Matching av omløpsbilder

Transkript

1 Matching av omløpsbilder Knut Bjørkelo, Gardermoen, 8. mai 2014 Teknologien Produksjonsresultater Testresultater Framtidsutsikter

2 Nord-Trøndelag 2010: Skogkartlegging

3 Sogn 2010: Testområde Skjåk

4 Samme objekt i 2 eller flere bilder

5 Klassisk fotogrammetri og kraftige datamaskiner

6 Overflatemodell

7 Fargelagt punktsky

8 Programvare

9 Lett tilgjengelig teknologi

10 yyyy

11 Nord-Trøndelag 2010: Skogkartlegging km 2 5 TB fargelagt punktsky Ajourhold AR5 Skogressurskart FoU og produksjon

12 Prediksjon av tømmervolum kart fra matching:

13 Prediksjon av volum Matching vs. Laser:

14 Segmentering av skogressursfigurer (eksempel med Hogstklasse)

15 Ajourføring av skoginformasjonen i AR5

16

17 Oppsummering produksjon Resultatene ser ut til å være bra evaluering pågår. Estimering av volum, høydeklasse, bonitet og treslag gir detaljerte skogressursoversikter som supplement til tall fra Landsskogtakseringas prøveflater. Segmentering og klassifisering av AR5-figurer gir godt grunnlag for ajourføring. Beregningene også basert på terrengmodell, meteorologiske data, geologiske data etc. Kvaliteten på heldekkende terrengmodell (DTED10) er stedvis et problem.

18 Sogn 2010: Testområde Skjåk Samarbeidsprosjekt Kartverket og Skog og landskap Teste matching i krevende terreng og bilder Undersøke faktorer som påvirker kvalitet 370 km 2 Punktskyer fra 5 ulike leverandører Laserdata fra 2013 Dette er en test ikke noen konkurranse! Resultatene blir diskutert og lagt fram i åpen rapport

19 Deltakere Har levert data og rapporter fra produksjonen. (Ikke nødvendigvis med kjent eller foretrukket SW.) Firma Bildeformat Programvare Punkt/m 2 Klassifisering Totalt antall punkter Blom 16 bit pan Microsoft Ultramap 1,7-2,4 Ja Cowi 16 bit RGB Socet GXP Ngate 4,0 Ja Rambøll Terratec 8 bit RGB 16 bit RGB Inpho (Trimble) Match-T DSM 1,0 Delvis Inpho (Trimble) Match-T DSM 2,3 Nei Stuttgart 16 bit RGB SURE 0,9-1,0 Nei

20 Innledende undersøkelser i et krevende område:

21 Profiler over juvet:

22 Område 2 Kartverkets test for DTM Grovkupert, bratt fjellside i nord-øst Ingen vegetasjon bortsett fra spredte trær i nord-øst Litt snø på toppene i vest

23 Blom Ultramap Avvik mot laser 5,0 2,0 1,0 0,5 0-0,5-1,0-2,0-5,0

24 Avvik matching - laser Firma Systematisk avvik Standard avvik Maks avvik (over laser) Maks avvik (under laser) Blom 1,47 1,65 15,85-6,73 Cowi 1,78 2,00 13,89-2,21 Ifp-Stuttgart 1,58 1,75 10,05-0,94 Rambøll 1,38 1,57 12,87-1,84 Terratec 1,38 1,57 14,96-1,97

25 Analyser av vegetasjon (DOM)

26 Sammenligning av punktskyene Uklassifiserte punktskyer. Matching er korrigert (-1,2 meter) for å kompensere feil i aerotriangulering. Punktskyer fra Matching og Laser er normalisert på DTM1x1 (fra Laser). Beregning av høydefordeling i små områder: Laserdata vil typisk ha noen treff høyt i tretoppene, og mange på bakken (også i relativt tett skog). Valg av cellestørrelse påvirker resultatene pga. ulik punkttetthet. Cellestørrelse 16x16 meter og 90-percentil av høydene synes å gi ganske stabile og sammenlignbare resultater.

27 Høyde p90, Matching A:

28 Høyde p90, Matching B:

29 Høyde p90, Laser:

30 Differanse p90 Matching - Laser Matching av glissen skog er for lav (fiolett) Matching i sørhellinger er lav (lys rød) Matching i nordhellinger er høy (lys grønn) Systematiske avvik ca +- 2 meter Enkelte hogstfelt (mørk grønn) fra

