TopoBaty 2014 Eit pilotprosjekt om datainnsamling med grøn laser i kystsona

Transkript

1 RAPPORT: TopoBaty 2014 Eit pilotprosjekt om datainnsamling med grøn laser i kystsona

2 Innhald 1. Innleiing Bakgrunn og motivasjon Avgrensing Målsetning med prosjektet Hovudtrekka Oppsummering rapporten frå leverandør Oppsummering av konklusjonar frå prosjektet Datainnsamling Målekampanje med luftboren laser Måling av siktedjup med Secchidisk Større endringar undervegs Dataleveransar Programvare for laserdata Samanlikning av laserdata med multiståledata Differansen mellom laserdata og multistråledata Statistikk frå samanlikninga med multistråledata Kva betyr dette for vidare vurdering av laserdata? Vurdering av nøyaktigheit Kontroll av Hellesøy ved å samanlikne vasslinja med målt vasstand Samanlikning med etablerte passpunkt ved Hellesøy Vurdering av data på land Teoretisk yting Vurdering av data Bruk av automatisk klassifisering Kvifor får ein hol i dataa? Kva er punkttettleiken og djup når ein? Kan laserdata brukast til grunnerapportering? Analyse av data samla ved ulike høgder Får ein saumlause data? Kva kan slike data brukast til? Vidare arbeid Vurdere nytta av biletanalyse i forkant av ei laserflyging Analysere effekten av krysslinjer Objektdeteksjon og grunnerapportering Vurdere effekten av ny sensor Teori Handtering av store data, bruk av andre verkty og filformat Bruk av data i produksjonslinja Nytte frå data utover punktskyene Planlegging av framtidige kampanjar I forkant av kampanjen Spesifikasjon Leveranse Oversikt over vedlegg

3 1. Innleiing 1.1 Bakgrunn og motivasjon Kartverket samlar i dag inn djupnedata med siste generasjon av multistråleekkolodd montert på båtar som er om lag ti meter lange. Det er svært tidkrevjande å sjømåle dei grunne områda og båtane klarar ikkje å dekke dei aller grunnaste områda. Sjølv om ein målar på høgvatn, blir det ståande att ei umålt stripe inn mot land. Både nye prosjekt som KystMareano og Ny norsk høgdemodell, samt andre aktørar i kystsona stiller krav til saumlause data frå sjø til land, og Kartverket ønskjer å lukke dette gapet. Dette pilotprosjektet har sett på om dette kan gjerast ved å bruke ny LiDAR-teknologi. 1.2 Avgrensing Prosjektet har sett på bruk av grøn laser med eit fotavtrykk på vassoverflata som maksimalt er 50 cm og som også har ein relativt kort rekkevidde under vatn. Tidlegare erfaringar med batymetrisk laser har vist at LiDAR-system som er tenkt for større djup ikkje gjev den nøyaktigheita og oppløysinga Kartverket ønskjer. Sidan Kartverket ikkje ønskjer å gjere innsamling med laser djupare enn rundt 5 meter, er det denne typen grøn topobatylaser som er aktuell. Ein har heller ikkje ønska å vurdere kombinerte løysingar med grøn og raud laser i denne omgang. Både KystMareano-prosjektet og andre aktørar i kystsona ønskjer i tillegg til batymetriske data innsamling av anna informasjon som sedimenttype, artsmangfald, forureining og vasskvalitet. Det var difor eit ønskje om samtidig innsamling av data med hyperspektralt kamera, men dette let seg dessverre ikkje gjennomførast innanfor rammene til prosjektet. Difor er ikkje datainnsamling med hyperspektralt kamera ein del av denne rapporten. Eksterne aktørar med interesse i kystsona har vore inviterte med i dette prosjektet og har kome med ein del innspel, både undervegs og på eit seminar om topobatymetrisk laser som Kartverket arrangerte. Denne rapporten har likevel eit klart fokus på bruk av laserdata til sjømåling, der grunnerapportering er eit sentralt tema. Difor har eit også brukt mykje av terminologien frå sjømåling, slik som at relaterer alt til sjøkartnull og at ein ofte gjev sjøbotnen som positive djup i staden for negative høgder. Det var danske NIRAS som vann anbodskonkurransen frå Kartverket. Dei har igjen hatt austerriske AHM som underleverandør, og det er AHM som har stått for datainnsamling, samt mesteparten av prosesseringa av data. I denne rapporten viser vi ofte til leverandøren utan å spesifisere nærmare om det er NIRAS eller AHM som har stått for ei oppgåve eller bidrege med informasjon. 1.3 Målsetning med prosjektet I prosjektplanen er følgande effektmål formulert: «Etter gjennomført prosjekt vil en være i stand til å utnytte potensialet i siste generasjons LiDAR-systemer. En vil også være i stand til å formulere kravspesifikasjon for innsamling av LiDAR-data. En vil derfor være forberedt på å ta imot LiDARdata og bruke disse i produksjonslinjen.» Det viktigaste i prosjektet har altså vore å bygge opp kunnskap om teknologien, om kva som er mogeleg og kva restriksjonar ein har. Dette er gjort gjennom ein pilot der data frå ti ulike område med ulike utfordringar har blitt samla inn. Målet med denne rapporten er å samle mykje av den kunnskapen ein har tileigna seg om slik type datainnsamling, alt frå kravspesifikasjon og datafangst til dataleveranse og vurdering, og å kunne gje gode råd for utarbeiding av nye prosjekt og målekampanjar der topobatymetrisk laser vert brukt. 2. Hovudtrekka Her presenterer vi eit samandrag av konklusjonane frå leverandøren og frå prosjektgruppa. Hovudtrekka frå leverandøren er henta frå rapporten som var ein del av leveransen. Denne rapporten inneheld også ein god del informasjon om innsamling, utstyr, dataprosesseringa og leveransane, og er tilgjengeleg som eit vedlegg til denne rapporten. Presentasjonen frå NIRAS og 3

4 AHM gjeve på eit seminar hos Kartverket i september blir rekna som eit bidrag til rapporten frå leverandør og er også vedlagt denne rapporten. 2.1 Oppsummering rapporten frå leverandør Ein del av leveransen i dette prosjektet var ein rapport frå leverandøren. Her følgjer nokre hovudpunkt frå denne. - Mørk sjøbotn er det som påverkar djup og punkttettleiken i størst grad, spesielt der ein har store områder med mørk vegetasjon. - God representasjon av vassoverflata er heilt nødvendig for gode framtidige kampanjar og krev låg flygehastigheit - Mange koordinattransformasjonar er tidkrevjande og kan også føre til LAS-filer som ikkje inneheld all informasjonen lenger. F5-formatet er å føretrekke, då det kan halde på all informasjonen, samt ulike vertikale referansar - 5 meters djup eller meir er oppnådd i alle område relativt til vasslinja - Datakontroll mot multistråledata og mot topografisk laserdata viser gjennomsnittleg differanse på mindre enn 20 cm. 2.2 Oppsummering av konklusjonar frå prosjektet Nokre hovudtrekk frå vurderinga til prosjektgruppa: 1. Den automatiske klassifiseringa som har vore brukt i desse leveransane er for dårleg. Raske endringar i terrenget både på land og under vatn har blitt tolka som rest, dette gjeld steinar, bratte skråningar og liknande. Klassifiseringa er ikkje god nok til å lage terrengmodellar av eller til bruk i produksjon hos Sjødivisjonen. I framtidige prosjekt må ein sørge for spesifikasjonar som sikrar tilstrekkeleg god klassifisering. 2. Det er stor variasjon i resultata frå dei ulike områda, men også innan for kvart område. Manglande data på djup ein elles i same område har fått gode data frå skuldast i hovudsak mørk sjøbotn, men dette er ikkje einaste faktoren som spelar inn. For framtidig innsamling er det viktig å vurdere områda i forkant med tanke på mørk sjøbotn eller vegatasjon. 3. I dei beste områda får ein godt brukande data ned til 3-4 meter relativt til sjøkartnull. Relativt til vasslinja er dette 0,5-1 meter djupare. 4. Ved framtidige prosjekt er det viktig å ha etablert gode spesifikasjonar for levering (format, filstorleik, oppdeling) og ha klarlagt gode kontrollar som rask kan avsløre problem med nivå eller nøyaktighet. 5. Det bør brukast referanseflater på land ved framtidige kampanjar, gjerne også i sjø der mogeleg. Spesifikasjonen må sette krav til nøyaktigheit. Landdivisjonen konkluderer med at datasetta har ein fantastisk punkttettleik, men at ein må stille betre krav til vidare kampanjar for å få nytte av slike datasett: - Sørge for ein betre og meir detaljert klassifisering. Den automatiske klassifiseringa som er gjort for datasettet i dette prosjektet er ikkje god nok for å lage terrengmodellar. - Bruke kjente referanseflater til å referere datasetta for å få god nok nøyaktigheit i vertikaldomenet. Leveransane i dette prosjektet ligg ikkje innanfor krava frå Landdivisjonen, men at dette er venta når datasetta ikkje er korrigert i forhold til kjent referanseflate - Sette krav til betre oppdeling av filer og at filene inneheld meir informasjon Oppsummeringa frå prosjektet er at innsamling med topobatymetrisk laser er eit godt bidrag til datainnsamling i grunne farvatn. For best mogeleg resultat bør ein vurdere dei aktuelle områda nøye i forkant i forhold til restriksjonane ein har sett i dette prosjektet, spesielt med tanke på mørk sjøbotn eller mykje mørk vegetasjon. Ein bør alltid fly før ein gjer tradisjonell sjømåling, slik at ein veit kva djup ein treng å dekke med sjømåling. Måling med topobatymetrisk laser dekkjer i stor grad gapet ein i dag har mellom data på land og data frå sjø, og gjev gode data som også er interessante for anna bruk enn sjømåling. Framtidige prosjekt med topobatymetrisk laser bør vere eit samarbeid mellom fleire partar der ein får (stort sett) lukka gapet mellom sjø og land, får gode data til fleire formål og i tillegg får sjømålt grunne område som er vanskelege og tidkrevjande å dekke med tradisjonell sjømåling. 4

