Výzkum uplatnění dat laserového skenování v katastru nemovitostí Ing. Tomáš Cajthaml.

Prezentace na téma: "Výzkum uplatnění dat laserového skenování v katastru nemovitostí Ing. Tomáš Cajthaml."— Transkript prezentace:

1 Výzkum uplatnění dat laserového skenování v katastru nemovitostí Ing. Tomáš Cajthaml

2 Pozemní laserové skenování Statická metoda - prostorově složité objekty - budovy, průmyslová zařízení, tunely apod. Novodobá metoda pořizování mračen 3D bodů – mobilní = prováděné z mobilních jednotek – především dopravní sítě a jejich okolí (automobily, vlaky nebo lodě), urbanistické oblasti

3 Využití pozemního laserscanningu Zejména v oborech jakými jsou: architektura a dokumentace staveb urbanismus, modelování zástavby a měst, dopravní stavby a tunely, energetika, potrubní a další průmyslové systémy.

4 Výhody pozemního laser. skenování Vysoká rychlost zaměření Přesnost v řádu několika málo centimetrů (cca do 6cm) Pokročilý stupeň automatizace při zpracování Bezkontaktní měření Možnost měření v nepřístupných podmínkách nebo nebezpečných provozech Úspory nákladů (zejména v dlouhodobějším horizontu)

5 Rešerše softwarových nástrojů Software lze rozdělit na: software pracující s trojúhelníkovými sítěmi prokládání mračen bodů modelovanými objekty software pro zpracování digitálního modelu terénu 1. Bentley MicroStation, AutoCAD - plug-in 2. Pointools - různé verze software 3. Cinema4D, Maya, 3D StudioMax, … 4. Leica – Cyclone 5. Meshlab – opensource software

6 Výběr lokality

7 Vzorek dat

8 Data v MicroStation

9 Osvojení formátu dat Mračna bodů - různé formáty (POD, LAS, PTS, PTX, FLS, FWS ad.). XYZ – standardní formát POD – vlastní formát společnosti Pointools, Ltd., plug-in využívá jej společnost Bentley v MicroStation Select 2 DGN – verze 8, otevřený formát společnosti Bentley

10 Funkční model Je možné využívat data z laserového skenování z pohledu využití pro katastrální praxi? Data GEOVAP: XYZ -> MicroStation V8i SELECTseries 2 a 3, identifikace vybraných lomových bodů (budov a hranic parcel identických se silnicemi) Možnosti využití systému MicroGEOS Nautil pro obnovu katastrálního operátu

11 Identifikovatelné objekty budovy - zejména jejich rohy, ohraničení a další detaily jakými jsou okna, dveře apod., vozovka, chodníky, osvětlení, elektrické vedení, dopravní značení, zeleň (stromy, keře), další drobné detaily (zábradlí, lavičky) atp.

12 Příčiny neúplnosti datové sady při sběru hustota zástavby, vzdálenost od osy trajektorie skenovacího zařízení, zákryt porostem zabraňujícím snímání mračna bodů, u objektů s horší odrazivostí - špatně identifikovatelná hranice a vymezení objektů, malý dosah laserového skeneru, nedostupnost terénu pro mobilní skenovací jednotku.

13 Identifikované budovy a jejich přesnost Statistika počet identifikovatelných budov z mračna bodů/celkový počet objektů budov dle ortofota Počet budov25/28 Se 3 a v í ce rohy 16/25 Se 2 rohy9/24 Neidentifikovateln é 3/26 Počet rohů76

14 Rozbor přesnosti identických bodů

15 Silné stránky Vysoká polohová přesnost mračna bodů a z toho vyplývající vysoká polohová přesnost vektorizovaných dat/bodů, práce ve 3D nevyžadující speciální zacvičení operátora jako pro fotogrammetrické metody, rychlý sběr dat umožňuje získání aktuálních dat a jejich pravidelnou aktualizaci s krátkou časovou periodou, nízké náklady na pořízení mračna bodů.

16 Slabé stránky Nutnost vytvoření speciálních nástrojů pro usnadnění vektorizace objektů z mračna, Neexistence software zaměřeného na katastr nemovitostí, který by za tímto účelem mračna bodů zpracovával, Vývoj software pro interpretaci mračen bodů je teprve na počátku(automatizovaný), Dosavadní postupy nejsou zaměřeny na katastr nemovitostí, ale na zpracování dat dopravních cest a sítí, vytvoření modelů budov a urbanizovaných oblastí, Existence dosavadních předpisů pro katastr nemovitostí ČR vyžaduje získání souhlasu vlastníků s naměřenými/identifikovanými body - je podmínkou vyžadující zpřístupnění navrhovaného stavu vlastníkům k rozhodnutí, bylo by nutné přehodnotit/doplnit postup pro zpracování obnovovaného katastrálního operátu, Jednoznačnost identifikace bodů na vlastnických hranicích - mimo rohů budov, které jsou velice dobře identifikovatelné, znamená např. vyznačení neznatelných vlastnických hranic (bez plotu nebo zakrytých, často může vyžadovat doplnění signalizací, značkami apod.), Nekompletní měřená oblast z důvodů zákrytů křovím, dalšími budovami, dosahem uvedené metody do 30-40 m od trajektorie mobilního zařízení, Nedostupnost měření v nepřístupných oblastech - extravilán, záhumenky, Nutnost vyškolení operátorů odečítajících podrobné body a vytvoření odpovídající nástrojů, které jim tuto práci usnadní, Nutnost vyhotovení kontrolního měřického pořadu pro eventuální přebírání dat od soukromých společností/třetích stran (z důvodu nedostupnosti signálu GPS může dojít k poruchám v polohové přesnosti měřených podrobných bodů, to je nutné kontrolovat, resp. napravit pomocí kontrolního polygonového pořadu - jistá forma post procesingu).

