mérhető méretére. A lézer koncentrált, rendkívül kis divergenciájú fény, ám a légi lézerszkennerek számos okból olyan sugarat alkalmaznak, melyek a terepen pár dm-es kis, illetve nagy tengelyű ellipszisként képződnek le. A lézersugár átlagos széttartása 0.25-0.5 mrad, mely a kibocsátó optikájával állítható. A footprint területe az alábbi formulával számítható:
AI
4
D R
2
ahol A a footprint területe, D a lézersugár kibocsátási mérete, R a szenzor-terep távolság és γ a lézersugár széttartása (rad). Az így lefedett, akár több dm2-es területen belül eleve lehetnek 5-7 cmes magasság különbségek, különösen sziklás és/vagy meredek terepen. A távmérőket időnként kalibrálni kell, a hiba-faktor számításánál számolni kell az atmoszferikus korrekciókkal, melyek hullámhossz-függőek, így általában komplex atmoszféra modellt alkalmaznak. A GNSS rendszer pontosságát számos, terepi geodéziával és fotogrammetriával foglalkozó tárgy keretén belül tárgyaltuk, itt most csak felsorolásszerűen ismételjük meg legfontosabb faktorait:
Relatív helymeghatározás módszere o Fázismérés (pl. RTK: cm) o Kódmérés (DGPS: m) Műhold-geometria: PDOP Többutas terjedés Antenna fázis-középpont modell Légköri hatások (troposzféra vagy ionoszféra)
A gyártók a GNSS magassági hibáját nagyban befolyásoló geoid modelleket nem tudják figyelembe venni, a mérés tervezésénél azonban ezzel is számolni kell, hatása 10 km-es távolságokon is centiméteres nagyságrendű. Az elérendő pontosság függvényében terepi mérésekkel hatása mérhető. A komponensek közül az egyik legkomplexebb az inerciális mérőberendezés (inertial measurment unit – IMU), melynek hibája jelentősen befolyásolja az elérhető 3D pontosságot. Az inerciális mérőberendezés a három irányban mért gyorsulásértékek mellett a három tengely körüli elfordulásokat is méri: ω (roll), φ (pitch), κ (heading/yaw) (56. ábra).
56. ábra IMU által mért szögváltozások
Egy szkennelési vonalat vizsgálva a fenti szögértékek méréseinek hibája különböző hatásokat eredményez. A repülőgép hossztengelye körül értelmezett ω hibája legnagyobb részben a pontok magassági koordinátájának hibáját okozza, különösen a sávok szélén (57. ábra).
57. ábra ω hibájának hatása a pontmeghatározásra
A φ hibája azt a hatás okozza, mintha a repülőgép bólintana, így a pontok vízszintes értelemben a repülés irányában vagy előre, vagy hátra kerülnek (58. ábra).
58. ábra φ hibájának hatása a pontmeghatározásra
Végül a κ a repülőgép repülési irányát írja le, így hibájának hatása ellentétes a repülési sáv két szélén (59. ábra).
59. ábra κ hibájának hatása a pontmeghatározásra
A hibák nagyságrendjét és az egyes szögértékek közti különbséget érzékeltetendő példákat mondunk különböző technológiájú (és árú) IMU-k szögmérési hibáira:
0.008° (φ/ω), 0.015° (κ) (Applanix POS/AVTM 410 (MEMS)) 0.005° (φ/ω), 0.008° (κ) (Applanix POS/AVTM 510 (FOG)) 0.0025° (φ/ω), 0.005° (κ) (Applanix POS/AVTM 610 (RLG))
Ezek a hibák természetesen a magassággal egyenes arányban állnak, pl. 0.005° szögmérési hiba 0.17 m-es terepi eltérést okoz 2000 m magasból.
A fenti alapkomponenseken kívül vannak egyéb hibahatások, pl. a szkenner tükör szögmeghatározási hibája vagy annak nem lineáris összetevői (különösen oszcilláló tükrös rendszerek esetén a tükör átbillentésekor). Hiába ismerjük az egyes alrendszerek által elérhető pontosságot, ha nem tudunk egyértelmű kapcsolatot teremteni köztük (60. ábra). Ezt általában a felmérések előtti kalibrációval biztosítják, pl. jól detektálható objektum felmérése több irányból, általában még a repülőtér környezetében.
60. ábra LiDAR alrendszerek kapcsolata
Az alábbi táblázat a fentebb említett hibahatások arányait érzékelteti (7. táblázat): Lézerszkenner IMU
GNSS
lézertávmérő szkenner-szög φ ω κ X,Y,Z
5cm 0.003° 0.005° 0.005° 0.008° 5cm
7. táblázat LiDAR hibakosár
8.3. LiDAR alkalmazások Mint említettük, akár 20-30 pont/m2-es pontsűrűségű állomány is előállítható légi lézerszkenneléssel. Ez gyakorlati példa, természetesen helikopteres felméréssel a pontsűrűség elméletben tetszőlegesen növelhető. Ez a pontűrűség lehetővé teszi az épített környezet részletes felmérését, pl. épületek, távvezetékek térképezése. A footprint méretének és a kis lézer impulzushosszaknak köszönhetően egy visszaverődésből is több magassági információt nyerhetünk a többszörös visszaverődés detektálásnak vagy a teljes hullámforma digitalizálásnak köszönhetően. A lézersugár terep közeli mértének köszönhetően ugyanis annak egy része visszaverődhet pl. lombkorona tetejéről, míg más része tovább utazik a felszín felé, megint egy része visszaverődik az aljnövényzetről végül a talajról (61. ábra).
61. ábra A többszörös visszaverődés elve
Sokszor csak az első és utolsó visszaverődést detektálják (first és last pulse), az első visszaverődés állománya a felszínmodell, míg az utolsó visszaverődés állománya a domborzatmodell alapja (62. ábra).
62. ábra Első (bal) és utolsó (jobb) visszaverődés állományai
A teljes hullámforma digitalizálás a földi lézerszkennelésnél tárgyalt módon történik, légi felmérés esetén jelentősége az erdészeti alkalmazásokban, vegetáció felmérésénél domborodik ki (63. ábra).
63. ábra LiDAR teljes hullámforma digitalizálás
8.4. LiDAR adatok feldolgozása A LiDAR adatok feldolgozása – hasonlóképpen, mint a földi lézerszkennerrel felmért adatok esetén – több lépcsőben történik és nagy mértékben függ az előállítandó eredményhalmaztól. Általánosságban a következő lépések végrehajtása szükséges:
a felmérés eredményének blokkokra osztása, feldolgozási lépések végrehajtása (blokkonként), amennyiben az eredmény megfelelő, a többi blokk feldolgozása.
