Fotogrammetrisk matching av omløpsbilder til kartlegging av skog

Transkript

1 Fotogrammetrisk matching av omløpsbilder til kartlegging av skog Felles prosjekt for AR5 og Landsskog i Nord-Trøndelag Seminar 9. oktober 2012 Knut Bjørkelo Norsk institutt for skog og landskap

2 Markslag i ØK Flybilder og feltarbeid Dekker 60% av Norge

3 Landsskogtakseringa > Opprettet i 1919 > Basert på permanente prøveflater i et 3 km forband > Gir oversikter over ressurstilstanden på skogarealene i Norge > Nøyaktig informasjon på lands- og fylkesnivå > Overvåker endringer over tid

4 Felles prosjekt for bedre skoginformasjon i AR5 og Landsskog > Utvikle metode som utnytter 3D fjernmålingsdata > Fotogrammetrisk matching av omløpsbilder > Bruk av andre relevante kartdata > Felles datagrunnlag og metodeutvikling > I stor grad sammenfallende behov for skoginformasjon > Gjennomføre produksjon rutinemessig for hele landet

5 Prosjektområdet i Nord-Trøndelag Omløpsfoto2010 = km 2 (Hele fylket = km 2 )

6 Hvorfor satse på omløpsfoto > Gode erfaringer med 3D trekronemodeller > Homogene data over store områder > Rimelig og sikker forsyning av data > Effektiv bildematching > Alternative datakilder > Feltregistreringer > Laserdata > Satellittbilder (SAR, optisk)

7 Plan for omløpsfotografering > Omløpstid 5-6 år > Oppløsning 50 -> 25 cm > Farger + IR

8 Prosjektområdet i Nord-Trøndelag Omløpsfoto2010 = km 2 Skogareal = 7900 km 2 Skog m/laserdata = 3800 km 2

9 Priser for flybilder og laserdata > Omløpsfoto 25 cm C+IR: NOK 120 /km 2 (er finansiert) > Matching: NOK 30 /km 2 > Laserdata 0,5 5 ppm 2 : NOK /km 2 Kostnad for laseropptak av skog uten laserdekning kan for prosjektområdet anslås til minst NOK 6 millioner.

10 Fotogrammetrisk bildematching > Velkjent teknikk som krever mye datakraft > Utvikling fra områdebasert til pikselbasert matching > Optimalisert programvare > Nøyaktighet avhenger av målestokk, tekstur, lysforhold, terreng, opptaksgeometri etc. > Punktsky eller overflatemodell > Irregulær punktsky eller glatting

11 Matching av skog > Kan gi god informasjon om trehøyder og kronedekning Figur: Baltsavias, ETH

12 Matching av skog > Ønsker irregulær punktsky som beskriver skogstrukturen godt > Ønsker å vite hvor det er god, dårlig og ingen match Figur: Skog og landskap Figur: Korpela, University of Helsinki

13 Matching av skog > Ulik programvare gir ulikt resultat > Spesialiserte algoritmer for matching av skog er fordelaktig > Tilpasning av farge og kontrast i flybildene > Tilpasninger for ulike skogtyper og terreng > Omfattende utprøving for å optimalisere produksjon > Utnytte andres erfaring Figur: Baltsavias, ETH

14 Matching i Nord-Trøndelag > Forespørsel til 3 aktuelle norske leverandører > Kontrakt inngått med Blom Geomatics AS januar 2012 > Gjennomføring i 2 faser: > Testproduksjon av utvalgte prøveområder (4 stk ca. 1x1 km) og evaluering > Fastsetting av parametere for fullskala-produksjon > Forventa leveringstid 4 måneder

15 Spesifikasjon for matching i Nord-Trøndelag > Punktsky med originale matcha punkter med ca 1 meter avstand > (Skal ligne ALS-data (førsteretur), dvs. punktskya skal være detaljrik og uten interpolering.) > Kan være gap der matching ikke er mulig. > Interpolering skal være minimal. > Bruk moderne SW med dokumentert suksess for generering punktsky. > Punktene skal tilordnes farger fra nærmeste pixel. > All overlappende bilder skal brukes. > 8 bit fargekanaler skal brukes. > Feil i størrelsesorden en trehøyde er akseptable. Større feil tolereres i inntil 0.1% av punktene. Minst 80% av punktene skal ha høyde innen +/- 4 meter fra nærmeste ALS første/eneste retur. > Dokumentasjon av metode og resultat.