5 3. Datainnsamling Her gjev vi ei oversikt over datainnsamlinga som har gått føre seg i dette prosjektet, saman med presentasjon av områda og litt om utstyr og verkty som har blitt brukt. 3.1 Målekampanje med luftboren laser Områder Ti små område i Rogaland var plukka ut som aktuelle for datainnsamling i denne piloten. Dei representerer ulike utfordringar som ein vil møte langs Norskekysten. Storleik og utfording for områda er presentert i Tabell 1 og alle område utanom Karmøy er markert i Figur 3. Nærleiken til sjødivisjonen sitt kontor i Stavanger var viktig for at prosjektgruppa skulle kunne delta som ein observatør under planlegging og innsamling. Tabell 1: Områda som inngår i pilotprosjektet Område Areal (km 2 ) Utfordring Lyngsholmen 1,9 Testfelt der Kartverket har nøyaktige djupnedata Hellesøy 3 Testfelt der Kartverket har nøyaktige djupnedata Eigerøy 2,4 Testfelt der Kartverket har nøyaktige djupnedata Hundvåg 0,4 Båthamn Frafjord 1,5 Bratt strandsone, elveos Solastranden 3,5 Strandsone med brytande sjø, innflygingssone Gandsfjorden 6,5 Tettbygd område Hafrsfjord 6,7 Noko dårlegare vasskvalitet, innflygingssone Tungenes 0,9 Tunge bølgjer, sjøbryting Karmøy 3,6 Aktuelt for bruk i produksjon av sjøkart Datainnsamling Datainnsamlinga gjekk over totalt tre dagar i april som spesifisert i Figur 3. Alle dagane var det sol og det leverandøren omtalar som perfekte forhold for innsamling av data. Godt samarbeid med kontrolltårnet på Sola førte også til at dei kunne dekke alle områda. Berre to svært små områder manglar frå Hafrsfjord på grunn av innflygingsona for Sola. Innsamling, utstyr og metode er nærmare skildra i rapporten og presentasjonen frå leverandøren som ligg ved denne rapporten. Vi tar difor berre med noko av dette her. Sensorar som blei brukt: Topo-Bathymetric LidarScanner: Riegl VQ-820G (pulsrepetisjon på 256 khz) 2 RGB-Camera: HasslebladH39 (IGI) (GSD ~5cm) 4K-Videocamera: GoPro3 (Black) Thermal Camera: InfratecHD900 (GSD ~20cm) 1 Normal flyhøgde brukt for dei fleste områda er 500 meter som òg sikrar augesikkerheit, og normal hastigheit er 80 knop. Flyet, eit Tecnam PT2006, er svært stille slik at innsamlinga er i svært liten grad sjenerande for andre. Figur 1: Flyet på Sola lufthamn Etter første dag med innsamling, møtte prosjektgruppa med leverandøren og fekk eit innblikk i den første «overnatta» prosesseringa som var gjort. Det var då testfelta som var blitt flydd. Saman med leverandøren blei det gjort ein vurdering på korleis innsamlinga av dei resterande områda skulle gjerast. Ein observatør fekk deretter vere med på flyginga der ein samla inn data frå Karmøy og frå Frafjord. 1 Berre for innsamling 2. og 3. april 5

6 Tabell 2: Oversikt over tidspunkt for datainnsamling for dei ulike områda Område Areal km 2 Dato Start kl. (UTC) Slutt kl. (UTC) Tidbruk Areal per tid km 2 /time Lyngsholmen 1, :30 14:20 01:00 1, :30 12:40 Hellesøy :45 13:30 00:45 4,0 Eigerøy 2, :25 15:10 00:45 3,3 Hundvåg 0, :10 15:25 00:15 1,6 Karmøy 3, :00 15:40 01:40 2,2 Frafjord 1, :05 17:05 01:00 1,5 Solastranden 3, :35 07:00 00:50 4,3 08:40 09:05 Gandsfjorden 6, :05 08:35 01:50 3,8 11:10 11:30 Hafrsfjord 6, :45 14:00 01:15 5,5 Tungenes 0, :35 12:25 00:50 1,1 Totalt alle område For område i kursiv 30,4 10:10 2,9 20,3 05:35 3,9 2 I Tabell 2 har ein også sett på tidbruk for kvart område. I denne tabellen er det berre innsamlingstida som er med, tidbruk til start, transport og landing er ikkje med her. Ei oversikt over tidbruk per økt der dette er med er gjeve i vedlegg A. I gjennomsnitt hadde ein altså ein effektiv innsamling på rundt 3 kvadratkilometer i timen. Ser ein nærmare på tala, ser ein at spesielt dei små områda, Tungenes og Hundvåg, skil seg ut som lite effektive. For testfelta Hellesøy, Eigerøy og Lyngsholmen gjorde ein fleire striper enn normalt for testing, så her er ikkje tidbruken heilt representativ. Det same gjeld for Frafjord der ein har spesielle forhold og flaug i ulike flyhøgder. Vi har difor valt å også ta med tidbruk for dei fire store områda aleine, sidan det kan gje ein betre peikepinn på kva tidbruken vil vere for innsamling over større område. Her får ein rundt kvadratkilometer per time, som kan vere reelt for større område 2. For tronge og bratte dalar og fjordar tyder tidbruken frå Frafjord på at effektiv innsamling er så lav som 1-2 kvadratkilometer i timen Kort om måleprinsippet Rapporten frå leverandøren, vedlegg A, viser alle stega i innsamlingsprosessen og presentasjonen i vedlegg B gjev ytterlegare innblikk i dei ulike stega. Vi held difor denne delen svært kort. Det blir brukt grøn laser som ser skrått bakover med ein vinkel på 20 grader, som illustrert i vedlegg A. Dette blir omtalt som ein topobatymetrisk laser sidan ein får samla inn gode data både på land og under vasslinja. Dette fordi den grøne laseren også trenger ned i vatnet. Lyset blir då brote, så for å kunne rekne ut den korrekte bana for det reflekterte lyset, treng ein nøyaktig informasjon om kvar vassoverflata var. Som figuren illustrerer, får ein refleksjonar både frå vassoverflata og frå botnen, og så lenge ein har høg nok punkttettleik, klarar ein å modellere vassoverflata godt nok til å få gode data også frå sjøbotnen. Som figuren til høgre illustrerer, får ein også mykje støy både i luft, i sjø og under bakkenivå. Her ser ein også to profilar frå ein test gjort i Danmark, men resultata frå våre område er liknande desse. 2 Tidligare trykkfeil i rapporten her er retta opp i mai

7 Figur 2: Illustrasjonar frå AHM som viser prinsippet ved lasermåling med grøn topobatymetrisk laser (venstre) og kva ein får i praksis (høgre) 3.2 Måling av siktedjup med Secchidisk Kartverket utførte ein del målingar av siktedjup med Secchidisk i same tidsrommet som lasermålingane blei gjort. Resultat frå desse er samla i ein rapport som leverandøren også fekk, og som vedlagt denne rapporten. Her følgjer ei kort oppsummering av denne. Figur 3: Dei raude områda viser ni av dei ti områda i prosjektet, tala viser kvar det er målt siktedjup Det blei brukt ein heilt kvit Secchidisk med diameter på 30 cm som vist i Figur 4. Denne blei senka ned i sjøen og ein noterte kva djup ein ikkje lenger såg disken på. Disken blei så heva, og ein noterte når ein igjen såg disken. Resultata er gjeve i Tabell 3. Merk at ein fleire stadar hadde sikt til botnen. 7

