Modele numeryczne

Na chmurze punktów oparte jest powstanie modeli numerycznych, a więc produktów pochodnych skanowania, w których informacja punktowa zostaje interpolowana. W konsekwencji dochodzi do zbliżenia lotniczego skanowa-nia laserowego oraz fotogrametrii, gdyż osiągnięta zostaje ciągłość danych (por. Baltsavias 1999b). Jednocześnie wygenerowane zostają zobrazowania, które są bardziej ‘przyjazne’ użytkownikom danych. Wynika to z łatwiejsze-go do obserwacji wzrokowej i bardziej podatnełatwiejsze-go na analizy sposobu pre-zentacji informacji przestrzennej.

_______________

21 Jego pierwsza prezentacja miała miejsce podczas konferencji „RIEGL LiDAR 2013”

(Wiedeń, 25–27.06.2013).

22 Informacje z oficjalnej strony internetowej M. Isenburga <http://rapidlasso.com/2013/

06/21/release-of-pulsewaves-full-waveform-lidar-format/>, [dostęp: 30.03.2014].

2.3. Produkty skanowania laserowego 59 W modelach numerycznych nierównomierność rozkładu punktów po-miarowych (charakteryzująca chmurę punktów) zanika, gdyż dane prze-strzenne ulegają uporządkowaniu. Wybierając odpowiednie algorytmy in-terpolacji, właściwe używanemu oprogramowaniu, a przez to często dość tajemnicze dla badacza (por. Beck 2013), określa się jednocześnie rozdziel-czość przestrzenną zobrazowań. W konsekwencji powstaje regularna siatka punktów czy zinterpolowanych pikseli o określonej wielkości

(odpowiada-Ryc. 10. Punkty pomiarowe na tle numerycznego modelu pokrycia terenu o rozdzielczości przestrzennej 1 m²

Z jednej strony choć w obrębie jednego piksela modelu znajduje się wiele punktów, to zostały one uśred-nione do jednej wartości, która została przypisana temu pikselowi. Z drugiej strony obszary, w których brakowało punktów pomiarowych, również uzyskały wartość wysokości na podstawie sąsiadów. Wartości

wysokości od najniższych (zielone) do najwyższych (czerwone).

jących np. 1 m²)²³. Osiąga się wówczas wspomnianą ciągłość danych kosz-tem albo przybliżenia wartości wielu punktów (np. gdy na 1 m² zarejestro-wano 8 odbić, to i tak są one uśrednione do pojedynczej wartości), albo tra-cąc informację o miejscach, w których punktów pomiarowych było zbyt mało (braki takich obszarów są wówczas wypełniane, a ich wartość jest określana na podstawie sąsiadujących kafelków) (ryc. 10).

_______________

23 Inną możliwą metodą uzyskania modeli terenu/pokrycia terenu jest triangulacja rozproszonych punktów, tworząca nieregularną siatkę trójkątów TIN (ang. Triangulated Irregular Network).

Ryc. 11. Numeryczny model terenu w skali barwnej – okolice Sławska W legendzie wartość wysokości n.p.m.; por. ryc. 12 i 14.

Numeryczne modele terenu – NMT (ryc. 11) oraz jego pokrycia – NMPT (ryc. 12) stanowią najpowszechniejsze produkty pochodne skanowania²⁴. Są to modele wysokościowe, gdyż zinterpolowana zostaje wartość wysokości punktów pomiarowych (por. Gotlib, Iwaniak, Olszewski 2007: 35–39).

NMPT zazwyczaj powstaje na podstawie punktów dyskretnych w chmurze, których wygenerowanie oparto na pierwszych echach. Tym samym tworzo-ny jest produkt zawierający informacje o wysokości zarówno ‘odsłoniętych’

obiektów topograficznych, jak i związanych z zagospodarowaniem oraz użytkowaniem terenu w momencie wykonania skanowania (dane dotyczące zabudowy, korony drzew, obiektów infrastrukturalnych, samochodów itp.).

