Loading...
Projekti / Programi vir: ARRS

Morfološki operatorji za razpoznavo vzorcev v velikih oblakih točk

Raziskovalna dejavnost

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

Koda Veda Področje
T120  Tehnološke vede  Sistemsko inženirstvo, računalniška tehnologija 

Koda Veda Področje
1.02  Naravoslovne vede  Računalništvo in informatika 
Ključne besede
matematična morfologija, razpoznava vzorcev, daljinsko zaznavanje, razpoznava dogodkov
Vrednotenje (pravilnik)
vir: COBISS
Raziskovalci (12)
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacij
1.  37956  dr. Marko Bizjak  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2016  34 
2.  33285  dr. Simon Gangl  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2013 - 2014 
3.  36815  Denis Kolednik  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2014 - 2016  13 
4.  33709  dr. Niko Lukač  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2013 - 2016  172 
5.  29243  dr. Domen Mongus  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2013 - 2016  249 
6.  05892  dr. Dalibor Radovan  Geodezija  Raziskovalec  2013 - 2016  532 
7.  28150  Blaž Repnik  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2013 - 2016  29 
8.  08638  dr. Krista Rizman Žalik  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2013 - 2016  180 
9.  26035  dr. Denis Špelič  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2013 - 2016  58 
10.  23564  dr. Mihaela Triglav Čekada  Geodezija  Raziskovalec  2013 - 2016  299 
11.  24314  dr. Tomaž Žagar  Geodezija  Raziskovalec  2013 - 2016  66 
12.  06671  dr. Borut Žalik  Računalništvo in informatika  Vodja projekta  2013 - 2016  807 
Organizacije (2)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacij
1.  0246  Geodetski inštitut Slovenije  Ljubljana  5051649000  1.728 
2.  0796  Univerza v Mariboru, Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko  Maribor  5089638003  26.814 
Povzetek
Napredne tehnologije laserskega prebiranja so s svojo natančnostjo, hitrostjo in ločljivostjo povzročile revolucijo na področju zemeljskih opazovnj. Količine informacij, ki jih tako zajeti 3D oblaki točk vsebujejo, pa postavlja razpoznavo geometrijskih struktur v njih med najpomembnejše računalniške izzive tega desetletje. Pri razvoju novih rešitev se moramo spopasti z neregularno porazdelitvijo točk, pomanjkanjem topologije med njimi in njihovo količino, ki pogosto presega zmožnosti tudi najsodobnejših računalniških sistemov. Uporaba poznanih konceptov, ki so bili razviti za razpoznavo vzorcev v rastrskih podatkih, je prav zaradi navedenih razlogov do danes vodila v neučinkovite algoritme, ki za svoje izvajanje zahtevajo intenzivno uporabniško interakcijo in številne dodatne informacije o obravnavanem geografskem področju. V predlaganem projektu želimo raziskati novo metodologijo razpoznavanja 3D geometrijskih struktur, spremljanje njihove dinamike ter zaznavanja dogodkov v velikih oblakih točk, ciklično zajetih iz površja Zemlje, na osnovi sodobnih dognanj matematične morfologije. Čeprav matematična morfologija velja za mlado teorijo v matematiki, s kvantitativno definicijo opisa in aritmetike oblik, ponuja izjemno veliko izrazno moč. Morfološki operatorji so izpeljani iz teorije množic in razširjeni s koncepti geometrije, topologije, verjetnosti in statistike ter tako povsem prilagojeni digitalnemu in paralelnemu procesiranju. Nedavno razvita algebraična formalizacija prebirne morfologije pa omogoča prostorsko odvisno, selektivno in povsem samodejno prilagajanje iskanih geometrijskih struktur na vhodne množice podatkov. Ta teoretična izhodišča ponujajo možnost izpeljave učinkovite metodologije razpoznavanja vzorcev, njihova prilagoditev na časovno domeno pa nam bo omogočila kvantitativno predstavitev dogodkov ter opis njihove dinamike. Učinkovitost razvite metodologije bomo demonstrirali z dvema primeroma uporabe: (i) razpoznava kinematike geomorfoloških sprememb in (ii) spremljanje razvoja dreves v Sloveniji. V namen (i) razpoznavanja kinematike geomorfoloških sprememb (na primer plazov) bomo razvili novo samodejno metodo razpoznave tal v 3D oblakih točk in izgradnje digitalnega modela terena, ki bo brez uporabniško nastavljivih parametrov natančnejša in časovno učinkovitejša od poznanih postopkov. Takšen postopek nam bo omogočil zaznavo sprememb na terenu ter ocenitev volumna, mase in hitrosti premikajočih se zemeljskih gmot na velikem geografskem področju (nad celotnim površjem Slovenije) z visoko ločljivostjo (pod 0.5 m) in natančnostjo (nad 