8 Tabell 3: Målt siktedjup Nr i kartet Stad Dato Secchi-djup (m) Sikt til botnen (m) 1 Hellesøy ,8 2 Lyngholmen ,6 3 Siriskjær , ,1 4 Mekjarvik , ,2 Nesten 3 5 Tungnes Nesten 3 6 Risavika ,8 Nesten ,2 7 Hafrsfjord ,8 8 Hafrsfjord ,6 9 Frafjord ,8 Figur 4: Ein heilt kvit Secchi-disk blei brukt til å måle siktedjup 3.3 Større endringar undervegs I utgangspunktet skulle ein gjere tre innsamlingar for testfelta for å få testa ulike parametrar. Eit oppsett var låg energi, men dette forsøket var avbrote sidan ein såg at ein ikkje fekk brukande data, sjå rapporten frå leverandør for nærmare informasjon om dette. Ein fekk heller ikkje gjennomført flyging på låg høgde over testfelta. Sidan testfelta viste seg å ha fleire område der ein fekk hol i data, mykje på grunn av mørk botn, gjekk ein vekk frå kravet om at paramtertestane skulle gjerast for testfelta. Testing av ulike flyhøgde blei difor gjort for Frafjord. Test med kryssande striper er gjort for Eigerøy som planlagt. Vasstandsfiler blei levert til leverandøren med observert vasstand til sjøkartnull. Det var frå vår side tenkt at ein skulle bruke desse til å reduserer laserdata til sjøkartnull, men data blei redusert til sjøkartnull via NN1954. Leverandøren fekk difor differansen mellom sjøkartnull og NN1954 (områdevis) frå Kartverket som blei brukt for å gå frå NN1954 til sjøkartnull. Det blei saman med leverandøren bestemt at ein ikkje skulle bruke referanseflater på bakken til å justere inn datasetta. Dei første kontrollane tyda på at ein ville få relativt gode data utan, og tanken var at ein i framtidige kampanjar ikkje nødvendigvis har tilgang på slik informasjon. Ein såg for seg at ein for nokre område, typisk grissgrendte strøk, ikkje ville ha slik informasjon lett tilgjengeleg. Då kan ein tenke seg at ein justerer inn datasetta basert på overlapp med multistråledata. Dette blei gjort av leverandøren og presentert på seminaret for Hafrsfjord. Leveransane til ulike nivå og oppdelt i mindre delar to mykje lenger tid enn leverandøren såg føre seg. Dette førte til at den endelege leveransen vart forsinka med dryge to månadar. Saman med prioriteringar internt i Kartverket førte dette til at rapporten frå prosjektet blei utsatt med fire månadar. 3.4 Dataleveransar Følgande dataleveransar inngår i dette prosjektet: Klassifiserte punktskyer som LAS-filer i geografiske koordinatar og høgder til ellipsoiden, NN1954 og sjøkartnull 4. Terrengmodellar som ASCII- og LAS-filer i UTM32-koordinatar og høgder til NN1954 delt inn i vasslinje, vegetasjon og sjøbotn. Rådata som LAS-filer i geografiske koordinatar og høgder til ellipsoiden Flybilete som JPEG-filer, ikkje georefererte Flylinjer som KML og ASCII Waveform data for Frafjord, Gandsfjorden og Hafrsfjord HDF5-filer saman med programvaren HydroVISH Termiske råbilete som IRB-filer for Hundvåg, Hellesøy, Lyngsholmen, Eigerøy, Karmøy og Frafjord 3 Disken var synleg nesten ned til sjøbotnen, innanfor mindre enn ein halv meter 4 Berre filene med høgder gjeve til ellipsoiden inneheld tidsstempling og intensitet 8

9 Linjevise data for Frafjord for flyhøgdene 300, 350, 550, 600, 700, 950 og 1000 meter som LAS-filer gjeve i geografiske koordinatar med høgder til sjøkartnull Linjevise data for Eigerøy i to versjonar der den eine berre er prosessert basert på langsgåande linjer, medan ein i den andre også har brukt krysslinjene, levert som LAS-filer i geografiske koordinatar med høgder til sjøkartnull For LAS-filene med punktskyer var det sett eit krav om at filene ikkje skulle overgå 2 Gb. Ei oppdeling basert på 3,75-celler brukt i sjømåling blei brukt, og vidare oppdeling blei gjort der dette var nødvendig. Ei betre oppdeling hadde gjort arbeidet med datasetta enklare, sjå Landdivisjonen sin rapport for innspel på dette. Blant anna var det eit problem at ein i den vidare oppdelinga kunne ha data frå same området fordelt på to filer Kontroll av data Vi gjev her ei oversikt over dei kontrollane som blei gjort av dataleveransane. Det vart i hovudsak fokusert på LAS-data. Kontroll av at datafilene let seg opne i våre verkty. Her viste det seg at fleire filer såg ut til å ha ville verdiar når dei blei opna i våre eksisterande verkty. Dette var ikkje eit problem hos leverandøren, som hevda at ein del programvare ikkje brukar informasjonen i LAS-filene riktig og at det er dette som skapar problem. Ved bruk av andre verkty, etter råd frå leverandøren, opna filene utan problem. Klassifiserte data til sjøkartnull, NN1954 og ellipsoiden opna utan problem i alle programvarene. Kontroll av nivå Datasetta vart tekne inn i Fledermaus der det vart laga eit oppstykka datasett (ein PFM). Dette gjev tilgang til både modell og punktskyer av data, og det er også mogeleg å filtrere data på dei ulike klassane. Data levert til sjøkartnull blei samanlikna med våre sjødata frå multistråleekkolodd, heretter omtalt som multistråledata. Kontrollen avslørte at data til sjøkartnull låg på feil nivå i den første leveransen, noko som leverandøren retta opp i. For Frafjord hadde den nye leveransen heilt ville verdiar, men også dette blei retta opp i. Ved analyse av laserdata blei det seinare oppdaga at data frå Hellesøy såg ut til å ligge cm for høgt. Også her er nye data no levert, like før denne rapporten var ferdig. Kontroll av dekning Ein kontrollerte også at leveransane hadde dekka alle områda som skulle målast. For eit område hadde det skjedd noko i overgangen til sjøkartnull slik at dette settet ikkje var fullstendig. Dette blei retta opp av leverandøren. Tre områder hadde mindre bitar der ein sakna data, og dette blei etterspurt frå leverandøren: Hafrsfjord: To små bitar har ikkje blitt målte på grunn av restriksjonar frå flyplassen. Karmøy: Ein bit mangla i leveransen. Her var det data og dette har blitt levert. Tungnes: Det såg ut som det mangla ein bit ved Skotholmgrunnen. Nærmare kontroll frå leverandørane viste at her har ein ikkje klart å samle inn data. 3.5 Programvare for laserdata Fleire ulike verkty har blitt brukt gjennom prosjektet. Sidan vi ikkje hadde erfaring med å jobbe med laserdata frå tidlegare, har også programvare vore ein viktig del av læringsprosessen. Vi tar difor med nokre erfaringar her frå dei verktya som har blitt brukt mest til vurdering og analyser av data. Generelt LAS-filene var tunge å lese og vise i verktya. Det let seg ikkje gjere å vise heile datasetta for eit av områda. Filer på heile 12 Gb blei levert og desse filene let seg berre opne i program som filtrerar data ved import. Bakkepunkt utgjør størstedelen av datasetta. For bruk og kontroll med tanke på sjømåling vil det vere ønskeleg å få filer relatert til sjøkartnull der ein ikkje har med klassen, berre sjøbotn, vasslinja og aktuelle punkt i restklassen. For nokre område blei 90 % av dataa frå LAS-fila filtrert bort når ein berre ønskte å sjå på klassene sjøbotn og rest under vasslinja. 9

