POLITECHNIKA WARSZAWSKA WYDZIAŁ GEODEZJI I KARTOGRAFII. Zakład Fotogrametrii, Teledetekcji i SIP

POLITECHNIKA WARSZAWSKA WYDZIAŁ GEODEZJI I KARTOGRAFII Zakład Fotogrametrii, Teledetekcji i SIP Zalecenia w zakresie pozyskiwania, przetwarzania, analizy i zastosowania danych LIDAR w celu rozpoznania zasobów dziedzictwa archeologicznego w ramach programu AZP dr inż. Krzysztof Bakuła mgr inż. Wojciech Ostrowski dr Rafał Zapłata (UKSW) dr hab. inż. Zdzisław Kurczyński, prof. PW dr inż. Bartłomiej Kraszewski (IBL) dr inż. Krzysztof Stereńczak (IBL) sfinansowano ze środków krajowego programu ochrony zabytków i opieki nad zabytkami na lata 2014-2017 Warszawa, grudzień 2016

SPIS TREŚCI Wprowadzenie... 4 ROZDZIAŁ 1... 5 Kwerenda dotycząca standardów i zaleceń wykorzystania danych LIDAR... 5 Standardy i zalecenia pozyskiwania danych ALS w krajach europejskich w ramach projektów narodowych... 5 Standardy danych ALS w pracach archeologicznych... 7 Wnioski z kwerendy literatury... 9 Zalecenia odnośnie wykonywania nalotów... 13 Termin nalotu i wpływ terenu... 13 Wpływ terenu... 13 Wpływ terminu... 14 Parametry lotniczego skanowania laserowego... 15 Podział obszaru opracowania na bloki... 15 Dowiązanie danych LIDAR do układu odniesienia (georeferencja)... 16 Układ odniesień przestrzennych dla danych ALS... 17 Szeregi skanowania LIDAR... 17 Kąt poprzeczny skanowania... 18 Gęstość punktów laserowych i jej równomierność... 18 Rejestrowane parametry punktów... 19 Klasyfikacja chmury punktów... 19 Podział na arkusze... 20 Wykonanie zdjęć dla obszaru skanowania... 20 Raportowanie prac przez wykonawcę i kontrola dostarczanych danych... 21 Kontrola kompletności, gęstości i równomierności gęstości danych LIDAR... 21 Średnia gęstość... 21 Równomierność gęstości punktów laserowych... 22 Wyrównanie danych LIDAR - georeferencja... 22 Raportowanie wyrównania danych LIDAR w obrębie bloku LIDAR... 22 Podsumowanie... 24 Zalecenia... 24 ROZDZIAŁ 3... 26 Przetwarzanie danych ALS i ocena jakości chmury punktów... 26 2

Ocena jakości chmury punktów... 26 Reklasyfikacja... 29 Tworzenie modeli wysokościowych... 30 Rozdzielczość modeli wysokościowych... 30 Podział sekcyjny tworzonych modeli wysokościowych... 32 Metody wizualizacji i modele pochodne od NMT... 32 Wizualizacje NMT... 32 Modele pochodne... 33 Wizualizacje i superpozycje modeli pochodnych... 38 Oprogramowanie do pracy z danymi ALS... 40 Podsumowanie... 43 Zalecenia odnośnie oceny i przetwarzania danych:... 43 Zalecenia odnośnie tworzenia produktów pochodnych modeli wysokościowych:... 44 ROZDZIAŁ 4... 46 Interpretacja archeologiczna i sposób prezentacji wyników i ich przekazania... 46 Rozpoznanie potencjalnych zasobów dziedzictwa archeologicznego (prospekcja)... 47 Pozyskiwanie i przetwarzanie danych... 47 Analiza wyników przetworzeń i chmury punktów... 48 Weryfikacja terenowa... 51 Analizy towarzyszące rozpoznawaniu potencjalnych obiektów zabytkowych... 52 Analiza rezultatów weryfikacji terenowej... 52 Przygotowanie dokumentacji podsumowującej proces analityczno-interpretacyjny... 53 Uwzględnienie wyników analizy danych pochodzących z lotniczego skanowania laserowego przy tworzeniu ewidencji zabytków - prezentacja wyników prac oraz dokumentacji ewidencyjnej... 57 Wnioski końcowe i podsumowanie... 60 Literatura... 61 3

WPROWADZENIE Niniejsze opracowanie, wykonane przez interdyscyplinarny zespół specjalistów, wykorzystujących praktycznie technologię lotniczego skanowania laserowego, stanowi zbiór dobrych praktyk związanych z jej zastosowaniem w rozpoznaniu zasobów dziedzictwa archeologicznego w ramach programu AZP (Archeologiczne Zdjęcie Polski). Mnogość obiektów dziedzictwa oraz ich różnorodność, a także szerokie możliwości przetwarzania danych ALS (ang. Airborne Laser Scanning) sprawiają, iż nie jest możliwe sformułowanie sztywnych zaleceń odnośnie omawianych prac. W związku z tym zalecenia dla potrzeb niniejszego raportu rozumiane są ogólnie, jako zbiór zasad lub też zestaw pewnych parametrów, określających minimalne oczekiwania dla działań w ramach programu AZP, co do których autorzy wyrażają swoje rekomendacje w zakresie: pozyskiwania danych ALS, ich kontroli, przetwarzania, interpretacji i analizy, a ostatecznie również wykorzystania w procesie ewidencjonowania zabytków archeologicznych. Opracowanie to pomimo pojawienia się w tytule akronimu LIDAR (ang. Light Detection And Ranging) będącego ogólnym określeniem technologii skanowania laserowego, odnosi się wyłącznie do zagadnień związanych z pozyskiwaniem i przetwarzaniem danych uzyskanych za pomocą lotniczego skanowania laserowego (ALS). Obydwa pojęcia stosowane są jednak bardzo często wymiennie, a znaczenie akronimu LIDAR bardzo często sprowadza się do właściwego znaczenia ALS. Prace poprzedzono kwerendą literatury dotyczącej pozyskiwania, przetwarzania i stosowania lotniczego skanowania laserowego w archeologii w innych krajach europejskich, co też wsparto rozesłanymi w tej sprawie zapytaniami do podmiotów i instytucji, które wykorzystywaniem tego typu danych zajmują się w wybranych krajach. Jej wyniki zawarte zostały w pierwszym rozdziale prezentując różne podejścia do tego zagadnienia. W drugiej część pracy zebrano różnego rodzaju wytyczne związane ze zlecaniem nalotów dostarczających danych lotniczego skanowania laserowego oraz przedstawiono zalecenia odnośnie nalotów fotogrametrycznych dedykowanych archeologii. Trzecia część pracy dotyczy przetwarzania danych ALS i oceny jakości chmury punktów. W opinii autorów jest to opis jednego z kluczowych etapów wykorzystania danych skanowania laserowego w archeologii. Związany jest głównie z pracami kameralnymi i stanowi punkt wyjścia do opisanych w części czwartej wskazań odnoszących się do analizy i interpretacji archeologicznej, a także sposobu prezentowania i dokumentowania wyników opracowań danych ALS. 4

ROZDZIAŁ 1 KWERENDA DOTYCZĄCA STANDARDÓW I ZALECEŃ WYKORZYSTANIA DANYCH LIDAR Poniższe zestawienie podstawowej literatury przedmiotu dotyczy zagadnień związanych z technologią lotniczego skanowania laserowego w badaniach archeologicznych. Zalecenia dla potrzeb niniejszego raportu to m.in. zestaw pewnych parametrów, określających minimalne oczekiwania dla działań w ramach programu AZP w zakresie (1) pozyskiwania danych ALS, ich (2) przetwarzania, (3) interpretowania, analizowania oraz (4) ich zastosowania w procesie ewidencjonowania zabytków archeologicznych. Należy podkreślić, że standardy opracowania danych LIDAR dla potrzeb archeologii (rozumiane jako zestaw określonych parametrów i procedur związanych z pozyskiwaniem i przetwarzaniem danych ALS), nie zostały dotychczas ustanowione. Przedstawiane w literaturze przedmiotu zalecenia i dobre praktyki w tym zakresie nie mają sformalizowanego charakteru. Standardy i zalecenia pozyskiwania danych ALS w krajach europejskich w ramach projektów narodowych Projekty skanowania laserowego o zasięgu krajowym czy regionalnym wiążą się z realizacją projektów koordynowanych przez odpowiednie dla danego kraju agencje związane z gromadzeniem danych geodezyjnych i kartograficznych. W Europie wielkopowierzchniowe lotnicze skanowanie laserowe pojawia się w ostatnich latach jako źródło danych wysokościowych, niezbędnych służbom hydrologicznym dla realizacji zapisów tzw. dyrektywy powodziowej, która wymaga wykonania map zagrożenia i ryzyka powodziowego dla członków UE. W analizach tych niezbędne są dane wysokościowe wysokiej dokładności, które często pozyskuje się za pomocą lotniczego skanowania laserowego. Dotychczasowe prace związane z lotniczym skanowaniem laserowym w Polsce realizowane są w ramach Informatycznego Systemu Osłony Kraju przed nadzwyczajnymi zagrożeniami (ISOK). W ramach zadań, za które odpowiedzialny był współkonsorcjant w niniejszym projekcie - Główny Urząd Geodezji i Kartografii pozyskano dane ALS dla ponad 90% powierzchni Polski. Dane te charakteryzowały się parametrami zawartymi w tabeli 1. Obecnie dane te można pozyskać z Centralnego Ośrodka Dokumentacji Geodezyjnej i Kartograficznej. Dane te są wykorzystywane w wielu projektach badawczych przez specjalistów z zakresu archeologii, gdyż stanowią pierwsze w historii tak dokładne dane teledetekcyjne o rzeźbie terenu szczególnie istotne dla obszarów pokrytych drzewami, zwłaszcza dla kompleksów leśnych. 5

