Objektum detektálás LiDAR adatokból a pontsűrűség függvényében

Átírás

1 Objektum detektálás LiDAR adatokból a pontsűrűség függvényében Neuberger Hajnalka 1 Dr. Juhász Attila 2 1 PhD hallgató, BME Fotogrammetria és Térinformatika Tsz., neuberger.hajnalka@epito.bme.hu; 2 adjunktus, BME Fotogrammetria és Térinformatika Tsz., juhasz.attila@epito.bme.hu Abstract: There is a persistent challange in LiDAR data processing because of the large amounts of points. In our modern age archaeological research we also have to deal with this problem. Our research topic is military historical object and event reconstruction. We developed different filters to decrease the number of LiDAR points to support efficient data handling. Our goal is to define a resolution limit in pointcloud processing and in generating digital terrain modell, which is sufficient to achieve qualitative comparison of the filters and, besides, still enables to identify the military objects (mostly fire-trenches and anti tank trenches). Bevezetés LiDAR (Light Detection and Ranging) pontfelhők esetén komoly kihívást jelent az állományok rendkívül nagy mérete. Ha egy átlagos felmérést nézünk, egy km 2 es területről 4 pont/m 2 pontsűrűség esetén is 4 millió pontot kell feldolgoznunk. Ez a pontmennyiség a kezelhetőség határát súrolja, viszont rendszerint nem csak egyetlen szelvényt kell feldolgoznunk és időnként nagyobb pontsűrűségű állományok állnak rendelkezésre. A pontfelhő feldolgozó és a térinformatikai programokban korlátozva van a feldolgozható, illetve megjeleníthető pontfelhő nagysága (általában 1-2 millió pont). Megoldás lehet a nagymennyiségű adatok kezelésére, ha a pontfelhőt feldaraboljuk kisebb részekre, vagy a vizsgálandó területekről kivágatokat készítünk. A legtöbb LiDAR nézegető és feldolgozó alkalmazás lehetőséget nyújt a pontfelhők egyszerű és szabályos ritkítására. Ekkor a pontfelhőnk méretét úgy csökkentjük, hogy megtartunk például minden 5., 10. stb. pontot. A cikkünkben igyekszünk ezt az egyszerű megoldást kiváltani adaptív szűrök használatával. Célunk, hogy olyan eljárást dolgozzunk ki, mely segítségével tetszőleges pontfelhőn lövész- és harckocsi árkokat hatékonyan tudunk detektálni, majd csupán a detektált árkokat vizsgálni. Ennek megfelelően az árkok területén nagyméretarányú, míg a körülötte lévő terepről topográfiai méretarányú modellezésre alkalmas pontsűrűséget megtartani. Első megoldásként területegységenként azonos számú, de lehetőleg a legjellegzetesebb pontokat megtartva modellezük a terepet. A második megközelítésben a számunkra fontosabb területeken igyekszünk minél nagyobb pontsűrűséget megtartani, viszont az érdektelen területeken a pontsűrűséget a terep modellezéséhez feltétlenül szükséges mennyiségre csökkenteni. 1

