přiloženém dokumentu - Projekty - FŽP

LASEROVÉ SKENOVÁNÍ V ČESKÉM ŠVÝCARSKU
Dolanský, Štronerová
Laserové skenování obecně umožňuje změnit sběr dat do výrazně automatizovaného procesu. Proto i v rámci
projektu TransECOnet bylo řešeno několik oblastí, které využívají dat laserového skenování získaných různými
metodami, aby se ověřila uplatnitelnost těchto dat i pro správu chráněných území. V rámci projektu tak bylo
využito jak leteckých tak pozemních skenerů a to různých typů a pro různé aplikace. Následující odstavce
přiblíží základní informace o použitých metodách a přístrojích v rámci zkoumané oblasti.
Oblast Českého Švýcarska a Labských pískovců (Obrázek 1) je známá svými skalními útvary, které jsou
jedinečné. Tvorba digitálního modelu terénu (DMT) je v této oblasti ale extrémně náročným úkolem.
Obrázek 1: Zájmová oblast s realizovaným leteckým laserovým skenováním v roce 2005
Na obrázku dole je znázorněn schématický řez zájmovou oblastí, na kterém jsou dobře patrné základní rysy
geologické stavby oblasti – úzký a hluboký kaňon řek a vysoké skalnaté útvary, které se kolmo zdvihají nad
koryta řek. Těleso pískovců mocné 350 – 420 m, ze kterého je valná část zájmového území tvořena, je rovněž
značně rozpukána a vytváří řadu hlubokých soutěsek. Kvalitní DMT takovéto oblasti je limitujícím faktorem pro
analýzy, které odvozují své parametry na základě výšky jevu nad terénem (v našem případě např. výška
stromu).
Obrázek 2: Profil geologickými útvary v zájmovém území. Zdroj (Trommler, Geodata for the Saxon – Bohemina Switzerland, 2008)
LETECKÉ LASEROVÉ SKENOVÁNÍ
Souvislé letecké laserové skenování bylo ve zkoumané oblasti provedeno již v roce 2005 v rámci řešení jiného
projektu (GeNeSiS) a podrobně o něm pojednává dokumentace celého procesu (Trommler, 2008). Ve
výběrovém řízení byla pro pořízení laserových dat pro tento projekt v září 2004 autorizována firma TopoSys se
systémem Falcon II. Start letecké mise se čekáním na optimální klimatické podmínky protáhl do 14. dubna 2005
a mise byla zakončena 26. dubna.
Tabulka 1: Letové údaje
Parametry letu
počet pásů LS
2 x 284
délka pásu LS
cca 27 km
orientace
S-V-V
výška letu
1200 m
překryv
cca 50%
šířka pásů
300 m
počet letů
16
délka mise
11 dní
Nedílnou součástí projektů leteckého laserového skenování dat je vždy i měření kontrolních bodů klasickou
geodetickou metodou. Tyto body potom našly uplatnění na všech stupních zpracování dat a sloužily i k převodu
finálních dat mezi jednotlivými souřadnicovými systémy použitými v projektu:
•
European Terrestrial Reference System (ETRS 89) + elipsoidické výšky
•
Systém jednotné trigonometrické sítě katastrální (S-JTSK) + výškový systém Balt po vyrovnání
•
Německý národní systém RD/83/GK3
Objednaná data měla podobu pásů prvního a druhého odrazu uložených v 2 x 284 souborech definovaného
binárního formátu, přičemž data posledního odrazu obsahují i záznamy o intenzitě odrazu. Nedílnou součástí
dodávky byla pochopitelně i optická data ve viditelném a blízkém infračerveném spektru ve formátu GeoTiff
s rozlišením 0,5 m. Tato data pak doplňuje záznam trajektorií. Velikost všech předaných dat byla ve výsledku
220 GB.
Obrázek 3: Ukázka dat prvního a posledního odrazu na příčném řezu. (Gasior, 2006)
Základní zpracování dat probíhalo v systému SCOP-TopDM. Do základního zpracování patřila i kontrola
přesnosti a homogenity dat, která byla provedena na základě porovnání s referenčními body a plochami a
rovněž test vlícování překryvů.
LETECKÝ LASEROVÝ SKENER FALCON II
Konstrukce leteckého laserového skeneru může být různá, v principu jej však tvoří tato spolupracující zařízení zdroj laserového záření, optická soustava a detektor záření, dohromady označované jako laserová jednotka
(LRF), dále GNNS systém a inerciální navigační systém (INS) pro určení polohy letu. Celý systém doplňuje
optický senzor pro získávání obrazových dat ve spektrálních pásmech RGB+NIR a úložné zařízení pro získaná
data. Tyto komponenty mohou být instalovány ve vrtulníku nebo v letadle.