A blokkokra osztásnak fontos szerepe van, hiszen még a mai személyi számítógépek teljesítménye mellett sem mondható gördülékenynek egy sok százmillió pontból álló pontfelhő egy adathalmazként való kezelése. A feldolgozási lépések szintén számos műveletet foglalhatnak magukban, ennek ellenére a feldolgozási folyamat a legtöbb esetben a szegmentálási művelettel kezdődik. A szegmentálásnak fontos szerepe van, hiszen a feldolgozandó pontfelhő kategorizálatlanul tartalmazza a felmért terület háromdimenziós „képét”, a feldolgozási lépések és eredmények azonban egy jól meghatározható területre vonatkoznak, mint például a pontfelhőben található épületek, vagy a talaj. A szegmentálás során, valamilyen műveletrendszer alkalmazásával (ez a legtöbb esetben a pontok magassági koordinátáihoz köthető) külön csoportokat ún. szegmenseket alkotunk a pontfelhő pontjaiból. A szegmentálás művelete általában részben, vagy teljesen automatikus, ennek ellenére a következő feldolgozási lépés megkezdése előtt ajánlatos az eredményeket manuálisan (vizuálisan) ellenőrizni (64. ábra).
64. ábra: Osztályozott pontfelhő
A szegmentálás után az adott szegmensbe tartozó pontok osztályozása következik. Az osztályozás folyamatának eredményeként előállnak azok az egymással logikai kapcsolatban álló ponthalmazok, melyeket a további feldolgozási műveletek bemenő adataként használhatunk. A feldolgozási lépések a legtöbb esetben részben vagy teljes egészében automatizáltak, a feldolgozást végző személynek csupán néhány paramétert kell megadnia. A háttérben futó algoritmusok végig rejtve maradnak, működésükről a szoftvergyártók nem adnak ki információt. A fenti két alapvető feldolgozási művelet (szegmentálás, osztályozás) és azok részműveletei (kézi-, automatikus eljárások) mellett a következő fontosabb funkciókat és feldolgozási lépéseket támogatják a piacon megtalálható szoftverek (pl. Terrasoild programcsomag):
projekttámogatás (több forrásból származó adatok együttes kezelés, pontfelhő-mozaik kezelés), a pontfelhő háromdimenziós vizuális elemzése, pontsűrűség automatikus mérése, tárgyraszter funkciók (a felmért pontok használatával), egyedi pontosztályok létrehozása, metszet generálás (tetszőleges irányban), komplex háromdimenziós objektumok interaktív osztályozása (távvezeték tartó oszlopok, fák, vasút, csővezeték), távvezetékek és tetők automatikus modellezése, színes raszter kimenet, pontok exportálása osztályinformációval együtt (így konvertálás is az egyes formátumok között).
A légi lézerszkennelésben (hasonlóan a földi lézerszkenneléshez) mindezidáig nem alakult ki egységes fájlformátum. Az ebből adódó problémák (inkompatibilis szoftverek, adatcsere) megoldására az ASPRS (Americal Society of Photogrammetry and Remote Sensing – Amerikai Fotogrammetriai és Távérzékelési Társaság) gondozásában lévő LAS fájlformátum jelenthet megoldás, mely formátumot a legtöbb gyártó által készített szoftver támogat. A feldolgozási lépések végrehajtása, ahogy már korábban is említettük, igen erősen igénybe veszi a feldolgozó számítógépet. Ennek érdekében a feldolgozási folyamat összeállítása után – amit általában a teljes mérési eredmény egy kis részén tesztelnek, és iteratív folyamattal biztosítják a kívánt végeredmény létrejöttét – a teljes adatállomány feldolgozása teljesen automatikusan történik. Mivel ennek a feldolgozási lépésnek igen nagy a hardware és idő igénye grid computing megoldások alkalmazása javasolt. Ennek lényege, hogy több, hálózattal összekapcsolt számítógép végzi a feldolgozást, amit egy kiemelt számítógép irányít. A kiemelt számítógép osztja ki az egyes feladatokat a hálózatban található számítógépeknek, majd ugyanez a csomópont gyűjti össze a kész, már feldolgozott információt. Ezen eljárás segítségével a feldolgozási idő ás hardware igénye (egy számítógépre vetítve) töredékére csökkenthető.
A légi lézerszkennelt adatok feldolgozásának eredményként előálló néhány fontosabb végtermék:
domborzatmodell (DEM), felszínmodell (DSM), szintvonalas térkép, lefolyástérkép, ortofotó, valódi ortofotó, városmodell (65. ábra).
65. ábra: 3D városmodell
Speciális alkalmazási terület a közlekedési adatok feldolgozása. A LiDAR technológiai sajátosságai miatt különösen alkalmas sávtérképezésre (corridor mapping). Úthálózat felmérés során az úton haladó járművek is rögzítésre kerülnek, ilyen állományok adták a BME Fotogrammetria Tanszéke és a The Ohio State University közös kutatásának alapját. Célunk volt annak vizsgálata, hogy milyen forgalmi információk nyerhetők LiDAR adatsorból. Elsősorban a járművek elkülönítését és leválogatását, valamint osztályozását tűztük ki célul. A mintaállományt repülőgépről rögzítették Ohio államban (USA) kb. 200 km/h-s sebesség mellett 1.5 pont/négyzetméteres adatsűrűségben. Tekintve, hogy a cél a járművekkel kapcsolatos adatok nyerése illetve levezetése, ez a pontsűrűség elsőre talán ritkának tűnhet, azonban a járművek számos esetben már ilyen pontsűrűséggel is azonosíthatóak (66. ábra).
66. ábra Autópálya felmérés pontflehő kivágat
Nagyobb pontsűrűséggel természetesen még élesebben kirajzolódnak az élek, az úttest határai és az úthoz közeli egyéb objektumok kontúrjai. Mivel a repülési vonal nem pontosan a járművek felett található, így a haladási irányra merőlegesen pásztázó szenzorok a járművek oldalait is „eltalálják”; sok pont innen verődik vissza, így nem tisztán felülnézeti képeket kapunk. Ezek a pontok önmagukban és az esetleges többutas terjedés miatt elmoshatják a kontúrokat, mivel a jel nem közvetlenül a tárgyról, hanem onnan máshova verődve, késve érkezik vissza. Gyakorlatilag így a ténylegesnél nagyobb távolságot mérünk. A dinamikus adatok levezetésére a LIDAR adatok speciális tulajdonságát használjuk. Mivel az adatnyerés pásztázáson alapul, a mozgó objektumok a LIDAR adatállományban a haladási irányuknak, sebességüknek, valamint a repülőgép sebességének függvényében megnyúlnak ill. rövidülnek. Szemléletes példa a nagyméretű, a térbeli adathalmazban különösen kontrasztos kamion, amely a repülési iránnyal egyező irányban megnyúlt, hasonló méretű párja az ellenkező irányba haladva megrövidült (67. ábra).