2 A felhasznált adatok A Bükki Nemzeti Park Igazgatósága jóvoltából kaptunk LiDAR állományokat a Miskolctól délkeletre elhelyezkedő Kisgyőr térségéről. A mintaterület a településtől délkeletre fekvő erdős rész. A LiDAR felvételeken vélhetően II. világháborús árkokat fedeztek fel. A pontfelhő rendkívül sűrű, ~32 pont/m 2 a teljes állományra, míg talajpont leválgotás után ~18 pont/m 2. A feldolgozás során a talajpont leválogató algoritmust külön nem vizsgáltuk, a domborzatmodell előállításához lasground alkalmazást használtuk erdős területet feltételezve. Az általunk kiválasztott árok területéről 9623 m 2 -es kivágatot készítettünk, amelyre összesen talajpont esett. Minden elemzést ezen a mintaterületen végeztünk (1. ábra). 1. ábra A mintaterületen lévő lövészárkok XX. századi erődítési elemek, a kutatott objektumok Kutatási területünk, a modernkori régészet részeként, a védelmi rendszerek rekonstrukciója. Ebben a fejezetben röviden áttekintjük azokat a védelmi objektumokat, amelyekkel találkozhatunk. Ezt azért tartjuk fontosnak, mert a pontfelhő csökkentése nem történhet az objektumok felismerhetőségének és azonosíthatóságának kárára. A XX. századi háborúk során alkalmazott tábori jellegű katonai objektumokat két nagy csoportba sorolhatjuk: a vonalas geometriával rendelkező árkok (harckocsi-, és lövészárkok) és a pontszerű állások (légvédelmi-, tüzérségi-, stb. állás). Az objektumok főbb méretei viszonylag tág határok között mozognak az építésük időpontjától, a rendelkezésre álló időtől és a topográfiai és környezeti elemektől függően. A harckocsiárkok jellemzően több méteres szélességgel és mélységgel rendelkeznek, az állások vízszintes értelemben szintén, de a mélységük már nem annyira jelentős; a lövészárkok mélysége és szélessége 1 méter körül mozog. A mintaterületünkön lévő árok a háború után használt lőtér része, ezért kissé nagyobb (3m széles, 0,8 m mély) méretekkel rendelkezik. A felsorolt méretek egyértelműen lehetővé teszik a légi lézerszkennelt adatok felhasználását az objektumok felderítésében, hiszen a felmérésekre általában legalább 3-4 pont/m 2 pontsűrűség és cm körüli magassági pontosság a jellemző (LOVAS T.ET AL. 2012). Igaz ez még akkor is, ha tudjuk, hogy a háborúkban használt árkok, állások hol mesterségesen, hol természetes úton többé-kevésbé feltöltődtek az idők

3 során. Az 2. ábrán néhány jellemző erődítési elem képét mutatjuk be korabeli erődítési utasításokból. Természetesen még a lézerszkennerek által produkált nagyon nagy mennyiségű pont sem alkalmas arra, hogy az árkok, állások kulcspontjait (pl. rézsűpontok) direkt módon mérhessük, hiszen nincs garancia arra, hogy egyes pontok ezekre a helyekre esnek. Mellesleg megjegyezzük, hogy a tapasztalataink szerint a helyszíni mérések sem vezetnek sokkal jobb eredményre, hiszen a földművek sokszor nagymértékben errodálódtak, rombolódtak, így a terepen sem könnyű eldönteni, hogy éppen hol helyezkednek el az árkok kulcspontjai. 2. ábra Néhány erődítési elem (A: harckocsi árok, B: légvédelmi állás, C: lövészgödör, D: lövészárok) Az alkalmazott eljárások A nyers pontfelhő méretének csökkentését a korábban említetteknek megfelelően nem egy szabályos ritkítással, hanem az egyes pontok meghatározott környezetét vizsgálva hajtanánk végre; így törekedve arra, hogy megmaradjanak a terep és a keresendő objektumok kulcspontjai. Kétféle keresési eljárást próbáltunk egy pont egységnyi környezetének meghatározására: szekvenciális keresési kört és rácsalapú pontfelhő indexelést. Mindkét esetben a kiinduló méretet 1 m 2 ben határoztuk meg. Ennek több oka is van: 3

