Filtri
cris logo
-
Novo iskanje Filtri
Izberi iz seznama
Prikazano od Prikaži več
Dosegli ste najvišje možno število prikazanih rezultatov iskanja.
Prikazani so vsi rezultati
Za izvedeno iskanje ni na voljo rezultatov
Prikazano od
Dosegli ste najvišje možno število prikazanih rezultatov iskanja.
Prikazani so vsi rezultati
Nalaganje rezultatov
Pridobivanje statističnih podatkov

Projekti / Programi vir: ARIS

Obdelava velikih količin geometrijskih podatkov LIDAR

Uredi
Raziskovalna dejavnost

Koda Veda Področje Podpodročje
2.07.03  Tehnika  Računalništvo in informatika  Programirne tehnologije - programska oprema 

Koda Veda Področje
P170  Naravoslovno-matematične vede  Računalništvo, numerična analiza, sistemi, kontrola 

Koda Veda Področje
1.02  Naravoslovne vede  Računalništvo in informatika 
Ključne besede
LIDAR, točkovna upodabljanje, brezizgubno stiskanje podatkov, segmentacija, digitalni relief terena
Vrednotenje (pravilnik)
vir: COBISS
Vrednotenje bibliografskih kazalcev raziskovalne uspešnosti po metodologiji ARIS
Citiranost Citiranost bibliografskih zapisov v COBIB.SI, ki so povezani z zapisi citatnih baz
vir: WoS vir: Scopus vir: COBISS
Raziskovalci (18)
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacij
1.  11983  dr. Anton Biasizzo  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2010 - 2013  149 
2.  04967  dr. Andrej Brodnik  Računalniško intenzivne metode in aplikacije  Raziskovalec  2010 - 2013  449 
3.  10075  mag. Dušan Fajfar  Matematika  Raziskovalec  2010 - 2013  88 
4.  21317  dr. Sebastian Krivograd  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2010  81 
5.  29530  dr. Uroš Legat  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2010 - 2012  24 
6.  21318  dr. Bogdan Lipuš  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2010 - 2011  54 
7.  29243  dr. Domen Mongus  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2010 - 2012  278 
8.  05601  dr. Franc Novak  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2010 - 2013  316 
9.  18291  dr. Gregor Papa  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2010 - 2013  352 
10.  22681  Miloš Pegan  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2010 - 2013  21 
11.  17166  dr. Gregor Pipan  Interdisciplinarne raziskave  Raziskovalec  2010 - 2013  44 
12.  15459  mag. Martin Puhar  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2010 - 2013  64 
13.  28150  Blaž Repnik  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2012 - 2013  32 
14.  28149  dr. Bojan Rupnik  Upravne in organizacijske vede  Raziskovalec  2012 - 2013  68 
15.  26035  dr. Denis Špelič  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2010 - 2012  62 
16.  21555  dr. Marjan Šterk  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2012 - 2013  69 
17.  32484  Tine Šukljan  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2010 - 2013  5 
18.  06671  dr. Borut Žalik  Računalništvo in informatika  Vodja  2010 - 2013  852 
Organizacije (5)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacij
1.  0106  Institut "Jožef Stefan"  Ljubljana  5051606000  90.753 
2.  0796  Univerza v Mariboru, Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko  Maribor  5089638003  27.559 
3.  1504  IGEA, svetovanje in storitve s področja nepremičnin, infrastrukture in prostora, d.o.o.  Brezovica pri Ljubljani  5336236000  296 
4.  1669  Univerza na Primorskem, Inštitut Andrej Marušič  Koper  1810014007  10.784 
5.  2012  XLAB razvoj programske opreme in svetovanje d.o.o.  Ljubljana  1639714  323 
Povzetek