67. ábra Objektumrövidülés és –megnyúlás (kamion).
A közlekedési alkalmazások területén több feladat megoldását tűztük ki célul. Először is a járművekkel kapcsolatos információk levezetéséhez a járművek elkülönítésére van szükség (68. ábra). Az adatállományban elkülönített járművekkel aztán már további adatokat is nyerhetünk, pl. a járműmennyiség vagy akár sebesség-becslés.
A LIDAR adatok szegmentálásához szórás értékek alapján végzett él-keresési és magasság szerinti küszöbölési módszereket alkalmaztunk.
68. ábra Élkeresés szórástérkép segítségével.
Az egyes szegmensek osztályozásához a járművek térbeli modelljét készítettük el, a szabad szemmel azonosíthatatlan (pl. túlzottan megrövidült) járművek esetén egyszerű statisztikai jellemzőket (jármű magasságát, magassági hisztogramjának alakját) használtunk a döntéshez. Az osztályozással kapcsolatos elemzésekhez pontosan elhatárolt járművekre volt szükségünk, a továbbiakban tehát az adathalmazból manuálisan kivágott járműveket használtunk. A járművek kategóriákba sorolásához először az osztályozásukhoz egyértelműen jellemzőnek mondható fizikai paramétereiket kell kiválasztani, majd azok számának csökkentéséhez főkomponens transzformációt alkalmaztunk. Legtriviálisabb paraméterekként a járművek szélességét, hosszúságát, valamint a hossztengely mentén egyenlő részben felosztott szakaszokban a magassági értékeket vettük figyelembe, ezek képezték tehát a főkomponens analízis bemeneti mátrixát (69. ábra).
69. ábra Az osztályozás alapját képező 6 fizikai paraméter (hosszúság, szélesség, átlag magassági értékek).
Az egyes paraméterek információtartalmának meghatározására a bemenetek kovariancia-mátrixának sajátértékei adnak támpontot. A szemléletes klaszterezéshez két főkomponensre, a két „legerősebb” sajátvektorra van szükség. A kiválasztott paraméterek alapján a járművek a bemeneti mátrix és a két sajátvektorból álló mátrix lineáris kombinációjaként írhatók le.
70. ábra Pontdiagram az elkülönült osztályokkal (o személyautók; + többcélú járművek; * kamionok)
Az eredményként kapott ábrákból jól látható, hogy az előzetesen térbeli modelljük ill. statisztikai jellemzőik alapján 3 kategóriába (személyautó, többcélú jármú és teherautó) osztályozott járművek a pontdiagramon jól elkülöníthető klaszterekbe tömörülnek (70. ábra). A bemeneti mátrixban akár 4 (a 4 magassági értéket), akár 6 paramétert (a magassági értékeket, a szélességet és hosszúságot) számításba véve az egyes kategóriák között nincs átfedés.
8.5. Távérzékelési termékek egyesítése – data fusion A légi lézerszkennelést leggyakrabban a légi fotogrammetriával hasonlítják össze. A légi lézerszkennelés technológia sajátosságaiból (aktív távérzékelő szenzor, gyenge tematikus tartalom) fakadóan célszerű lenne a légi IfSAR-ral összevetni, azonban az IfSAR felmérések az áruk miatt csak kis mértékben terjedtek el és emiatt sokkal kevesebb kutatás foglalkozik IfSAR adatok feldolgozásával (szerencsére kedvező tendencia figyelhető meg ezen a területen). Az összehasonlítás technikai szempontjaival az összehasonlító fejezet foglalkozik, itt most az adategyesítési trendet mutatjuk be. A légi és űrtávérzékelési technológiákra jellemző, hogy nem csak az egyébként nagyon drága szenzorokat és az azokhoz értő szakértelmet kell megfizetni, hanem a szenzor szállítását, hordozását is. Műholdak esetén a bekerülési költség és a fellövés, légi felmérés esetén az üzemeltetési költségek magasak. A modern lézerszkennereket és digitális fotogrammetriai mérőkamarákat már akár 2-4 üléses kisrepülőgépekre vagy helikopterekre is fel lehet szerelni. Az utóbbi években kialakult az a trend, hogy LiDAR felmérést légifényképezéssel együtt hajtanak végre, hiszen így egy repülésből két terméket is elő tudnak állítani és egyesíteni tudják az egyes technológiák előnyeit. Ez általában azt jelenti, hogy a légi lézerszkennelés szolgáltatja a nagy sűrűségű pontfelhőt a digitális felszín- és domborzatmodellhez, míg a légifényképeket használják a tematikus tartalom gyűjtésére (pl. osztályozási alkalmazásokra), illetve törésvonalak detektálására. Dinamikus alkalmazásoknál, pl. forgalom adatok gyűjtésénél a légi lézerszkennelés és légifényképezés együttes alkalmazása esetén figyelemmel kell lenni arra, hogy a LiDAR adatsor folyamatos felvételezés eredménye (így a repülés irányában haladó járművek LiDAR leképződései hossznövekedést, a szemben haladók rövidülést szenvednek), míg a légifénykép pillanatfelvételt ad. Ilyen jellegű adatsorok egyesítésénél a mozgó objektumok összeillesztése problémás lehet (
71. ábra).
