Identifizierung von Änderungen der Baumhöhe durch Vergleich von Punktwolken mit dem Gelände

Jeffery Hatzel | 04.07.2024 |Höhendaten und Geländeanalyse

Das Werkzeug "Punktwolken vergleichen" wurde für die Version 25.1 von Global Mapper Pro aktualisiert. Mit dieser Aktualisierung können Benutzer ihre Punktwolken mit einer Raster-Geländeebene vergleichen.

Dieses Werkzeug wird üblicherweise verwendet, um den Bodenversatz zwischen einer Punktwolke und einer als Kontrolle verwendeten Geländeoberfläche anzupassen. Mit einer Vielzahl von Ausgabeoptionen bietet dieses Werkzeug auch eine Vielzahl anderer Anwendungen.

In diesem Arbeitsablauf werden wir versuchen, Bäume zu identifizieren, die sich um einen bestimmten Betrag verändert haben. Wir haben einen relativ aktuellen Lidar-Scan unseres Interessengebiets. Leider sind die einzigen historischen Daten, die wir haben, eine DSM-Geländeoberfläche. Auch wenn dies nicht die ideale Datenquelle ist, können wir damit einige Dinge erreichen:

  1. Identifizierung von Bäumen, die sich mehr als eine bestimmte Menge verändert haben
  2. Bestimmen Sie ihren Standort
  3. Ermöglichen Sie eine persönliche Inspektion der Bäume vor Ort.

Tipp: Ein weiterer Beitrag beschäftigt sich damit, die Höhe von Bäumen aus einer Punktwolke zu modellieren: Erstellen von Baumkronenhöhenmodellen aus Lidar in Global Mapper Pro

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In der obigen Grafik zeigt die Punktwolke die Bäume (grün gefärbt). Auf der Geländeoberfläche ähneln sie isolierten, höher gelegenen Regionen

Visueller Vergleich der Lidar- und Gelände-Ebenen

Wenn wir das Pfadprofil-Werkzeug verwenden, wie unten gezeigt, können wir eine sehr klare Perspektive auf die zu ermittelnde Veränderung gewinnen. Betrachtet man das Profil entlang einer Untergruppe von Bäumen, ist die Veränderung ziemlich offensichtlich. Unsere Referenz-Geländeoberfläche (grün dargestellt) hat Spitzen, die Bäume darstellen. Die Punkte der Punktwolke über diesen Bäumen wurden in jüngerer Zeit aufgenommen. Wir können sehen, dass die Bäume in jedem dieser Fälle ziemlich gewachsen sind.

Da es unrealistisch ist, Profile über die gesamte Punktwolke zu zeichnen, stellt sich die Frage: Wie können wir diesen Identifizierungsprozess automatisieren?

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Mit dem Werkzeug Pfadprofil können wir den Versatz zwischen den Bäumen in der Punktwolke und ihrer Darstellung in der älteren Geländeoberfläche deutlich erkennen.

Verwenden des Werkzeugs Punktwolke vergleichen

Die bereits erwähnten Aktualisierungen des Werkzeugs "Punktwolke vergleichen" ermöglichen den automatischen Vergleich von Punktwolken mit gerasterten Gelände-Ebenen. Mit einer vorklassifizierten Punktwolke und ein wenig Lidar-Filterung können wir die Dinge noch weiter analysieren.

Im Werkzeug Punktwolke vergleichen stelle ich sicher, dass die Einstellungen so gesetzt sind, dass meine Punktwolke mit der Referenzoberfläche des Geländes verglichen wird. Da die Punktwolke zuvor mit dem Werkzeug Automatische Punktwolkenanalyse in Global Mapper Pro klassifiziert wurde, kann ich die Analyse auf Baumpunkte beschränken. Wenn ich andere Daten ignoriere, kann ich den Prozess erheblich beschleunigen und sicherstellen, dass ich nur die interessanten Elemente analysiere.

Tipp: Die meisten Werkzeuge zur Analyse von Punktwolken verfügen über diverse Filteroptionen!

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Siehe das ausgewählte Werkzeug und die Lidar-Filtereinstellungen für diesen Arbeitsablauf.

In diesem Fall suche ich nach Baumpunkten, die um mehr als 2 Meter von der Geländeebene entfernt sind. Die Ausgabe liefert eine neue Ebene mit den identifizierten Punkten, die ebenfalls automatisch ausgewählt werden. Wenn wir die Ausgabe in der Profilansicht ansehen, werden die meisten Punkte der Punktwolke als Punkte ausgewählt, die unsere Kriterien erfüllen. In der Regel handelt es sich dabei um die Punkte, die am nächsten an den vorhandenen Geländedaten liegen, also nicht weiter als 2 Meter entfernt sind.

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Beachten Sie, dass nicht alle Punkte ausgewählt werden. Punkte, die näher an der Geländeoberfläche liegen (innerhalb unserer 2-Meter-Schwelle), werden nicht als potenzielle Änderungspunkte identifiziert.

Automatisch einen Punkt pro Baum erstellen

Der nächste Schritt besteht darin, die Daten an Nutzer vor Ort weiterzugeben, damit sie die Bäume persönlich inspizieren können.

Die resultierenden Lidar-Punkte wurden mit dem Tool "Punktwolken vergleichen" in einer eigenen Ebene isoliert. Technisch gesehen könnten wir sie alle verpacken und in einer mobilen Paketdatei an Global Mapper Mobile senden. Es ist jedoch nicht notwendig, dass ein Benutzer im Außendienst jeden einzelnen Punkt der Punktwolke hat, die einen Baum darstellt. Der allgemeine Standort des Baumes reicht aus, daher wäre es besser, einfach einen Punkt für jeden Baum zu verwenden. Auf diese Weise lassen sich die Daten auch viel besser verwalten.

Zu diesem Zweck können wir mit der Element-Extraktion des Werkzeuges Automatische Punktwolkenanalyse Bäume extrahieren. Als Ergebnis erhalten wir eine Ebene mit einzelnen Punkten, die den Standort aller Bäume repräsentieren.

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Das Werkzeug zur Element-Extraktion setzt für jeden erkannten Baum ein Punkt-Element auf die höchste Erhebung. Hier werden sie durch Baumsymbole symbolisiert.

Senden der Daten an Global Mapper Mobile

Die Baumpunkte und alle anderen Referenzdaten können nun einfach in Global Mapper Mobile exportiert werden. Für Benutzer im Außendienst ist die Einstellung Entfernung und Peilung anzeigen von Vorteil, wenn sie sich nicht in unmittelbarer Nähe der zu prüfenden Elemente befinden. Weitere Informationen zur gemeinsamen Nutzung von Daten mit Global Mapper Mobile-Benutzern finden Sie unter:

Webinar: Verwaltung von Daten zwischen Global Mapper und Global Mapper Mobile (mit Klick auf den Link verlassen Sie diese Seite und werden auf die Seite von YouTube geleitet)

Beachten Sie auch die weiteren Blog-Beiträge zu forstwirtschaftlichen Lidar-Workflows finden

 

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