Teknisk utveckling och ökad användning av GIS har ökat behovet av data som snabbt kan insamlas över stora geografiska områden. Behovet är internationellt samtidigt som det också kräver samarbete mellan alla berörda parter då systemet har förmågan att presentera geografisk information med ett brett användningsområde. Höjdförhållanden i terräng erhålls genom flygburen laserskanning och presenteras i 3D med olika klassningar för att bemöta variation i signalens reflektion. Behovet av sådan information har använts för produkter baserat på data erhållen från laserskanning. I examensarbetet användes laserdata från två skanningsomgångar beställda av Lantmäteriet. Den första laserskanningen (2011) utfördes i syfte att skapa en noggrann nationell höjdmodell innehållande klassificering av de laserpunkter som representerar mark och vatten. Den senare (2019) i syfte att uppnå en punkttäthet >1 punkt/m2 utan kriterier för vad som skall klassificeras. Syftet med examensarbetet är att testa och utvärdera olika metoder i ArcGIS Pro, QGIS samt FME för att kvalitetssäkra kartering av hustak. Målet är att visa om extraheringen kan utföras med en tillräcklig kvalitet för att metoden ska rekommenderas. Tidigare studier har fokuserat på att skapa tre olika typer höjdmodeller DEM/DTM, DSM och nDSM, samt hur man kan skapa en markyta med objekten över marken. Examensarbetet fokuserade på att klassificera oklassificerade punkter som byggnader finns inom. Detta utfördes med olika metoder i de program som användes med samma parametrar. Klassificering, extrahering och skapande av polygoner var de tre steg som användes för att extrahera hustak. Extrahering av hustak gav ett bättre resultat med ArcGIS Pro med 97 % från båda skanningsomgångarna. Detta värde berodde på cellstorlek som användes och hur buffertzoner omkring varje punkt påverkas på polygoner som i sin tur påverkades av hustakens areal. En enkät utfördes för att svara på en fråga och resultatet gav att ArcGIS Pro är bäst med 93,5 %. De problem som uppstod berodde främst på att vegetation inte kunde tas bort. Extrahering av byggnader från laserdata rekommenderas för ett punktmoln med den senare laserskanningen som har mer än 1 punkt/m². Vidare rekommenderas att använda ArcGIS Pro för att extrahera hustak från laserpunktmoln. ESRI’s ArcGIS Pro är ett komplett program som har alla verktyg som behövs. / The development of technology within GIS has increased the need for the data that being quickly added while covering large geographical areas. Such need is at the international level, while requiring a willingness to cooperate for all parties involved, as the system can present geographical information with a wide range of applications. The need for such information has been used for products based on data obtained from laser scanning. In this thesis, laser data from two scanning sessions ordered by the Swedish Land Survey were used. The first laser scan (2011) was carried out with the aim of creating an accurate national elevation model (RH 2000) containing a classification of the laser points representing soil and water. The latter (2019) was done to achieve a spot density >1 point/m2 without criteria for classification. The purpose of the current thesis is to test and evaluate the available methods in ArcGIS Pro, QGIS and FME to ensure quality mapping of roofs. The aim was to investigate whether the extraction of roofs? can be carried out with an adequate quality so that the method can be recommended for the future works. Previous studies have focused on creating three types of elevation models DEM / DTM, DSM and nDSM. So, one can create an earth surface with the objects above the ground. In this thesis, the focus was on classifying point clouds for unassigned points (unassigned == 1) in which the buildings are located. This was done by testing different methods on different programs while keeping the parameters same. Classification, extraction and creation of polygons are the three steps used to extract roofs. Extraction of rooftops showed better results using ArcGIS Pro with 97 % from both scanning sessions. This was due to the cell size used in the study and that the buffer zones around each point were affected by polygons, which in turn were affected by the rooftop area. A survey was conducted to answer a question and the result showed that ArcGIS Pro is the best with 93,5 %. Problems that arose the study were mainly caused by the vegetation cover that could not be removed. As a conclusion, extraction of buildings from LiDAR-data is recommended for a point cloud with the latter laser scan with more than 1 point/m². Furthermore, it is recommended to use ArcGIS Pro to extract rooftops from laser scanning which is a comprehensive program i.e. that all the tools used in this thesis were freely downloaded from ESRI's ArcGIS Pro.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kau-78364 |
| Date | January 2020 |
| Creators | Jaber Noaaemi, Fadi |
| Publisher | Karlstads universitet, Fakulteten för hälsa, natur- och teknikvetenskap (from 2013) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0022 seconds