71. ábra Lézerszkennelt adatsor és légifénykép illesztése forgalmi felmérésnél
9. Távérzékelési technológiák összehasonlítása A Távérzékelés MSc tárgy keretén belül különösen nagy hangsúlyt fektetünk a modern távérzékelési technológiák alkalmazás oldali összehasonlító elemzésére. Ez segíthet ugyanis abban, hogy egy adott feladathoz mely adatgyűjtési technológia alkalmazandó, mely technológia milyen előnyökkel bír, hogyan használható ki a különböző forrásból származó adatsorok egyesítése stb. Az összehasonlítást 3 párban végezzük el:
Légi lézerszkennelés – légi fotogrammetria Légi lézerszkennelés – légi IfSAR felmérés Földi lézerszkennelés – közelfotogrammetria
9.1. Légi lézerszkennelés – légi fotogrammetria A fotogrammetria egy évtizedek óta hosszan kutatott, a felsőoktatásban hosszú ideje oktatott, sok szakember által ismert technológia. A lézerszkenneléssel az akadémiai terület csak az utóbbi 10-15 évben kezdett el foglalkozni, az oktatásba is csak az utóbbi évtizedben került be önálló tárgyként vagy a fotogrammetria és/vagy távérzékelés keretén belül tárgyalva. A technológia megalapozottságát nem csak a képzés és szakember állomány mutatja, a lézerszkennelésben még csak most alakulnak a nemzetközileg is elfogadott szabványok az adatformátumra, kalibrációra vagy éppen a pontossági mérőszámok levezetésére vonatkozóan. A fotogrammetriával ellentétben a lézerszkenner aktív távérzékelés technológia, a műszer által kibocsátott és a felszínről visszavert sugarat érzékeli. Ebből fakadóan az érzékelést nem befolyásolják a fényviszonyok, így a fotogrammetriával szemben az eredményekre nincsenek hatással az árnyékok. A technológia aktív mivoltából fakadóan természetesen sötétben, éjszaka is használható, azonban erre ritkán kerül sor, hiszen az éjjeli felmérésnek hátrányai is vannak:
nehezebb vizuális navigáció nem alkalmazható fényképezéssel együtt drágább munkaidő
A fényviszonyokat kivéve a felmérés körülményeit tekintve mindkét technológiánál hasonló tekinthető optimálisnak, azaz pl. domborzatmodell levezetéséhez érdemes levélhullás után repülni. Mivel mindkét technológia a látható fény tartományában (vagy LiDAR esetén a közeli infrában) működik, ugyanúgy befolyásolják a légköri, időjárási viszonyok, köd, pára, felhő akadályozhatja a felmérést. A szeles idő, légköri turbulenciák a LiDAR számára nagyobb hátrányt jelentenek, hiszen a minél kisebb átfedéssel felmért keskeny sávok érzékenyebbek a szenzor mozgására, elfordulására. A repülési terv készítése szempontjából érdekes, hogy a fotogrammetriában a repülés irányában (akár 3 vagy több kép közti átfedés) és a repülési sávok között is átfedő képekkel fedik le a felszínt. Ez a redundáns felvételezés segíthet olyan esetekben, amikor az egyik képen pl. a fényviszonyok miatt nehezen azonosíthatók pontok vagy objektumok. A GNSS/INS esetleges hibája esetén a fényképeken illesztőpontok segítségével (akár utólagos felméréssel) megoldható a képek tájékozása. Lézerszkennelésnél nincs szükség a sávok közötti átfedésre, sőt, a szükségtelen átfedések a repülési költségeket növelik. A keskenyebb sávok miatt többször előfordul, hogy rések maradnak köztük,
változatos domborzaton ezért közelítő domborzatmodell alkalmazása, esetleg helikopteres felmérés javasolt. Bár folynak ebben az irányban kutatások, a navigációs rendszer hibája esetén problémás az utólagos georeferálás (szükségszerűen térbeli) illesztőpontok alapján. Ebből egyértelműen következik, hogy a légi lézerszkennelés differenciális GNSS technológiát igényel, azaz gondolni kell a földi referencia állomások telepítésére vagy a már telepített állomások adatainak elérésére. A felmérés gazdasági vonatkozásait figyelembe véve a fotogrammetria előnyére válik az egy pozícióból elérhető területi lefedettség. A légifényképező repülőgép magasabban és gyorsabban haladhat, a látószöge ~75°, míg lézerszkennelésnél ugyanez az érték 20-30°, azaz még azonos magasságot és sebességet feltételezve is majdnem háromszor akkora területi lefedettség érhető el fotogrammetriával. A kiértékelés szempontjából az előállított végtermék sajátosságait kell vizsgálni. A fotogrammetria frame vagy soros érzékelőkkel működik, a képek perspektív geometriával bírnak, míg a lézerszkenner pont szenzor, irányt és távolságot mér, így a pontfelhő pontjai poláris geometriával írhatók le. Ezek azonban matematikailag jól modellezhetők, a feldolgozó szoftverek kezelik az adott állományokat. A pontsűrűséget illetően a fényképeken a kiértékelés a meghatározó, de homogén pontsűrűség érhető el. A lézerszkennelt pontfelhőben a repülés- és keresztirányú pontsűrűség különböző, sok alkalmazáshoz szabályos struktúrába interpolált állományokat használnak. Lézerszkennelésnél direkt georeferálás történik, azaz a szenzor pozíciójának ismeretében az irányszögek és távolságok azonnal számításával a pontok azonnal koordinátákat kapnak. A modern fotogrammetria szintén direkt tájékozást alkalmaz, azaz a szenzor helyét és helyzetét (a külső tájékozási elemeket) a GNSS/INS rendszer határozza meg a felvételtől függetlenül. Ebből fakadóan a lézerszkennelés végén már rendelkezésre áll a nyers pontfelhő, fotogrammetria esetén az első pont koordinátájáig még számos feldolgozási lépést kell tennünk. Fotogrammetriánál a belső tájékozás automatizálható, a légi háromszögelés azonban folyamatos felügyeletet vagy beavatkozást igényel a nem tökéletes képillesztés (matching) miatt. A felszínmodellből a domborzatmodell levezetése a fotogrammetriában több időt igényel, a lézerszkennelésnél különösen a többszörös visszaverődés és a teljes hullámforma digitalizálás esetén ez lényegesen egyszerűbb folyamat. Az alkalmazások szempontjából az egyik legfontosabb különbség, hogy a fényképezéssel a teljes lefedett területről nyerünk információt, melynek sűrűsége a geometriai felbontás függvénye. Lézerszkennelésnél a lefedett sávokon belül a fentebb tárgyalt technológiai paraméterek függvényében adott pontsűrűséggel csak bizonyos pontokban kapunk információt. Ebből fakadóan a lézerszkennelésnél problémás lehet a törésvonalak detektálása (breakline detection), hiszen a pontok nem feltétlenül élekről verődnek vissza, térképeinket, egyéb vektoros állományainkat pedig alapvetően pontokból, élekből és felületekből építjük fel. A fényképeken az intenzitás értékek tárolásának köszönhetően az élek detektálása megoldott, lézerszkennelt pontfelhőben ez további feldolgozási lépéseket igényel. Éleket lehet azonosítani pl. két sík metszéspontjaként, vagy azonos geometriai jellemzőkkel (pl. gradiens értékek) bíró felületek határvonalaként. A lézerszkennelés vagy csak a térbeli pontfelhőt szolgáltatja vagy az intenzitás értékeknek megfelelően monokromatikus képi információt ad. A fotogrammetria ezzel szemben radiometriailag gazdag, akár multispektrális képeket ad, így lehetővé téve a geometriai információk levezetésén túl számos olyan alkalmazást mely tematikus kiértékelést igényel. Az attribútum adatok és a geometria együttes kezelésével a szegmentálási és osztályozási feladatok sokkal egyszerűbbek, mint egy nyers pontfelhőben. A felszín visszaverődési tulajdonságait tekintve a légifényképezés általában a teljes