Obrázek 4: Ukázka multispektrálního snímku a detail mračna bodů
Laserové skenery mohou být klasifikovány podle systému, který používají pro vychylování paprsků během letu.
Pokud jde o skener Falcon II, používaný pro sběr dat v projektu GeNeSiS, ten místo obvyklého vychylovaného
zrcadla používá systém 127 optických vláken. Díky tomu může být rychlost snímání větší a tím, že systém má
méně pohyblivých dílů, je zároveň minimalizována potřeba předletové kalibrace a riziko vzniku chyb měření.
Příklady ostatních komerčních řešení zahrnují např. výrobky firem Leica, Optech, TerraPoint, TopoSys, Fugro
nebo TopEye.
Tabulka 2: Parametry skeneru Falcon II
Laserový skener
RGB/NIR skener
výška letu
max. 1600 m
modré spektrum
450 – 490 nm
výškové rozlišení
195 mm
zelené spektrum
500 – 580 nm
FOV
14,3°
červené spektrum
580 – 660 nm
skenovací frekvence
653 Hz
blízké infračervené
spektrum
770 – 890 nm
bodová frekvence
83 000 Hz
počet px na kanál
682
vlnová délka
1560 nm
rozlišení
0,5 mrad
skenovací frekvence
330 Hz
FOV
21,6°
Clona
1:1,4
bezpečná vzdálenost 0.5 m
Do budoucna se očekává další integrace jednotlivých součástí laserového skeneru, zvětšování bodové hustoty,
podrobnější zpracování signálu nebo zmenšování stopy laseru. Metoda laserového snímání také těží z rozvoje
počítačové techniky, která umožňuje zpracování enormního množství bodů v relativně krátkém časovém úseku.
Náročnost na výpočetní výkon závisí zejména na množství zpracovávaných bodů a na algoritmu filtrace.
METODY FILTRACE TERÉNU
Filtrací nebo klasifikací terénu je nazýván proces, při kterém jsou z neuspořádaného mračna bodů selektivně
označovány ty body, které leží na specifickém materiálu (vznikly odrazem laserového paprsku od terénu, budov
nebo např. vegetace). Vzhledem k přebytkům bodů s jakými laserové skenování pracuje, není např. pro tvorbu
DMT důležité, aby byly nalezeny všechny body ležící na terénu. Je ale nutné, aby nebyly jako terén označeny
body, které na terénu neleží. Objem těchto dat (cca 12 mld. bodů v případě zájmového území) vysvětluje
všeobecnou snahu o maximální automatizaci tohoto procesu. S ohledem na rozsah využívání laserových
skenerů by se mohlo zdát, že tento problém byl už vyřešen. Ve skutečnosti jsou však v této oblasti stále značné
rezervy. Všechno pochopitelně závisí na terénu, který je potřeba modelovat. Je pravda, že techniky filtrace
vykrystalizovaly v posledních letech do podoby, kdy není problém získat přesné terénní body pod lesním
porostem nebo odfiltrovat volně stojící objekty. Také kopcovitý terén již nepředstavuje pro tyto algoritmy
problém. Stále však zůstávají území, kde technika zpracování laserových dat naráží na své limity. Je to zpravidla
případ městského prostředí s hustou a různorodou zástavbou, kde se průběh terénu ztrácí díky množství
člověkem vytvořených objektů. Ovšem také v přírodní krajině lze narazit na oblasti, kde automatické metody
filtrace selhávají. Ne nadarmo jsou přírodní krásy Českosaského Švýcarska známy pod pojmenováním skalní
města. Hlavní problém, který bylo nutno při zpracovávání vyřešit, je taková filtrace, která by odstranila vegetaci
i budovy roztroušené v krajině a přitom co nejlépe zachovávala tvary skalních objektů. Vlastní zpracování
probíhalo v rámci předchozích projektů na TU Dresden a lze konstatovat, že výsledný model je na velmi vysoké
úrovni.
KONVERZE MEZI FORMÁTY
Binární datový formát 3d3 a 3d3i (formáty firmy Toposys) mají komplikovanou strukturu danou typem
použitého skeneru (na jednom řádku je 120 souřadnic). Proto pro účely dalšího zpracování byla data v těchto
formátech převáděna do textového formátu pomocí aplikace TopoSys Converter ve verzi 2.2.0 (viz Obrázek 5).