10 Filer med data linje for linje let seg enklare vise då desse berre var på 50 til 200 Mb. For Hundvåg var LAS-fila på under 300 Mb og let seg opne i nokre verktøy. Det finnast også LIDAR verktøy som vi ikkje har prøvd som kanskje handterer LAS-filer betre. Vi har stort sett brukt verkty vi kjenner frå bruk i hydrografisk prosessering. Landdivisjonen har også gode innspel i forhold til storleik på filer, indeksering og bruk av verkty som ein bør støtte seg på ved vidare prosjekt. Fledermaus Fleksibelt å velje klasser. Mogeleg å filtrere på ulike ting som klasse og djupne ved import. Tungt å jobbe med mykje data, blant anna må ein lage PFM som gjør arbeidet noko tyngre. Vel automatisk å lage ei flate som visast dårleg. Enkelt å velje ut kva slags område ein vil lage PFM for og eventuelt bruke fleire las-filer i same import. Lagrar fargekart på en god måte slik at det visast eintydig kvar gong ein hentar det opp. CARIS Nøye på at LAS-formatet er heilt korrekt for å kunne lese dette. HIPS taklar ikkje feil headar. Kan enkelt leggje på vertikalt skift om man ønskjer å samanlikne NN1954 og Sjøkartnull. I CARIS BASE er det mogeleg å lese inn data både som punktsky og som modell. Fargeskalaen oppdaterer seg ofte, slik at ein ofte må gjere mykje av jobben for visning av data på ny. Vanskeleg og tregt å velje ut klassar frå LAS filer. CARIS tolkar og sett eigne tall på klassene, og dette varierer frå gong til gong. Opnar LAZ-filer (komprimert LAS) på same måte som som LAS-filer, som er ein klar styrke. GEOCAP God til å klippe og digitalisere grenser. Jobbar på punktsky på ein lite avansert måte som gjev større fleksibilitet. Meir fleksibel import. Kan ikkje importere LAS-filer, berre ASCII. LAS Tools Her er det mogeleg å opne data som ikkje let seg opne korrekt i dei andre tre verktya, slik som LAS-filene med rådata. Dårlig på visning av data. Andre verkty I tillegg har andre brukt SAGA til visning av laserdata frå dette prosjektet. Quick Terrain reader er ein gratis programvare som leverandøren tipsa om i samband med filer som ikkje blei opna riktig i mange andre program. 4. Samanlikning av laserdata med multiståledata Vi presenterer først ein analyse av differansen mellom laserpunkt frå TopoBaty og data frå ordinær sjømåling samla med multistråleekkolodd. 4.1 Differansen mellom laserdata og multistråledata Målet for denne analysen er å få statistikk på korleis laserpunkta skil seg frå multistråledata. Ein har altså funne differansar mellom punktdata frå laser (heretter omtalt som laserdata) og griddata samla med multistråleekkolodd (heretter omtalt som multistråledata) henta frå Hybas. Frafjord er ikkje med i denne analysen sidan ein ikkje har multistråledata her. Ein starta med å lage ein oppdeling av laserdata fordelt på klasse og djupneintervall. Klassane sjøbotn og rest vart brukt og delt i intervalla 0-2 meter, 2-4 meter og 4-6 meter under sjøkartnull. Data djupare enn 6 meter under sjøkartnull er ikkje med i denne analysen. Teknologigruppa laga så eit program som rekna ut differansane mellom multistrålenode og laserpunkt. Multistrålenodane er henta frå grunnaste 1-meters grid. Sidan multistråledata er gjeve som positive djup og laserdata som høgder (negative under sjøkartnull) blir differansen multistråledjup pluss laserhøgde. Programmet runda posisjonane av til heile tal i same retning for begge datasetta. Deretter blei middelverdi, standardavvik og median rekna ut. Sidan store sprang ikkje blei tekne bort, bør ein bruke middelverdien med omsyn. Det vart òg laga histogram over for dei ulike differansane. 10

11 4.2 Statistikk frå samanlikninga med multistråledata I Tabell 4 har vi samla resultat frå denne analysen, medan all statistikk og alle histogram for alle områda er å finne som vedlegg til rapporten. Som nemnt er ikkje fjerna avvikande differansar, så middelverdien kan vere påverka av dette. Vi ser difor mest på medianen. Ein bør også merke seg at denne analysen berre gjev differansar der laserdata overlappar med multistråledata. For Solastranden er statistikken lite verdt, då differansane er basert på svært få punkt. Tabell 4: Samanlikning mellom multistråledata og laserdata Område Differanse mellom multistråledata og laserdata 0 til 2 m 2 til 4 m 4 til 6 m Middelverdi median Std.- avvik Middel -verdi median Std.- avvik Middelverdi median Std.- avvik Lyngholmen Sjø -0,2-0,2 0,27-0,33-0,3 0,13-0,4-0,4 0,1 Rest 24,8 18, ,11 21,8 8,2-0,33 18 Hellesøy 5 Sjø 0,26 0,26 0,14 0,16 0,18 0,13 0,12 0,14 0,1 Rest 16 0,8 26,6 6,3 0,18 18,74 24,7 6,9 3 Eigerøy Sjø 0,01 0 0,21-0,13-0,1 0,21-0,2-0,16 33,1 Rest 16 11,25 17,3 11,1 3,2 16,2 5,8-0,12 13,1 Hafrsfjord Sjø 6-0,04-0,19 1,7-0,27-0,28 0, Rest ,2 9,3 7,3 10,7 5,8-2,2 11,4 Solastranden Sjø 7,5 7,33 2 8,235 9, Rest 15,5 10, ,2 11,5 15,5 15,3 8,2 15,4 Gandsfjorden Sjø 0, ,17-0,12-0,09 0,15-0,2-0,16 0,2 Rest 4,6 0, ,36-0,18 6,3-0,23-0,24 1,8 Hundvåg Sjø -0,06-0,08 0,3-0,18-0,18 0,53-0,44-0,41 0,17 Rest 7 6,9 5,6 4,6 2,3 5,3 2,7-0,06 4,9 Tungenes Sjø -0,3-0,31 0,15-0,34-0,33 0,09-0,38-0,37 0,11 Rest 8, ,5-0,34 5,1 0,5-0,37 3,4 Karmøy Sjø 0,26-0,05 3,6-0,12-0,13 1,48-0,21-0,18 0,47 Rest 8,7 1,1 13,9 2,8-0,15 9 1,8-0,18 6,6 Frafjord Negative differansar betyr at laserdata ligg djupare enn multistråledata, medan positive differansar betyr at laserdata ligg over multistråledata. Sidan ein nyttar multistråledata som er basert på grunnaste grid, bør laserdataa ligge litt under. Ein liten, men negativ differanse er altså det som tyder på godt samsvar mellom dei to datasetta. Oppsummering av det statistikken i Tabell 4 fortel oss: - Solastranden skil seg heilt klart ut, men dette kjem av at det er svært få differansar som ligg til grunn for statistikken her. Statistikken for Solastranden bør difor ikkje brukast vidare. - Medianen for data frå klassa sjøbotn ligg mellom -0,41 og 0 for alle områda utanom eit. Det tyder på at nivået her er fornuftige. - For Hellesøy er medianane derimot positive og ligg mellom 0,14 og 0,26. Dette er nærmare 30 cm høgare enn det ein ville sagt var ønska resultat. Det blei difor sett nærmare på nivået for Hellesøy, og ein kom til at datasetta her låg om lag 40 cm høgare enn det burde. Dette blir diskutert nærmare i neste kapittel. - Medianane for restklassen i dei to djupaste intervalla ligg for mange område nære opp til medianen for sjøbotn. Dette tyder på at hovudmengda av punkta i restklassa har liten differanse til multistråledata, og såleis truleg burde vore klassifisert som sjøbotn. - For intervallet 0-2 meter skil medianen for restklassen seg meir frå klassen sjøbotn, og er som venta positiv. Det er altså færre punkt her som truleg skulle vore sjøbotn, og difor har ein gjennom denne rapporten ofte sett på alt av sjøbotn saman med punkt i restklassen som er djupare enn 2 meter. Her skil Gandsfjorden seg ut med ein median for restklassen i det grunnaste intervallet på 0,13 som ligg nært opp til medianen for sjøbotn på 0. Det kan altså vere meir å hente frå restklassa for Gandsfjorden også i dei grunne områda. 5 Analysen er på det originale datasettet før nivåfeil på omlag 0,4 meter blei retta opp 6 Ingen differansar for intervallet 4-6 meter 7 Få differansar på grunn av lite multistråledata 8 Har ikkje multistråledata å samanlikne med her 11