4 Általában az LIDAR állományok átlagos pontsűrűségét négyzetméterre vetítve adjuk meg. A keresési kör sugarának vagy a rács oldalhossz felének kisebbnek kell lennie az árok szélességénél. A mintaterületünkön lévő árkok mérete akár kisebb felbontást is lehetővé tenne, de a gyakorlatban a világháborús árokmaradványok keskenyebbek, ezért az 1 m 2 indokolt. A felbontás növelésének az átlagos ponttávolság és a futási idő szab határt. Ezeknek a kritériumoknak is megfelel az 1 m 2 ; a futási idő már ebben az esetben is 20 percre adódott, amit nem szerettünk volna tovább növelni. A pontfelhőnk csökkentésére három különböző algortimust próbáltunk ki. Elsőként 1 m 2 -es körzetben csak azokat a pontokat tartottuk meg, amelyek magassága egy bizonyos küszöbértéknél nagyobb mértékben eltér a leválogatott rész első pontjától (Algoritmus:THn). Ezzel kitöröltük a pontfelhőből azokat a pontokat, amik az adott környezetben nem mutatnak nagy magassági eltérést, így nem hordoznak plusz információt. Ezt az eljárást elvégeztük különböző küszöbértékekkel, mind a kereső kör, mind rács alapú indexelés használatával. Mivel csak a magassági küszöböt adtuk meg paraméterként és nem szabályoztuk más módon a pontmennyiséget, a módszer rendkívül jó indikátor a két keresési eljárás összehasonlítására is. A magassági küszöb növelésével a pontfelhőnk egyre csökken, és végül csak a magasságilag kiugróan eltérő pontok maradnak meg. Azonban mindkét esetben van egy minimális pontmennyiség, ami alá még nagyon nagy magassági küszöb esetén sem csökkenhet a pontmennyiség. Ennek oka, hogy az algoritmus minden esetben megtartja legalább azt a pontot, amihez képest az elemzést végzi, elkerülve ezzel, hogy a pontfelhőt megsemmisítsük. Kereső kör alkalmazása esetén a pontfelhőnket nem tudjuk a tényleges terület és a keresési kör területének hányadosa alá csökkenteni (esetünkben ez 9623 pont), rács alapú indexelés során pedig a rácsok száma alá (esetünkben ez 12778). Táblázat 1. A megmaradt pontmennyiségek a magassági küszöbök függvényében (az eredeti pontmennyiség volt) Magassági küszöb (m) Keresési kör (pontszám) Ekvivalens szabályos ritkítás léptéke Rács alapú indexelés (pontszám) Ekvivalens szabályos ritkítás léptéke 0, , , , ,

5 Habár a rácsok 1 m 2 területűek, a mintaterület szélein gyakori, hogy a szabályos elrendezés miatt egyes rácsokba csak egy pont kerül, megnövelve a rácsszámot. Az 1. táblázatban bemutatjuk a magassági küszöb és a megmaradt pontmennyiségek kapcsolatát, majd megvizsgáljuk, hogy milyen léptékű szabályos ritkítással érhetjük el közelítőleg ugyanezeket a pontmennyiségeket. Második elgondolásunk az volt, hogy ne adott pontokhoz képést vizsgáljuk a magassági eltéréseket, hanem a terület átlagos magasságához (Algoritmus:ÁTL). Kiszámoltuk az átlagmagasságtól való eltérések abszolút értékeinek átlagát, majd azokat a pontokat tartottuk meg, amelyek eltérése ennél az átlagnál nagyobb. Keresési kör alkalmazása esetén a pontfelhő a hatodára, míg rácsok használatával a felére csökkent. A következő algoritmusok meghatározott pontmennyiséget tartanak meg az adott keresési környezetekben. Eredményként n darab, az átlagos magasságkülönbségtől legjobban eltérő pontokat tartanak meg (Algoritmus:MAXn). Ez azonban nem jelenti azt, hogy a keresési területenként 4 pont megtartása négyszer akkora pontmennyiséget jelent, mint a területenkénti 1. Ennek magyarázata az, hogy vannak olyan egységnyi környezetek, ahol eredendően kevesebb pont van, mint amennyit meg akarunk tartani. Ilyenkor ezeket automatikusan meghagytuk. A területegységenként megtartandó pontok számát, a megmaradt pontmennyiségeket és a közelítő szabályos ritkítás léptélét a 2. táblázatban mutatjuk be. Táblázat 2. A megmaradt pontmennyiségek a vizsgálatonként megszabott pontszám függvényében függvényében (az eredeti pontmennyiség volt) Megtartandó pontok száma ter. egységenként Keresési kör (pontszám) Ekvivalens szabályos ritkítás léptéke Rács alapú indexelés (pontszám) Ekvivalens szabályos ritkítás léptéke Az eredmények és az eljárások minősítése Mivel a légi lézerszkennelés már többéves múltra tekint vissza, ezért a szakirodalomban számos példát találni arra, hogy különböző, egyéb távérzékelési eljárásokkal vetik össze minőségi szempontból a szkennelt pontfelhőket. Az egyik lehetséges eljárás esetén a felmért terület topográfiai és növényzetborítottsági szempontból jellegzetes részeiről mintaprofilokat generálhatunk és azok összehasonlításából vonhatjuk le a következtetéseinket (MOUGINIS-MARK ET AL. 2005). A vizsgálatot a harmadik dimenzióra is kiterjesztve, elemezhetjük az egyes felmérési eljárások adataiból generált domborzatmodellek közötti különbségeket. Ez gyakorlatilag térfogatszámítást és 5