Tato aplikace navíc umožňuje export výřezu dat ze všech náletových řad na základě zadaného regionu.
Obrázek 5: Prostředí aplikace TopoSys Converter v 2.2.0
Z důvodu optimalizace výpočetního výkonu byla zvolená území (Stará Oleška a Olšanský potok) rozdělena na
menší díly. Konkrétně Olšanský potok na 11 dílů o velikosti přibližně 2,5 x 1,5 km a území Stará Oleška na 4
obdobně velké oblasti, vždy obdélníkového tvaru. Originální data byla tímto nástrojem exportována
do základního textového souboru se záznamy ke každému bodu ve tvaru X, Y, Z, T (čas), [I] (intenzita, pouze u
dat posledního odrazu) – viz Ukázka 1.
3451991.53
3451991.47
3451991.41
3451991.34
3451991.26
3451991.28
3451991.19
3451991.08
5629097.79
5629097.52
5629097.28
5629097.08
5629096.90
5629096.79
5629096.69
5629096.65
281.84
281.85
281.87
281.90
281.90
281.95
281.96
281.98
97
89
97
89
89
89
89
89
51408.382
51408.384
51408.385
51408.387
51408.388
51408.390
51408.391
51408.393
Ukázka 1: Textová data bodů posledního odrazu
PŘEVODY DAT MEZI SOUŘADNICOVÝMI SYSTÉMY
V průběhu práce bylo v některých případech potřebné převádět data do jiných souřadnicových systémů
(ETRS89/Helips. a S-JTSK/Bpv). Pro převod výšek do jednotného výškového systému byla zvolena zjednodušená
metoda převodu pomocí identických bodů. V aplikaci dataz.cuzk.cz byly vyhledány body v zájmovém území,
které byly určeny v obou souřadnicových systémech (ETRS89/Helips. a S-JTSK/Bpv). Byl vypočten průměrný
rozdíl mezi výškami, který činil 43,5 m. Tuto zjednodušenou výškovou korekci lze pro některé aplikace úspěšně
využít. Pokud by však nestačila, lze využít rastrový model geoidu anebo v současné době již dostupná data
v požadovaném souřadnicovém systému díky transformaci všech výsledných dat laserového skenování
produkovaném pracovištěm na TU Dresden. Model kvazigeoidu pro území ČR je již rovněž vytvořen a je
součástí předávaných dat.
Obrázek 6: Průběh kvazigeoidu v zájmové oblasti (rozsah hodnot 43,30 - 43,86 m)
KONTROLA PŘESNOSTI FILTROVANÉHO DMT
Jednou z činností realizovaných na datech leteckého laserového skenování je navržení a ověření metody
kontroly přesnosti laserového skenování a následného DMT na základě porovnání jeho průběhu s existujícími
geodetickými údaji bodů polohového i výškového bodového pole (ZhB, TB, nivelační body ČSNS). Vstupními
daty pro testování přesnosti digitální model terénu (vytvořen na TU v Drážďanech) a soubor bodů ZhB, TB,
2
nivelační body ČSNS z celé oblasti NP. Oblast NP o rozloze cca 800 km byla v dubnu 2005 naskenována
2
skenerem TopoSys s vysokou hustotou skenování 4 body/m (více viz výše).
Pro základní kontrolu DTM bylo v TU Dresden provedeno testování přesnosti porovnáním modelu se 40ti
geodeticky zaměřenými body určenými se směrodatnou polohovou odchylkou 0,050 m a směrodatnou
odchylkou výšky 0,040 m (Trommler & Csaplovics, Geoinformationsnetzwerke für die grenzüberschreitende
Nationalparkregion Sächsisch- Böhmische Schweiz, 2007). Body byly voleny v předem stanovených lokalitách a
na vytypovaných charakteristických plochách (silnice, budova, les, atd.). Pro kontrolu přesnosti filtrace bylo
rovněž zaměřeno 10 lokalit, kdy na každé lokalitě bylo tachymetricky podrobně zaměřeno území o několika
desítkách čtverečních metrů. Směrodatná odchylka výšky výsledného modelu terénu je udávána ± 0,38 m s tím,
že ve skalnatých oblastech dosahuje směrodatná odchylka výšky až 4 m, pro digitální model povrchu je uváděna
směrodatná odchylka výšky cca 1 m (Trommler & Csaplovics, 2007). Toto testování ale kontroluje pouze malá
území a nelze jej považovat za dostatečně representativní. Proto byla hledána další metoda, která by rozšířila
testování a kontrolu kvality filtrovaného DMT plošně na celé území. Jako ideální se tak jeví využít již existující
data Zeměměřického úřadu publikována v databázích pod názvem DATAZ.
