Članek vsebuje novo metodo za samodejno tvorjenje digitalnih modelov terena iz podatkov LiDAR. Metoda se pomika površje interpolirano z zlepki tankih plošč proti terenu, kjer se ostanki površja preverijo med vsakim prehodom z zmanjševanjem velikosti okna. Z uporabo cilindrične transformacije se poudarijo nezveznosti, ki nastanejo zaradi objektov na površju. Končno brezparametrično filtriranje je doseženo s samodejno nastavljivim pragom, ki temelji na standardnem odklonu. Eksperimenti kažejo pravilno določitev terena tudi v primerih s težavnimi terenskimi značilnostmi. Pričakovana natančnost določitve terenske točke na pogosto uporabljenih podatkih je preko 96%, pri čemer je povprečna napaka pod 6%.
COBISS.SI-ID: 15485718
Tehnologija LiDAR je prevzela vodilno mesno na področju zajemanja prostorskih podatkov, običajno shranjenih v datotekah LAS (standardni datotečni format za izmenjavo podatkov LiDAR). V tem članku predstavljamo brezizgubni postopek stiskanja datotek LAS v treh zaporednih korakih: napovedovalno kodiranje, kodiranje s spremenljivimi dolžinami in aritmetično kodiranje. Ključnega pomena za učinkovito stiskanje podatkov je napovedovalna shema, ki uporablja štiri napovedovalna pravila: tri pravila opisuje stiskanje geometrijskih podatkov (koordinat x, y in z) ter eno za skalarne vrednosti, ki pripadajo točkam LiDAR. Postopek stisne datoteko LAS brez izgub podatkov v povprečju na 12% njene osnovne velikosti.
COBISS.SI-ID: 14953494
V tem članku je predstavljena nova metoda za visokokakovosten izris velikih količin terenskih podatkov LIDAR . Metoda izboljša obstoječe pristope točkovnega upodabljanja (angl. point-based rendering) tako, da samodejno zazna zvezna površja in jih zamenja s poenostavljenimi trikotniškimi mrežami. Kakovost prikaza ohranimo tako, da z metodami izrisa v teksturo (angl. render-to-texture) pridobimo kakovostne teksture barv in normal na podlagi točkovnega upodabljanja, ki jih uporabimo na ustvarjenih trikotniških mrežah. S tem se čas izrisa teh področij lahko zmanjša tudi na manj kot 50% ob zanemarljivi izgubi kakovosti prikaza. Opisani postopki optimizacije se lahko izvajajo v realnem času in s tem ne motijo interakcije.
COBISS.SI-ID: 26898727
Razvili smo strojni pospeševalnik zgoščevanja podatkov LIDAR. V ta namen smo razvili strojne prediktorje koordinat točk in drugih atributov podatkov LIDAR. Prediktorji koordinat uporabljajo dve metodi napovedovanja: linearno predikcijo z uporabo zadnjih sprememb koordinat ter iskanje najbolj podobne spremembe koordinat v množici zadnjih sprememb koordinat. Uporabljena metoda se izvaja dinamično glede na podobnost dobljene točke pri iskanju. V okviru linearnega prediktorja je bil razvit cevovodni strojni delilnik. Spremenljiva dolžina cevovoda omogoča optimalen izbor delilnika glede na latentnost, porabo strojnih virov in hitrost urnega takta. Predikcija koordinat ter drugih atributov podatkov LIDAR se uporablja pri njihovem prediktivnem stiskanju. Razvit je bil tudi strojni kodirnik z uporabo zapisa s spremenljivo dolžino, aritmetični kodirnik pa je bil nadgrajen z uporabo pomikalnih registrov, kar je omogočilo do osemkratno pospešitev delovanja kodirnika. Moduli so bili razviti v jeziku VHDL in preverjeni na simulacijskem okolju Cadence. Posamezni moduli so bili izvedeni in preizkušeni na prototipnem vezju Xilinx XUPV5.
COBISS.SI-ID: 26726695
Strehe stavb v urbanih območjih so bile vedno zanimive za postavitev fotovoltaičnih (ang. photovoltaic, PV) sistemov. Takšni sistemi izboljšajo samoučinkovitost električne oskrbe ter pomagajo pri znižanju emisij zaradi toplogrednih plinov. Pri tem niso vse strehe primerne za postavitev PV-sistemov. Predstavljeno delo se ukvarja z razvrstitvijo streh v urbanih območjih glede izračunanega sončnega potenciala ter glede iskanja najbolj primernih streh za njihovo postavitev. Izračun sončnega potenciala smo realizirali z novo metodo, ki upošteva topografske značilnosti urbanega površja, pridobljene iz podatkov LiDAR , večletnih meritev globalnega in difuznega obsevanja s piranometrom, ter senčenja in samosenčenja. Metodo dopolnjujeta novo hevristično senčnje, ki jo povzroča vegetacija ter večločljivostni model senčenja. Opravili smo analizo pomembnosti različnih vplivnih dejavnikov (npr. senčenje), kot tudi primerjavo med izračunanim sončnim obsevanjem ter meritvami na lokalni PV-postaji, kjer smo dosegli 97.4% korelacijo.
COBISS.SI-ID: 16262934