6 térfogatkülönbségek számítását, valamint elemzését jelenti (C. H. GROHMANN ET AL. 2011). Ez utóbbi módszert választottuk ki a minősítési eljárásunk alapjául. A mi esetünkben a különböző újramintavételezési és szűrési eljárások eredményeképpen előállt pontfelhőkből generált terepmodelleket (DTM) kell összevetnünk az eredeti, nagy pontsűrűséggel rendelkező felmérésből származó terepmodellel. Azaz a minősítés lényege, hogy az egyes ritkított pontfelhőkből képzett modellek mennyire jól közelítik az eredeti adatokból levezetett modellt. Így tehát közvetett módon magukat a szűrési eljárásokat tudjuk minősíteni. Azzal természetesen tisztában kell lennünk, hogy a kapott eredmények alapvetően felmérés-specifikusak, azaz csak a konkrét adathalmazra érvényesek, de a kidolgozott módszer bizonyos feltételek mellett rutinszerűen alkalmazható más adatokra is. Ahhoz, hogy a minősítés megfelelő megbízhatóságú eredményt biztosítson, több fontos tényezőt és körülményt kell tisztáznunk: A pontfelhőkből generált terepmodellek vízszintes értelmű felbontásának azonosnak kell lennie, különben félrevezető adatokat kapunk. Az eredeti és a levezetett pontfelhőnek azonos területi kiterjedéssel kell rendelkeznie. Pontosabban: az összehasolítandó rácshálóknak egybevágónak kell lennie. Az első feltétel kapcsán felmerülhet a kérdés, hogy hol van az a határérték a felbontás tekintetében, ahol a vizsgált földművek méreteinek figyelembevételével és egy adott térfogateltérési határ alatt maradva, megfelelő biztonsággal elvégezhetjük a DTM-ek összehasonlítását. Számítási kapacitás és idő szempontjából igen hasznos egy ilyen felbontási küszöbérték definiálása. A saját adatainkból kiindulva végrehajtottuk ezt a vizsgálatot. Elsőként az alapadatokból különböző felbontású raszteres terepmodelleket állítottunk elő lineráis interpolációval. Ezek alapján egyszerű szemrevételezéssel meghatároztuk azt a legkisebb felbontási értéket, amelyben még egyértelműen azonosíthatók a lövészárkok. Ez az érték 2 méter volt. Ezután a raszterméretet egészen 2,5 centiméterig csökkentettük és vizsgáltuk a futási időket, illetve egy referencia síkhoz képest a térfogatokat. A referencia sík magasságának a legalacsonyabb abszolút magasságú pont lefelé egész számra kerekített értékét vettük, minimalizálva ezzel a térfogat számértékét ugyanakkor elkerülve a negatív magasságkülönbségeket. A vizsgálatok kimutatták (3. ábra), hogy az 1 m 2 es modellfelbontás tökéletesen megfelel az elemzések elvégézéséhez, mivel ekkor a térfogat kevesebb, mint egy százalékban tér el a 2,5 centiméteres felbontású modell térfogatához képest. Tehát értelmetlen ennél jobb felbontást alkalmazni, főleg mivel a futási idő ugrásszerűen megnő.