Pro testování přesnosti DMT byly k vybraným kontrolním bodům o souřadnicích YG, XG a HG z databáze DATAZ
připojeny výšky HDMT získané z DMT vzniklého filtrací laserového skenování
TESTOVACÍ GEODETICKÉ BODY
Navrhovaná testovací metoda využívající existujících geodetických bodů je zajímavá z pohledu efektivity práce,
neboť se použijí body stávajícího bodového pole a není tedy potřeba provádět speciální kontrolní měření.
Vychází se z údajů databáze bodových polí Zeměměřického úřadu (ZÚ), kde jsou získány body o souřadnicích YG,
XG a výšce HG. Mimo souřadnice lze z databáze získat i další údaje o typu stabilizace případně o výšce bodu nad
terénem.
V rámci projektu byla pro testování přesnosti DMT provedena běžná pochůzka terénem, kdy byly pro vybrané
testovací body zjišťovány další doplňující informace – typ okolí (např. skalnatá města, plochá zatravněná
plocha, les nebo intravilán – viz Tabulka 3), výška kamenného mezníku či značky nad terénem apod.
Obrázek 7: Přehledka kontrolních bodů ve sledovaném území (u polohového bodového pole je znázorněna rovněž velikost výškových
rozdílů). Podklad ArcGIS Online.
Vstupní kontrolní body lze rozdělit na dva základní typy:
•
trigonometrické body (TB) a zhušťovací body (ZhB). U těchto bodů bylo evidováno mj. (data
z databáze) číslo triangulačního listu, číslo bodu, typ bodu (ZhB, TB), souřadnice YG a XG v systému SJTSK (souřadnice jsou uváděny na cm) a výška HG v systému BpV.
•
nivelační body (NB). U těchto bodů bylo evidováno mj. (data z databáze) číslo nivelačního bodu,
nadmořská výška HG, rok, popis bodu a druh stabilizace, přibližné souřadnice a výška značky nad zemí.
Takto se podařilo získat síť několika stovek bodů na různých místech a pro různý charakter území, přičemž
jednotlivé body polohového pole se nalézají rovnoměrně v celém území NP a jeho okolí a body výškového pole
v liniových trasách. Pro vybrané testovací body (TB, ZhB a NB) byly pochůzkou v terénu zjištěny doplňkové
informace o bodu a to:
•
u některých bodů kódy okolí bodu viz Tabulka 3
•
u některých i výška kamenného mezníku nad terénem (TB a ZhB) nebo výška nivelační značky u NB nad
terénem hM
Tabulka 3: Kódy okolí bodů a přehled počtu bodů
kód okolí
popis
I
L1
L2
S
V
O
D
SL
intravilán
les I.typu
les II.typu
skála
volný prostor
opěrná zeď
dům
silnice
bod bez kódu
(nebyla provedena obchůzka v terénu)
X
celkem
19
58
25
5
93
x
x
x
počet
bodů TB
s určenou
hM
1
4
5
1
23
x
x
x
x
200
počet
bodů TB
(celkem)
x
10
7
118
12
28
103
7
počet
bodů NB
s určenou
hM
x
3
2
0
4
4
17
7
x
220
0
34
505
37
počet
bodů NB
(celkem)
ROZBOR VSTUPNÍCH KONTROLNÍCH BODŮ
Trigonometrické a zhušťovací body
Celkem bylo použito 200 bodů, přičemž u 34 z nich byla určena výška kamene nad terénem. Pro rozbor výšek
kamenů bylo nakonec použito 32 bodů (z testování byl předem vyloučen atypický bod na skále a po testování
ještě jeden bod výrazně jiné výšky kamene oproti všem ostatním (odlehlé pozorování). Po úpravě vstupních dat
bylo provedeno testování, které prokázalo, že se jedná o soubor s normálním rozdělením (byla provedena řada
testů normality souborů a ani jeden z nich nezamítl nulovou hypotézu, že soubor má normální rozdělení a to
s hladinou významnosti 5%). Charakteristiky výběrového souboru výšek kamenů jsou střední hodnota
E (h_kam) = 0,070 m a směrodatná odchylka σh_kam = 0,033 m.
Dle vyhl. 31/1995 Sb. je základní směrodatná souřadnicová odchylka trigonometrického bodu (relativní
přesnost mezi sousedními trigonometrickými body) stanovena hodnotou 0,015 m, základní směrodatná
souřadnicová odchylka zhušťovacího bodu (ZhB) (relativní přesnost vztažená k nejbližším trigonometrickým a
zhušťovacím bodům) stanovena hodnotou 0,020 m. Směrodatná odchylka v určení nadmořské výšky je
stanovena hodnotou σH_nadm = 0,100 m.