látható tartományt lefedi, míg a lézerszkennelésnél a hullámhossz függvényében bizonyos színek, anyagok kevésbé verik vissza a lézersugarat (pl. frissen aszfaltozott útburkolat). Az alábbi táblázat egy tipikus légi lézerszkennelési és légi fotogrammetriai felmérés adatait tartalmazzák (8. táblázat):
technológiai jellemzők
pontsűrűség repülési magasság repülési sebesség sávszélesség átfedés hasznos sávszélesség
Légi lézerszkennelés másodpercenként 170 szkennelés, 190kHz kibocsátási frekvencia, 30° látószög 8 pont/m2 750 m 60 m/s 403 m 20% a sávok között 322 m
Digitális fotogrammetria 25 cm-es terepi felbontás
16 pont/m2 4 188 m 141 m/s 4 328 m 60% a repülési vonalak közt 1 731 m
8. táblázat Tipikus LiDAR és fotogrammetriai felmérés adatai
9.2. Légi lézerszkennelés – légi IfSAR A légi lézerszkennelés és légi IfSAR is óriási fejlődésen ment keresztül az utóbbi években. Rendkívül sok hasonlóság van a két technológia között, az elterjedést, piaci penetrációt nem tekintve kézenfekvő a két módszer közvetlen összehasonlítása. Mindkét technológia aktív távérzékelési technológia és jelterjedési idő mérése alapján számol távolságot, mindkettő GNSS/INS navigációs rendszert használ a direkt tájékozáshoz (mely egyébként mindkettő hibakosarában jelentős tényező) és az alkalmazási területeken is jelentős az átfedés. A felmérést illető fő különbség a használt elektromágneses sugarakban rejlik. A LiDAR a látható bvagy közeli infra tartományban bocsát ki sugarat, míg az IfSAR mikrohullámai nagyságrendekkel hosszabbak, így téve lehetővé, hogy áthatolhasson párán, ködön vagy akár felhőkön is. Az IfSAR-nak tulajdonképpen csak olyan időjárási korlátja van, ami magát a repülést, navigációt korlátozza (pl. viharos szél, villámlás). Az IfSAR-ral lényegesen nagyobb területi lefedettség érhető el egy repülési vonalon, általában sokkal magasabbról is végzik a (többnyire topográfiai célú) felméréseket. Megjegyezzük, hogy a magassággal arányosan a radar esetén a jel-zaj arány nő (ellentétben a LiDAR-ral), míg lézerszkennelésnél a footprint mérete növekszik a magassággal. A felmérési geometriát illetően az IfSAR oldalra néző (pl. 30°-60° tartományban), a LiDAR nadír központú, így az IfSAR sokkal érzékenyebb a kitakarásokra, melyeket gondos repülési terv készítéssel lehet minimalizálni. Az IfSARnál struktúrált, rács szerkezetben megadott magassági adatok alkotják a felmérési állományt, míg LiDAR-nál alkalmazástól függően szükség lehet a rácsba interpolálásra. A geometriai pontosság gyakorlati példák alapján LiDAR esetében 15-30 cm (magassági értelemben 2-3-szor nagyobb pontosság érhető el), IfSAR esetében 0.5-1.5 méter. Az IfSAR állomány szürkeségi értékek formájában tartalmazza a magassági információk (ortorektifikált radarképek), míg LiDAR esetén nincs képi információ, bár szenzor egyesítéssel (sensor fusion) ez az IfSAR-hoz képest könnyebben megoldható. Az alkalmazásokat tekintve mindkét technológia elsődleges alkalmazási területe a digitális felszínmodellek levezetése. Vegetáció felmérése, illetve kiszűrése esetén a radarnál különös szerepe
van a hullámhossznak, pl. erdővel borított területen az X hullámok (3cm) többnyire a lombkorona tetejéről verődnek vissza, L és P hullámok esetén van esély tereppontokra. LiDAR esetén a többszörös visszaverődésnek köszönhetően még sűrű erdőségekben is sok pont érkezik vissza a növényzet alsóbb rétegeiről és a talajról. Az elterjedést és piaci penetrációt illetően 2011-ben több mint 300 légi lézerszkenner van használatban (eladási statisztika alapján!), míg légi IfSAR rendszerből sokkal kevesebb. IfSAR esetén nem is a szenzorok árusítása az üzleti modell (mint a LiDAR és a digitális mérőkamarák esetén), hanem a szolgáltatások eladása. Az IfSAR rendszereket nagyobb, sugárhajtású gépekre telepítik, melyek ezután általában csak erre a célra használhatók, a beépítés nem annyira moduláris és visszaépíthető, mint LiDAR és légifényképezés esetén. Ezek a nagyobb sugárhajtású gépek viszont akár kontinensek közti távolságok leküzdésére is alkalmasak, pl. a kanadai Intermap számos EU tagállam területét mérte már fel. A felmérés költségén túl a feldolgozás alapvető részei, azaz maga a felszín vagy domborzat modell előállítása is a szolgáltatás része, így sokkal kevesebb szakember foglalkozik IfSAR adatok feldolgozásával. A felszínmodell alapján történő épület és vegetáció detektálás természetesen már a más távérzékelési technológiákhoz hasonlóan történik. Az alábbi táblázat egy gyakorlati példa alapján tipikus LiDAR és légi IfSAR felmérés paramétereit tartalmazza (9. táblázat): jellemzők repülési magasság repülési sebesség szkennelési szögtartomány szkennelési sávszélesség kép pixelméret DEM felbontás DEM magassági pontosság DEM vízszintes pontosság
IfSAR 20 000 – 30 000 m 750 km/h 30°-60° 5 -10 km 1.25 m 5m 0.5 m, 1 m, 3 m <1.25 m
LiDAR 1 000 – 6 000 200 km/h ±20° (max. 35°) 0.5 – 1 km külön kamera 0.5 – 5 m 10-30 cm 0.4 – 1 m
9. táblázat Tipikus LiDAR és IfSAR felmérés adatai
9.3. Földi lézerszkennelés – közelfotogrammetria Talán a két legelterjedtebb földi távérzékelési technológia a közel-fotogrammetria és a földi lézerszkennelés, ezért rövidben bemutatjuk a két technológia közötti hasonlóságokat és eltéréseket, annak érdekében, hogy rávilágítsunk az egyes technológiák fő alkalmazási területeire. Másrészről az összehasonlítás azért is érdemel külön fejezetet, mivel a földi lézerszkennerek harmadik generációjától a szkennerek többsége tartalmaz beépített kamerát (pl. Leica C10) valamint sok második generációs műszerhez csatlakoztatható stabil módon egy külső fényképezőgép (pl. Riegl LMS Z420i), így a földi lézerszkennerekkel is végezhetünk közel-fotogrammetriai felvételezést. Passzív rendszer, aktív rendszer Az összehasonlítás első szempontja a távérzékelési technológiák által hasznosított elektromágneses sugárzás forrása. Míg a közel-fotogrammetria esetén passzív rendszerről beszélünk, hiszen a felvételezéskor a természetes elektromágneses sugárzást rögzíti a rendszer, addig a földi lézerszkennelés esetében aktív rendszerről van szó, hiszen a kibocsátott elektromágneses sugárzást (lézer fényt) érzékeli a műszer a mérés során.