Pridobivanje in obdelava geometrijskih podatkov zemeljskega površja sta kompleksna procesa, za katera je v preteklosti veljalo, da sta težavna, počasna in draga. Sodobne tehnologije pa so omogočile razvoj naprav, ki danes zmorejo hitro in natančno zajemanje 3D podatkov površja Zemlje in so prenesle težišče problema na njihovo shranjevanje in obdelavo. Prebirniki LIDAR (angl. Light Detection and Ranging) izmerijo do 24 točk na kvadratni meter, v eni sekundi pa zajamejo tudi 200.000 točk. Rezultat so ogromne količine nestrukturiranih geometrijskih podatkov oziroma 3D točk s pridruženimi specifičnimi podatki, ki občutno presegajo pomnilniške kapacitete računalniškega sistema, zato so za njihovo shranjevanje in obdelavo potrebni posebni prijemi. Razvoj programske opreme za obdelavo velikih količin podatkov le zlagoma sledi zmožnosti prebirnih naprav. Nekaterih izbranih ključnih problemov se v predlaganem projektu lotevamo v tesni povezavi z neposrednimi uporabniki. Podjetja Igea, d.o.o., X-Lab, d.o.o., Dat-Con, d.o.o. in GeoIn, d.o.o., ki sofinancirajo predlagani projekt, so bodisi proizvajalci podatkov ali njihovi distributerji. Predvidene rešitve bodo neposredno prispevale h kvaliteti njihovih storitev. Za doseganje zastavljenih ciljev je potrebno poglobljeno teoretsko znanje področja, potrebne so nove teoretske rešitve in izkušnje v praksi. Izkazana odličnost naših dosedanjih raziskovalnih rezultatov in uspešni prenosi v prakso zagotavljajo ustrezno izhodišče. Projekt bo usmerjen v tri osnovne smeri, pri čemer se bodo posamezne rešitve medsebojno dopolnjevale. Dobra vizualizacija geometrijskih podatkov je najnaravnejša pot za ocenjevanje primernosti dobljenih rezultatov. Zaradi velikih količin podatkov bomo uporabili pristop LOD (angl. Level of details) ter se zaradi nestrukturirane karakteristike podatkov osredotočili na metodo upodabljanja točkovnih podatkov (angl. Point-Based Rendering, PBR) ter izrabo grafičnih procesorjev GPU. Poudariti velja, da vizualizacija podatkov LIDAR po metodi PBR do sedaj še ni dovolj kakovostna, zato so izboljšave v tej smeri izredno pomembne tako s teoretskega kot praktičnega vidika. Podatki LiDAR so shranjeni v datotekah, ki zaradi svoje velikosti predstavljajo ogromne težave pri arhiviranju, njihov prenos preko spleta je praktično nemogoč. Splošnonamenski algoritmi stiskanja le deloma omilijo problem. Rešitev je v zasnovi domensko specifičnih algoritmov za stiskanje geometrijskih podatkov. Na tej problematiki smo že razvili nekatere učinkovite rešitve, v nadaljevanju pa bomo implementirali algoritme stiskanja in razširjanja kot pretočne algoritme z napovedjo, primerne tudi za implementacijo v strojni opremi. Pri tem se bomo oprli na koncepte visokonivojske sinteze in ustrezne platforme s področja visoko zmogljivih računalniških rekonfigurabilnih sistemov. Iskanje značilnosti (segmentacija) v nestrukturiranih geometrijskih podatkih je izjemnega pomena za množico raznovrstnih aplikacij, do sedaj znani postopki pa so na velikih količinah podatkov pogosto neučinkoviti, saj so računsko zahtevni. Predlagani projekt bo usmerjen v razvoj algoritmov, ki s hitrimi geometrijskimi tehnikami najprej izločijo podatke, ki zagotovo ne določajo iskane značilnosti. S tem bomo zmanjšali količino podatkov, tako da bo možno na preostalih podatkih uporabiti uveljavljene pristope, kar bo bistveno izboljšalo učinkovitost postopka. Izboljšana vizualizacija, domensko specifična izvedba algoritmov stiskanja podatkov in njihova strojna implementacija ter inovativni pristopi snovanja algoritmov segmentacije bodo povezani v okvir uporabniških orodij za neposredno uporabo v praksi. Doseženi teoretski rezultati pa bodo objavljeni v znanstvenih publikacijah. Pomemben posredni cilj projekta je tudi vključitev podatkov LIDAR v obstoječe distribuirane sisteme GIS. S tem se bosta pripadajočim aplikacijam občutno izboljšali natančnost in aktualnost prikazanih podatkov in tako posledično povečala uporabnost v vsakdanji praksi
Pomen za razvoj znanosti