31 Elevation_p90 Alle lyse flater, midtprofil 16m x 288 m, 16x16 celler

32 Elevation_p90 Alle mørke flater, midtprofil 16m x 288 m, 16x16 celler

33 Statistisk analyse 5 kartblad med ulike forhold Mørkt kartblad i bratt nordhelling har større max-høyde enn laser: Lyse kartblad med ulik helling har lavere p90_høyde enn laser: Match-T (Terratec&Rambøll) har lavere minimumshøyder (og er gjennomgående svært like på alt). parameter: elev_max Normaliserte verdier Parameters max Firma Kartblad blom cowi ramb sure ttec Total ALS ,3 18,5 21,5 18,2 23,8 20,3 21, ,1 23,0 26,2 22,4 25,4 23,8 25, ,9 26,7 29,5 27,4 30,2 28,1 30, ,0 23,5 27,2 27,2 27,0 25,8 26, ,0 25,7 28,7 26,7 30,2 27,5 25,9 2 Total 23,7 23,5 26,6 24,4 27,3 25,1 26,0-1 parameter: elev_p90 Normaliserte verdier Parameters avg Firma Kartblad blom cowi ramb sure ttec Total ALS ,2 5,1 5,0 5,0 4,7 5,0 5, ,7 7,7 7,2 7,4 7,2 7,4 8, ,6 5,3 4,9 5,2 4,8 5,2 6, ,0 6,7 6,4 6,5 6,5 6,6 6, ,4 8,2 8,1 8,5 8,3 8,3 7,6 1 Total 6,8 6,6 6,3 6,5 6,3 6,5 6,9-0 parameter: elev_min Normaliserte verdier Parameters min Firma Kartblad blom cowi ramb sure ttec Total ALS ,2-1,9-8,2-4,1-9,0-5,1-1, ,5-3,6-10,0-7,3-10,0-7,9-1, ,9-7,3-10,0-9,5-10,0-8,9-5, ,3-9,8-9,9-7,3-9,9-9,0-4, ,0-10,0-9,7-7,4-10,0-9,4-2,7-7 Total -7,4-6,5-9,6-7,1-9,8-8,1-2,9-5

34 Enkeltfeil Et flatt jorde som ligger i mørk slagskygge (2010-bilder) har ganske korrekt overflatemodell i fire av matchingene, men ei stripe med grove feil i én av dem. Avvik ca meter

35 Uoverensstemmelser i stripeoverlapp Alle bildene er tatt fortløpende på samme dag.

36 Problemer med glissen skog Alle bildene er tatt fortløpende på samme dag.

37 Flate 1, Lys-Glissen-Flat Trærne er synlige i bildene, men blir ikke funnet med matching: Matching Laser Stereomåling (ikke normaliserte høyder)

38 Oppsummering matchingstest Kvalitet på bildeorientering er en avgjørende faktor. Det ser ikke ut til å være forskjell på matchingsresultat ved bruk av 8 og 16 (12) bits farger. Lysforhold ser ut til å spille en avgjørende rolle Det er spesielt i mørke områder (slagskygge) det er observert spesielle forskjeller mellom matchings-programvare. Det er ikke samme programvare som gjør det best under alle forhold Det finnes tilsynelatende ingen entydig sammenheng mellom bilder og punktsky. Programvaren som benyttes har mange innebygde mekanismer som er vanskelig å styre. Rask prosessering har vært prioritert? Klassifisering av punktskyer fra bildematching blir ikke bra (nok)? God terrengmodell er nødvendig for kontroll i områder med vegetasjon.

39 Omløpsfotografering Homogene data over store områder Rimelig og sikker forsyning av data Effektiv bildematching Kvalitet bildeorientering Mange fotodager Høstfotografering Kvalitet bildeorientering

40 Hvordan påvirker bildekvaliteten matching? Ulik bakkeoppløsning Ulik bilde- og stripeoverlapp Ulik årstid og vegetasjon Ulike lysforhold og radiometri Orto50 Orto20 Orto10

41 Bildematching kan gi svært høy punkttetthet

42 Ny produktspesifikasjon for bildematching Kan ta utgangspunkt i FKB-Laser mye er felles. Delspesifikasjoner for omløpsbilder, urbane vertikalbilder og UAV? Krav til bilder og opptakssituasjon. Ulike produkter som punktsky og overflatemodell. Ulike matchingsstrategier (punkttetthet, glatting, gridding,..). Fullstendighet og håndtering av vanskelige områder. Klassifisering er neppe mulig eller nødvendig. Fargelegging. Nøyaktighetskrav til resultatet som er mulige å bruke i produksjon og kontroll. Kvalitet på orienteringsdata må være god (iht. standard). Krav til dokumentasjon. På grunn av rask utvikling av teknologi, erfaringer og bruksområder må vi påregne at produktspesifikasjonen trenger et par versjoner på å bli veldig god.

43 Trøndelag 2014, km 2 er bestilt med matching

44 Oppsummering Resultatene fra produksjonen i Nord-Trøndelag er lovende. Testresultatene fra Skjåk dokumenterer potensial og utfordringer. Bildematching er bra og billig og kommer til å bli svært alminnelig. Bruksområdene er i rask utvikling. Både for produsenter og brukere er det interessante utfordringer med å få kontroll på matching av flybilder. Målet må være å komme fram til en realistisk produktspesifikasjon og kvalitetsmål som bidrar til å utnytte potensialet. En produktspesifikasjon vil være nyttig for bestilling, produksjon, kontroll, og bruk av bildematching.

45 Kunnskap for miljø og verdiskaping Takk for meg!