A két rendszer ilyen jellegű különbségéből több fontos eltérés is adódik az alkalmazhatóság tekintetében, ezek közül a legfontosabb az, hogy közel-fotogrammetriai felvételezés csupán megfelelő fényviszonyok esetén végezhető, míg a földi lézerszkennerrel szürkületben vagy akár éjjel is végezhetőek mérések. Ez különösen jól jön olyan alkalmazások esetén (pl. hidak terheléspróbája) melyet a hőhatások minimalizálása és a forgalomtechnikai szempontok miatt sokszor éjjel végeznek. Érzékelők, szenzorok Közel-fotogrammetria esetén a fényképezőgépbe épített érzékelő mátrixszal (CMOS Complementary Metal-Oxide Semiconductor, komplementer fém-oxid félvezető) történik a felmérendő objektum vagy környezet érzékelése. A külföldi szakirodalom a frame sensor (keret szenzor) kifejezéssel is találkozhatunk. Ezzel szemben földi lézerszkennelés (és általánosságban a lézerszkennelési technológiák mindegyike) pont érzékelő technológia, hiszen a mérési eredmény a felmért terület vagy objektum pontjainak sokaságával kerül leírásra, melyek mindegyikét külön-külön méri meg a felmérő rendszer. Működési elv A közel-fotogrammetria alapelvének részletes ismertetésétől eltekintünk, azonban fontos megjegyezni, hogy közel-fotogrammetriai felvételezés esetén, a képtér egyes pontjaihoz végtelen számú pont tartozhat a tárgytérben (míg minden tárgyponthoz csupán egy pont tartozik a képtérben), így egy képet tekintve az adott objektum nem rekonstruálható. A visszaállításhoz valamilyen kiegészítő információra van szükség (másik kép, magassági (Z) információ). Emellett a közel-fotogrammetria esetén a felmért objektum egyes pontjainak koordinátái indirekt módon számíthatók, amihez mind a belső, mind a külső tájékozási adatok ismerete szükséges. Ezzel szemben földi lézerszkennelés esetén már egy álláspontból végrehajtott mérések esetén előáll az adott objektum háromdimenziós pontfelhője, hiszen a pontok koordinátáit a felvételező rendszer a lézersugár aktuális eltérítéséből, amit egy vízszintes és egy magassági szög jellemez, valamint az adott pont műszertől mért távolságából számítja ki (poláris geometria). Felületi szemlélet Annak ellenére, hogy a közel-fotogrammetria esetén a kép hordozza a felmérendő objektum felületi adatait, a földi lézerszkennelésnél is felületi szemléletről beszélhetünk, hiszen a pontsűrűség és a pontok száma lehetővé teszi felmért tárgyak nagy pontosságú háromdimenziós modellezését. Pontosság A két technológiával elérhető pontosság összehasonlítása komplex feladat, hiszen mindkét módszer esetén sok paraméter (időjárás, légköri paraméterek, stb.) befolyásolja azt. Általánosságban elmondható, hogy a közel-fotogrammetriával elérhető pontosságot (milliméter vagy szubmilliméter) a jelenlegi lézerszkennerek még nem érik el (2-3 milliméter fázisméréses, 4-5 milliméter időméréses műszerek esetén).
Feldolgozás Mindkét technológia esetén elmondható, hogy a feldolgozás (így az eredmények előállítása) a felvételezés időtartamának többszöröse - az előállítandó végtermék függvényében. Fontos azonban kiemelni, hogy a feldolgozási folyamat a közel-fotogrammetria és a földi lézerszkennelés esetén is nagymértékben automatizálható. Erre lehetőséget biztosítanak a műszerek gyártói által biztosított (akár a műszerrel együtt szállított, akár különálló termékként megvásárolható) szoftverek, harmadik féltől származó fizetős vagy ingyenes, nyílt forráskódú feldolgozó szoftverek. Néhány a jól automatizálható feldolgozási folyamatok közül:
képillesztés szűrési műveletek, felületmodell előállítás,
Szenzoregyesítés (sensor fusion) A felsorolt különbségek ellenére a földi lézerszkennelést és a közel-fotogrammetriát számos területen alkalmazzák együttesen. A különböző szenzorok együttes alkalmazása (úgynevezett sensor fusion) egyre nagyobb teret hódít. Így a két technológiát megtalálhatjuk például ipari mérőrendszerekben, valamint kutatási projektekben egyaránt. Alkalmazási területek Annak ellenére, hogy a földi lézerszkennelés és a közel-fotogrammetria két egymástól jelentősen különböző távérzékelési eljárás, alkalmazási területeik erősen átfedik egymást. Ennek megfelelően mind az egyik, mind a másik technológiával találkozhatunk a következő területeken: Szolgáltatók Hazánkban is egyre inkább erősödik az a trend, amely egy adott feladat esetén nem az adott műszer vagy rendszer beszerzését célozza, a hangsúlyt a feldolgozott eredményekre helyezi, és az adott műszert (földi lézerszkenner, közel-fotogrammetriai felmérő rendszer) csupán egy feladatra bérli. Emellett megjelentek azok a szolgáltatók, amelyek a feldolgozási folyamatokkal nem, csupán a felvételezéssel foglalkoznak, így az adott feladathoz tartozó adatnyerés kiszervezhető (úgynevezett outsourcing).
10. Hazai távérzékelési projektek A távérzékelt adatok feldolgozásának Magyarországon is évtizedes hagyománya van. Az alábbiakban nem a teljességre törekedve, példákon keresztül kívánjuk bemutatni azokat a jellemző távérzékelési projekteket, melyek valamilyen módon a kutatást, oktatást is előrelendítették. Landsat, Spot A CORINE program (Coordination of Information on the Environment) egy Európai Uniós projekt, melynek célja környezeti információk gyűjtése távérzékelési támogatással. A projekt keretén belül 28 ország felszínborítottsági térképét készítették el 1: 100 000-es méretarányban, ~44 Mkm2 területről. A vizsgálatokhoz Landsat és Spot képeket használtak, a felszínborítottsági elemzést 5 kategóriában végezték el:
mesterséges felszín mezőgazdasági területek erdészeti területek fél-természetes területek mocsarak és vizek
IRS-1C, Cosmos KVR-1000 Az Eurostat által szervezett projekt célja Budapest agglomerációjának térképezése, melynek során 78 település digitális kataszteri térképe készült el. A vizsgálatokhoz az indiai IRS-1C és az orosz Cosmos KVR-1000 (490-590 nm, 2-3 méteres felbontás) képeit használták fel (72. ábra).