Parametr standard I standard II gęstość chmury punktów (w pojedynczym pasie obrazowania) równomierność gęstości punktów 4 pkt/m 2 12 pkt/ m 2 (2 niezależne naloty, każdy o gęstości 6 pkt/m 2 ) stosunek średniej odległości punktów w linii do odległości linii w przedziale 1:1.5 1.5:1 kąt poprzeczny skanowania ±25º (dla obszarów niezalesionych dopuszcza się ±30º) ±25º pokrycie poprzeczne między szeregami 20% 20% minimalna szerokość pasa pokrycia poprzecznego 100 m 100 m maksymalna długość pojedynczego szeregu 50 km 50 km szeregi poprzeczne w bloku ALS dokładność wysokościowa (błąd średni) punktów ALS laserowych po wyrównaniu (na płaskich utwardzonych nawierzchniach) minimum 2 szeregi poprzeczne m h 0.15 m dwa niezależne poprzeczne naloty, zbędne dodatkowe szeregi poprzeczne m h 0.10 m rejestracja wielokrotnych odbić (ech sygnału) 4 odbicia 4 odbicia rejestracja intensywności odbitych sygnałów tak tak rejestracja skanowanego pasa terenu średnioformatową kamerą cyfrową termin wykonania nalotów skanerowych synchroniczna ze skanowaniem (dopuszcza się rejestrację fotograficzną w innym terminie niż skanowanie ALS) od połowy października do końca kwietnia synchroniczna ze skanowaniem cały rok Tab. 1. Podstawowe parametry ALS w ramach ISOK 1 W porównaniu z polskim systemem skanowania laserowego realizowanego w ramach ISOK, w Europie przyjmuje się zwykle mniejszą gęstość skanowania wynoszącą w zakresie 0.5-1.0 pkt/m 2. Parametry takie przyjmowano m.in. w Szwecji, Szwajcarii 2, Danii 3, Finlandii 4, Hiszpanii 5. Gęstości zbliżone do ISOK występują w projektach niemieckich. W Holandii 6 natomiast z racji dużego zagrożenia powodziowego i małej powierzchni przyjęto gęstość 10 punktów na metr kwadratowy. 1 Kurczyński, Bakuła 2013 2 www.swisstopo.admin.ch 3 Nord-Larsen, Riis-Nielsen 2010 4 Ahokas, Kaartinen, Hyyppä 2008 5 www.ign.es 6 www.swartvast.nl 6

Standardy danych ALS w pracach archeologicznych Poza regionalnymi i narodowymi programami lotniczego skanowania laserowego tego rodzaju dane są również wykorzystywane w badaniach archeologicznych, jak również z zakresu historii, historii architektury i wojskowości. Realizowane są one poprzez zamawiane do tego celu w firmach specjalistycznych naloty fotolotnicze. Parametry pozyskiwanych dla tych projektów danych są określane przez zamawiającego i zależą również od wielu czynników związanych z terenem, występującymi obiektami archeologicznymi i celem opracowania. W trakcie przygotowywania poniższych wytycznych dokonano kwerendy polegającej na nawiązaniu korespondencji i przesłaniu ankiet dotyczących wykorzystania danych ALS w archeologii z odpowiednimi instytucjami z kilku krajów europejskich, m.in.: Bundesdenkmalamt - Austrian Federal Monuments Office (Austria), Institut für südostalpine Bronze - und Eisenzeitforschung (Austria), Department of Cultural Heritage under the Ministry of Culture of Lithuania (Litwa), Historic Places Investigation South & West (Wielka Brytania). Na tej podstawie można stwierdzić, że większość obszarów pokryta jest danymi ALS pozyskanymi w ramach narodowych lub regionalnych projektów skanowania laserowego, które oryginalnie nie były dedykowane archeologii. Jednocześnie towarzyszy temu brak jakichkolwiek standardów opracowania i przetwarzania danych LIDAR. Jako podstawę opracowań wykorzystuje się publikacje naukowe bądź dotychczasowe doświadczenia instytucji nie mające zazwyczaj formy wytycznych technicznych czy obowiązujących standardów. W kilku odpowiedziach, związanych z korespondencją prowadzoną na potrzeby niniejszego opracowania, powoływano się na standardy brytyjskie, jednak Simon Crutchley (Historic England / Historic Places Investigation South & West), autor uporządkowanej instrukcji związanej z przetwarzaniem danych LIDAR, uważa ją jedynie za odpowiadający potrzebom ich działalności ciąg technologiczny, wykorzystujący dane z lotniczego skanowania laserowego, a nie formę standardu. Wiele zaleceń i dobrych praktyk, które można odnaleźć w literaturze (literatura przedmiotu, stanowiąca podstawę opracowania, poza częścią prac przywoływanych w przypisach, znajduje się w formie zbiorczego zestawienia na końcu opracowania), posłużyło za materiał wyjściowy dla sformułowania określonych wskazań i zaleceń pracy z technologią ALS w archeologii. Simon Crutchley i Peter Crow opracowali przewodnik stworzony pod auspicjami English Heritage 7, omawiający określone aspekty wykorzystania danych z lotniczego skanowania laserowego dla celów archeologicznych. Jest on godny uwagi, gdyż porusza kwestie dotyczące pozyskania, przetwarzania i interpretacji danych ALS, a także zawiera rekomendacje ciągu postępowania przy ich wykorzystaniu. Publikacja ta porusza również kwestie formatów danych, a także tworzenia wydruków dla wsparcia prac terenowych. W 2010 roku w ramach 11th EAC Heritage Management Symposium Michael Doneus i Christian Briese z Austriackiego Ludwig Boltzmann Institute for Archaeological Prospection and Virtual Archaeology 8 scharakteryzowali sposób, w jaki ich zdaniem powinno być pozyskiwane lotnicze skanowanie laserowe do celów prospekcji archeologicznej. Mowa jest o dwóch kluczowych aspektach: terminie nalotu i parametrach skanowania. Jako termin nalotu autorzy zalecają oczywiście okres bezlistny, zwracając jednocześnie uwagę na brak badań dotyczących tego jak skaner penetruje odmienne rodzaje drzewostanów z uwzględnieniem różnych okresów. Podkreślają jednakże, iż nie należy wykonywać nalotów bezpośrednio po opadnięciu liści z drzew, ponieważ mogą one zakrywać mikrotopografię. Naloty powinno się zatem wykonywać dopiero, gdy liście 7 Crutchley, Crow 2009 8 Doneus, Briese 2011 7

przylgną do gruntu po opadach atmosferycznych. Należy unikać nalotów, kiedy ziemia (ściółka) jest mokra, ponieważ może to spowodować pochłanianie sygnału lasera i tym samym doprowadzić do zmniejszenia gęstości punktów na gruncie. Autorzy omawianej pracy podsumowują, że optymalne warunki mogą występować w różnych okresach w zależności od danego obszaru, ale również owe warunki mogą być zmienne dla kolejnych lat. Wskazano też, iż gęstość punktów, jako kluczowa dla tworzenia modelu wysokościowego, zależy od częstotliwości pomiaru skanera, wysokości skanowania względem terenu, pokryć pomiędzy szeregami oraz prędkości samolotu lub innej platformy. W przypadku obiektów leśnych zalecana jest platforma wyposażona w skanery o większej częstotliwości, która może poruszać się z mniejszymi prędkościami. Dla prac archeologicznych rekomenduje się również skanowanie z większym niż typowy kątem skanowania (do 45-60 stopni) i pokryciem sięgającym nawet 50%, mimo zaleceń rejestracji z niewielkim kątem maksymalnego wychylenia (pożądane pionowe odbicia). Ułatwi to orientację wzajemną szeregów w terenach pozbawionych typowych obiektów antropogenicznych wykorzystywanych do orientacji danych ALS, a także zapewni rejestrację każdego fragmentu terenu z dwóch kierunków. 8