Z kolei podczas powstawania NMT wykorzystywane są jedynie odbicia sklasyfikowane jako ‘grunt’. Model ten jest

[…] numeryczną reprezentacją powierzchni ziemskiej, utworzoną zazwyczaj przez zbiór punktów tej powierzchni oraz algorytmy służące aproksymacji jej położenia i kształtu na podstawie współrzędnych x, y, z tych punktów

_______________

24 Powszechnie używany (choć nie w przypadku badań archeologicznych) jest także znormalizowany NMPT (ang. nDSM) ukazujący jedynie wysokości względne pokrycia terenu.

2.3. Produkty skanowania laserowego 61

(Internetowy leksykon geomatyczny Polskiego Towarzystwa Informacji Przestrzennej – <http://www.ptip.org.pl>; Gaździcki 2002).

W konsekwencji uzyskiwany jest model prezentujący jedynie rzeźbę te-renu z ‘wymazanymi’ obiektami znajdującymi się na jego powierzchni.

Należy podkreślić więc, iż główny wpływ na wygląd i charakter generowa-nych modeli (poza przyjętymi ustawieniami w procedurze generowania NMT/NMPT) mają rezultaty przeprowadzonej klasyfikacji.

Ryc. 12. Numeryczny model pokrycia terenu w skali barwnej – okolice Sławska W legendzie wartość wysokości n.p.m.; najwyższe wartości związane są z porastającą ten obszar

roślinnością (por. ryc. 11 i 14).

Określenie rozdzielczości przestrzennej tworzonych modeli powoduje liczne komplikacje. Wybierając wielkość oczek w sieci pomiarowej, zgadza-my się na to, iż niemożliwe będzie rozpoznanie jakiegokolwiek obiektu o rozmiarze mniejszym niż założona wartość (nawet, jeśli jest on ‘zareje-strowany’ w chmurze punktów). Tworzenie numerycznych modeli jest więc generalizacją, podczas której może dojść do znacznej redukcji informacji, uzyskując w zamian większą przejrzystość danych (por. Gotlib, Iwaniak, Olszewski 2007: 41–50). Choć możliwe jest wygenerowanie produktów o małym oczku siatki (co umożliwiłoby ogląd mniejszych obiektów i form

62

Ryc. 13. Porównanie dwóch analiz cieniowania NMT o rozdzielczości przestrzennej 0,5 m (z lewej) oraz 1 m (z prawej)

Ślady po współczesnej orce widoczne na lewym modelu utrudniają obserwację ‘ogólnej’ rzeźby terenu, jednakże mogą stanowić przedmiot interpretacji dla określonych badań (np. w rolnictwie). Ich wygładzenie na modelu o mniejszej rozdzielczości uniemożliwia takie studia, oferując jednocześnie lepszą czytelność

większych form.

terenowych), to zwiększenie rozdzielczości przestrzennej NMT/NMPT po-woduje zwiększenie rozmiaru plików, a tym samym wzrost wymagań sta-wianych przed sprzętem komputerowym oraz oprogramowaniem. Ponadto, w wielu przypadkach modele o dużej rozdzielczości przestrzennej są mniej czytelne niż te o małej, co w znaczący sposób określa możliwości interpreta-cyjne (ryc. 13). Zmiana rozdzielczości ma także istotny wpływ na sposób, w jaki obiekty jawią się w modelach. W konsekwencji wyjściowe NMT/NMPT powstają jako kompromis zawarty pomiędzy celem pomiarów, sposobem ich wykonania oraz przetworzenia danych a także możliwościami anali-tycznymi i finansowymi badaczy.

Innym rodzajem produktu pochodnego lotniczego skanowania lasero-wego jest zinterpolowana wartość intensywności odbicia (ryc. 14). Z powo-du osiągnięcia ciągłości danych uzyskujemy zobrazowanie łudząco podobne do fotografii lotniczych, przy czym wykorzystywany jest atrybut ilości energii danego impulsu, która wróciła do skanera (np. Höfle, Pfeifer 2007).

Choć, jak wspomniałem w podrozdziale 2.2, intensywność odbicia nie jest wartością, która wprost i jednoznacznie może być poddana analizom, to