72. ábra Cosmos KR-1000 felvétel
ERS-SAR Egy K+F projekt keretén belül ERS-SAR radarképek alkalmazhatóságát vizsgálták. Egy mezőgazdasági teszt területen négy fő termés becslésének lehetőségeit elemezték ERS-SAR radar adatok és optikai űrfelvételek (Landsat és IRS-1C) segítségével. A vizsgálatokhoz az ESA-tól 1997-re havi adatsorok álltak rendelkezésre. MePAR Az Európai Uniós csatlakozásnak szintén vannak a távérzékelést, illetve a technológia alkalmazását elősegítő vonatkozásai. A mezőgazdasági földterületeket 2004-től ortofotó segítségével azonosítják, a művelési ágakat ellenőrzik. A Mepar jó példája a távérzékelési technológiák olyan alkalmazásának, melynek során hiteles forrásként használják a távérzékelési termékeket, jelen esetben az ortofotót. Idézet a Mepar honlapjáról (www.mepar.hu): „A Mezőgazdasági Parcella Azonosító Rendszer (MePAR) az agrártámogatások eljárásainak kizárólagos országos földterület-azonosító rendszere. Kizárólagos abban az értelemben, hogy a földterülethez kapcsolódó részben vagy egészben európai uniós támogatások igénylése során csak ennek az azonosítási rendszernek az adatait lehet használni. Az ilyen jellegű támogatások igénylésekor semmiféle más nyilvántartás (pl. az ingatlan-nyilvántartás) adatait a MePAR adataival szemben nem lehet figyelembe venni, legyenek azok a mezőgazdasági táblák elhelyezkedésére, azonosító számára, vagy éppen a tábla területére vonatkozó adatok.” NÖVMON A FÖMI Országos Távérzékeléses Szántóföldi Növénymonitoring és Termésbecslés (NÖVMON) programja 1997-től működik, a 8 legnagyobb területű szántóföldi növényre adnak pontos termésbecslést űrfelvételek alapján az aratás előtt az illetékes minisztériumnak. A FÖMI Távérzékelési Központjában az 1998-ban üzembe helyezett saját NOAA AVHRR műholdvevőjével a naponta többször rögzített űrfelvételek kiértékelésével a növényzet fejlődésének pontos, folyamatos nyomon követése történik meg. Ez az alapja a FÖMI-ben kifejlesztett hozambecslési eljárásnak is, mely a vetésszerkezeti térképek és a kisfelbontású, de gyakori űrfelvételek integrálásával történik. A 2001. és 2002. évi súlyos tavaszi árvízi időszakban a NOAA AVHRR űrfelvételeket és műholdfelvételekből levezetett és kiértékelt, a legfrissebb információkat tartalmazó adatokat, elöntés-térképeket operatív módon, elektronikus úton, közvetlenül juttatták el a védekezésben résztvevő vízügyi szervezeteknek.
11. Összefoglalás Jelen jegyzet segédletként szolgál a BME Építőmérnöki Kar Földmérő és Térinformatika MSc képzés Távérzékelés tárgyához. A jegyzet nagy mértékben épít a BSc képzés kötelező tananyagára, így nem tekinthető a távérzékelés tudományterület áttekintő műveként. Fő célja a korábbi tanulmányok elmélyítése, az új távérzékelési technológiák megismerése és a technológiák alkalmazás orientált összehasonlító elemzése. A jegyzet a távérzékelési technológiák csoportosításával és a fizikai alapok ismertetésével készíti fel az olvasót a később tárgyalt területekre. A távérzékelési technológiákat szenzor platformok szerint csoportosítva a jegyzet áttekintést ad a földi lézerszkenneléses technológiáról, különös tekintettel a felmérést befolyásoló körülményekre és alkalmazásokra. A földi lézerszkennelést a technikai paraméterek és alkalmazási területei alapján a közelfotogrammetriával hasonlítottuk össze. A légi felmérési technológiák esetén nagy hangsúlyt kapott a légi lézerszkennelés, mint olyan technológia, melyre viszonylag kis méretű országunkban is számos példa áll rendelkezésre és hisszük, hogy tovább felmérések valósulnak meg a jövőben. A légi lézerszkennelés tárgyalásában különös hangsúlyt kapnak a gyakorlatban használt szenzorok és a különböző szenzorokkal gyűjtött adatok összehasonlítása. A jegyzet részletesen tárgyalja a légi lézerszkennelt állományok geometriai pontosságát befolyásoló tényezőket, az egyes műszerkomponensek hatását és a pontosság javításának lehetőségeit. A radar alapú felmérést gyakorlatilag platformoktól függetlenül tárgyaljuk, bár a példáknál már elválasztjuk a műholdas, űrsiklóról végzett (SRTM) és légi IfSAR felméréseket. Elvégeztük a légi lézerszkennelés összehasonlítását a jellemző technológiai paraméterek és alkalmazások alapján a légi fotogrammetriával és a légi IfSAR felméréssel. Az űrtávérzékelésben a már említett radaron kívül az optikai szenzorokat tárgyaljuk. A már évtizedek óta használt tematikus térképező holdak fejlődésének és jelenlegi technikai paramétereinek ismertetésén túl áttekintést adunk a modern nagyfelbontású műholdas képalkotó rendszerekről, melyeket össze is hasonlítottunk a jellemző technikai paraméterek alapján. Az irodalomjegyzékben igyekeztünk közérthető és széles körben hivatkozott forrásokat felhasználni, ebben nagy segítségünkre voltak a távérzékelés területén futó, ezért naprakészen tartott tárgyaink forrásai. Bízunk benne, hogy a jegyzet nagy segítséget nyújt a Távérzékelés MSc tárgy elvégzéséhez. Hangsúlyozzuk azonban, hogy a tárgy gyakorlatai és az elméletet és gyakorlatot ötvöző hibrid órák nem csupán az elméletre támaszkodnak, illetve számos elméleti vonatkozást a gyakorlaton keresztül ismertetünk, mutatunk be.