Přesnost určení polohy trigonometrických a zhušťovacích bodů je pro účely testování přesnosti DMT dále
zanedbávána. Přesnost určení výšky těchto bodů již vzhledem k předpokládané přesnosti výšek výsledného
modelu terénu nemůže být zanedbávána. Její hodnota je závislá na přesnosti určení nadmořské výšky σH_nadm a
na hodnotě σh_kam, která charakterizuje soubor výšek kamenů trigonometrických a zhušťovacích bodů.
Z obrázku na straně 9, kde jsou zobrazeny polohy testovacích bodů v oblasti, je patrné, že trigonometrické a
zhušťovací body tvoří celistvou síť a že pokrývají plošně celou oblast a neobjevují se prázdné oblastní ostrůvky.
Nivelační body
Celkem bylo použito 505 nivelačních bodů, přičemž u 37 z nich byly určeny výšky nivelačních značek nad
terénem pochůzkou. U těchto 37 bodů bylo provedeno porovnání v databázi evidovaných výšek značky nad
terénem a skutečnou výškou zjištěnou v terénu. Po úpravě vstupních dat (odstraněny odlehlé hodnoty u dvou
bodů) bylo provedeno testování, které prokázalo, že se jedná o soubor s normálním rozdělením (byla
provedena řada testů normality souborů, u většiny z nich testy nezamítly nulovou hypotézu, že soubor má
normální rozdělení a to s hladinou významnosti 5%). Charakteristiky výběrového souboru výšek nivelačních
značek jsou střední hodnota
E (h_nivzn) = −0,002 m a směrodatná odchylka σh_nivzn = 0,078 m.
Přesnost určení výšek testovacích nivelačních bodů je vzhledem k předpokládané přesnosti DMT zanedbatelná,
problém je v určení přesné polohy těchto nivelačních bodů, která byla v nivelačních údajích k bodům v době
testování uváděna pouze informativně a to na celé metry (v současné době jsou již v databázi údaje o poloze
zpřesněny). Lze předpokládat, že v rovinatých územích, kde nebudou výrazné výškové změny terénu, mohou
být pro testování DMT použity i nivelační body. V oblastech, kdy jsou však výraznější terénní tvary (svahovitý
terén, skály apod.) již vliv chyby v určení nepřesné polohy nivelačního bodu na jeho testovací výšku může již
dosahovat nezanedbatelných hodnot.
Z obrázku na straně 9 je zřejmé, že poloha nivelačních bodů je umístěna podél komunikační sítě a že nepokrývá
celistvě celou oblast skenování.
Vzhledem k uvedenému bylo provedeno separované testování pro trigonometrické body a body nivelačních
pořadů a též v jednotlivých kategoriích bylo provedeno oddělené testování dle typu okolí bodu.
STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ
Testování přesnosti výsledného modelu reliéfu je prováděno na základě zpravování souborů rozdílů
nadmořských výšek známých z databáze ZÚ (testovací body) a výšek zjištěných z modelu reliéfu v místech
odpovídajících poloze testovacích bodů.
Tab. 1: Kódy okolí bodů a přehled počtu bodů
kód okolí
popis
počet
počet
počet
počet
bodů TB
(celkem)
I
L1
L2
S
V
O
D
SL
X
intravilán
les I.typu
les II.typu
skála
volný prostor
opěrná zeď
dům
silnice
bod bez kódu
(nebyla provedena obchůzka v terénu)
celkem
bodů NB
(celkem)
19
58
25
5
93
x
x
x
bodů TB
s určenou
hM
1
4
5
0
22
x
x
x
x
10
7
118
12
28
103
7
bodů NB
s určenou
hM
x
3
2
0
3
3
17
7
x
x
220
0
200
32
505
35
V následujících tabulkách jsou uvedeny jednotlivé počty bodů rozdělených do skupin dle kódu okolí bodů, které
vstupovaly do testování, počty odlehlých pozorování při separovaném testování jednotlivých skupin bodů a též
počty a procentuální zastoupení odlehlých pozorování pro danou skupinu při zpracování souhrnného souboru
všech bodů. V posledních dvou sloupcích jsou uvedeny charakteristiky daných souborů a to střední hodnota a
směrodatná odchylka.
