Budowa modelu budynku na podstawie danych z ewidencji gruntów i budynków oraz z lotniczego skaningu laserowego

Automatyczna rekonstrukcja trójwymiarowych modeli budynków jest od kilku lat jednym z ważniejszych tematów badawczych na świecie. Obecnie zauważalny jest duży popyt na rekonstruowanie modeli miast 3D, a ich prezentacja i wizualizacja, jest nie tylko przydatna do przeprowadzania fachowych analiz przestrzennych (np. tworzenia map hałasu), ale jest również znakomitą promocją regionu lub miasta poprzez przedstawienie całemu światu interesujących i wartych odwiedzenia zabytków. Wśród światowych metod wykrywania, a następnie budowania modeli 3D budynków użytecznym jest aktywny system pomiarowy, jakim jest lotniczy skaning laserowy (ang. ALS – Airborne Laser Scanner). Jednak identyfikacja budynków tylko na podstawie „chmury punktów” jest zadaniem skomplikowanym i złożonym, dlatego identyfikując punkty warto podpierać się dodatkowymi informacjami pochodzącymi z innych źródeł. W niniejszych badaniach zostały wykorzystane mapy ewidencyjne, które to umożliwiły z całego zbioru punktów wybrać te punkty, które zostały odbite od dachów budynków. Wektory pozyskane z ewidencji uznano za krawędzie dachów budynków, które równocześnie zostały wykorzystane jako granice, w oparciu o które wycięto punkty reprezentujące dach. Połacie dachowe wykryto na podstawie danych lidarowych. Kształt dachu określono w sposób automatyczny wykorzystując w tym celu algorytm dziel - łącz, który to na chmurze punktów rozpościera siatkę przestrzenną złożoną z regularnych prostopadłościanów. Założeniem algorytmu jest przejście od szczegółu do ogółu, dzięki czemu możliwe jest wykrycie elementów dachu o wielkości, które odpowiadają rozmiarom zdefiniowanych na początku pracy algorytmu prostopadłościanom. Proces wyłonienia połaci dachowych przebiega iteracyjnie w oparciu o parametry opisujące płaszczyzny zbudowane na podstawie punktów. Obrysy podstawy budynków pozyskane z ewidencji podnoszone są na wysokość dachu. Model budynku pozyskany dzięki integracji danych wektorowych z ewidencji budynków oraz danych pochodzących z lotniczego skaningu laserowego osadzony jest na Numerycznym Modelu Terenu.

The automatic reconstruction of three-dimensional models of buildings has been for several years a major research project. Models of buildings are increasingly used for economic reasons in spatial planning. Among the global methods of detection, useful is the active measurement system ALS. However, building reconstruction based only on a cloud of points is complicated, therefore it is very useful to use additional information from other sources. In the present study were used cadastral maps, which allowed a whole set of points to choose only those which reflected from the roofs of buildings. Vectors from the ground plans were obtained as the edges of the roofs of buildings, which were also used as boundaries based on cut points that represented the roof. Roof surfaces were detected from the lidar data. The shape of a roof is automatically determined using the algorithm based on the split merge method. The aim of the algorithm is the transition from particular to general, so it is possible to detect the size of roof elements, which correspond to the size defined at the beginning voxels. The process of identifying roofs runs iteratively, based on the parameters describing the plane. Vectors are raised to the height of the building roof. Models of buildings were derived through integration of vector data from the ground plans, and data from airborne laser scanning is placed on digital terrain models. A terrain model was built of automatically filtered clouds of points.