Wnioski z kwerendy literatury Analizując istniejącą literaturę należy stwierdzić, że wiele prac archeologicznych bazuje na danych pozyskanych niekoniecznie dla celów archeologicznych. Sytuacja ta jest typowa z racji funduszy przeznaczonych na projekty ukierunkowane na bezpieczeństwo, w ramach których pozyskuje się dane LIDAR. Dane te zasilają jednak różnego rodzaju repozytoria i są źródłem informacji dla archeologów. Analiza doświadczeń z innych krajów pokazuje, iż mimo że zdarzają się projekty archeologiczne, na potrzeby których pozyskiwane są nowe dane z lotniczego skanowania laserowego i oryginalnie im dedykowane 9, to większe projekty w tej dziedzinie lub duże projekty archeologiczne realizowane są w oparciu o dane pozyskane do innych celów 10. Z taką sytuacją spotykamy się bardzo często w Polsce, a istnienie tego rodzaju danych jest dużym dobrodziejstwem dla archeologii. Pozwalają one na eksplorację terenów do tej pory i w ten sposób nieanalizowanych. Pod tym względem na potrzeby AZP można i należy skorzystać z danych pochodzących z projektu Informatycznego Systemu Ochrony Kraju (ISOK), które to ze względu na gęstość skanowania 4 pkt/m2 (odległość punktów średnio ok. 0.5 m), jak i bezlistny termin nalotów w I standardzie projektu ISOK są wystarczające do podstawowego - wstępnego rozpoznania zasobów dziedzictwa archeologicznego. W polskich publikacjach dotyczących wykorzystania w tym celu danych z projektu ISOK zalecana jest jednakże ostrożność w odniesieniu do klasyfikacji oraz skrupulatna ocena jakości danych przed przystąpieniem do ich interpretacji ze szczególnym uwzględnieniem poprawności klasyfikacji klasy 2: grunt. 11 W zakresie pozyskiwania danych ALS, w tym na potrzeby badań archeologicznych, na podstawie literatury przedmiotu można uznać, że przeważają następujące wskazania: naloty w okresach bezlistnych, naloty uwzględniające optymalne warunki terenowe (np. pora sucha, termin wiosenny lub jesienny z zastrzeżeniem obecności ewentualnej dużej ilości liści, która nie zbiła się jeszcze na gruncie) naloty z równoległym pozyskiwaniem zdjęć lotniczych, pomiary z uwzględnieniem odpowiedniego, większego niż standardowy kąta skanowania i powiększonym pokryciem szeregów, pomiary z jak największą gęstością pokrycia powierzchni terenu (co najmniej kilka punktów na metr kwadratowy), co gwarantuje również akceptowalną liczbę odbić w klasie grunt. Analizując publikacje technologiczne z zakresu geodezji i kartografii czy leśnictwa w kontekście wykorzystania danych LIDAR warto nadmienić, iż zdecydowanie polecane jest wykorzystywania skanerów nowej technologii (rejestrujących pełen kształt fali - FWF). Zapis takich danych powinien odbywać się uwzględnieniem atrybutów z dekompozycji powracającego sygnału, tj. amplitudy oraz szerokości dla każdego punktu w chmurze punktów. Daje to również informacje o intensywności odbicia, która jest czasem wspominana w publikacjach archeologicznych. Rozdzielczość tworzonych numerycznych modeli wysokościowych, które są w wielu wypadkach podstawowym produktem, na jakim pracują archeolodzy, jest bezpośrednim przełożeniem gęstości posiadanych danych tj. chmur punktów ALS. Biorąc pod uwagę rozdzielczość modeli to w pracach niededykowanych archeologii uzasadniona jest ona na poziomie 0.5-1.0 m, co koresponduje z gęstością danych pozyskiwanych w pracach fotolotniczych. Prace dedykowane archeologii mają natomiast odpowiednio większe rozdzielczości sięgające nawet pojedynczych decymetrów. Stosowanie takich rozdzielczości wymaga jednak chmur o gęstościach możliwych do uzyskania z platform lotniczych, które 9 Doneus, Briese 2011; Štular et al. 2012 10 Crutchley 2013; Hesse R., Bofinger J. 2015 11 Zapłata 2013; Zawieska et al. 2013; Kiarszys, Szalast 2014; Banaszek, Rączkowski 2015 9

mogą latać znacząco niżej i znacznie wolniej. Po analizie literatury przedmiotu można stwierdzić, że dla większości zastosowań archeologicznych rozdzielczość 0.5 m jest wystarczająca. Dodatkowym argumentem, przemawiającym za wystarczającą jakością danych o ww. parametrach (0,5 m) dla wstępnego rozpoznania zabytków archeologicznych, są obserwowane i zachowane pozostałości (w tym określona wielkość, charakterystyczne deniwelacje) typowych obiektów znanych z terenów Polski. Dosyć ważną kwestią jest również to jaki model wysokościowy jest tworzony. Bardzo często tworzy się numeryczne modele (rzeźby) terenu (NMT, ang. Digital Terrain Model - DTM, czasem Digital Elevation Model - DEM). Produktem obrazującym pokrycie terenu jest również tworzony numeryczny model pokrycia terenu - NMPT (ang. Digital Surface Model - DSM). Utworzenie wizualizacji NMT jest prawdopodobnie najważniejszą częścią przetwarzania danych pochodnych od ALS przez archeologów, ponieważ jak wynika z pracy słoweńsko-francuskiego zespołu badaczy, złożonego z Benjamina Štulara, Žigi Kokalja, Krištofa Oštira i Laure Nuninger 12, wykorzystują oni najczęściej dane ALS w postaci już przetworzonych chmur punktów i koncentrują się tylko na technikach wizualizacji NMT. W przypadku wyboru pojedynczej metody przetwarzania NMT rekomendowane jest wykorzystanie SVF lub nachylenia - obydwa przedstawione w skali szarości. W odniesieniu do konkretnych typów terenu rekomendowany jest wybór techniki najlepszej dla analizowanego obszaru i poszukiwanych obiektów prezentowanych w skali szarości. Zalecano tutaj: dla terenów płaskich: metody stosujące przesunięcie (ang. shift method) lub usuwające trend (ang. trend removal) w połączeniu z superpozycją (nałożeniem z zastosowaniem przezroczystości rastra indeksu widoczności nieba (ang. Sky-View-Factor - SVF) dla terenów zróżnicowanych, dla terenów nachylonych: gradient nachylenia (ang. slope gradient) lub metody eliminujące trend, dla terenów nierównych: raster SVF (ewentualnie w superpozycji z gradientem nachylenia), dla obiektów niskiej wysokości: metody eliminujące trend. Analizując jednak wyniki wielu doświadczeń, również wspomnianych ostatnio badaczy, należy stwierdzić, że dla obszarów, w których obserwuje się deniwelacje terenu, metoda cieniowania zboczy (model cieniowany/cieniowy) może być również stosowana z powodzeniem jako jedna z prostszych i bardziej intuicyjnych. Kwestią podkreślaną w wielu publikacjach jest znaczenie metod wizualizacji i sposoby pracy z danymi z lotniczego skanowania laserowego. English Heritage (obecnie Historic England) podsumowując 10 lat doświadczenia z wykorzystaniem ALS w swoich projektach prezentuje następującą tabelę (Tab. 2) ewaluującą poszczególne metody wizualizacji 13 : 12 Štular et al. 2012 13 Crutchley 2013 10

Technika Zalety Wady Pojedynczy model cieniowany Kompozycja z nałożeniem wielokierunkowego cieniowania zboczy Analiza składowych głównych (Principal Components Analysis PCA) Nachylenie i ekspozycja Kombinacja kompozycji (nachylenie i model cieniowany) Indeks widoczności nieba (Sky-View-Factor - SVF) lokalny model rzeźby (Lokal Relief Model LRM) Animacja Stereoskopia Brak konieczności drogiego oprogramowania; wykrywa obiekty, które mogą być pominięte na obrazach cieniowanych rzeźby terenu Brak konieczności drogiego oprogramowania; wykrywa obiekty, które mogą być pominięte na obrazach cieniowanych rzeźby terenu Pojedynczy obraz, który wychwytuje kluczowe zmienności powierzchni terenu Relatywnie prosta do odtworzenia; brak konieczności drogiego oprogramowania; wykrywa obiekty, które mogą być pominięte na obrazach cieniowanych rzeźby terenu Relatywnie prosta do odtworzenia; brak konieczności drogiego oprogramowania; wykrywa obiekty, które mogą być pominięte na obrazach cieniowanych rzeźby terenu Relatywnie prosta do odtworzenia; brak konieczności drogiego oprogramowania; wykrywa obiekty, które mogą być pominięte na obrazach cieniowanych rzeźby terenu Wykrywa obiekty, które mogą być pominięte na obrazach cieniowanych rzeźby terenu Prosta w produkcji, brak konieczności drogiego oprogramowania; wykrywa obiekty, które mogą być pominięte na obrazach cieniowanych rzeźby terenu Relatywnie prosta do odtworzenia; brak konieczności drogiego oprogramowania, jeżeli stosuje się anaglify; technika dosyć znana dla specjalistów stosujących zdjęcia lotnicze Ryzyko pominięcia obiektów równoległych do kierunku oświetlenia; obszary o zróżnicowanej topografii potrzebują licznych zróżnicowanych modeli cieniowanych, aby zmaksymalizować efekt Wielokrotne obrazy z różnym stopniem przezroczystości mogą zamaskowywać pewne obiekty Nie jest prosty w interpretacji jako pojedynczy obraz; podejście bardziej złożone i czasochłonne w tworzeniu Trudny w interpretacji dla użytkowników niedoświadczonych, gdy czasem wykryte obiekty nie pojawiają się tam, gdzie można by oczekiwać Obszary o zróżnicowanej topografii wymagają różnej kombinacji modeli cieniowanych, aby zmaksymalizować efekt Trudny w interpretacji, gdy czasem wykryte obiekty nie pojawiają się tam, gdzie można by oczekiwać; zdaje się działać lepiej dla trudnych powierzchni niż dla delikatnych wykopów czy prac ziemnych Skomplikowany proces tworzenia tego produktu; szczególnie trudny w zrozumieniu wpływu parametrów na ostateczny wynik dla użytkowników nieobytych ze środowiskiem GIS Dostępna wyłącznie w rozwiązaniach komputerowych; z racji ruchomego obrazu uniemożliwia statyczne mapowanie na bieżąco Obecnie korzysta się raczej rozwiązań komputerowych, które pełną wizualizację 3D otrzymują dzięki ekranom lub okularom polaryzacyjnym, co jest rozwiązaniem dość drogim Tab. 2. Ocena metod wizualizacji NMT (za: Crutchley 2013) 11