Tab. 2: Trigonometrické a zhušťovací body
kód okolí
bodu (K)
počet
bodů
počet
počet
odlehlých
odlehlých
pozorování pozorování
dle
ze
testovacího zpracování
souboru
celkového
(dle K)
souboru
procent
odlehlých
pozorování
z počtu
dané
oblasti
střední
hodnota
rozdílů / m
směrod.
odchylka
rozdílů / m
intravilán
19
2
2
10.5%
0.03
0.09
les 1
58
4
4
6.9%
0.05
0.14
les 2
25
1
1
4.0%
0.07
0.14
skála
5
1
3
60.0%
0.28
0.53
volný prostor
93
2
2
2.2%
0.05
0.13
vše
200
-
12
6.0%
0.05
0.14
poznámka
! malý počet
hodnot
pro
stanovení
charakteristik
Všechny soubory pro trigonometrické a zhušťovací body sestavené dle kódu okolí bodu (K) byly testovány
na normalitu souborů. Veškeré provedené testy nezamítly nulovou hypotézu o normalitě souborů. Jednotlivé
soubory též odpovídají výběrům ze stejného základního souboru. Na grafu č. 1 je uveden graf absolutních
četností rozdílů a je zde též zobrazena křivka normálního rozdělení se střední hodnotou E(∆h) = 0,05 m a
směrodatnou odchylkou σ(∆h) = 0,14 m.
Graf 1: Graf absolutních četností rozdílů – trigonometrické a zhušťovací body
Stejným způsobem byly zpracovány též soubory nivelačních bodů. Všechny soubory pro nivelační body
sestavené dle kódu okolí bodu (K) byly testovány na normalitu souborů. Ve většině případů provedené testy
zamítaly nulovou hypotézu o normalitě souborů. Soubory vykazovaly vysokou hodnotu šikmosti a obsahovaly
poměrně mnoho odlehlých pozorování. Na grafu č. 2 je uveden graf absolutních četností rozdílů pro všechny
nivelační body s tím, že již je 65 hodnot z původních 505 překračujících absolutní hodnotu 2,50 m odstraněno
jako odlehlá pozorování. Z grafu je patrné, že ze zbylých 440 hodnot dosahuje srovnatelných velikostí rozdílů (v
intervalu (-0,43, 0,40)) jako u trigonometrických a zhušťovacích bodů jen 291 bodů což je pouze 57,6 %
z původního počtu 505 testovacích bodů. Nejlepších výsledků dosahovaly body s kódem okolí bodu „dům“, u
kterých jako jediných při testování normality souboru nebyla zamítnuta nulová hypotéza o normalitě souborů.
Charakteristikami tohoto souboru jsou střední hodnota E(∆h) = -0,03 m a směrodatná odchylka σ(∆h) = 0,24 m.
Z výše uvedených testů lze konstatovat, že deklarovaná obecná kvalita DMT je skutečně potvrzena. Druhotnou
informací jsou lokality, kde dochází k odlehlým měřením, a tudíž v těchto místech by bylo vhodné DMT
přepočítat novou filtrací. Konkrétně se jedná o tyto lokality, kde rozdíl DMT oproti testovaným bodům
přesahoval 4 m:
Tabulka 4: Lokality s výraznými rozdíly DMT
Lokalita
Ostrov
Tetřeví kámen
Západní vyhlídka, Tisá
Kobylka
Na skalce, Ludvíkovice
Název bodu
ZhB-203
TB-15
TB-6
TB-2
ZhB-220
Nadmořská výška dle
DATAZ [m]
546,72
379,61
613,13
318.91
282,46
Rozdíl výšek HG – HDMT
[m]
28,42
11,55
11,53
10,54
5,02
V současné době (rok 2011) je v databázi DATAZ uloženo mnohem více bodů (odhadem přes 2000 bodů
polohového bodového pole) a bylo by možné provést již velice podrobné testování díky němuž by byly nalezeny
lokality vyžadující změnu filtračních parametrů.
POZEMNÍ LASEROVÉ SKENOVÁNÍ
Data z pozemních laserových skenerů (LSS) byla v rámci projektu využita několikrát. Primární využití laserových
skenerů je směřováno na dokumentaci stavebních památek, průmyslových objektů nebo geologických útvarů
včetně dolů a lomů. Dnes se ale uplatňují i při dokumentaci a analýze přírodních útvarů a objektů a toho jsme
se snažili využít.