17 Příležitosti Možnost doplnění souřadnic polohy v KN (pro transformace, pro přepracování do formy KMD nebo i KM-D), bez ohledu na (ne)souhlas vlastníků pro další řízení a místní šetření, kontrola kvality dosavadních dat KN - na úseky s daty z laserového skenování je možné pohlížet jako na vzorky dat, tj. využitelné metodou vzorkování a přejímky dat pro analýzu úplnosti a polohové přesnosti vybraných objektů – využitelné opět zejména pro budovy KN nebo ZABAGED (pro odvození jistých prvků datových sad středních a malých měřítek – dopravní sítě), vývoj postupu obnovy katastrálního operátu, který bude vycházet z podkladů obsahujících identické body získané z mračen, za účelem jejího zrychlení, zpřesnění, možnost využití technologie laserového skenování při veřejných zakázkách pro digitalizaci katastrálních map, významné doplnění vektorových dat KN s častou možností jejich aktualizace.

18 Hrozby Zavedení této technologie může představovat vysoké pracovní zatížení/přetížení na straně resortu ČÚZK (nejsou vybudovány kontrolní mechanismy, nejsou připraveny databáze nebo souborové systémy pro ukládání zdrojových dat - mračen, nejsou připraveny předpisy, postupy a metodika) při přejímání dat i při jejich správě, v oboru katastru nemovitostí není známa implementace této metody z pozice jiné státní mapovací služby, která by používala laserové skenování pro účely správy katastru nemovitostí, podpora ze strany softwarových firem pro katastr nemovitostí je minimální a teprve se rozbíhá, český katastr je veden v 2D, zavedení třetího rozměru by znamenalo změnu koncepce nebo by bylo třeba omezit se na přebírání dat pouze v 2D, aktualizace katastru nemovitostí z pohledu polohové přesnosti a úplnosti dat si vyžádá další nároky na informační systémy spojené s vedením ISKN (RÚIAN, kontrola kvality, úpravu předpisů), změní se tradiční úloha a postavení zeměměřiče/geodeta – nutné zaškolení nových pracovních sil jak na straně dodavatele, tak na straně odběratele.

19 Využití dat v katastru Nelze očekávat přímé využití dat v KN => pokus o začlenění do jednotlivých technologií a procesů KN: –doplnění souřadnic polohy v KN, –kontrola kvality dat, –úprava postupů obnovy katastrálního operátu za účelem zrychlení a zpřesnění.

20 Využití pro hodnocení kvality dat nahlížení na data z laserového skenování jako na vzorky dat – metoda vzorkování pro: –kontrola úplnosti, –ověření polohové přesnosti zejména u budov KN, ZABAGED Při hodnocení vhodná kombinace s ortofotomapou

21 Využití při obnově operátu Vývoj postupu obnovy katastrálního operátu, který bude vycházet z podkladů obsahujících identické body získané z mračen, za účelem jejího zrychlení, zpřesnění Zařazení jako druhé souřadnice polohy s kódem kvality 8 – mnohonásobné využití pro transformace, podkladové náčrty … Začlenění do technologie tvorby KMD

22 Podmínky pro využití rozhodnout o začlenění/certifikaci laserového skenování jako zeměměřické činnosti (nejen pro potřeby katastru nemovitostí), stanovit podmínky pro přebírání dat pocházejících z laserového skenování (např. nutnost ověření, že nedošlo během měření ke znehodnocení GPS signálu skenovacích jednotek), upravit dotčené stávající resortní předpisy.

23 Závěrečné shrnutí Není možné data využít přímo - využití pro KN je malé Interpretovaná data mohou být využitelná např. pro digitalizaci k.ú – veř. Zakázky – je na zvážení firem – efektivnost vůči klas. metodám Společnosti disponující mobilními laserovými jednotkami mohou být dodavateli dat – zejména mimo KN – bylo by vhodné pro ně nastavit pravidla pro přebírání dat

24 Výzkum uplatnění dat laserového skenování v katastru nemovitostí Děkuji za pozornost Ing. Tomáš Cajthaml