90%). Podobno natančnost lahko pričakujemo tudi pri (ii) spremljanju razvoja dreves, kjer bomo razvili novo metodo razpoznavanja posamičnih dreves. S to metodo bomo na obravnavanem geografskem področju ocenili število dreves ter za vsako podali geografski položaj, višino in volumen krošnje. S cikličnimi zajemo podatkov bomo na ta način lahko izmerili rast posamičnega drevesa, prirastek lesne biomase ter razvili napovedovalno simulacijo njihovega razvoja. Natančnost predlaganih primerov uporabe bomo preverili s terenskimi meritvami, medtem ko bomo z izdelavo digitalnega modela reliefa Slovenije in razpoznavo posamičnih dreves na tem območju demonstrirali njihovo računsko učinkovitost. S tem bomo tudi neposredno podprli nacionalni projekt zajema površja Slovenije s tehnologijo LiDAR. Izsledke naših raziskav bomo objavljali v najprestižnejših mednarodnih revijah in o njih redno seznanjali slovensko strokovno javnost z organizacijo simpozijev in delavnic. Z udeležbami na mednarodnih konferencah bomo promovirali naše dosežke tudi v tujini.
Pomen za razvoj znanosti
V projektu smo razvili novo metodologijo za obdelavo podatkov LiDAR, kjer smo izločili geomorfološke lastnosti razpoznanega terena, vegetacije in ostalih objektov. Pri tem smo uporabili nove koncepte matematične morfologije (z uporabo t.i. matematičnih diferenčnih profilov), kot tudi kontekstno-odvisno analizo. Razvili smo novo metodologijo za razpoznavo ploskev v lokalnem okolju, kar je še posebej izboljšalo natančnost klasifikacije v oblakih točk. Dano metodologijo smo uspeli uspešno aplicirati na dveh zastavljenih primerih uporabe: spremljanje geomorfnih sprememb (simulacija in napoved plazov) ter razvoja vegetacije v časovnospremenljivih oblakih točk. Razvite metodologije tako omogočajo nove priložnosti na področju računalniških ved, obdelave podatkov daljinskega zaznavanja, geoinformatiki in okolijskih znanosti. Dane raziskave smo objavili v prestižnih revijah s faktorjem vpliva (tri objave po kategoriji ARRS v A''), zaradi česa smo pridobili mednarodno pozornost in uglednost. Članki, ki izhajajo neposredno iz projekta, so že v času trajanja projekta dobili več kot 70 čistih citatov. V sklopu projekta smo tudi pridobili ameriški patent. Prav tako smo bili nagrajeni za dane znanstvene dosežke (nagrada Information Society Slovenia in Danubis young scientist), kar je dodatno popestrilo mednarodno uglednost dane raziskave v okviru projekta.
Pomen za razvoj Slovenije
V času trajanja projekta smo razvili programsko opremo gLiDAR, ki vključuje vse znanstveno-podprte algoritme, ki so bili razviti v teku projekta. S pomočjo dane programske opreme je bil klasificiran celoten oblak točk Slovenije (približno 45 TB) na stavbe, teren in vegetacije. Prav tako je bil izdelan digitalni model reliefa s prostorsko ločljivostjo 1 m2. Na podlagi izdelanih produktov iz oblaka točk Slovenije, ki so bili v večji meri narejeni z gLiDAR, je možno bolj natančno zajeti vodovje, cestno infrastrukturo, zemljiški kataster, različne ekosisteme itd. Tako sega družbeni vpliv raziskave na mnogo drugih področij (npr. kmetijstvo, gozdarstvo, okoljevarstvo, transport, arheologija, itd.). Dani podatki in povezani produkti so javno na voljo na portalu ARSO (http://gis.arso.gov.si/evode/profile.aspx?id=atlas_voda_Lidar@Arso). Rezultati naših raziskav so bili tudi medijsko odmevni: RTV SLO: Ugriznimo znanost - Lasersko skeniranje (24.10.2013), 24UR: Lidarski podatki so še za en razred bolj natančni, potencialnih uporabnikov je zelo veliko (21.01.2015), Slovenska tiskovna agencija: V Mariboru razvili najnatančnejši algoritem za prepoznavanje terena na svetu (08.01.2015), Val 202: Ni meje med raziskovanjem in življenjem! (11.01.2015), 24UR: Na mariborski fakulteti razvili najnatančnejše algoritme na svetu za razpoznavanje površja (09.01.2015), 24UR Videoteka: Mariborski inovatorji ustvarili izjemno natančen algoritem, TV Maribor: Algoritem za prepoznavanje površja (12.01.2015). Izvedene so bile delavnice za širšo izobraženje strokovnih uporabnikov podatkov LiDAR in izdelkov, ki so posledica v tem projektu na novo razvitih metod za obdelavo teh podatkov: Geodetski inštitut Slovenije: Izobraževanje (06.05.2015), Geodetski inštitut Slovenije: Delavnica LIDAR (21.04.2015), Geodetski inštitut Slovenije: Izobraževanje (18.06.2015).
Najpomembnejši znanstveni rezultati Letno poročilo 2013, 2014, 2015, zaključno poročilo
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati Letno poročilo 2013, 2014, 2015, zaključno poročilo
Zgodovina ogledov
Priljubljeno