Warto podkreślić, iż nie ma jednej optymalnej metody wizualizacji, a wraz z popularyzacją jej nowych metod również wielkoobszarowe projekty starają się wykorzystywać większą ich liczbę (Hesse, 2015) 14. Niektórzy z autorów, jak Michael Doneus i Christian Briese 15, zwracają uwagę, iż wiele metod wizualizacji jest do siebie bardzo zbliżonych. Pod tym względem należy zastanowić się nad zasadnością wykorzystania niektórych z bardziej złożonych metod jeśli wyniki o analogicznym potencjalne można uzyskać wykorzystując znacznie prostsze algorytmy. W literaturze przedmiotu istnieje pewien dwugłos w zakresie tego, z jakimi metodami i jak powinni pracować archeolodzy. Simon Crutchley 16 uzasadnia, iż z perspektywy doświadczeń dotyczących angielskiego dziedzictwa kulturowego wystarczająca może być praca na rastrach (NMT, NMPT) dostarczonych przez firmy fotolotnicze (lub z krajowych repozytoriów) i ich produktach pochodnych. Łukasz Banaszak i Włodzimierz Rączkowski 17 postulują zaś, by archeolog sam wykonywał wszystkie prace z surowymi danymi ALS. Rozbieżność tę tłumaczyć można odmiennymi doświadczeniami autorów, pochodzących z różnych środowisk - odpowiednio służb konserwatorskich i akademickiego. Ostatecznie wydaje się, iż dobrym kompromisem jest proponowana przez Simona Crutchley a 18 praca na rastrach, jednakże z możliwością obejrzenia chmury punktów i np. wykonania przez nią przekrojów. Można również wskazać na dwie koncepcje interpretacji danych z ALS. Jedną jest praca gabinetowa wykorzystująca software z którym dana instytucja ma doświadczenie 19 lub software opracowany specjalnie na potrzeby danego projektu 20. Kompletnie inne podejście do problemu proponują Stewart Ainsworth, Al Oswald i Dave Went 21, mianowicie w ich metodyce dane ALS interpretowane są podczas prospekcji terenowej. W takim wypadku wizualizacje zabierane są w teren w postaci wydruków lub na mobilnych urządzeniach elektronicznych, i tak przygotowany podkład nie tylko ułatwia rozpoznanie obiektów w terenie, ale również jest podkładem do poruszania się w terenie oraz zapewnia georeferencję dla identyfikowalnych obiektów. 14 Hesse, Bofinger 2015 15 Doneus, Briese 2011 16 Crutchley 2013 17 Banaszek, Rączkowski 2015 18 Crutchley 2013 19 Crutchley 2013 20 Hesse 2015 21 Ainsworth, Oswald, Went 2013 12

ROZDZIAŁ 2 ZALECENIA ODNOŚNIE WYKONYWANIA NALOTÓW Dobierając parametry wykonywania nalotów, których celem jest pozyskanie danych lotniczego skanowania laserowego należy zwrócić uwagę na szereg czynników, które mogą wpływać na jakość i dokładność wynikowych danych ALS. W części tej omawiane są zalecenia odnośnie pozyskiwania danych LIDAR, a także w wybranych zagadnieniach ukazana jest zależność, wpływ parametrów i zaleceń na jakość danych lotniczego skanowania laserowego, a w konsekwencji produktów dostarczanych tą techniką. Informacje te przydatne mogą być przy planowaniu czy realizacji nalotów dedykowanych fotogrametrycznych pracom archeologicznym. W przypadku wykorzystania danych z zasobu geodezyjno-kartograficznego zawierającego chmury punktów ISOK, parametry te były z góry ustalone i dedykowane innemu zastosowaniu, mającemu priorytet we wspomnianym projekcie. Termin nalotu i wpływ terenu Poniższa cześć opracowania prezentuje wpływ terenu, terminu i konkretnych parametrów danych lotniczego skanowania laserowego na pozyskiwaną chmurę punktów. Rozdział ten wprowadza czytelnika w dalsze jego części, ukazując zależności pomiędzy aspektami związanymi z danymi ALS, a późniejszym przetwarzaniem niniejszych danych. Wpływ terenu Istnieje kilka czynników związanych z terenem mających wpływ na określanie parametrów czy zaleceń co do nalotów ALS. Kluczowym z nich jest pokrycie terenu (lasy, zabudowania, teren odkryty), jakie występuje na obszarze, dla którego ma zostać wykonany nalot. Istotne jest również ukształtowanie terenu, sposób jego zagospodarowania czy wreszcie występowanie i charakter zabytków (archeologicznych) istniejących na danym terenie. Pozyskanie danych można scharakteryzować w odniesieniu do następujących cech analizowanego terenu: Ze względu na charakter pokrycia terenu: Teren odkryty obszar niepokryty roślinnością, obszar najłatwiejszy z perspektywy pozyskiwania danych jak i ich późniejszej interpretacji (np. pole uprawne po świeżej orce); Obszar pokryty roślinnością niską, najczęściej jednoroczną (pastwiska, uprawy, itp.) obszar stosunkowo prosty do interpretacji, którego topografię łatwo jest pomierzyć najczęściej w wybranych okresach roku; wynika to z faktu, że roślinność jednoroczna osiąga maksimum rozwoju latem, więc wykonanie nalotu w każdym innym terminie umożliwi szczegółowy pomiar powierzchni ziemi; Obszar stanowiący trwały nieużytek lub porośnięty trwale roślinnością jednoroczną i wieloletnią trudniejszy do interpretacji; w tym przypadku penetracja wiązką lasera może być utrudniona również w terminach przed i po rozwoju roślinności; często obszary te mogą być wskazywane jako takie, które nie mają wystarczającej gęstości danych punktów na gruncie; Teren pokryty roślinnością drzewiastą jest to obszar o różnym stopniu wypełnienia przestrzeni roślinnością, przez co charakteryzujący się różnym stopniem trudności w odwzorowaniu topografii powierzchni ziemi; w każdej porze roku występują niekorzystne z punktu widzenia odwzorowania 13

kształtu ziemi czynniki, gdyż nawet bez liści, pnie i gałęzie drzew lub krzewów w dużym stopniu redukują liczbę sygnałów ALS docierających do gruntu; Teren zurbanizowany obszar, w którym obecne są elementy krajobrazu związane z działalnością człowieka; liczna jest obecność powierzchni nieprzepuszczalnych. Ze względu na ukształtowanie terenu: Teren płaski z punktu widzenia odzwierciedlenia ukształtowania terenu z wykorzystaniem danych lotniczego skanowania laserowego obszar stosunkowo łatwy, gdyż m.in. gęstość chmury, wysokość lotu, wielkość pokrycia pomiędzy szeregami są jednolite dla całego obszaru. Teren wyżynny/górski z punktu widzenia odzwierciedlenia ukształtowania terenu z wykorzystaniem danych lotniczego skanowania laserowego obszar trudny, jeśli chodzi o pozyskanie jednorodnej chmury punktów, gdyż m.in. gęstość chmury, wysokość lotu, wielkość pokrycia pomiędzy szeregami są zmienne dla całego obszaru. Wpływ terminu Termin wykonania prac fotolotniczych ma kluczowe znaczenie dla jakości otrzymanych danych. Ma to szczególnie związek z roślinnością i obrazowaniem obiektów znajdujących się pod nią. W przypadku jednoczesnego pozyskiwania również danych fotogrametrycznych (zdjęć lotniczych) istotna jest również pora dnia, która ma wpływ na jakość danych pozyskiwanych pasywnie (zdjęcia). W niniejszej części dokonano zestawienia możliwości i ich oceny dla obszarów leśnych i terenów odkrytych. Terminy oceniono względem pór roku oraz panujących warunków atmosferycznych odnosząc się do fenologii. Dla terenów leśnych: okres bezlistny jesień występuje często sucha roślinność runa, która szczególnie na siedliskach żyznych i wilgotnych może być bardzo gęsta i powodować lokalne zawyżanie wartości NMT, a także wpływać na zniekształcenie kształtu analizowanego fragmentu terenu. Podobnie niekorzystny wpływ na wyniki skanowania mogą mieć suche liście zalegające na gruncie, ze względu na przykrywanie mikrotopografii. zima okres z pokrywą śnieżną niekorzystny, ponieważ woda/śnieg pochłaniają promieniowanie elektromagnetyczne w zakresie w jakim działa ALS, a dodatkowo pokrywa śnieżna powoduje rejestrowanie zniekształconych danych odnoszących się do ukształtowania terenu. zima bez pokrywy śnieżnej okres optymalny z punktu widzenia pozyskania danych. wiosna bezśnieżny, bez nowej roślinność runa leśnego - okres optymalny z punktu widzenia pozyskania danych. wiosna bezśnieżny z roślinnością runa leśnego - aspekt wiosenny szczególnie na żyźniejszych siedliskach okres zbliżony do optymalnego, z punktu widzenia pozyskania danych. Nie mniej jednak należy pamiętać, że w wielu miejscach roślinność w tym czasie tworzy gęste aczkolwiek niskie kobierce. okres z ulistnieniem drzew wiosna świeża roślinność, w tym głównie runa leśnego okres zbliżony do optymalnego, z punktu widzenia pozyskania danych. Nie mniej jednak należy pamiętać, że w wielu miejscach roślinność w tym czasie tworzy gęste, aczkolwiek niskie kobierce. Rozwijające się liście na drzewach ograniczają liczbę punktów rejestrowanych przez LIDAR. lato pełnia rozwoju roślinności runa leśnego - najmniej korzystny okres pozyskania danych lotniczego skanowania laserowego. 14

