Tworzenie NMT z chmury punktów LAS w SAGA GIS

By móc pracować w nich z efektami skanowania LiDAR konieczne jest stworzenie na bazie chmur punktów (zazwyczaj zapisywanych obecnie w formacie LAS) rastrowych Numerycznych Modeli Terenu zarówno w postaci modeli powierzchni czy też pokrycia terenu, jak i rzeźby. Dla uzyskania tej drugiej opcji (co przecież jest największą zaletą skanowania LiDAR), konieczne jest odfiltrowanie roślinności i zabudowy.

Programów umożliwiających takie działania jest oczywiście sporo. Wiele z nich to bardzo drogie, komercyjne oprogramowanie. Dlatego skupimy się na darmowym, otwartoźródłowym SAGA GIS.

Krok 1: importujemy chmurę punktów LAS

Modules-File-Shapes-Import-Import LAS files

saga15

Istotne jest by zaznaczyć opcję „classification”. Pozostałe opcje wedle uznania – do stworzenia modelu rzeźby terenu nie będą potrzebne.

W ten sposób oprzemy się na istniejącej klasyfikacji chmury punktów. W przypadku plików z programu ISOK nie zawsze może być ona najlepsza dla celów archeologicznych, ale z moich prywatnych doświadczeń wynika, że zazwyczaj wystarcza.

Krok 2 (opcjonalny): podgląd chmury punktów.

Modules – Shapes – Point Cloud – Visualisation – Point Cloud Viewer

SAGA posiada moduł podglądu chmury punktów. Nie daje ona tylu możliwości co specjalistyczne programy obsługujące dane LiDAR, ale wystarczy do podejrzenia tego, co nam się udało zaimportować 😉

lid1

Krok 3: Odfiltrowanie roślinności i zabudowy.

Modules – Shapes – Point Clouds – Tools – Point Clouds Reclassifier/Subset Extractor

W oknie dialogowym musimy wybrać:

– w rubryce Point Cloud wybieramy chmurę, nad którą pracujemy.

– w rubryce Attribute: classification

– w rubryce Mode of operation: Extract Subset

– w rubryce old value możemy wpisać „2”

saga10W efekcie otrzymamy chmurę punktów odwzorowujących ukształtowanie powierzchni. W przeglądarce chmury będzie wyglądała tak:lid2 Jak widać nieco więcej tutaj dziur, wynikających z odfiltrowania powierzchni.

Krok 4: griding – tworzenie rastra NMT.

Modules – Grid – Gridding – Interpolation from points – Triangulation

saga12

W oknie dialogowym:

saga13

– w rubryce Points wybieramy chmurę po odfiltrowaniu roślinności i budynków (domyślnie ma rozszerzenie nazwy subset_classification).

– w rubryce Atribute wybieramy „z” (czyli wysokość)

Po zatwierdzeniu pojawi się kolejne okno dialogowe:

saga14Tutaj w rubryce Cellsize wpisujemy „1”. Po zatwierdzeniu rozpocznie się proces triangulacji, który może trwać nawet kilka godzin. Jest to oczywiście uzależnione od ilości punktów (dla terenów zalesionych trwa to krócej, bo wyeliminowanie roślinności zmniejsza liczbę punktów) i jakości komputera. Zwykle można w tym czasie zrobić sobie kawę. Albo nawet dwie… albo obiad…

Alternatywnie można zamiast triangulacji użyć funkcji:

Modules – Shapes – Point Clouds – Conversion – Poin Cloud to Grid

Zwykle trwa to nieco szybciej niż triangulacja.

Krok 5 – zapis uzyskanego rastra

Modules – File – Grid – Export – Export ESRI Arc/Info grid (o ile chcemy mieć plik z rozszerzeniem .asc czytany przez większość programów GIS, w tym Qgis). Opcjonalnie możemy importować do geotiff. Lub do dowolnego rastrowego formatu, jaki nam do głowy przyjdzie. Akurat te dwa pierwsze są najczęściej używane…

saga11Niekiedy zamiast triangulacji warto zastosować inną metodę gridingu. W przypadku niektórych terenów zalesionych, po odfiltrowaniu roślinności, liczba punktów, które są podstawą obliczenia rastra NMT jest znacznie mniejsza od wyjściowej (n.p. najczęściej stosowanej w programie ISOK 4 pkt. na 1m kwadratowy). Po wykonaniu triangulacji efekt końcowy może być daleko niezadowalający, jak w tym przypadku:

Chelmo hillshading

Fragment NMT z zastosowaniem cieniowania (hillshading). Widać wyraźne, duże trójkąty, wynikające z triangulacji pomiędzy zbyt „luźno” rozłożonymi punktami.

W takiej sytuacji można zastosować np. metodę krigingu (ordinary kriging), która dobrze się sprawdza w podobnych sytuacjach (zob. dawny wpis o tworzeniu NMT z planów warstwicowych).

Chelmo kriging hillshadingEfekt końcowy jest wyraźnie lepszy.