12 - Standardavviket er som venta høgare for restklassen enn for sjøbotn. Sidan restklassen skal innehalde vegetasjon, ting som flyt i sjøen og støy, vil det normalt vere stor variasjon her og differansane til multistråledata skal normalt vere positiv. Histogramma for restklassen viser at det er ein svært stor del av punkta som har differanse like under null og difor etter alt å døme eigentleg er sjøbotn. Dette viser kor mykje meir ein kunne fått ut av laserdataa dersom klassifiseringa hadde vore betre. Histogramma for differansar til laserdata klassifisert som sjøbotn er typisk normalfordelte om null og har liten spreiing, noko som tyder på at det er lite data i denne klassen som ikkje skulle vore klassifisert som sjøbotn. Figur 5 viser eksempel på to typiske histogram, her henta frå Eigerøy. Figur 5:Histogram for Eigerøy over differansane mellom multistråledata og laserdata frå restklassen (venstre) og frå klassen sjøbotn 0-2 meter (høgre) 4.3 Kva betyr dette for vidare vurdering av laserdata? Analysen viser at den automatiske klassifiseringa heilt klart ikkje held mål og det er mykje data i restklassen som burde vore klassifisert som sjøbotn. Ein har difor teke med data frå restklassen i fleire av vurderingane som er gjort av data. Differansane viser at laserdata som venta ligg litt under multistråledata, med unntak av Hellesøy som ein difor har sett nærmare på. 5. Vurdering av nøyaktigheit Frå analysen i førre kapittel har vi fått eit første inntrykk av kor godt nivået er for laserdata samanlikna med multistråledata der vi har overlapp mellom desse setta. Her såg vi spesielt at Hellesøy skilte seg ut, og ein har difor gjort ei vidare vurdering her. Vidare har det blitt gjort ein samanlikning med dei etablerte passpunkta i testfeltet på Hellesøy, samt vurderingar av nøyaktigheit på land både frå Landdivisjonen og prosjektgruppa. Til slutt følger ei meir generell oppsummering rundt dette. Merk at det blei valt å ikkje ha fastlagte referansepunkt til bruk for absolutt referering av datasetta i dette prosjektet. Leverandøren har hatt tilgang på observert vasstand til bruk for kvalitetskontroll, samt informasjon om brygge i Frafjord, men det er uklart om denne blei brukt. 5.1 Kontroll av Hellesøy ved å samanlikne vasslinja med målt vasstand Analysane av differansar mellom laserdata og multistråledata, såg ein at Hellesøy skilte seg ut. Ein brukte difor informasjon om observert vasstand og samanlikna denne med vasslinja for å kontrollere nivået. Som vist i Figur 6 låg vasslinja om lag 1,13 meter over sjøkartnull, medan observert vasstand på innsamlingstidspunktet låg rundt 0,7 meter over sjøkartnull, sjå også Tabell 5. Ein sjekka også vasslinja for settet gjeve til NN1954 og fann at den der låg om lag 0.5 meter over NN1954, medan 12

13 observert vasstand låg nokre centimeter over NN1954. Ein har altså tilsvarande feil i nivået for settet gjeve til NN1954, så nivåfeilen kjem ikkje frå overgangen til sjøkartnull. Figur 6: Utsnitt frå profil i Kalvøysundet ved Hellesøy som viser at vasslinja (grønt) ligg rundt 1,1 meter over sjøkartnull (pila til venstre) og om lag 0,5 meter over NN1954 (pila til høgre) Problemet blei meldt til leverandøren som såg nærmare på området og konkluderte med at nivået her har blitt 0,4 meter feil. Rapporten frå leverandøren kommenterer kva som kan vere årsaka til dette og kvifor det ikkje blei oppdaga. Truleg kjem det av at stripa som under prosessering blei automatisk valt som hovudstripe som enten har ein dårleg definert vasslinje eller ein feil i dgpshøgda. Som nemnt tidlegare blei filer med observert vasstand levert til leverandøren. Desse blei ikkje brukt til å redusere data til sjøkartnull, men kunne brukast til kontroll. Dette har dessverre ikkje blitt gjort for Hellesøy og feilen blei difor ikkje oppdaga. Leverandøren har justert nivået for datasetta frå Hellesøy og levert desse på ny like før denne rapporten blei skreve. Det er difor fortsatt ein del eksempel for Hellesøy der figurane er basert på setta med feil nivå, og dette har vi prøvd å markere i teksten. I samband med denne problemstillinga sjekka ein også verdiane for vasslinja for nokre andre område og dette er presentert i Tabell 5. Merk at returane som blir klassifisert som vassoverflata også trenger litt ned i vatnet, og ein har difor eit lag med ein del variasjon som vasslinje. Dette blir tatt omsyn til i modelleringa av vassoverflata som blir brukt til å korrigere bana til returane frå sjøbotn. Tabellen under viser at middel over eit område ikkje nødvendigvis gjev ein god kontroll av nivået. Ein må, slik leverandøren verkar å ha gjort det, gjere denne kontrollen mot observert vasstand stripevis. Spesielt tydar det på at det er viktig med slike kontrollar på hovudlinjene slik at ein sikrar god kvalitet på desse. Tabell 5: Observert vasstand i innsamlingsperiodane samanlikna med vasslinja i laserdata for nokre område Område Observert vasstand (cm) Vasslinje i laserdata Middel (cm) Variasjon (cm) Eigerøy Hundvåg Hellesøy Lyngsholmen og Frafjord Gandsfjord og Solastranden og , ein del har og50-70 Karmøy Tungnes Langt til målar, så mindre nøyaktig 13

14 5.2 Samanlikning med etablerte passpunkt ved Hellesøy I Kartverket sitt testfelt ved Hellesøy er det etablert passpunkt som er nøyaktig målt inn. Nokre av desse er på steinar eller andre formasjonar på sjøbotn. Ein del av punkta ligg djupare enn det ein forventar å nå med laser, men ein del er etablert på grunner som laseren bør klare å dekke. Som vi har vore inne på tidlegare, er det nettopp i testfelta vi ser flest hol og manglar i laserdatasetta, i hovudsak grunna mørk sjøbotn og vegetasjon. Dette er sjølvsagt uheldig sidan det er også her vi helst vil gjere kontrollar og vurderingar mot den etablerte «fasiten» og dei kjente passpunkta. Som skildra over var nivået for Hellesøy feil i den offisielle leveransen. Dei første passpunktanalysane som blei gjort har difor ingen verdi. Nye datasett kom få dagar før fristen for denne rapporten, men ein fekk gjort nokre samanlikningar med passpunkta som ligg innanfor området med laserdata for Hellesøy. Ein har plotta passpunkta saman med alle punkt (sjøbotn og rest) frå laserdatasetta, alt gjeve som positive djup relativt sjøkartnull. Det har ikkje vore tid til noko meir inngåande analyse enn vurdering av slike bilete. Figur 7: Passpunkt (svarte) plotta saman med laserdata farga etter djupne. Tala gjev positive djupner relativt sjøkartnull og punkt med strek ligg over sjøkartnull. Her har berre dei grunnaste passpunkta som har nærme laserpunkt på same djup Vi ser først på eit område med fleire passpunkt på ulike djup vist i Figur 7. Passpunkta på djup over 5 meter forventar ein ikkje å finne att i laserdata. I utgangspunktet burde ein finne passpunkta på 2-4 meter i laserdata, men som kjent har datasetta frå Hellesøy ganske mangelfull dekning også her og ingen av desse passpunkta finn vi att. I Figur 7 ser vi at det litt over passpunktet på 0,2 meter er eit laserpunkt på 0,1 meter. I nærleiken av passpunkta på 1,1 og 0,9 meter ser ein eit laserpunkt på 0,7 meter, men det er uklart om dette kan vere eit av desse. Også for eksempelet vist i Figur 8 er det få passpunkt som ein finn att blant laserpunkta. Ein finn passpunktet på 0,5 meter som eit nære laserpunkt på 0.6 meter. Eit stykke frå passpunktet på 3,1 meter har ein eit laserpunkt på 3.6 meter, men her er avstanden så stor at det mest truleg ikkje er same punktet. 14

15 Figur 8: Passpunkt (svarte) plotta saman med laserdata farga etter djupne. Tala gjev positive djupner relativt sjøkartnull og punkt med strek under ligg over sjøkartnull. Det grunnaste passpunktet finn vi blant laserpunkta Figur 9: Passpunkt (svarte) plotta saman med laserdata farga etter djupne. Tala gjev positive djupner relativt sjøkartnull og punkt med strek under (kvite til venstre og lilla til høgre) ligg over sjøkartnull. Nokre av de grunne passpunkta finn ein att blant laserpunkta 15

