Za uspešno vzpostavitev katastra in učinkovito vzdrževanje katastrskih podatkov v primeru že vzpostavljenega katastra so potrebne inovativne in avtomatizirane metode zajema katastrskih podatkov. V raziskavi smo se osredotočili na možnosti uporabe podatkov, zajetih z optičnimi senzorji visoke ločljivosti na platformah daljinsko vodenih letalnikov – UAV. Posebno pozornost smo namenili preučevanju možnosti pridobivanja katastrskih podatkov na temelju UAV-senzorjev, kjer smo za obdelavo podatkov uporabili poseben modul programske rešitve ENVI za določevanje objektov na osnovi optičnih podatkov. V članku je podrobneje predstavljen proces obdelave podatkov, ki vključuje predobdelavo in samodejen zajem vidnih zemljiških mej na podlagi UAV-podob, ter naknadno obdelavo podatkov. Rezultati so pokazali, da je tak postopek smotrno uporabiti, ko UAV-ortofoto prevzorčimo na manjšo prostorsko ločljivost. Poleg tega se je izkazalo, da je pomembno za boljše rezultate tako prepoznane in zajete vidne meje filtrirati. Ocena točnosti zajema podatkov o poteku vidnih mej je pokazala, da je bilo skoraj 80 % vidnih mej pravilno zajetih. Razvita metoda za samodejen zajem vidnih mej lahko pomembno prispeva k višji učinkovitosti vzpostavitve katastrskih načrtov, kar še posebej velja za dežele v razvoju. V državah z že vzpostavljenim katastrom se lahko predlagana metoda uporabi za posodabljanje katastrskih podatkov. V obeh primerih je treba seveda tako pridobljene podatke preveriti oziroma verificirati pri lastnikih zemljišč oziroma drugih deležnikih.
COBISS.SI-ID: 8835681
V strokovni literaturi zasledimo splošno mnenje, da boljša dostopnost pozitivno vpliva na vrednost stanovanj. Gradnja avtocest v severovzhodni Sloveniji, ki so bile dokončane med letoma 2002 in 2018, je bistveno izboljšala dostopnost manj razvitih območij. V članku preučujemo, kako je nova avtocesta vplivala na vrednosti stanovanj v pretežno podeželskem severovzhodnem delu Slovenije. Analizirali smo učinek upadanja razdalje zaradi opremljenosti in neugodnosti avtocestnih priključkov in klančin ter avtobusnih postajališč, železniških postaj in železniških povezav na cene stanovanj. Poleg spremenljivk prometne infrastrukture smo analizirali tudi številne druge strukturne in okoljske spremenljivke. Ocenili smo tri različne prostorske hedonske regresijske modele: prostorski avtoregresijski model, prostorski model napake in prostorski avtokorelacijski model. Rezultati kažejo, da bližina avtobusne postaje, železniške postaje ali avtocestnega priključka nima pomembnega vpliva na vrednost stanovanj. Vendar je bližina železniške proge pokazala pomembno negativno povezavo s ceno. Poleg tega je učinek oddaljenosti od najbližjega avtocestnega priključka na vrednost stanovanj pomemben: močnejši je pri bližjih razdaljah (tj. od 500 m naprej) in se zmanjšuje do 6 km, medtem ko je učinek razdalj pod 500 m nepomemben. Naši rezultati tudi kažejo, da so velikost stanovanja, število sob v stanovanju, balkon, dvigal, centralno ogrevalni sistem, nove inštalacije in klimatska naprava ter stanovanje v enodružinski hiši povezani z višjo ceno stanovanja. Nasprotno pa prodaja stanovanj skupaj s parkirnim mestom in kletjo znižuje povprečno ceno stanovanjske nepremičnine. S primerjavo naših rezultatov z literaturo smo potrdili hipotezo, da je negativni učinek avtoceste na podeželju manj izrazit v primerjavi z mesti in da je pozitivni učinek dostopnosti močnejši na podeželju ter se razteza na širšem geografskem območju.