V projektu smo razvili ključno programsko infrastrukturo za obdelavo podatkov LiDAR, ki vključuje njihovo učinkovito arhiviranje za prenos preko spleta, vizualizacijo ter razpoznavo točk terena in izgradnjo digitalnega modela reliefa. Vzpostavitev te temeljne infrastrukture odpira vrata za številne nove raziskave, tako na področju računalništva kot tudi na širšem področju daljinskega zaznavanja in okoljskih znanosti. Poleg očitnih prednosti pri znižanju stroškov nadaljnjih raziskav okolja s tehnologijo LiDAR, ki jih omogočajo razvite metode za njihovo učinkovito arhiviranje in njihov prenos prek spleta, so ti postopki danes že predmet nadgrajevanja v strojni implementaciji za izboljšanje delovanja samih senzorskih sistemov. Eno izmed takšnih rešitev smo predstavili tudi sami, medtem ko je ugotovljene strukturne karakteristike podatkov, na katerih temelji stiskanje, mogoče izkoristiti tudi za izboljšanje vzorčenja, na primer [Put13]. Pokazali smo še, da je te postopke mogoče nadgraditi v splošno stiskanje geometrijskih podatkov in jih uspešno integrirali v spletno vizualizacijo. Na ta način smo odprli možnosti vizualne analitike neomejene količine podatkov, kar predstavlja pomemben napredek na področju študija okolja ter hkrati ponuja možnost njihove prilagoditve in integracijo ostalih podatkovnih tipov. Na osnovi razvitega 3D grafičnega pogona smo namreč razvili še napredno metodo atributne vizualizacijo, ki poveča dimenzionalnost predstavitve podatkov s samodejnim barvanjem objektov glede na njihove geometrijske lastnosti in jo uporabili pri upodobitvi bioloških celic [Hor13]. Pokazana razširljivost teh temeljnih algoritmov računalništva tako obljublja pomembne napredke v naših nadaljnjih interdisciplinarnih raziskavah, predvsem pri razpoznavi geometrijskih vzorcev v oblakih 3D točk. Prav na tem področju je vpliv izvedenega projekta že danes najopaznejši. Razvita metodologija je namreč povzročilo razvoj novega razreda večločljivostnih hierarhičnih algoritmov izgradnje digitalnih modelov reliefa [Che13], ki trenutno veljajo za najučinkovitejše [Mon14]. Zaradi številnih raziskav zemeljskega površja, pomembnih za varnost in kvaliteto bivanja, je učinkovitost takšnega algoritma izjemnega pomena in nudi osnovo za natančno spremljanje pojavov na površju Zemlje kot so zemeljski plazovi, erozija vode in simulacije poplav [Che13,Gua13,Tsa14]. Hkrati pa lahko digitalni model reliefa razumemo tudi kot ozadje pri razpoznavanju ostalih objektov na zemeljskem površju, kar postavlja razvito metodo med ključne na področju zemeljskih opazovanj [Mon14]. Mogoče jo bo tudi razširiti na ostale oblake točk, pridobljene na primer iz stereoparov satelitskih posnetkov [Tsa14]. [Che13] Chen, C., Li, Y., Li, W., Dai, H. (2013). A multiresolution hierarchical classification algorithm for filtering airborne LiDAR data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 82(1), 1-9. [Gua13] Guan, H., Li, J., Zhong, L., Yongtao, Y., & Chapman, M. (2013). Process virtualization of large-scale lidar data in a cloud computing environment. Computers & Geosciences, 60, 109-116. [Hor13] Horvat, D., Žalik, B., Rupnik, M., Mongus, D. (2013). Visualising the attributes of biological cells, based on human perception. Lecture notes in computer science, 7947. Berlin; Heidelberg: Springer, 386-399. [Mon14] Mongus, D., Lukač, N., Žalik, B. (2014). Ground and building extraction from LiDAR data based on differential morphological profiles and locally fitted surfaces. In press, 1-12. [Put13] Puttonen, E., Lehtomäki, M., Kaartinen, H., Zhu, L., Kukko, A., & Jaakkola, A. (2013). Improved sampling for terrestrial and mobile laser scanner point cloud data. Remote Sensing, 5(4), 1754-1773. [Tsa14] Tsanis, I. K., Seiradakis, K. D., Daliakopoulos, I. N., Grillakis, M. G., & Koutroulis, A. G. (2014). Assessment of GeoEye-1 stereo-pair-generated DEM in flood mapping of an ungauged basin. Journal of Hydroinformatics, 16(1).