16 Punktsky med farge fra matching av omløpsfoto > Punktsky på LAS-format > Piksel 35 cm > Farger (R-G-IR) > 9 punkt/m 2 > 4,2 TB > Pris kr 500

17

18 Matching av omløpsbilder > Testfase med mange alternativer > Valgte meget tett punktsky for å unngå glatting > Resultat ikke helt i samsvar med spesifikasjon > Kvalitetskrav oppfylt > Spesifikasjonen vil bli revidert > Mulig behov for å gjennomføre kontrollerte forsøk med matching av omløpsbilder

19 Sammenligning med punktsky fra laserdata

20 Gule punkter: Laserdata Røde og Blå: Tre ulike resultater av fotogrammetrisk matching

21 Metode > Utnytter heldekkende 3D fjernmålingsdata > 3D data med CIR fra omløpsfotografering Høyde > Data fra prøveflater > Andre datakilder

22

23

24

25 Terrengmodellen er kritisk: > DTM for normalisering av høyder i 3D data > DTM-feil gir feil trehøyde feil i volumestimering > DTED10 er stedvis veldig dårlig

26 DTED10 Landsdekkende terrengmodell med 10 meter celler. Basert på 20 meter høydekurver i deler av landet. I skogområdene er 5 meter høydekurver fra ØK vanlig. Metadata skiller ikke på hvor det er brukt god og dårlig FKB.

27 DTED10 har dårlig nøyaktighet > Sammenligning med DTM fra laserdata

28 Forbedring av DTED10 vha. bakkepunkter fra matching

29

30 Bruk av andre data > Avgrensing av analyse-område > Sammenheng med skogparametere > Forklaring av spesielle fenomener

31 Skoginformasjon fra AR5 og N50

32 Løsmasser fra NGU

33 Topographic wetness index (DTED10 igjen..)

34 FKB-datasestt Datasett Contents Relevance Features geometrytypes FKB-Bygning Buildings 2 - high All regular buildings Areas, Lines, Points FKB-BygnAnlegg Constructions 2 - high Towers, ski lifts Areas, Lines, Points FKB-LedningElTele Utilities 1 - medium Power lines, masts Lines, points FKB-AR5 Land cover 2 - high Land cover and resources Areas ARSTAT-skog Forest mask 2 - high Forest cover and resources from AR5 and N50 Areas FKB-Vann Water 2 - high Sea, lakes, streams, ditches, glacier Areas, Lines FKB-Veg Roads 1 - medium Roads, paths, parking Areas, lines FKB-Høydekurve Elevetion contours 0 - low Contour lines 1-20 meter Lines, points FKB-Laser LIDAR point cloud 0 - low xx Already inhouse xx LAS points FKB-PblTiltak Planned buildings 0 - low FKB-LedningVA Water/Sewr-utilities 0 - low Mainly underground features FKB-Arealbruk Land use 0 - low Churchyard, sportsfield, playground,.. FKB-Naturinfo Nature 1 - medium Big boulders, hedgerows FKB-Vegnett Road network 0 - low Linear network for route planning FKB-Bane Railroads 1 - medium FKB-Lufthavn Airport information 0 - low Runways and installations

35 LedningElTele 6..OBJTYPE VindkraftverkGr L Windmill 2 LedningElTele Datasett NumObjects ClassName ClassValue GeometryType Explanation Relevance LedningElTele 950..OBJTYPE Fordelingsskap P Box 0 LedningElTele 2..OBJTYPE Kontaktledningsåk L Bar 0 LedningElTele OBJTYPE LuftledningHSP L Powerline 2 LedningElTele 777..OBJTYPE MastElFagverk P Mast_big 1 LedningElTele 748..OBJTYPE MastElGr L Mast 1 LedningElTele 149..OBJTYPE MastTele P Mast 2 LedningElTele 73..OBJTYPE MastTeleGr L Mast 2 LedningElTele OBJTYPE MastVeilys P Mast_small 0 LedningElTele 124..OBJTYPE NettstasjonGr L Kiosk 1 LedningElTele 124..OBJTYPE NettstasjonKiosk P Kiosk 1 LedningElTele OBJTYPE NettstasjonMast P Box 0 LedningElTele 81..OBJTYPE Signalmast P Mast 2 LedningElTele OBJTYPE StolpeEnkel P Pole_simple 0 LedningElTele OBJTYPE StolpeStor P,L Pole_big 1 LedningElTele 6..OBJTYPE Vindkraftverk P Windmill 2

36

37 Datasett som brukes > Punktsky fra fotogrammetri > Laserdata > Terrengmodeller > Ortofoto > FKB > Geologi > Meteorologiske data > m. fl.

38 Gode forvaltningsløsninger

39 Oppsummering > Utvikler et system som skal brukes rutinemessig for hele landet. > Viktig å ha enhetlige nasjonale grunnlagsdata med god nok, homogen og kjent kvalitet. > Våre behov er sammenfallende med andres og (bør) dekkes gjennom det nasjonale geodatasamarbeidet. > Gode forvaltnings- og distribusjonsløsninger letter arbeidet.

40 Oppsummering > Behov for bedre terrengmodell > Forbedre DTED10 med Laserdata > Produsere bedre terrengmodell ved sammenstilling av laserdata > Nasjonal laserskanning > Matching bedre tilpassa (norsk) skog er ønskelig > Samarbeid om matching av omløpsbildene for flere formål