jesień przebarwione liście nadal pozostają na drzewach (dla niektórych gatunków liście utrzymują się na drzewach przez całą zimę, co jest możliwe w przypadku np. buku) okres zbliżony do optymalnego, z punktu widzenia pozyskania danych. Nie mniej jednak należy pamiętać, że w wielu miejscach roślinność w tym czasie tworzy gęste, aczkolwiek niskie kobierce. Liście na drzewach ograniczają liczbę punktów rejestrowanych przez LIDAR, opadłe liście muszą również zbić się podczas wcześniejszych opadów atmosferycznych, w winnym przypadku zasłaniają one istotne z punktu widzenia archeologii nierówności terenowe. Dla terenów otwartych, w tym rolniczych: okres rozwoju roślinności (na łąkach i na polach) okres zbliżony do optymalnego, z punktu widzenia pozyskania danych. Nie mniej jednak należy pamiętać, że w wielu miejscach roślinność w tym czasie tworzy gęste, aczkolwiek niskie kobierce. okres pełni rozwoju wegetacyjnego najmniej korzystny okres pozyskania danych lotniczego skanowania laserowego. okres po żniwach okres optymalny z punktu widzenia pozyskania danych. jesienny wzrost upraw ozimych okres zbliżony do optymalnego, z punktu widzenia pozyskania danych. Nie mniej jednak należy pamiętać, że w wielu miejscach roślinność w tym czasie tworzy gęste, aczkolwiek niskie kobierce. W odniesieniu do danych ISOK należy zwrócić uwagę na fakt, iż dane standardu 1 (o niższej gęstości) pozyskiwane były od połowy października do końca kwietnia. Ograniczało to wpływ roślinności na odzwierciedlanie powierzchni terenu w obszarach pokrytych roślinnością. W teorii standard 2 o gęstości większej, dedykowany terenom zurbanizowanym pozyskiwany mógł być przez cały rok, co umożliwiało sprawne przeprowadzenie kampanii pomiarowych całego kraju w szybkim czasie, zakładając, że tereny te pokryte są roślinnością w mniejszym stopniu. W przypadku obiektów archeologicznych znajdujących się w pobliżu dużych miast należy mieć świadomość, że obiekty te mogą być obrazowane danymi ALS w mniejszej niż standard 1 gęstości na gruncie. Parametry lotniczego skanowania laserowego Dobór parametrów jest uzależniony od sprzętu wykorzystywanego przez wykonawcę (samolot i skaner), jak również od charakteru terenu czy oczekiwań zamawiającego, co do jakości (gęstości na gruncie) zamawianych danych. Dlatego powinien być on efektem dialogu technicznego pomiędzy zamawiającym (zgodnie z jego oczekiwaniami) a wykonawcą (zgodnie z jego doświadczeniem z zakresu geodezji i kartografii). Poniżej przedstawiono znaczenie poszczególnych parametrów oraz ogóle zalecenia co do ich wartości granicznych, tak by ułatwić (ale nie zastąpić) wspomniany dialog techniczny. Podział obszaru opracowania na bloki W przypadku dużego obszaru opracowania, obszar dzieli się na tzw. bloki LIDAR stanowiące wyodrębnione organizacyjne i technologiczne jednostki. Blok LIDAR stanowi w dalszych fazach realizacji, wyodrębniony samodzielny obszar: pokrywany w sposób jednorodny szeregami LIDAR, w jednakowych warunkach, tym samym kompletem sprzętu (samolot plus skaner), 15

podlegający jednorodnemu wyrównaniu zawartych w nim danych LIDAR, podlegający jednorodnemu opracowaniu Produktów LIDAR w jednym, jednorodnym ciągu technologicznym, realizowanym przez jeden zespół osób, z wykorzystaniem jednorodnego oprogramowania, spójnych metod opracowania, spójnej wewnętrznej kontroli jakości Produktów LIDAR, itp. podlegający w całości, przekazaniu zamawiającemu do odbioru i kontroli. Podziału na bloki LIDAR dokonuje wykonawca, zgodnie z własnym doświadczeniem z zakresu geodezji i kartografii, jednakże, jeśli dane są pozyskiwane na potrzeby AZP granice bloków powinny pokrywać się z granicami sekcji AZP, tak by poszczególne sekcje AZP nie wchodziły w skład więcej niż jednego bloku. Zalecane maksymalne wymiary bloku LIDAR w zwartym obszarze opracowania: długość 50 km, szerokość 25 km (powierzchnia do około 1250 km 2 ), co wynika z propagacji błędów systematycznych w technologii. Podziału dokonuje się w ten sposób, że bloki LIDAR stykają się ze sobą i całkowicie wypełniają opracowywaną powierzchnię. Dowiązanie danych LIDAR do układu odniesienia (georeferencja) Podstawą georeferencji (dowiązania danych LIDAR do układu odniesienia), są mierzone w terenie metodami geodezyjnymi płaszczyzny referencyjne. Wykorzystuje się również płaszczyzny kontrolne, które służą do weryfikacji poprawności tego dowiązania. Płaszczyzny referencyjne (inaczej płaszczyzny dostosowania) służą do wpasowania sytuacyjnego i wysokościowego danych LIDAR w przyjęty układ odniesień przestrzennych poprzez ich pomiar w chmurze punktów, a wcześniej w pomiarze terenowym. Płaszczyzny te wraz z ciągłym pomiarem orientacji przestrzennej promieni laserowych (przy pomocy integracji globalnych systemów nawigacji satelitarnej i systemów inercyjnych pomiaru kąta - GNSS/INS) pozwalają złączyć przestrzennie częściowo pokrywające się szeregi danych LIDAR w jeden, spójny geometrycznie blok, odniesiony do zadanego układu współrzędnych. Liczbę płaszczyzn referencyjnych i ich rozmieszczenie w obszarze bloku LIDAR pozostawia się wykonawcy, zgodnie z wymaganiami używanej przez niego metody i technologii georeferencji chmur punktów (skaner, oprogramowanie do wyrównania szeregów LIDAR w obrębie bloku) oraz własnego doświadczenia produkcyjnego w tym zakresie. Dobór liczby i rozmieszczenie płaszczyzn referencyjnych w bloku LIDAR musi zapewnić oczekiwaną dokładność georeferencji sytuacyjnej i wysokościowej danych LIDAR. W praktyce takich płaszczyzn referencyjnych występuje w bloku od 6 do 10. Płaszczyzny kontrolne służą do niezależnej kontroli geometrycznej bloku LIDAR po wyrównaniu. Płaszczyzny te nie biorą udziału w orientacji bloku LIDAR, a są jedynie wymaganą kontrolą opracowania. Dla każdego bloku LIDAR należy zaprojektować i pomierzyć również płaszczyzny kontrolne. Rekomenduje się: 6 lokalizacji płaszczyzn dla kontroli wysokościowej, 4 lokalizacje płaszczyzn dla kontroli sytuacyjnej. Wymagana liczba płaszczyzn kontrolnych obowiązuje również w przypadku podziału powierzchni opracowania na mniejsze, nieregularne bloki LIDAR. Dla mniejszych bloków LIDAR (o powierzchni mniejszej od 200 km 2 ) można zmniejszyć liczbę płaszczyzn kontrolnych. Płaszczyzny kontrolne powinny być rozmieszczone równomiernie w obszarze bloku LIDAR i z dala od płaszczyzn referencyjnych. Typową płaszczyzną kontrolną dla kontroli wysokości stanowi regularna sieć punktów na płaskiej powierzchni, o wymiarach nie większych jak 10 10m, zawierająca siatkę nie mniej niż 6 6 pomierzonych punktów. Płaszczyzna kontrolna powinna być tak zaprojektowana, aby łatwo i jednoznacznie dała się wyodrębnić 16