12. Irodalomjegyzék Farrell, J.A. – Barth, M. (1999): The Global Positioning System and Inertial Navigation, McGraw-Hill, New York www.airborne1.com http://www.grc.nasa.gov A. Wehr, U. Lohr (1999): Airborne laser scanning – an introduction and overview, ISPRS E.P. Baltsavias (1999): Airborne laser scanning: basic relations and formulas, ISPRS P. Lohmann: Laserscanning Geometric Aspects, IPI presentation P. Lohmann: Laserscanning Introduction http://www.mozaik.info.hu/mozaweb/feny/ http://eosweb.larc.nasa.gov/EDDOCS/Wavelengths_for_Colors.html Bor Zsolt: A mindentudó fénysugár: a lézer http://www.mindentudas.hu/mindentudasegyeteme/bor/20030207borzsolt3.html http://www.airbornelasermapping.com/ www.ce.ufl.edu/nsf/Presentations/ Bill%20Carter/Carter.ppt http://home.iitk.ac.in/~blohani/LiDAR_Tutorial/Airborne_AltimetricLidar_Tutorial.htm Optech: http://www.optech.ca/ Toposys: http://www.toposys.com/ LH systems: http://gis.leica-geosystems.com/ Airborne1: http://www.airborne1.com/ http://srtm.usgs.gov B. Mercer: LiDAR vs. IfSAR, Earth Imaging Journal, 2005 E. Baltsavias: A comparison between photogrammetry and laser scanning, ISPRS, 1999 http://www.eijournal.com/industry_directory-LiDAR.asp www.spaceimaging.com Grodecki J. – Dial G. (2001): IKONOS Geometric Accuracy www.digitalglobe.com www.earth.esa.int www.fomi.hu http://www.lidar-uk.com/ (accessed at 2011.01) http://nimbus.elte.hu/kutatas/sat/sat_modis_adatok.html http://modis.gsfc.nasa.gov/about/ http://vterrain.org/Packages/Uses/Markt01_005.jpg Kugler Zsófia: Védelem digitális módra. MÉRNÖK ÚJSÁG XVIII:(3) pp. 18-19. (2011) Kugler Zsófia: A 2010. május-júniusi Borsod megyei súlyos árvizek az űrből. GEODÉZIA ÉS KARTOGRÁFIA LXII:(9) pp. 30-35. (2010)
Hován Kinga (2011): Változás detektálás InSAR adatok segítségével, diplomamunka, BME, Budapest, p. 113 http://en.wikipedia.org/wiki/Interferometric_synthetic_aperture_radar (utolsó elérés: 2011.12.30) http://fish.fomi.hu/termekekhonlap/adathaz/termekek/Urfelvetelek/landsat.htm 2011.12.30)
(utolsó
elérés:
http://fish.fomi.hu/termekekhonlap/adathaz/termekek/Urfelvetelek/spot.htm Werner, M., 2001, Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), Mission overview, J. Telecom. (Frequenz), v. 55, p. 75-79. http://sas2.elte.hu/mg/foldkutatas_v3/11radar3srtm.htm McGlone, J.C. – Mikhail, E.M. – Mullen, R. (Eds.) (2005): Manual of Photogrammetry, ASPRS, pp. 1021-1029 Ádám, J. – Bányai, L. – Borza, T. – Busics, Gy. – Kenyeres, A. – Krauter, A. – Takács, B. (2004): Műholdas Helymeghatározás, Műegyetemi Kiadó, Budapest Farrel, J.A. – Barth, M. (1999): The Global Positioning System & Inertial Navigation, McGraw Hill, New York Grejner-Brzezinska, D. – Toth, C. – Yi, Y. (2005): On Improving Navigation Accuracy of GPS/INS Systems, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, ASPRS, Vol. 71, No. 4, pp. 377-389 Pitas I (2000): “Image Segmentation Algorithms”. Digital Image Processing Algorithms and Applications, I, 275-318, Wiley. Pitas I (2000): “Edge Detection Algorithms”, Digital Image Processing Algorithms and Applications, I, 241-274, Wiley. Horn B (1986): “Regions & Image Segmentation”, Robot Vision, I, 90-102, MIT. Horn B (1986): “Edges & Edge Finding”, Robot Vision, I, 161-184, MIT. Baltsavias EP (1999): Airborne laser scanning: basic relations and formulas, ISPRS journal. Shrestha R, Carter W, Lee M, Finer P, Sartori M (1999): Airborne Laser Swath Mapping: Accuracy Assessment for Surveying and Mapping Applications, Surveying and Land Information Systems, 59, 2, June. http://www.airbornelasermapping.com http://www.toposys.com/anwendungen http://www.airborne1.com/technology/techology.htm http://www.fomi.hu/honlap/magyar/projektek/leirasok/sajt_taj_NOVMON_v03.htm http://www.mepar.hu/index.php?option=com_content&task=view&id=17&Itemid=36 http://spacefellowship.com/news/art22831/lockheed-martin-built-earth-imaging-satellite-marks-11years-on-orbit.html Karl Kraus (1998): Fotogrammetria, Tertia, Budapest, p. 379 Gühring, J., 2001. Dense 3-D surface acquisition by structured light using off-the-shelf components. Videometrics, San Jose, CA, January 22-23, pp. 220-231. Akca, D., Gruen, A., Breukmann, B., Lahanier, C., 2007: High definition 3D-scanning of art objects and painting. Proc. Optical 3D Measurement Techniques Conference, Vol.2, pp. 50-58
Becker, R., Benning, W. & Effkemann, C., (2004): 3DMonoplotting - Kombinierte Auswertung von Laserscannerdaten und photogrammetrischen Aufnahmen. ZFV, 5/2004, p. 347-355. Sparchholz, C., Scheibe, K., Strackenbrock, B. & Heindl, J. (2005): 3D visualization – using high resolution multi sensor data. 2. Panoramic Photogrammetry Workshop, Berlin, 24-25 February 2005 Przybilla, H.-J. (2006): Fusion of terrestrial laserscanning and digital photogrammetry. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. XXXVI, part 5, Dresden, Germany. Lovas, Tamás – Barsi, Árpád – Detrekői, Ákos – Dunai, László – Csák, Zoltán – Polgár, Attila – Berényi, Attila – Kibédy, Zoltán – Szőcs, Katalin (2008): Terrestrial Laserscanning in Deformation Measurements of Structures, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. XXXVII, Part B5, pp. 527-531. Lovas, Tamás – Barsi, Árpád – Polgár, Attila – Kibédy, Zoltán – Berényi, Attila – Detrekői, Ákos – Dunai, László (2008): Potential of Terrestrial Laserscanning Deformation Measurement of Structures, Proc. ASPRS Annual Conference, Portland, USA, April 28 – May 2, p.10. Lovas, Tamás – Barsi, Árpád – Polgár, Attila (2007): A Dunaújvárosi Duna-híd terhelésvizsgálatának támogatása földi lézerszkenneléssel, tanulmány, p. 14 Lovas, Tamás – Barsi, Árpád – Polgár, Attila – Kibédy, Zoltán – Detrekői, Ákos – Dunai, László (2007): A dunaújvárosi Pentele híd terhelésvizsgálatának támogatása földi lézerszkenneléssel, Geodézia és Kartográfia, Budapest, Vol. LIX, No. 10-11, pp. 32-39 Polgár Attila (2007): Hídszerkezet terhelésvizsgálatának támogatása földi lézerszkenneléssel, diplomaterv, p. 45 Maksó Máté (2006): Mérnöki szerkezetek deformációjának meghatározása földi lézerszkenneléssel, diplomaterv, p. 45 www.laservision.hu