7 A szűrő algoritmusainkat tehát az eredeti pontokból előállított 1 m-es raszterméretű modellhez viszonyítottuk. A minősítést kétféle, a korábban idézett publikációban közölttől (C. H. GROHMANN ET AL. 2011) eltérő, de azzal ekvivalens módszerre végeztük el. Számunkra a legfontosabb mutató az abszolút térfogat különbség ΔV, amely úgy állt elő, hogy az egyes raszterelemek különbségeinek abszolútértékéből számítottunk térfogatot a raszterméret felhasználásával. A mikrodomborzat vizsgálatának szükségessége is indokolja az abszolút értékek használatát a valós különbségekkel szemben, utóbbiak lehetséges kiegyenlítődése miatt. 3. ábra A térfogatok és a futási idők változása az eredeti adatokból kiindulva Az egyes szűrési eljárások korrekt minősítéséhez megközelítőleg azonos pontszámokkal kell dolgozni. Ezért is közöltük a korábbi táblázatokban a megfelelő szabályos ritkítási léptékeket. Ezen kívül közel véletlenszerűen kiválasztott pontokból levezetett modellel is elvégeztük az összehasolítást. Egyenletes eloszlással és a saját algoritmussal szűrt pontokkal azonos számú pontot előállítva a Matlab random szám genertorával. Elmondhatjuk, hogy a saját algoritmusokkal szűrt pontokból képzett modellek esetében mindig jobb eredményt kaptunk az abszolút térfogatkülönbségekre ΔV, mintha szabályosan szűrtük volna le a pontfelhőt vagy véletlenszerűen tartottunk volna meg pontokat. A valós térfogatkülönbségek esetén azonban sok esetben rosszabb eredményt kapunk, ugyanis a valós térfogatkülönbség relatív alacsony értékei úgy is előállhatnak, hogy az egyes helyeken előforduló nagyobb pozitív, illetve negatív értékű eltérések kiegyenlítik egymást. Azaz, az alacsony valós eltérések mögött viszonylag nagy magassági eltérések lehetnek az összevetett modellek között. Mivel a fő célunk az árkok detektálása és minél realisztikusabb modellezése, ezért az abszolút térfogateltéréseket kell elsődlegesen felhasználnunk a minősítés során. 7

8 Az alábbiakban tömören ismertetjük az egyes algoritmusok minősítésének eredményeit: A legjobb abszolút térfogateltérés ΔV értékekkel a THn nevű algoritmus rendelkezik, abban az esetben, amikor rács alapú indexelést használunk. A legjobb eredményt n=0,4 méteres küszöb esetén kaptuk, ahol a ΔV 37,6 %-kal jobb, mint a szabályosan ritkított (minden 13. pont meghagyása) közel azonos pontmennyiségű modellnél ΔVreg13. A véletlenszerűen ritkított pontfelhőből generált modellhez ΔVrnd képest pedig 38,7 %-kal értünk el jobb eredményt. Az ÁTL algoritmus is jobb ΔV eredmények szolgáltat, mint a ΔVreg és ΔVrnd. Viszont nem csökkenti kellő mértékben a pontfelhő méretét. A MAXn algoritmus ΔV értékei kis mértékben rosszabbak a THn algoritmushoz képest, viszont itt a valós térfogateltérések jobbak. További tervek Az algoritmusok további optimalizálása elengedhetetlen, mivel jelenleg nagyon sok erőforrást pazarol a pontfelhő teljes egészének kezelése, ami nem is indokolt. Ha egy pont környezetét vizsgáljuk, akkor nincs szükség arra, hogy a feldolgozó függvények a teljes pontfelhő mátrixát kezeljék, elég lenne kisebbet is, ezzel nagymértékben gyorsíthatók lennének az algoritmusok. További pontsűsűség csökkentő eljárásokat szeretnénk kidolgozni és tesztelni, illetve vizsgálni ezek kombinációit. Később szeretnénk áttérni C++ nyelvre, elszakadni a Matlab mátrixkezelő környezetétől, gyorsítva ezzel a feldolgozást és saját önálló feldolgozó szoftver készíteni. Felhasznált irodalom C. H. GROHMANN, A.O. SAWAKUCHI,V. R.MENDES (2011): Cell size influence on DEM volume calculation, Geomorphometry 2011, Redlands, pp f LOVAS T., BERÉNYI A., BARSI Á. (2012): Lézerszkennelés, Budapest, TERC, p P. J. MOUGINIS-MARK, H. GARBEIL (2005): Quality of TOPSAR topographic data for volcanology studies at Kilauea Volcano, Hawaii: An assessment using air-borne lidar data, Remote sensing of environment 96(2), Hawaii, pp graphic_data_for_volcanology_studies_at_kilauea_volcano_hawaii_an_assessm ent_using_airborne_lidar_data