z chmury punktów laserowych. Taką płaszczyznę można zaprojektować na równej płaskiej i utwardzonej nawierzchni np.: asfaltowej, betonowej, korcie tenisowym, drodze leśnej, chodniku, parkingu leśnym itp. Płaszczyzna kontrolna dla kontroli sytuacyjnej musi być tak zaprojektowana, aby dawała możliwość oceny rozbieżności sytuacyjnej kontrolowanej chmury punktów niezależnie w kierunku lotu i w kierunku poprzecznym. Takimi płaszczyznami/obiektami przydatnymi dla tego celu mogą być np.: załamania połaci dachu budynku, ściany budynków, wąskie rowy melioracyjne i podobne obiekty, dające się jednoznacznie zidentyfikować w terenie i wyróżnić w chmurze punktów laserowych. Dobrą i stosowaną formą płaszczyzn kontrolnych są płaskie, nachylone połacie dachów budynków, pozbawione dodatkowych elementów (kominów, okien dachowych, lukarn, itp.). Zaleca się w takim przypadku wybór kilku połaci dachów, zorientowanych w różne strony i widoczne z jednego naziemnego stanowiska pomiarowego. Tak zorientowana grupa połaci jest ekwiwalentna wymaganym dwóm płaszczyznom kontroli jednocześnie: jednej płaszczyźnie kontrolującej wysokościowo i jednej kontrolującej sytuacyjnie. Zalecaną metodą pomiaru sytuacyjnego płaszczyzn referencyjnych i płaszczyzn kontrolnych są metody geodezyjnego pomiaru jak np. pomiar GPS (GNSS) i tachimetria elektroniczna. Pomiar wysokościowy tych płaszczyzn należy dowiązać do reperów państwowej sieci niwelacyjnej. Pozycja skanera laserowego ma być określana na bieżąco (w locie) przy pomocy systemu GNSS/INS. Parametry określania pozycji skanera: częstotliwość rejestracji trajektorii: powyżej 1 Hz dokładność wyznaczenia pozycji (błąd średni): mp 0.10 m, mh 0.15 m dokładność orientacji kątowej promienia laserowego: m 0.01º Trajektorię lotu należy odnieść do co najmniej 2 stacji referencyjnych, każda położona nie dalej niż 25 km od obszaru nalotu. Stacjami referencyjnymi mogą być permanentnie działające stacje sieci ASG-EUPOS. W przypadku braku stacji w dopuszczalnej odległości, należy w obszarze prac założyć własną stację referencyjną, dowiązaną do min. 3 stacji sieci ASG-EUPOS. Wymagana dokładność określenia położenia punktów laserowych po wyrównaniu (błąd średni) wynosić powinna przynajmniej: dla terenów odkrytych i zalesionych: dokładność wysokościowa mh 0.15 m, dokładność sytuacyjna mp 0.50 m; dla terenów zabudowanych: dokładność wysokościowa mh 0.10 m, dokładność sytuacyjna mp 0.40 m. Układ odniesień przestrzennych dla danych ALS Obowiązującym w Polsce układem sytuacyjnym dla wszystkich produktów ALS jest układ współrzędnych płaskich prostokątnych 1992. Obowiązującym układem wysokościowym dla produktów ALS jest układ wysokości normalnych Kronsztadt 86. Szeregi skanowania LIDAR Blok LIDAR pokrywa się równoległymi szeregami LIDAR, pokrywającymi się wzajemnie. Szeregi należy tak zaprojektować, aby cały blok LIDAR pokryć danymi LIDAR, wraz z niezbędnym marginesem wychodzącym poza granice obszaru, o minimalnej planowanej szerokości nie mniej niż: 200 m poza granice równoległe do kierunku lotu (pierwszy i ostatni szereg w bloku LIDAR), 400 m poza granice prostopadłe do kierunku lotu. 17

Planowane pokrycie poprzeczne między szeregami nie powinno być mniejsze niż 20%. Pokrycie może być zwiększone, jeżeli skanowanie wykonuje się z większym kątem skanowania niż zalecany (patrz niżej). Takie rozwiązanie nie powinno istotnie wpływać na koszty pozyskania danych, a może poprawić nieco wyrównanie bloku LIDAR. Możliwe jest również wykonywanie nalotów z pokryciem poprzecznym większym niż 50% - w takiej sytuacji dla każdego fragmentu obrazowanego obszaru dostępne są dane z więcej niż jednego pasa skanowania. Rozwiązanie takie jest kosztowne natomiast należy je rozważyć w przypadku pozyskiwania danych o dużej gęstości lub dla obszarów o gęstej pokrywie roślinnej. Dla wzmocnienia geometrii bloku można zalecać stosowanie dodatkowych szeregów poprzecznych w liczbie 2-3 szeregi w bloku. Kąt poprzeczny skanowania Kąt poprzeczny skanowania jest bezpośrednio związany z kątem widzenia skanera laserowego a tym samym z szerokością pojedynczego pasa skanowania. Na ogół definiuje się go jako maksymalny kąt odchylenia wiązki laserowej od pionu w trakcie procesu skanowania. Typowe rekomendacje dla prac archeologicznych powinny dopuszczać kąt poprzeczny skanowania w obszarach odkrytych (niezalesionych) do ±30º, w obszarach zalesionych do ±25º, a nawet do ±20º w obszarach leśnych (las iglasty, młody zwarty drzewostan). Alternatywą dla zmniejszania konta skanowania jest proporcjonalne zwiększenie pokrycia pomiędzy szeregami z zachowaniem maksymalnego kąta skanowania ±30º Zwiększenie dopuszczalnego poprzecznego kąta skanowania, bez zwiększenia pokrycia, oznacza: zwiększenie wydajności prac (i tym samym zmniejszenie kosztów), ale jednocześnie też zwiększenie obszarów tzw. martwych pól za przeszkodą (bez pokrycia punktami laserowymi) oraz zmniejszoną penetrację lasera w obszarach zalesionych. Gęstość punktów laserowych i jej równomierność Podstawowym parametrem projektowanych nalotów LIDAR jest oczekiwana gęstość punktów w pojedynczym pasie skanowania. Większa gęstość daje oczywiste korzyści, ale generuje koszty (np. dłuższy czas opracowania danych). Pod pojęciem gęstości punktów laserowych rozumie się gęstość punktów z ostatniego lub jedynego odbicia, co oznacza, że wykorzystywane są tylko pojedyncze punkty dla kilku odbić liczy się tylko jedno (w przypadku penetracji roślinności). Ponadto gęstość powinna być analizowana po usunięciu obszarów pokrycia pomiędzy szeregami, tj. w pojedynczym szeregu, jeśli pokrycie pomiędzy szeregami jest mniejsze niż 50%, lub z takiej liczby szeregów, z jakiej dane powinny być dostępne dla każdego fragmentu obszaru skanowania (jeżeli pokrycia miały na celu pokrycie terenu danymi z więcej niż jednego szeregu). Wymaga się, aby punkty laserowe pokrywały powierzchnię terenu równomiernie, tak, aby stosunek średniej odległości punktów laserowych w jednej linii i średnia odległość sąsiednich linii w centralnej strefie szeregu, zawierał się w przedziale od 1:1.5 do 1.5:1 (odległość między punktami w linii i między liniami powinna być dość zbliżona). Dla potrzeb archeologii kluczowa jest gęstość punktów na gruncie. Jest to jednak trudny do zapisania w warunkach zamówienia warunek, gdyż gęstość na gruncie silnie koreluje z pokryciem terenu. Propozycją wymagań odnośnie gęstości punktów na gruncie może być wymaganie kilku punktów na m 2 przy założeniu jednak, że wartość ta występuje dla założonego procentu obszaru. Procent ten przyjmowany przy standardowym określaniu gęstości wynosi 90%. Jest on jednak trudny do oszacowania i z analizy tej wyłączone powinny być obszary pokryte wodami oraz gęste młodniki leśne, a także inne obszary gdzie penetracja wiązki lasera jest wręcz niemożliwa. Założenie takiego kryterium gęstości niesie jednak spore 18