16 For passpunkt der ein har bra med laserdata på same djupet, slik som til venstre i Figur 9, ser ein att desse punkta blant laserpunkta. Det ser ut som at laserpunkta då ligg 0,1-0,2 meter djupare enn passpunkta. Så langt ser det ut som ein finn at dei passpunkta som ligg på djup laseren har klart å nå, og at desse då ligg cm djupare og litt forskyvd, men det krev nærmare analysar av dette før ein kan dra konklusjonar om nivået på laserdataa basert på samanlikning med passpunkta. 5.3 Vurdering av data på land Analyser gjort av Landdivisjonen Landdivisjonen har vurdert data frå TopoBaty opp mot deira krav for laserinnsamling og denne vurderinga ligg vedlagt som vedlegg D. Merk at denne vurderinga blei gjort før leverandøren kom med siste leveranse og difor berre er basert på det første, noko mangelfulle utkastet til rapport frå leverandøren der det blant anna mangle informasjon om kva slags etterprosessering og georeferering som var gjort. Landdivisjonen har sett på datasett til NN1954 og rå ellipsoidedata, og det har ikkje vore nye leveransar av desse datasetta. Nøyaktigheit i vertikaldomenet: - Sola: TopoBaty-data 20 cm over konvensjonell laser - Hafrsfjord: TopoBaty-data fell saman med konvensjonell laser - Gandsfjorden: TopoBaty-data ligg 22 cm høgare enn CPOS-måling Datasetta frå TopoBaty oppfyller altså ikkje landdivisjonen sitt krav til vertikal nøyaktigheit (mindre enn 20 cm for veldefinerte, harde flater). Alle måleseriane har svært lave standardavvik som tyder på at det er eit reint høgdeskift. Det blir anbefalt å bruke kjente punkt på bakke samt krysstriper for å sikre god nok nøyaktigheit i vertikaldomenet. Nøyaktigheit i horisontaldomene: Ved samanlikning med omløpsfoto finn Landdivisjonen ingen skift i horisontaldomenet for TopoBaty-data Vurdering av nivå for brygge i Frafjord Kartverket har tidlegare målt inn punkt på ei brygge i Frafjord med GPS, og ein har her sett på om kor godt laserdata for denne brygga stemmer overeins med dette. 10 Figur 10: Kai i Frafjord med laserpunkt til ellipsoiden lagt over (venstre) saman med utsnitt frå kanten der GPS-bolten er (høgre). Den blå pila viser om lag plassering for kjent punkt på kaidekket GPS-bolten som er plassert på betongkanten som markert i Figur 10 er målt inn til å vere 46,4331 meter relativt til ellipsoiden. Laserdata viser for same plassering ei høgde på 46,41 meter over ellipsoiden. Det betyr at laserdata her gjev ein verdi som er 0,02 meter under den målte verdien. 10 Leverandøren har fått informasjon om målepunktet på denne brygga, men har ikkje rapportert at denne informasjonen har vore brukt til å gjere korreksjon på datasettet. 16

17 Basert på nivellement frå GPS-bolten til bolt på kaidekket, veit ein at kaidekket der ligg 46,02 meter over ellipsoiden. I nærleiken av dette punktet har laserpunkta eit gjennomsnittet på 46,12 meter med standardavvik på 0,024. Laserdata ligg altså om lag 0,1 meter høgare enn den målte verdien her. Vidare veit enn at differansen mellom dette punktet på kaidekket og ytst på kaia er innanfor 5-10 cm. Laserpunkta som ligg på kaidekket har høgder mellom 46,0 og 46,2 meter, med eit gjennomsnitt på 46,07 m over ellipsoiden og eit standardavvik på 0,04 meter. Laserdata stemmer altså godt overeins med målte verdiar for denne kaia. 5.4 Teoretisk yting Frå Riegl sitt eiget produktark blir det opplyst om at ein frå 600 meters operasjonshøgde skal oppnå 1 x siktedjup på lys botn. Vidare at fotavtrykket er på 10 cm ved 100 m flyhøgde og 100 cm ved 1000 m flyhøgde. For dei fleste områda i denne piloten var flyhøgda på 300 meter, som gjev eit fotavtrykk på omkring 30 cm på bakken eller vassoverflata. Kva skjer så under vasslinja? Mange har stilt spørsmål om kor stort fotavtrykket vil vere på sjøbotn. Leverandøren presiserer her at det ikkje er berre fotavtrykket som avgjer kva den geometriske oppløysinga under vatn blir. Her er også punkttettleiken og fordelinga av punkta svært viktig. Ein kan oppsummere det slik: - Dess mindre fotavtrykk, dess betre blir den faktiske representasjonen av eit objekt. - Dess fleire punkt per stripe, det betyr, dess seinare ein flyg, til betre representasjon av objektet får ein. - Dess fleire retningar ein «ser på» eit objekt frå, dess betre oppløyst blir det fordi ein jamnar ut feilen. Vi har her tatt med eit resultat frå Universitetet i København i samarbeid med blant andre AHM. Her har ein sett på kor nøyaktig ein kan måle inn objekt med Riegl-laser frå fly. Figur 11 viser resultat for ei sementblokk på 250x125x80 cm plassert på land og ei stålramme på 92x92x30 cm plassert på skrå cm under vassoverflata. Figur 11: Vertikal presisjon og nøyaktigheit for forsøket i Danmark, henta frå poster av AHM mfl. I samband med dette prosjektet hadde ein også Don Ventura frå Fugro Palagos på besøk der han held ein lengre presentasjon av laserinnsamling i sjø, og ein kan finne meir informasjon om dette der. 17

18 6. Vurdering av data Vi tek her føre oss nokre av problemstillingane knytt til bruk av laserdata. Både spørsmål som prosjektet har som mål å finne utav og problem som har dukka opp undervegs i prosjektet, men også spørsmål som elles typisk kjem opp i samband med laserdata i kystsona. 6.1 Bruk av automatisk klassifisering Som alt diskutert i analysen av differansar mellom multistråledata og laserdata er den automatiske klassifiseringa som er brukt på desse datasetta ikkje god nok. For mykje av det som har blitt klassifisert som rest, det vil seie vegetasjon, bygningar, støy med meir, burde vore med i klassen sjøbotn. Dette gjeld ikkje berre under vasslinja. Landdivisjonen har også konkludert med at filterparametrane som er brukt i den automatiske klassifiseringa er sett for hardt slik at viktig terrenginformasjon har blitt barbert bort. Dette gjeld spesielt for bratte skråningar. Frå Landdivisjonen er konklusjonen at klassifiseringa ikkje er god nok til at ein kan lage terrengmodellar. Figur 12: Flyfoto frå Hellesøy med laserdata til høgre der lilla er bakke, mørk blå er restklassen og fargeskalaen er etter positive djupne for klassen sjøbotn Figur 12 illustrerer noko av problema med klassifiseringa. Den kvite steinen i vasskanten oppe til venstre på flybiletet finn ein att som mørke blå punkt i punktskya med laserdata. Steinen har blitt klassifisert som rest og vi ser at dette gjeld også under vassoverflata. Grunna som i figuren over er markert med ein raud ring på flybiletet finn ein ikkje att blant sjøbotn i laserdataa. Den automatiske klassifiseringa har kome til at denne ikkje er del av botnen og den har difor hamna i restklassa. Det er eit stort gjennomgåande problem med datasetta samla inn i pilotprosjektet at alt for mykje som faktisk er del av bakken eller sjøbotnen har blitt klassifisert som rest. Det går igjen at det er spesielt er der ein har stor endring i høgdene at klassifiseringa feilar, og frå profilen frå Frafjord i Figur 13 ser ein at dette har ført til problem med klassifiseringa ved marebakken. Datasetta er som nemnt ikkje egna til å lage terrengmodellar frå direkte på grunn av den mangelfulle klassifiseringa, og dei vil heller ikkje kunne brukast i vidare produksjon i sjødivisjonen utan mykje meirarbeid. Når dette er sagt, er det viktig å huske på at den dårlege klassifiseringa ikkje har noko med kvaliteten på innsamlingsmetoden å gjere. Det er prosesseringa som ikkje er god Figur 13: Profil frå innerst i Frafjord der raude punkt er klassifisert som sjøbotn og lilla som rest 18