Pozemní statický LSS je skenovací systém, kdy je skener umístěn pevně na Zemi. V současnosti se v ČR
laserovým skenováním zabývá několik předních firem jako je GEODIS BRNO, GEFOS, GEOVAP, SG Geotechnika,
Geotest, Blom nebo GRID. Mimo tyto společnosti využívají LSS některé společnosti zejména pro vlastní potřebu
jako např. SŽD Olomouc, nebo pro vědecké a vzdělávací účely jako např. Katedra speciální geodézie na FSv na
ČVUT v Praze. Každý využívá laserové skenery od různých výrobců a různých typů. V praxi se můžeme většinou
setkat s polárními pozemními skenery např. Callidus CPW8000, Faro Photon 80, I-Site 4400LR, Leica HDS 6000,
Leica ScanStation C10, MDL LaserAge Scanner, Riegl LMS-Z420i, Trimble GX, Optech ILDIS-3D, Z+F Imager 5006
apod. Všechny uvedené lasery pracují na stejných principech, liší se od sebe převážně konstrukcí, možnostmi a
parametry skenování. Díky těmto parametrům se také každý hodí na jiný druh činností a proto i v projektu byly
použity dva různé skenery. Parametry, které jsou pro skenování v terénu důležité, jsou velikost a poloha
skenovaného prostoru, hustota skenování, možnost snímkování digitální kamerou, měření intenzity odrazu,
registrace více odrazů, dosah, přesnost, velikost stopy svazku laserových paprsků apod.
V poslední době se více rozšiřují mobilní mapovací systémy montované na automobily (viz obrázky fy. Geovap).
V přírodním prostředí budeme ale velmi očekávat příchod systémů, které budou umožňovat skutečnou
mobilitu bez vozidla.
Obrázek 8: Mobilní mapovací systém a vyhodnocení dat na profilu (Geovap, 2011)
V rámci projektu byly zpracovávány tři lokality:
-
Pravčická Brána, skenováno systémem Leica Cyrax 2500
-
Havranní vrch, skenováno systémem Riegl LMS-Z420i
-
Kachní potok, skenováno systémem Riegl LMS-Z420i
Pozemní laserové skenování bylo do projektu zařazeno s ohledem na možný budoucí vývoj metod inventarizace
laních porostů. Dnes se stanovování metod pro inventarizaci lesa podílejí zejména Ústav pro výzkum lesních
ekosystémů (IFER) a Ústav pro hospodářskou úpravu lesů Brandýs nad Labem (ÚHÚL).
METODY INVENTARIZACE LESA
Podrobný a pravidelný přehled o stavu lesa je základním předpokladem pro optimální hospodaření v lese.
Zjišťování stavu lesa se nazývá inventarizace lesa a jejím cílem z dnešního hlediska je podat údaje o stavu a
vývoji lesních ekosystémů z pohledu životního prostředí a pro účely hospodářského využití (ÚHÚL, 2003).
Počátky inventarizace můžeme najít již na konci středověku, kdy bylo objeveno, že výraznému poklesu zásob
dřeva v důsledku nadměrného kácení se dá zabránit sestavením lesních plánů, kde bude odhadnuta rozloha
lesa a zásoby dřeva (Tomppo, 2010). Takovéto lesní plány byly dlouho sestavovány pro účely dřevozpracujících
podniků na lokální úrovni. Na začátku 20. století bylo ale zřejmé, že pro účely dlouhodobého plánování tato
forma stačit nebude, a tak začalo hodnocení lesů na národní úrovni. Jako první se systém národní inventarizace
objevuje v Norsku (Tomppo, 2010). Přehledu metodiky v jednotlivých státech světa se věnuje rovněž např.
(Kangas, 2006). Jednotlivé národní inventarizace jsou od roku 2003 sdruženy do Evropské sítě národních
inventarizací lesů (ENFIN), která má za cíl do budoucna sjednotit metody získávání dat kvůli lepšímu porovnání
výsledků z jednotlivých zemí (ÚHÚL, 2003).
V bývalém Československu se potřeba provedení celorepublikového šetření objevuje v meziválečném období,
dosud byly informace o zásobách dřeva získávány v lokálním měřítku a často se jednalo pouze o odhady (Černý
et al., 2010). K jeho realizaci dochází na základě vyhlášky ministerstva zemědělství po 2. světové válce a je
spojené s urychlenou obnovou hospodářských plánů (ÚHÚL, 2003). Pojem inventarizace byl tehdy chápán
především v souvislosti s produkčními vlastnostmi lesa, změna významu nastala s vydáním zákona o lesích
289/1995 Sb. a nařízením vlády, kde se mluví také o ekosystémových vazbách lesa na ostatní složky životního
prostředí (Tomppo, 2010).