ryzyko trudności w spełnieniu tego warunku (trudności jego oszacowania dla konkretnego terenu) przez wykonawcę, przez co zwiększyć się mogą koszty nalotów z przesadnie lepszymi parametrami przyjętymi asekuracyjnie przez wykonawcę. Rejestrowane parametry punktów Chmury punktów dostarczone przez wykonawcę powinny zawierać rejestrację co najmniej czterech odbić (ech), ponadto skanowanie do celów archeologicznych powinno być wykonywane skanerami pozwalającymi na rejestrację pełnego kształtu fali (full waveform). Jednakże proces dekompozycji zarejestrowanego sygnału powinien być pozostawiony wykonawcy, a zamawiający powinien otrzymać dane zapisane w formie dyskretnej (chmura punktów) z parametrami pochodzącymi z jej dekompozycji (szerokość echa i amplituda). Możliwe jest również dostarczenie przez zamawiającego danych zawierających pełną informację full waveform, co daje dodatkowe możliwości interpretacji przestrzennej, głównie drzew (ale nie tylko). Jednocześnie znacznie zwiększa to rozmiar danych oraz komplikuje ich opracowanie. Dlatego też jest to uzasadnione tylko przy wyraźnych przewidywanych korzyściach. Wartość amplitudy z dekompozycji full waveform może ale nie musi zastąpić parametru intensywności odbicia, który jest szczególnie istotny gdy chmura punktów nie ma przypisanych kolorów RGB na podstawie zdjęć lotniczych (np. gdy wykonaniu skanowania nie towarzyszyło pozyskanie zdjęć). Intensywność może być dodatkowym źródłem informacji o obiektach nawet, gdy chmury punków posiadają parametry kolorów określone na podstawie zdjęć (ze względu na aktywny sposób pozyskiwania i długość fali na ogół odpowiadającą podczerwieni). Jednakże jej wykorzystanie jest ograniczone do obszarów odkrytych, a osobnym zagadaniem związanym z jej wykorzystaniem jest kwestia kalibracji radiometrycznej sygnału rejestrowanego przez skaner. Kalibracja taka zależy od pozycji skanera, kąta rejestracji, ale również warunków atmosferycznych i właściwości odbiciowych materiałów z zastosowaniem płaszczyzn kalibracyjnych, dla których synchronicznie z nalotem pomierzone zostaną właściwości odbiciowe wybranych obiektów za pomocą spektroskopu naziemnego. Kwestie te nie będą omawiane w ramach niniejszego opracowania, ponieważ technologicznie znacznie wykraczają poza standard wykorzystania danych ALS na potrzeby archeologii. We wskazanym powyżej przypadku wykonawcy prac należy zlecić również wykonanie wspomnianej kalibracji intensywności odbicia polegającej na wyrównaniu i skalibrowaniu wartości intensywności z wykorzystaniem płaszczyzn kalibracyjnych. Klasyfikacja chmury punktów Obok współrzędnych X, Y, Z i informacji o parametrach odbicia, każdy punkt w chmurze punktów może zostać przypisany do konkretnej klasy. Klasa zapisywana jest w postaci numeru a liczbę i znaczenie poszczególnych oznaczeń reguluje standard *.las pliku LAS opisanego przez Amerykańskie Towarzystwo Fotogrametrii i Teledetekcji ASPRS polecanego do zapisu danych ALS. Odnośnie klasyfikacji rekomenduje się przyjęcie standardu opisu klas analogicznego do przyjętego w Polsce w ramach projektu ISOK tj.: Klasa 0 punkty nieprzetwarzane (po klasyfikacji nie powinno być punktów w tej klasie); Klasa 1 punkty przetwarzane, ale niesklasyfikowane; Klasa 2 punkty leżące na gruncie; Klasa 3 punkty reprezentujące niską roślinność, tj. w zakresie 0-0.40 m; Klasa 4 punkty reprezentujące średnią roślinność, tj. w zakresie 0.40-2.00 m; 19

Klasa 5 punkty reprezentujące wysoką roślinność, tj. w zakresie powyżej 2.00 m; Klasa 6 punkty reprezentujące budynki, budowle oraz obiekty inżynierskie; Klasa 7 szum; Klasa 8 punkty reprezentujące obszary pod wodami; Klasa 12 punkty w pasach pokrycia. Pozyskiwane chmury punktów LIDAR powinny podlegać co najmniej automatycznej klasyfikacji. Pewną ewentualnością jest sklasyfikowanie jedynie punktów na gruncie (klasa 2) i przeniesienie wszystkich pozostałych punktów do klasy 1. Nie mniej jednak biorąc pod uwagę fakt, że w niektórych zastosowaniach archeologicznych przydatne są również punkty sklasyfikowane jako budynki to zaleca się wykonanie automatycznej klasyfikacji dla nowo pozyskanych danych. W porozumieniu z Wykonawcą można zastrzec dodatkowo szczególne zasady dotyczące manualnej reklasyfikacji. Może ona polegać np. na przeniesieniu punktów (pomiarów) dla zabytkowych murów czy ruin do innych klas, niż te przewidziane przez standard ASRP, a więc innych niż klasa 1 (niesklasyfikowane), klasa 6 (budynki) lub ewentualnie błędnie klasa 5 (roślinność wysoka). W takim wypadku dodatkowe klasy powinny być definiowane na klasach od 13 i wyższych. Jednakże należy zwrócić uwagę, że manualna reklasyfikacja przeprowadzona przez wykonawcę podniesie koszty zamówienia i należy zamawiać ją jedynie w uzasadnionych przypadkach. Podział na arkusze Blok danych LIDAR na potrzeby przetwarzania, jak i archiwizacji jest dzielony na arkusze. W projekcie ISOK korzystało się w tym celu z podziału sekcyjnego map w układzie 1992, innym spotykanym standardem jest podział na arkusze w siatce kilometrowej. W odniesieniu do sekcji AZP, których sekcjami o powierzchni większej niż sekcje podziału kraju w skali 1:10 000, zaleca się zapis plików zgodnie ze standardami prac przyjętych w pracach geodezyjnych z racji zapisów rozporządzenia dotyczącego przekazywania tego rodzaju danych do zasobu tj. Rozporządzenie Ministra Spraw Wewnętrznych i Administracji z dnia 3 listopada 2011 r. w sprawie baz danych dotyczących zobrazowań lotniczych i satelitarnych oraz ortofotomapy i numerycznego modelu terenu (Dz.U. 2011 nr 263 poz. 1571). Ze względu na znaczny rozmiar pojedynczej sekcji AZP podział według ich granic zaistnieć może dopiero na etapie tworzenia numerycznych modeli wysokościowych. Wykonanie zdjęć dla obszaru skanowania Wykonawca jednocześnie z wykonaniem skanowania lotniczego może pozyskać zdjęcia lotnicze, co obecnie jest standardem w wielu pracach. Zdjęcia te służą do kolorowania chmury punktów, ale mogą również pozwolić wytworzyć ortofotomapę. Zdjęcia mogą być wykonywane synchronicznie do skanowania tj. w trakcie jednego nalotu lub w innym terminie. Synchroniczna rejestracja wyklucza lot przy niekorzystnych warunkach oświetleniowych (w tym nocą), co z punktu widzenia wykonawcy, skraca czas, w którym możliwe jest pozyskanie danych. Można również dopuścić niesynchroniczną rejestrację fotograficzną (np. skanowanie nocą, a zdjęcia w innym nalocie w ciągu dnia), jednakże jest to możliwe tylko dla obszarów odkrytych, z niską zabudową, gdyż w innym przypadku powstać mogą widoczne błędy kolorowania punktów chmury na budynkach i wokół nich. Z perspektywy interpretacji archeologicznej korzystne jest synchroniczne pozyskiwanie danych, jednakże należy zwrócić uwagę, iż potencjał interpretacyjny zdjęć w obszarach zalesionych jest ograniczony 20

a jednocześnie wymóg pozyskania zdjęć może prowadzić do podniesienia kosztów zamówienia. Dlatego też zaleca się pozyskiwanie zdjęć tylko w uzasadnionych przypadkach. Parametry rekomendowanej synchronicznej rejestracji fotograficznej: kamera cyfrowa umożliwiająca wykonanie barwnych zdjęć RGB o rozdzielczości terenowej umożliwiającej nadanie atrybutów RGB punktom laserowym LIDAR (średnioformatowej i wielkoformatowej), dla efektywnej interpretacji zdjęć zaleca się, aby wielkość terenowa piksela (GSD) mieściła się w zakresie 10-15 cm, zasięg poprzeczny rejestracji nie mniej niż szerokość pasa skanowania LIDAR, planowane pokrycie podłużne zdjęć 60%, sztywne sprzężenie kamery z płytą montażową głowicy skanującej LIDAR, umożliwiające pomiar elementów orientacji zdjęć w locie (tj. położenie kamery w momentach ekspozycji oraz kąty obrotu kamery ω, φ, κ) lub kamera cyfrowa wyposażona w zintegrowany system GPS/INS, umożliwiający pomiar elementów orientacji zdjęć w locie (tj. położenie kamery w momentach ekspozycji oraz kąty obrotu kamery ω, φ, κ). dopuszczalnym, alternatywnym rozwiązaniem wyznaczenia elementów orientacji zewnętrznej zdjęć jest wyznaczenie elementów orientacji zdjęć w procesie aerotriangulacji. Raportowanie prac przez wykonawcę i kontrola dostarczanych danych Część ta dotyczy zaleceń i wymagań, jakie powinien postawić zamawiający w kontekście otrzymania produktu, który spełnia założone kryteria. W projekcie ISOK realizowana była kontrola wyłaniana w odrębnych postępowania przetargowych. W różnorodnych projektach szacuje się, że niezależna kontrola może podnosić budżet prac o 10% jego wartości. W przypadku zlecanych nalotów LIDAR dla celów archeologicznych wykonawca prac powinien przedłożyć zamawiającemu szerokie i kompletne raporty z wykonania prac fotolotniczych, które omówiono poniżej, tak, żeby zamawiający samodzielnie ocenił, czy przekazany materiał spełnia jego oczekiwania. Kontrola kompletności, gęstości i równomierności gęstości danych LIDAR Badanie kompletności, gęstości i równomierności gęstości danych LIDAR należy wykonywać przed wyrównaniem szeregów dla 100% powierzchni bloku LIDAR. Wymaga się kompletnego pokrycia powierzchni bloku LIDAR danymi LIDAR. Wymagania odnośnie gęstości i równomierności gęstości muszą być zachowane dla całego obszaru skanowania z wyjątkiem obszarów o słabym odbiciu, jak na przykład jeziora czy rzeki. Obszary o słabym odbiciu muszą być udokumentowane w Raporcie dostawy. Badanie gęstości danych LIDAR przeprowadza się dla pojedynczych szeregów bez nakładania danych LIDAR z szeregów sąsiednich w pasach pokrycia. Wyjątek stanowią naloty o pokryciu większym niż 50%, kiedy założenie mówi o pokryciu obszaru danymi z więcej niż 1 szeregu. Przy badaniu gęstości uwzględnia się tylko punkty ostatniego odbicia, oraz punkty z jednym odbiciem (pierwsze odbicie równe ostatniemu). Gęstość bada się i raportuje dla 100% powierzchni bloku LIDAR. Warunkiem spełnienia kryterium gęstości jest osiągnięcie wymaganej gęstości w każdym szeregu. Wymaga się, aby w 95% przypadków gęstość danych LIDAR na powierzchniach reprezentatywnych spełniała zakładane kryterium. Średnia gęstość W obszarach o dużych deniwelacjach dopuszcza się lokalny spadek gęstości danych LIDAR o 40% w obniżeniach terenu. Za obszar o dużych deniwelacjach uznaje się obszar planowanego bloku LIDAR, w obrębie którego różnice wysokości przekraczają 400 m. Nie zwalnia to jednak z uzyskania wymaganej średniej gęstości dla całego szeregu LIDAR. 21