W skrajnych przypadkach może okazać się, że oparcie się na istniejącej klasyfikacji chmury nie będzie wystarczająco korzystne. Konieczna będzie reklasyfikacja chmury. Ale o tym może innym razem…

Reklamy

Wchodzimy na nowy teren…

Do tej pory ta ziemia była dla nas znana jedynie z pogłosek, zapisków i plotek docierających z daleka. Później pogłoski o niej pojawiać się zaczęły w środowisku polskich archeologów. Jednak wraz z dostępnością nowej technologii ruszamy na podbój tych nowych obszarów. Sporo jeszcze musimy się nauczyć, ale już dostrzegamy niezwykłe możliwości LiDARu…

lidar3

Grodzisko w Raciążu (zwane też Mrowiniec) – Numeryczny Model Terenu.

Choć w archeologii na tzw. Zachodzie LiDAR w wersji lotniczej (ALS – Airborne Laser Scanning) wykorzystywany jest od dość dawna, to w Polsce jego pojawienie łączy się z dwoma wydarzeniami. Pierwszym była akcja skanowania kurhanów pod Piłą, wykonana na zlecenie wielkopolskiego urzędu konserwatorskiego 2009 r., wykonane przez niemiecką firmę TopScan. Drugie wiąże się ze współpracą jaką zawiązała w 2010 roku firma MGGP Aero z Instytutem Archeologii Uniwersytetu Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie (informacja PAP). Detekcją objęto wówczas nadwarciańskie tereny na granicy województw łódzkiego i wielkopolskiego. Od tego czasu zrealizowano kilka programów badawczych, w tym finansowane z środków Ministerstwa Kultury i Dziedzictwa Narodowego badania kopalń krzemienia w Górach Świętokrzyskich czy zespołów neolitycznych cmentarzysk  w Lesie Muszkowickm. Udowodniły one niezwykłą przydatność tej nowej technologii dla archeologii. Podkreślić też należy chęć współpracy firmy MGGP Aero z archeologami, którzy mogli się starać o materiały pozyskane w wyniku skanowań przeprowadzanych na zlecenia innych podmiotów.

lid4

Chmura punktów grodziska w Raciążu.

Jeszcze w 2011 r. koszt misji lidarowej nad jeziorem Ostrowite, o który dowiadywałem się w firmach oferujących tego typu usługi, wynosił ok. 40 tys. złotych. Bez zdobycia grantu była to suma absolutnie nieosiągalna dla naszej ekspedycji. Grant co prawda udało nam się zrealizować w 2012 r., ale na Lidar nie zdecydowaliśmy się wówczas, dając priorytet innym metodom nieinwazyjnego rozpoznania. Dzisiaj wiem, że była to decyzja słuszna z dwóch co najmniej powodów.

lidar1

Kurhany w powiecie kartuskim. Numeryczny Model Terenu po odfiltrowaniu roślinności. Kurhany znajdują się w środku lasu.

Po pierwsze – skanowania lidarowe wykonane na zlecenie publicznych podmiotów, finansowanych z budżetu państwa trafiły ostatecznie do instytucji, która sprawuje pieczę nad wszelkimi zasobami geodezyjnymi i kartograficznymi w kraju, czyli do CODGiK. Dzisiaj pliki z wynikami skanowania są udostępniane wszystkim zainteresowanym przez tą instytucję. Koszty są minimalne w porównaniu do kosztów całkowicie nowej misji.

lidar2

To jedyna technologia, która pozwala nam zajrzeć pod korony drzew. Tutaj przekrój przez trzy kurhany. Widać rosnące na nich drzewa.

kurhany

Inne skupisko kurhanów na Pomorzu.

lid11

I jezioro Ostrowite wraz z wyspą. Po odfiltrowaniu roślinności i zabudowy. LiDAR nie radzi sobie za dobrze z wodą.

W tym miejscu chciałbym podkreślić jeszcze jednen aspekt związany z LiDARem, a mianowicie nieosiągalną wcześniej precyzję i dokładność pomiarów. W Ostrowitem nie mając do tej pory funduszy wystarczających do przeprowadzenia skanowania laserowego, wykonaliśmy tradycyjne pomiary tachimetrem.

zrzut35

Punkty pomiarowe rozmieszczone były z różną gęstością. W miejscach, w których spodziewaliśmy się możliwości wystąpienia obiektów o własnej formie terenowej sieć punktów była zagęszczona. Średnio pomiar następował co ok. 5 do 8 m.

ostro3

Chmura punktów LiDAR mniej więcej tego samego obszaru. To pomiar co 0,5 m. Różnica jest widoczna dla każdego. Akurat w Ostrowitem ma to stosunkowo niewielkie znaczenie. Pozwala nam wyłącznie zaoszczędzić czas niezbędny do objęcia pomiarami całego obszaru wokół jeziora. Rzeźba terenu wokół jeziora jest w największym stopniu efektem wieloletnich procesów erozyjnych związanych z działalnością agrotechniczną. W wielu przypadkach właśnie ta, niespotykana w innych metodach precyzja pozwala na obserwację „mikrorzeźby” terenu i identyfikację słabo zachowanych obiektów archeologicznych.

lidar8

W pełni wartościowe dane LiDAR są dopiero wtedy, gdy wprowadzone do GIS, w postaci Numerycznych Modeli Terenu (pokrycia i powierzchni) i stają się częścią większego, zintegrowanego zbioru informacji przestrzennych.