Pomen za razvoj Slovenije
Z razvojem naprednih algoritmov arhiviranja, vizualizacije in obdelave podatkov LiDAR, ki po svoji učinkovitosti spadajo v svetovni vrh, ter njihovimi objavami v najuglednejših znanstvenih revijah smo zagotovo pripomogli k ugledu Slovenije in prepoznavnosti slovenske znanstvene odločnosti v svetu. Hkrati pa je aplikativna narava projekta zahtevala intenziven razmislek o prenosu raziskav v prakso. Z izsledki raziskav smo redno seznanjali podjetja, ki so sofinancirala raziskavo, hkrati pa poskrbeli za informiranje širše javnosti o zmožnosti razvitih prototipov. Podjetja, ki so sofinancirala raziskavo, so zaznale velik potencial v podatkih LiDAR in razvitih algoritmih za njihovo obdelavo. Tako je podjetje Dat-Con d.o.o., ki se med drugim ukvarja z razvojem specialne programske opreme za varovanje terena, rezultate projekta predstavilo svojim partnerjem v Aziji in južni Ameriki. Prvi odzivi so vzpodbudni, čeprav je tehnologija LiDAR v teh državah še dokaj nepoznana. V ta namen so pripravili tudi ustrezno promocijsko gradivo. Podjetje XLAB, d.o.o., ki je osvojilo leta 2011 prestižno nagrado Srebrna gazela Slovenije in Gazela osrednje Slovenije, že integrira posamezne rešitve (napredno upodabljanje, progresivno stiskanje podatkov), razvite v okviru tega projekta, v napreden in povsem prilagodljiv 3D geografski informacijski sistem Gaea+ [Pla11]. Podjetje Igea, d.o.o., ki se že leta ukvarja z digitalnim katastrom in standardiziranimi spletnimi storitvami za dostop do podatkov, bo obstoječ 2D kataster poskušalo povezati s 3D funkcionalnostjo podatkov LiDAR. S tem bo postal 3D digitalni kataster še pomembnejši vir informacij za številne uporabnike, kot so: ministrstva (Ministrstvo za kmetijstvo in okolje, Ministrstvo za obrambo, Ministrstvo za notranje zadeve), državno upravo (Geodetska uprava RS), zavodi (Zavod za gozdove, Stanovanjski sklad Republike Slovenije), javna podjetja (vodna gospodarstva, Elektro-Slovenija, DARS), lokalne skupnosti in privatna podjetja, ki se ukvarjajo z umestitve v prostor, urbanističnimi načrti, proizvodnjo biomase, sanacijo plazov. S predstavitvami rezultatov projekta na raznih strokovnih srečanjih smo navezali tudi intenzivne stike z Geodetsko upravo Republike Slovenije (GURS), ki bo z uporabo razvitega brezizgubnega algoritma stiskanja podatkov LiDAR privarčevala skoraj devetdeset odstotkov stroškov, povezanih s trajnostno shrambo podatkov ter občutno izboljšala njihovo organizacijo in dostopnost širšemu krogu uporabnikov. V sodelovanju z Geodetskih inštitutom Slovenije smo izvedli primerjalno študijo učinkovitost metod izgradnje digitalnega modela reliefa in potrdili primernost naše metode za njeno uporabo pri izvedbi nacionalnega projekta zajema površja Slovenije s tehnologijo LiDAR [Mon13]. S tem smo učinkovitost algoritma in uporabniške aplikacije preverili tudi v delovnem okolju ter tako pridobili informacije o uporabniški izkušnji. Na tej osnovi smo lahko razvili celovito uporabniško rešitev. Poleg Geodetskega inštituta Slovenije bo metodo uporabljal tudi Zavod za gozdove Republike Slovenije za načrtovanje in analizo prehodnosti gozdnih cest. [Mon13] Mongus, D., Triglav, M., Žalik, B. (2013). Analiza samodejne metode za generiranje digitalnih modelov reliefa iz podatkov lidar na območju Slovenije, Geodetski vestnik, 57(2), 245-258. [Pla11] Planinska zveza Slovenije, dosegljivo na: http://www.pzs.si/vsebina.php?pid=94 [XLa14] Predstavitev orodja Gaea+, dosegljivo na: http://www.xlab.si/products/gaea/
Najpomembnejši znanstveni rezultati Letno poročilo 2010, 2011, 2012, zaključno poročilo, celotno poročilo na dLib.si
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati Letno poročilo 2010, 2011, 2012, zaključno poročilo, celotno poročilo na dLib.si
Zahtevana je potrditev
Zgodovina ogledov
Priljubljeno