19 nok, og det har heller ikkje blitt stilt dei nødvendige krava i spesifikasjonen som sikrar ei betre klassifisering. Når vi no vidare skal sjå på om metoden for innsamling kan vere egna i kystsona, er det viktig å i størst mogeleg grad kompensere for problemet med klassifiseringa. Difor har ein tatt med data frå restklassen i mange av vurderingane og analysane som er gjort for å best kunne gje eit reelt bilete på kva data ein kan få frå laseren. 6.2 Kvifor får ein hol i dataa? Ein ser at det er mange hol i datasetta frå den grøne laseren, også på djup der ein forventar å få samla inn data og der ein frå same djupa har fått gode data like ved. Vi ser difor nærmare på kva som kan vere årsaka til dette Mørk sjøbotnen i testfelta Leverandøren har frå starten sagt at mørk sjøbotn eller mørk vegetasjon er det største problemet. Her får ein ikkje refleksjon og ein får difor får hol i data på djup ein normalt hadde venta at laseren skulle nå ned til. Dette er ein avgjerande faktor for vidare bruk av metoden. For dei tre etablerte testfelta til Kartverket er det mykje problem med hol grunna mørk sjøbotn, som både Figur 12 og Figur 14 viser. Dette har skapt nokre ekstra utfordringar i forhold til testar og analyser ein ønska å gjere, blant anna fordi ein har mindre overlapp med multistråledata enn ein hadde venta seg. Figur 14: Flybilete og punktsky frå Kalvøysundet ved Hellesøy. Punkskya viser at klassifisert sjøbotn går frå 0 (raud) til 3.5 (blå) meter under sjøkartnull 11. Det manglar data for grunne område med mørk sjøbotn Kvit sjø og bølgjer ved Tungenes Tungenes var med som eit av områda fordi ein der såg føre seg at kvit sjø og brytande bølgjer kunne gje utfordringar. Sjølv om det var optimale forhold ved flygingane, ser ein at dette har verka inn på resultatet for dette området. Turbulent eller kvit sjø fører til at mindre lys trenger ned i vatnet og ein har heller ikkje kontroll på kva bryting som skjer. Ein får difor ikkje returar ein kan stole på. Figur 15 viser eit slikt tilfelle frå Holmanebbet ved Tungenes. Flyfotoet viser at ein hadde brytande bølgjer og mykje kvit sjø på begge sider av neset ved innsamling. Her har ein svært lite data på utsida av neset og det er opptil 10 meter av kystlinja her som ikkje har noko data under sjøkartnull i klassane rest eller sjøbotn. På utsida har ein generelt spreidde punkt med 2 til 3 meter mellom kvart, og berre ned til 0,5 meter under sjøkartnull. Det brune området viser punkt som ligg Dette er før nivået for Hellesøy blei korrigert, så sjøbotn ligg her 0,4 meter for djupt 19

20 meter over sjøkartnull, og mykje av dette er truleg refleksjon frå vassoverflata som ikkje har blitt klassifisert riktig. Figur 15: Holmanebbet ved Tungenes som flybilete (venstre), berre laserdata klassifisert sjøbotn (midt) og sjøbotn saman med restklassen (høgre). Laserdata er farga etter positive djup relativt til sjøkartnull, så brunt er over sjøkartnull. Den kvite linja til høgre er 5 meters linja frå primærdatabasen. Verken flyfoto frå innsamlinga eller frå Norge i bilder som vist i Figur 16, gjev oss grunn til å tru at det er fargen på sjøbotnen som er årsaka til at ein får betre data på innsida av sydspissen enn på utsida. Det er floge fleire linjer over området. Truleg er grunnen at bølgene bryt litt ulikt på innsida og utsida, slik at ein på innsida ikkje har hatt kvit, turbulent sjø ved alle overflygingane. Frå biletet til høgre kan det sjå ut som om bølgene skyl innover neset på innsida, slik at områda med kvit sjø flyttar seg frå tidspunkt til tidspunkt. På utsida ser ein ut til å ha meir konstant turbulent forhold slik at ein ikkje får meir data ved overlappande linjer. Figur 16: Biletet frå Norge i bilder (venstre) tyder på små variasjonar i kor lys sjøbotnen er. Flyfoto frå innsamlinga (høgre) viser korleis bølgjene oppførte seg då 20

21 Skotholmsgrunnen er ein annan del ved Tungnes der ein ikkje har data. Dette er ein grunne som i følgje multistråledata ligg 2,7 m under sjøkartnull, omkransa av djupare vatn. I datasetta finn ein ikkje noko anna enn vassoverflate for dette området. Oversikta over flygelinjene i Figur 17 viser at det er floge over området og kva flyfoto som høyrer til og som kan vise kva forholda var. Figur 17: Flygelinjene med markering av flyfoto som er gjort i området ved Skotholmsgrunnen (høgre) med utsnitt frå flybilete 823 (venstre) og 792 (midt) Figur 17 med utsnitt frå to flyfoto frå området viser lys botn, men det er uklart om den lyse delen er på det grunne området. For dette området inneheld datasettet berre data frå vassoverflata, det er ingen punkt klassifisert verken som sjøbotn eller rest. Som bileta over viser, var det her ikkje er noko markant bølgjebrytning, berre lett skum på nokre bølgjer. Kanskje har sterk sol vore problemet her, utan at vi kan seie dette sikkert Hol i datasetta vi ikkje kjenner årsaka til Ein ser også hol i datasetta der ein verken kan forklare det med mørk sjøbotn eller turbulent sjø. Eit eksempel som vi vil sjå på her er frå Solastranden. Der kunne ein vente at bølgjer ville skape problem, men med overlappande linjer får ein bølgjene på ulike stadar og vil i stor grad unngå dette problemet. Det er også eit område med lys sandbotn, som jamt over gjev gode data til utover 5 meter under sjøkartnull. Til tross for dette ser ein enkelte hol i datasettet. Eit er i bukta markert med ein raud sirkel i Figur 18. Frå flyfoto frå innsamlingsdagen ser ein ingen grunn til at ein skal mangle data frå akkurat dette området. Det er verken mørkare eller meir utsatt for turbulent sjø enn områda like rundt. For Solastranden har ein svært gode data ned til 5 meters djup for store delar av området, men som Figur 19 viser, har ein andre stadar der det er svært lite data innanfor djupnekurva på 5 meter. Merk spesielt at ein her brått manglar data frå om lag 1 meter djup. Samanlikning med flyfoto frå innsamlinga har ikkje gjeve svar på kva som er problemet her. 21

22 Figur 18: Laserdata og flyfoto frå bukt i Solastranden. Fargeskalaen viser djup relativt sjøkartnull og den raude sirkelen markerer eit område utan data Figur 19: Dekningsplott frå Solastranden der ein ser at ein manglar mykje data innanfor djupnekurva på 5 meter (kvit) 22

23 6.3 Kva er punkttettleiken og djup når ein? Kva punkttettleiken er på ulike djup varierer både frå område til område, men også innan eit område og ein har nokre stadar hol på djup ein elles har gode data elles i same området. Det er difor vanskeleg å gje ei oversikt over punkttettleik for ulike djup. Ein har i staden laga to typar dekningsplott for kvart område, eit som viser djup og eit som viser punkttettleik, og så har ein gjort ei vurdering av kva djup ein ser ut til å ha fått tett med data utan hol for kvart område. Dekningsplotta er laga ved å modellere laserdata med Basic Weighted Mean i CARIS BASE Editor med grid på 5x5 meter eller 1x1 meter. Sidan restklassen som kjent inneheld mykje data som eigentleg burde vore klassifisert som sjøbotn, har ein brukt sjøbotn saman med deler av restklassa. Ein har tatt med alt frå restklassa som i differanseanalysen låg innanfor +/- 0.7 meter i forhold til multistråledataa i området. Noko av denne filtrerte restklassen vil vere vegetasjon eller støy, men dette gjev ein betre og meir reell framstilling av dekning og punkttettleik enn å berre bruke data klassifisert som sjøbotn. Unntaka er Frafjord der ein ikkje har multistråledata og difor ikkje kan bruke filtrert restklasse, samt Solastranden der restklassen er noko mangelfull. Figur 20: Dekningsplott for Eigerøy med fargeskala etter djup (venstre) og etter punkt per 5x5 meters gridcelle (høgre) Eit eksempel for Eigerøy er vist i Figur 20, tilsvarande figurar finn ein for alle områda i vedlegget. Dekningsplotta har 5 meters konturlinja i kvitt og ortofoto på land. Legg merke til at ein stort sett har enten høg eller låg punkttettleik. Grått i Figur 20 svarar til meir enn 6 punkt per kvadratmeter, medan raudt er under 1 punkt per kvadratmeter. Vurderingar av alle områda er samanfatta i Tabell 6 saman med det leverandøren har sagt og siktedjupet som er målt. Merk at maks djup frå leverandør og målt siktedjup er djup i forhold til vasslinja, medan vurderinga av samanhengande data er djup relativt til sjøkartnull. Tabell 5 viser til samanlikning kor mykje over sjøkartnull vasslinja var ved datainnsamling, og her er det typisk snakk om 0,5-1 meter. Merk at vurderinga av kor djupt ein har samanhengande data er basert på visuell vurdering av dekningsplott og vil vere subjektiv. 23

