Skip to main content

Praca z chmurami punktów i danymi LiDAR – najpopularniejsze obszary zastosowania

Praca z chmurami punktów LiDAR

Tworzenie trójwymiarowych modeli jest przydatne w wielu dziedzinach, między innymi w architekturze, inżynierii, transporcie czy energetyce. Ogromne możliwości w tym zakresie dają chmury punktów oraz skaning laserowy realizowany za pomocą LiDAR. W artykule wskażemy najważniejsze obszary zastosowania takiej technologii.

Czym jest LiDAR?

LiDAR to akronim od angielskich słów Light Detection and Ranging. Oznacza metodę pomiaru opartą o skaning laserowy, dzięki której możemy odwzorowywać obiekty i powierzchnie za pomocą trójwymiarowych modeli. W ramach technologii wykorzystuje się:

  • emiter – za jego pomocą w stronę celu kierowana jest skupiona wiązka światła laserowego,
  • czujnik (detektor) – służy do przechwytywania wiązki odbitej od danego obiektu.

Analiza czasu wystrzelenia oraz powrotu wiązki, a także kierunku jej padania umożliwia precyzyjne ustalenie, w którym miejscu doszło do jej odbicia. Dzięki temu na cyfrowym modelu zaznaczany jest punkt, będący odwzorowaniem punktu znajdującego się na fizycznej powierzchni skanowanego obiektu.

Co nam to daje? Jeśli pozyskamy informacje na temat dużej ilości takich punktów, stworzymy geometryczną reprezentację obiektu. Obiektem może być nie tylko budynek, ale również krajobraz. Taką możliwość dają chmury punktów (ang. point cloud), które:

składają się z ogromnej ilości pojedynczych punktów – skaner jest w stanie wykonać nawet 500 tys. pomiarów na sekundę

dokładnie odzwierciedlają wielkość oraz kształt obiektu

tworzą spójną strukturę, która dopiero po dużym powiększeniu wskazuje na zawartość licznych punktów

Technologia LiDAR jest obecnie bardzo popularna – bazują na niej przedsiębiorstwa działające w wielu branżach. Służy ona między innymi do:

  • wykonywania pomiarów w ramach inwestycji budowlanych,
  • dokumentowania zabytków,
  • projektowania przebiegu tras drogowych oraz kolejowych,
  • badania objętości mas ziemnych,
  • planowania urbanistycznego,
  • tworzenia map powodziowych.

Metoda jest użyteczna, ponieważ:

  • zapewnia dużą dokładność, której nie osiągniemy wykorzystując ręczne urządzenia – dane LiDAR zawierają informacje dotyczące m.in. wysokości oraz głębokości obiektu,
  • umożliwia szybkie gromadzenie ogromnej ilości danych,
  • pozwala na wykonywanie pomiarów nawet w trudnych warunkach oświetleniowych czy w obliczu niekorzystnych warunków atmosferycznych (wyjątkiem jest duże zachmurzenie oraz mgła).

Dużym atutem technologii jest też to, że dane pozyskane za jej pośrednictwem możemy wygodnie przetwarzać. Jednym z narzędzi służących do tego celu jest platforma integracyjna FME, która pozwala na szybki odczyt, zapis i przekształcenie chmur punktów, aby wykorzystać je w konkretnym celu. Umożliwia ona odczyt dużych plików, integrację z różnorodnymi zbiorami danych oraz automatyczne przetwarzanie chmur punktów. Napiszemy o tym więcej w dalszej części artykułu.

Jakie możliwości daje nam obróbka chmury punktów w oparciu o FME?

FME to narzędzie, dzięki któremu jesteśmy w stanie na wiele różnych sposobów przekształcać, modyfikować i mapować chmury punktów. Najczęściej chodzi o ich:

integrację

przetwarzanie

filtrowanie

analizę

Integracja danych z chmurami punktów

Dzięki FME odczytamy dane pochodzące z ponad 500 formatów i źródeł. Wśród nich znajdziemy między innymi:

  • systemy Big Data i bazy danych typu Oracle, MS SQL Server czy MongoDB,
  • pliki tekstowe oraz arkusze kalkulacyjne,
  • formaty XML,
  • dane geoprzestrzenne (GIS, CAD),
  • narzędzia służące do zarządzania firmą, w tym systemy ERP i CRM,
  • serwisy internetowe czy webowe, na przykład Google, Amazon, HTML.

Korzystając z LiDAR oraz FME, jesteśmy w stanie konwertować chmury punktów na inne typy danych oraz łączyć je z kolejnymi chmurami punktów. Daje to ogromne możliwości, jeśli chodzi o tworzenie modeli 3D. Możemy na przykład szybko opracować numeryczny model terenu (NMT), wykorzystując do tego transformator TINGenerator, który pozwala wygenerować siatkę nieregularnych trójkątów.