COBISS.SI-ID: 29051139
Glavna cilja raziskave sta bila načrtovanje in izdelava nove tarče, primerne za natančno registracijo oblakov točk, izdelanih iz fotografij z daljinsko vodenih letalnikov (UAV) in oblakov točk, pridobljenih s terestričnim laserskim skeniranjem. Novo tarčo sestavljajo tri pravokotne ravnine in združuje lastnosti ravninskih in prostorskih tarč. Nova tarča omogoča natančno določitev veznih točk med aero in terestričnim oblakom točk. Za oceno učinkovitosti smo na testno polje poleg nove tarče razporedili različne oblike običajno uporabljenih ravninskih in prostorskih tarč. Tarče na testnem polju smo skenirali z več stojišč in jih fotografirali z daljinsko vodenim letalnikom DJI Phantom 4 Pro s treh višin (20 m, 40 m in 75 m). Njihove referenčne koordinate smo izmerili z elektronskim tahimetrom Leica Nova MS50. Izvedli smo več registracij oblakov točk, vsakič z uporabo druge tarče. Kakovost registracije oblakov točk smo preverili na kontrolnih točkah. V vseh primerih smo z uporabo nove tarče pridobili najboljše rezultate registracije oblakov točk, kar je potrdilo naša izhodišča za raziskavo. Predlagana nova tarča je inovativna in enostavna za izdelavo ter uporabo.
COBISS.SI-ID: 8860513
V prispevku predstavljamo metodo za kartiranje rečnih prodišč na podlagi posnetkov Sentinel-2 in Landsat. Predlagana metoda uporablja analizo vsebnosti spektralnega signala (SSMA), ki omogoča izdelavo kart deležev pokrovnosti za površinske vode, prod in vegetacijo. Metodo smo preverili na prostorsko heterogenem gorskem območju v porečju zgornje Soče v severozahodni Sloveniji. S SSMA dobimo zelo natančne karte deležev pokrovnosti, kjer je povprečna absolutna napaka približno 0,1. Deleži proda so zaznani najbolj natančno, kar kaže, da se predlagana metoda lahko uspešno uporablja za kartiranje rečnih prodišč. Samodejno izbrani končni slikovni elementi so nekoliko slabši za kartiranje (za največ 0,05 višja povprečna absolutna napaka) kot končni slikovni elementi, izbrani ročno na podlagi referenčnih podatkov visoke ločljivosti. Tako posnetki Sentinel-2 kot posnetki Landsat se lahko uporabljajo za natančno kartiranje; razlike med obema sistemoma daljinskega zaznavanja so znotraj 0,05 povprečne absolutne napake. Za območje proučevanja je mehka klasifikacija na osnovi SSMA bolj natančna za kartiranje pokrovnosti tal kot trda klasifikacija na podlagi spektralnega kota. Predlagana metoda je lahko učinkovita tudi v drugih primerih, kjer nas zanimajo zelo natančne podpikselske informacije, ker je sposobna zaznati manjše spremembe, ki bi lahko ostale neopažene pri kartiranju s trdo klasifikacijo.
COBISS.SI-ID: 35062531
V študiji se osredotočamo na pridobivanje grafa povezljivosti prostorov za namene navigacijskih storitev znotraj stavb, in sicer na osnovi razpoložljivih 3D-pdoatkov o stavbah in z uporabo knjižnice SFCGAL, ki omogočajo izvedbo prostorskih analiz s 3D-prostorskimi podatki. Posebno pozornost smo namenili podatkovnim nizom 3D-katastra in BIM (angl. Building Information Modelling), ki so bili uporabljeni kot vhodni podatki za 3D geometrično modeliranje notranjosti stavb. SFCGAL 3D funkcije smo uporabili za pridobivanje podatkov o povezanosti prostorov, ki so bili modelirani v obliki notranjih grafov povezljivosti na podlagi 3D-geometričnih podatkov notranjih prostorskih entitet. Za pridobivanje grafov povezljivosti smo uporabili programsko rešitev prostorskega ETL v povezavi s prostorsko podatkovno bazo, da smo lahko uporabili različne podatkovne vire in funkcije SFCGAL. S tem pristopom smo naslovili pomanjkljivost trenutnih programskih rešitev na področju 3D prostorskih analiz. Na podlagi razvite metodologije smo izvedli in nato kritično predstavili predlagan pristop k pridobivanju podatkov za notranjo navigacijo v obliki grafov povezljivosti na podlagi podatkov 3D-katastra in BIM. Učinkovitost in zmogljivost mrežnih analiz smo ocenili na podlagi časa, potrebnega za obdelavo podatkov in izvedbo poizvedovanj. Rezultati so pokazali, da je predlagana metoda za pridobivanje grafov povezljivosti prostorov znotraj stavb na podlagi geometričnih podatkov učinkovita in se lahko uporabi za različne vrste 3D geometričnih podatkov o notranjosti stavb.
COBISS.SI-ID: 21687043