Programsko orodje omogoča brezparametrično tvorjenje digitalnega modela reliefa iz podatkov LiDAR. Metoda uporablja adaptivni morfološki filter, kjer je velikost strukturnega elementa podana kot razdalja točke do njenega najbližjega roba. Orodje je zmožno natančno izločiti površje v različnih težavnih okoliščinah izpostavljenih v primerjalnih testih ISPRS.
D.11 Drugo
COBISS.SI-ID: 16412438LIDAR (Light Detection and Ranging) je tehnologija zaznavanja na daljavo, ki se vedno bolj uveljavlja za zajemanje podatkov o terenu. Visoka ločljivost podatkov LIDAR zagotavlja podrobno zajemanje detajlov na opazovani površini, vendar po drugi strani proizvede ogromne količine podatkov. Za učinkovito shranjevanje podatkov LIDAR so bili razviti posebni postopki za stiskanje podatkov LIDAR. V članku je prestavljena strojna arhitektura stiskalnika LIDAR podatkov zasnovana na vezjih FPGA. Zgrajena je iz treh modulov: napovedovalnika podatkov LIDAR, kodirnika s spremenljivo dolžino in aritmetičnega kodirnika.
B.03 Referat na mednarodni znanstveni konferenci
COBISS.SI-ID: 26489639V doktorski disertaciji opišemo dva postopka gradnje digitalnega modela reliefa iz podatkov LiDAR. Prva metoda iterativno približuje zlepke tankih plošč proti terenu, pri čemer s postopnim zmanjševanjem strukturnega elementa opravlja filtriranje točk glede na njihove viške razlike z interpolacijsko ploskvijo. S cilindrično transformacijo okrepimo nezveznosti v porazdelitvi točk, ki so posledica prisotnosti objektov. Brezparametrično pragovno filtriranje dosežemo samodejno s pragovno vrednostjo, definirano s standardno deviacijo. Rezultati pokažejo, da metoda pravilno določi teren tudi v najzahtevnejših primerih. Pričakovana natančnost metode nad podatki, danes uporabljenimi v vsakodnevni praksi, je več kot 96 %, medtem ko povprečna skupna napaka nad naborom testnih podatkov združenja ISPRS ne preraste 6 %. Druga metoda uporablja prilagodljiv morfološki filter, kjer je velikost strukturnega elementa v vsaki točki določena glede na njeno razdaljo do najbližjega roba. Vhodni nabor podatkov v ta namen najprej razporedimo v mrežo, nad katero izvedemo zaznavo robov z metodo kompas in Sobelovim operatorjem. Z morfološkim polnjenjem regij razdelimo mrežo v regije ospredja in ozadja. Definicijo strukturnega elementa izpeljemo iz transformacije razdalj regij ospredja. Končno filtriranje podatkov opravimo s cilindrično transformacijo in pragovnim filtriranjem. Z rezultati pokažemo, da na ta način v primerjavi s prvo metodo dosežemo 94 % višjo računsko učinkovitost, medtem ko je natančnost metode višja za 20 % nad podatki z nižjo ločljivostjo ter 30 % nad podatki z višjo ločljivostjo.
D.09 Mentorstvo doktorandom
COBISS.SI-ID: 16270870