Dotychczas, dzięki FME, udało się z powodzeniem zrealizować wiele istotnych i złożonych projektów, w tym:

Rozwinąć system informacji przestrzennej miasta Poznań – co wymagało aktualizacji modeli budynków w standardzie LoD1, wygenerowanie zestawu danych do aktualizacji modeli w standardzie LoD2 i stworzenia wizualizacji 3D Miejscowych Planów Zagospodarowania Przestrzennego (planowanych budynków).
Stworzyć cyfrowe makiety 3D miasta Łódź – uwzględniające uproszczone makiety stanu istniejącego zabudowy oraz uproszczone i szczegółowe makiety stanu projektowanego. Jest ona wykorzystywana między innymi do monitorowania rewitalizacji wyznaczonych terenów miasta.
Stworzyć modele rozkładu m.in. hałasu i nasłonecznienia w polskich miastach, wykorzystywane w planowaniu rozwoju urbanistycznego.

Chmura punktów i model 3D – przetwarzanie danych

Dane LiDAR mogą być przetwarzane na różne sposoby. Chodzi o ich porządkowanie, czyli weryfikowanie pod kątem kompletności oraz poprawności oraz aktualizowanie w taki sposób, aby zawierały rzetelne informacje.

Dzięki takim działaniom analizę chmury punktów przeprowadzimy szybko, zyskując miarodajny model 3D. Przykładowo, wykorzystując laserowe systemy pomiarowe, jesteśmy w stanie przetwarzać dane pozyskane przez różne skanery w różnych formatach i usuwać niepotrzebne punkty czy sygnały.

Stosując platformę FME, możemy ponadto:

  • pracować w wybranym przez nas układzie współrzędnych, w tym Universal Transverse Mercator (UTM) czy w systemach lokalnych np. PL-1992,
  • dodawać kolory poprzez pobranie odpowiedniej wartości RGB z rastra,
  • zmniejszyć objętość chmury punktów w celu szybszego przetwarzania danych – możemy to zrobić, usuwając co n-ty punkt.
LiDAR punkty

Filtrowanie punktów

Chmura punktów ze zdjęć często zawiera ogromną ilość danych, a więc ich przetwarzanie w całości może sprawić nam duże trudności i być czasochłonne. Dlatego w zasadzie w każdym przypadku dobrym pomysłem jest, aby wyodrębnić tylko te obszary, które nas interesują. W tym celu możemy:

  • przyciąć dane LiDAR poprzez wyznaczenie granicy za pomocą wielokąta 2D bądź bryły 3D,
  • wyznaczyć dane przy wykorzystaniu pliku Shapefile oraz chmury punktów w formacie LAS, dzięki czemu np. zidentyfikujemy przekroje poprzeczne wzdłuż autostrady,
  • usunąć punkty o określonych parametrach, biorąc pod uwagę między innymi ich klasyfikacje czy kolor.

Inne sposoby to filtrowanie powierzchni, które odbijają światło – np. akweny. Może to być przydatne wówczas, gdy niezbędne jest wykonanie pomiarów hydrograficznych.

Analiza danych LiDAR

Obróbka chmury punktów obejmuje również ich analizę w celu uzyskania niezbędnych statystyk. Dzięki FME możemy do tego wykorzystać dane wieloźródłowe, pochodzące na przykład z systemów biznesowych i chmurowych czy baz relacyjnych.

Do czego będzie to przydatne? Analiza sprawdzi się m.in. wtedy, gdy chcemy:

  • wyznaczyć wartości minimalne i maksymalne w ramach chmury punktów, aby poznać zakres zbioru danych,
  • przetestować dane pod kątem określonych kryteriów,
  • wykonać obliczenia dla każdego punktu oddzielnie.

Analiza danych LiDAR jest na szeroką skalę wykorzystywana w wielu obszarach. Służy na przykład do opracowywania map zagrożenia powodziowego, na których zaznacza się różnymi kolorami obszary zagrożone wylewami rzek oraz te, na których ryzyko powodzi jest niewielkie.

Inny przykład to tworzenie map obrazujących przeszkody lotnicze, którymi mogą być dźwigi stacjonarne czy samochodowe, wysokie budynki albo źródła emitujące światło bądź wiązki laserowe. Takie mapy poprawiają bezpieczeństwo oraz usprawniają operacje wykonywane w portach lotniczych.

Mapa z punktów

Chmury punktów i FME – duet doskonały

FME daje szerokie możliwości, jeśli chodzi o przetwarzanie chmur punktów. Za pomocą platformy możemy:

analizować ogromne ilości danych pochodzących z różnych źródeł – co można realizować według z góry założonego harmonogramu

udostępniać dane innym pracownikom dzięki centralnemu repozytorium

generować raporty oraz wysyłać je interesariuszom.

Dzięki LiDAR oraz platformie FME możemy tworzyć modele 3D w oparciu o dużą ilość danych. Wśród najpopularniejszych obszarów zastosowania chmury punktów znajduje się integracja danych z wielu różnych źródeł, ich przetwarzanie, czyli porządkowanie czy testowanie, a dalej filtrowanie punktów w celu ułatwienia przetwarzania informacji oraz analiza, pozwalająca na tworzenie statystyk.

Zapraszamy do samodzielnego przetestowania możliwości FME i sprawdzenia, jak platforma działa z chmurami punktów.