Sčítání v nové podobě poprvé probíhá na základě nařízení vlády 193/2000 Sb. v letech 2001 až 2004 v rámci
Národní inventarizace lesů v České republice (NIL ČR), realizací je pověřen Ústav pro hospodářskou úpravu lesa
(ÚHÚL). V současné době je nařízením vlády 247/2009 Sb. připravován druhý cyklus NIL ČR s realizací v letech
2011 až 2014.
PARAMETRY
Charakteristiky, které jsou sledovány v rámci terénního sběru dat, jsou popsány v Metodice inventarizace lesa
(ÚHÚL, 2003). Získávány jsou informace o charakteru stanoviště inventarizační plochy, mezi něž patří
souřadnice plochy, nadmořská výška, reliéf terénu, přítomnost lesních cest, potoků a bystřin, obnovy, ležícího
odumřelého dřeva a pařezů. Hodnoceny jsou také význačné body v terénu, odvodňovací zařízení a okraje
inventarizační plochy.
Prvním parametrem každého stromu je jeho poloha určená lokálními souřadnicemi uvnitř inventarizované
plochy. Díky nim lze strom opětovně vyhledat při dalším sčítání. Dřevina je zaznamenána podle druhu a zkoumá
se její úrovňové postavení mezi ostatními stromy. Zjišťuje se výčetní tloušťka stromu ve výšce 1,3 m od paty
kmene, známá pod zkratkou DBH (diameter at breast height).
Mezi výškové charakteristiky patří výška stromu, výška nasazení živé koruny a výška bezsuké části kmene.
Z kvalitativního hlediska je zkoumán tvar a typ větvení koruny, stupeň defoliace neboli ztráta asimilačních
orgánů, poškození stromu, výskyt zlomu nebo chůdovitých kořenů.
Tyto parametry jsou zpravidla určovány pomocí systému Field-Map. První inventarizace v letech 2001 až 2004
byla prováděna formou terénního průzkumu sítě trvalých ploch. Metodika spočívá v použití sestavy
z laserového dálkoměru, kompasu a součástí výbavy je speciální terénní počítač se softwarem Field-Map,
navrženým Ústavem pro výzkum lesních ekosystémů (pod mezinárodní zkratkou IFER) (IFER, 2010)), kam se
přímo zaznamenávají údaje o geografické poloze stromů, jejich výčetní tloušťce a výšce (Hédl et al., 2009).
Využití laserového skenování jako alternativy k této metodě se snaží již ve světě několik týmů. Některé závěry
jsou dostupné v (Brandtberg, 2007) nebo v (Lefsky, 2002). Z těchto zpráv lze odvodit možnost generování
některých parametrů lesa automatizovaně z mračna bodů. V budoucnu při použití mobilních skenovacích
systémů by tak mohla tato metoda značně urychlit inventarizaci rozsáhlých ploch.
ZDROJE
Brandtberg, T. (2007). Classifying individual tree species under leaf-off and leaf-on conditions using airborne
lidar. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing(61(5)), stránky 325–340.
Gasior, M. (2006). Laserové skenování pro tvorbu 3D modelu terénuvybraných částí Národního ParkuČeské
Švýcarsko (Diplomová práce. vyd.). Ústí nad Labem: UJEP, FŽP.
Geovap. (19. 2 2011). Laserové skenování – 3D vizualizace. Získáno 19. 2 2011, z Laserové skenování – 3D
vizualizace: http://www.geovap.cz/html/laser_scan_lynx.htm
IFER.
(2010).
Field-map
software
a
hardware.
http://www.ifer.cz/download/FM_catalogue_2010_cz.pdf
Získáno
12.
12
2011,
z
Kangas, A. e. (2006). FOREST INVENTORY: methodology and applications. Springer.
Lefsky, M. A. (52(1) 2002). Lidar remote sensing for ecosystem studies. BioScience, stránky 19–30.
Tomppo, E. e. (2010). National forest inventories: Pathways for common reporting. Heidelberg: Springer.
Trommler, M. (31. 3 2008). Geodata for the Saxon – Bohemina Switzerland. Získáno 20. 11 2011, z
http://www.tu-dresden.de/npis/mt/t/genesis/L8_REP_Product_Information_20080331_L.pdf
Trommler, M., & Csaplovics, E. (2007). Geoinformationsnetzwerke für die grenzüberschreitende
Nationalparkregion Sächsisch- Böhmische Schweiz. Dresden: Institut für Photogrammetrie und
Fernerkundung, TU Dresden.
ÚHÚL. (2003). Inventarizace lesů: Metodika venkovního sběru dat, verze 6.0. Brandýs nad Labem: Ústav pro
hospodářskou úpravu lesů.