24 Tabell 6: Vurdering av kva djup ein har nådd, alle tal i meter Område Maks djup i følgje leverandør Samanhengande data som sjøbotn Lyngholmen 6 0,5 1,5 Maks: 6 Hellesøy 6 0-0,5 Gode delar: 2,5 Eigerøy 6 1-1,5 Dårlege delar: 0,5 Hafrsfjord 4-5 1,5 Problem: 0-0,5 Solastranden 8 10 Sand: 4 (maks 10) Øyer: 1 Minste: 0 Gandsfjorden By/kai: 0-2 Frafjord Bratte område: 0,5 Hundvåg 5 1,5 Molo og berg: 0 Tungenes 6-8 Strand: 4 5 Steiner/mørkt: 1 Minste: 0,5 Karmøy Problem: 1,5 Samanhengande data med restklassen inkludert 1-2 Meir data ned til Gode delar: 3 2-2,5 Dårlege delar: 0,5 2 Problem: 0-0,5 Sand: 7 Fleire grunner:1,5 Minste: 0,5 4-6 By/kai: 0-2 4,5-5 Bratte område: 0,5 2,5 Molo og berg: 0,5 Strand: til 5-6 Steiner/mørkt: 1,5 Minste: 0,5 4 Problem: 2 Målt siktedjup 5,6 5,8 5,3 12 2,6 7,2 13 8,1 12 >9.8 5,3 12 7,2 14 Fleire av områda med problem har vi alt vore innom. Eit område med hol som ein ikkje har sett nærmare på er Gandsfjorden der ein for tettbygd område i enkelte område nesten ikkje har fått data i sjø i det heile tatt. 6.4 Kan laserdata brukast til grunnerapportering? Tidlegare har vi vist at ein ikkje finn att grunner i laserdata klassifisert som sjøbotn. Det betyr at leveransen i denne piloten ikkje er egna for vidare bruk til grunnerapportering, men dette skuldast prosesseringa som er gjort av datasetta og ikkje teknologien i seg sjølv. I samanlikninga som er gjort for passpunkta etablert ved Hellesøy fann ein igjen nokre passpunkt i laserdata. Desse såg då ut til å ligge 0,1-0,2 meter djupare i laserdatasettet. Samtidig var det mange passpunkt ein ikkje fann igjen i laserdataa, også på såpass grunt vatn som 2-3 meter. Det er kjent at datasetta frå testfelta er blant dei der det er mest hol i laserdata og der ein ikkje nådde dei djupa ein hadde forventa, noko som gjer det vanskeleg å vurdere om resultata herifrå gjeld generelt. Ein bør også merke seg at datasettet med justert nivå kom like før denne rapporten var ferdig, slik at ein ikkje hadde tid til ein djupare passpunktanalyse. Merk også at den nye leveransen ikkje var ein ny prosessering med ny hovudstripe slik ein kunne sjå føre seg var det beste, men ein rein skift av nivået basert på feilen som var funne. For å få eit inntrykk av om ein kan bruke laserdata til grunnerapportering, ser vi difor nærmare på eit eksempel frå Gandsfjorden. Her samanliknar vi grunntoppar frå multistråledata med laserdata for Gandsfjorden. Laserdata er henta inn i Fledermaus og det er generert ein PFM. Deretter samanliknar ein flate mot punkt. Her brukar ein alle laserdata klassifisert som sjøbotn eller rest. I dette tilfellet har ein ikkje filtrert ut noko frå restklassen, slik at den inneheld også vegetasjon, støy og andre punkt som er riktig klassifisert som rest. 12 Siriskjær 13 Tananger 14 Mekjarvik 24

25 Figur 21: Grunne frå multistråledata (fargeskala etter djup) plotta med positive djupner frå laserdata sjøbotnklassen (svarte), filtrerte, positive djupner frå multistråle (kvite) og høgder frå laserdata klassifisert som rest (raude). Alt er relatert til sjøkartnull, men høgder og positive djupner har motsett forteikn I Figur 21 er kvite tal positive djup frå multistråledata og raude tal er høgder frå restklassen. Ein ser at det blant restklassen er punkt som stemmer godt overeins med djupa frå multistråledata. Der ein har raude tal som er mindre djupe enn dei kvite multistråledataa, vil nok dette vere punkt som enten er vegetasjon eller støy. Med betre klassifisering av laserdata, samt gode verkty og arbeidsmetodar i etterprosesseringa, tyder dette på at ein her ville få ein god representasjon av grunna ved bruk av laserdata. Det krev vidare analyser for å kunne seie om topobatymetrisk laserdata er gode nok for grunnerapportering. Dersom ein ser at laserdata ligg litt djupare enn fasiten for grunner, kan dette også ha med prosesseringa å gjere. Dersom sterkaste retur er brukt, vil det for ei grunne typisk gje ein djupare verdi enn om første representativ retur er brukt. Ein må difor spesifisere dette når ein planlegg ei målekampanje. 6.5 Analyse av data samla ved ulike høgder Noko av det ein ønskte å sjå på i dette prosjektet var kva ulike flygehøgder har å seie for datakvaliteten ein får. Treng ein fly så lavt som leverandøren seier ein bør? Og kva bør ein sette som krav for framtidig innsamling? I utgangspunktet skulle dette testast for testfelta, men dette endra seg. Med tanke på den generelt dårlege dekninga i testfelta var det truleg til det beste. I staden blei det floge med ulike høgder i Frafjord og vi fekk levert data stripe for stripe her for analyser. Sidan det ikkje var mogeleg å fly i begge retningar slik ein normalt gjer, har ein i tillegg sett så vidt på skilnaden mellom striper ein veg og striper fram og tilbake. Til dette er dei stripevise data frå Eigerøy brukt. Her er det verdt å merke seg at den nye Rigl-sensoren som no er på marknaden ser både framover og bakover, slik at det vil vere nok å fly i ei retning Samanlikning av data samla frå ulike høgder i Frafjord Eit område langs kyststripa av Frafjord der ein har overlappande striper i fleire flyhøgder blei valt ut, sjå Figur 22. Analysane er basert på data frå både klassen sjøbotn og rest og alle fargeskalaer er basert på positive djup i forhold til sjøkartnull. Dei ulike flyhøgdene som er vurdert er 350, 600 og 900 m. Normal flyhøgde for dei andre områda har vore 500 meter. 25

26 Figur 22: Dekning av laserdata innerst i fjorden i Frafjord. Det raude rektangelet viser området som er brukt i samanlikninga av ulike flyhøgder. 26

27 Figur 23: Utsnitt innerst i Frafjord av laserdata med fargeskala etter djup for flyhøgdene 350 meter (øverst til venstre), 600meter (øverst til høvre) og 900 meter (nede til venstre) saman med flyfoto for same området. Merk at fargeskalaen endrar seg noko for dei ulike, 27

28 Frå Figur 23 ser ein som venta at ein når ulike djup ved innsamling på ulike høgder. Merk at fargeskalaen ikkje er heilt lik for dei ulike figurane. Profilane for dei ulike flyhøgdene som er vist i Figur 25 viser same skilnaden i kor djupt ein kjem. Her ser ein også at ein har tettare med punkt til lågare ein flyg. Tabell 7 viser nokre tal for dei ulike flyhøgdene som her er samanlikna. Tabell 7: Resultat for ulike flyhøgder 350 m 600 m 900 m Maks djup 5 m 4 m 2 m >4 pkt/m 2 4 m 2 m 1,2 m Punkttettleiken er vurdert ved å legge på eit grid på 1x1 meter og gjere ein visuell vurdering. Utsnitt frå slike plot er vist for dei tre flyhøgdene i Figur 26. Resultata er som venta, ein får fleire og djupare treff til lågare ein flyg. Det er verdt å merke seg at ein halvere djupet ein når dersom ein går frå flyhøgde på 600 meter (like over normal flyhøgde) til flyhøgde på 900 meter. Sidan ein flaug berre i ei retning i Frafjord vil ein få skuggar der ein ikkje får treff, som illustrert i Figur 24. Sidan ein flaug ut fjorden i Frafjord, og laseren ser bakover, har ein ikkje dette problemet i noko vesentleg grad i området ein her har studert sjøbotnen for. Figur 24: Visning av punktsky frå Frafjord som illustrerer skuggeeffekt ved flyging i berre ei retning, henta frå presentasjonen til AHM Figur 25: Profil av data samla frå 350 meter (øverst), 600 meter (midt) og 900 meter (nederst) 28