Równomierność gęstości punktów laserowych Badanie równomierności gęstości danych LIDAR przeprowadza się dla pojedynczych szeregów bez nakładania danych LIDAR z szeregów sąsiednich w pasach pokrycia. Przy badaniu równomierności gęstości uwzględnia się tylko punkty ostatniego odbicia, oraz punkty z jednym odbiciem (pierwsze odbicie równe ostatniemu). Kontrola ta powinna wykazać osiągnięcie wymaganego wskaźnika równomierności gęstości punktów laserowych, tj. stosunek średniej odległości punktów laserowych w kierunku lotu i w kierunku poprzecznym powinien się zawierać w wymaganym przedziale. Wskaźnik ten powinien być osiągnięty na reprezentatywnych powierzchniach, położonych wzdłuż centralnej osi szeregu dla 95% badanego obszaru. Wykonawca wyniki powyższych prac kontrolnych szczegółowo dokumentuje w Raporcie dostawy. Wyrównanie danych LIDAR - georeferencja Dane laserowe podlegają wyrównaniu i kontroli oddzielnie w każdym bloku LIDAR. Na proces wyrównania składają się: określenie pozycji stacji referencyjnych (jeśli takie stacje są zakładane), obliczenie wyników pomiaru płaszczyzn referencyjnych i płaszczyzn kontrolnych, obliczenie trajektorii lotu z danych GPS/INS, obliczenie chmury punktów laserowych w każdym szeregu, w tym również w szeregach poprzecznych, wyrównanie szeregów w obrębie bloku LIDAR (łącznie z szeregami poprzecznymi) z wykorzystaniem płaszczyzn referencyjnych. Szczegółowe wyniki wyrównania danych LIDAR, z wyróżnieniem powyższych etapów muszą być załączone do Raportu dostawy. Raportowanie wyrównania danych LIDAR w obrębie bloku LIDAR Przebieg procesu wyrównania danych LIDAR w obrębie bloku LIDAR powinien być szczegółowo udokumentowany w Raporcie dostawy, który powinien zawierać m.in.: szczegółowy opis procesu skanowania laserowego (informacje o lokalizacji obszaru, osiągnięte parametry skanowania - data nalotu, sprzęt, kąt skanowania, wysokość lotu, częstotliwość skanowania, częstotliwość próbkowania, orientacja szeregów, pokrycie poprzeczne, położenie szeregów poprzecznych, warunki meteorologiczne, itp.), szkic rozmieszczenia płaszczyzn referencyjnych, dokumentację polowego pomiaru płaszczyzn referencyjnych, metodykę wyrównania szeregów w bloku LIDAR, opis etapów wyrównania, wykorzystane oprogramowanie, sposób wykorzystania danych kalibracji skanera, stacji referencyjnych, rejestracji GPS/INS, itp. wykorzystanie w procesie wyrównania szeregów poprzecznych LIDAR (jeśli były wymagane), wykorzystanie w procesie wyrównania poprzecznego pokrycia szeregów LIDAR, wyniki pośrednie i końcowe, wraz z raportami końcowymi, w tym ocenę dokładności sytuacyjnej i wysokościowej w obszarze bloku LIDAR, wraz ze wskaźnikami: błąd średni (w znaczeniu średniokwadratowy), błąd maksymalny, składowa systematyczna błędu (średnia arytmetyczna odchyłek na polach kontrolnych), składowa przypadkowa błędu (odchylenie standardowe), przebieg procesu wyrównania, 22

techniki pomiaru oraz wyniki pomiaru płaszczyzn referencyjnych i płaszczyzn kontrolnych (sytuacyjnych i wysokościowych), wyniki wyrównania wraz z syntetycznymi raportami generowanymi przez system wyrównania, w tym ocenę dokładności sytuacyjnej i wysokościowej. Wyniki pomiaru płaszczyzn kontrolnych oraz kontroli danych LIDAR powinny być szczegółowo udokumentowane w Raporcie dostawy, łącznie z polowymi dokumentami pomiarowymi. Szczegółowość tych dokumentów powinna umożliwiać powtórzenie kontroli przez zamawiającego na tych samych płaszczyznach kontrolnych. Kontrola bezwzględnej georeferencji bloku LIDAR Wykonawca dokonuje kontroli bezwzględnej georeferencji niezależnie dla każdego bloku LIDAR po wyrównaniu, na pomierzonych wcześniej płaszczyznach kontrolnych. Kontrola obejmuje ocenę pozycjonowania danych LIDAR: wysokościowego i sytuacyjnego. Rekomendowane dopuszczalne średnie (w rozumieniu średniokwadratowe) odchyłki na płaszczyznach kontrolnych w bloku LIDAR: w obszarach odkrytych i zalesionych: dokładność wysokościowa mh 0.15 m, dokładność sytuacyjna mp 0.50 m w obszarach zabudowanych: dokładność wysokościowa mh 0.10 m, sytuacyjna mp 0.40 m Wymaga się, aby: rozbieżności na 68% pomierzonych obiektach kontrolnych były mniejsze od odpowiadającego kryterium opisanego powyżej, rozbieżności na 95% pomierzonych obiektach kontrolnych były mniejsze od podwójnej wartości odpowiadającego kryterium, rozbieżności na żadnym z pomierzonych obiektów kontrolnych nie przekroczyły potrójnej wartości odpowiadającego kryterium opisanego powyżej. Kontrola względna georeferencji bloku LIDAR w pasach pokrycia poprzecznego szeregów. Wykonawca dokonuje kontroli względnej niezależnie dla każdego bloku LIDAR po wyrównaniu, na podstawie zgodności sytuacyjnej i wysokościowej wybranych obiektów leżących w pasach pokrycia poprzecznego szeregów, wyznaczonej niezależnie z danych każdego z obu pokrywających się szeregów. Warunki techniczne powinny wskazać w formie zbliżonej do wcześniejszej Kontroli bezwzględnej georeferencji bloku LIDAR i raportowania : jak ta kontrola ma być wykonana, jakie kryteria mają być spełnione, jak wyniki mają być raportowane. Kontrola styków bloków LIDAR (jeżeli obiekt opracowania był dzielony na bloki) Na styku (granicy) bloków LIDAR należy wykonać kontrolę wysokościową i sytuacyjną chmur punktów z danymi pochodzącymi z sąsiednich bloków LIDAR. 23

Podsumowanie Na jakość danych ALS bezpośredni wypływ ma pokrycie i ukształtowanie terenu. Kluczowym parametrem jest okres wykonania nalotów oraz oczekiwana gęstość chmury punktów. Dla potrzeb archeologii istotna jest gęstość punktów na gruncie. Z racji trudności realizacji tego parametru polecana jest gęstość punktów pochodzących z ostatniego lub jedynego odbicia, która powinna być dobrana w zależności od obiektów, jakie mogą być przedmiotem badań archeologicznych i która powinna zapewniać możliwość tworzenia numerycznego modelu wysokościowego o wybranej rozdzielczości. Gęstość skanowania, w celu zapewnienia w większości miejsc wymaganej liczby punktów na gruncie na metr kwadratowy, powinna być odpowiednio większa, nawet do kilkunastu punktów na metr kwadratowy. Większość zaleceń odnośnie pozyskiwania danych LIDAR związanych z projektowaniem nalotu i doborem parametrów powinna być związana z przyjętymi w krajowych pracach fotolotniczych rozwiązaniami. Dotyczy to szczególnie georeferencji, formatów zapisów danych i prowadzenia nalotów LIDAR. Zapewni to unifikację pozyskiwania danych ze standardem przyjętym w Polsce podczas realizacji prac ISOK. Istotna jest nie tylko gęstość punktów w pozyskanych chmurach, ale również równomierność skanowania. Współcześnie lepszą jakość danych pozwalają uzyskać skanery rejestrujące pełny kształt fali (full waveform), a parametry z dekompozycji full waveform podobnie jak jej intensywność mogą dostarczyć dodatkowych informacji podczas interpretacji. Punkty w chmurze punktów LIDAR mogą byś sklasyfikowane, tj. każde odbicie może mieć przypisaną informację o tym, od czego odbiła się wiązka lasera. W najprostszym wariancie jest to podział na dwie klasy: odbicia pochodzące od gruntu i wszystkie inne. Bardziej zaawansowana klasyfikacja automatyczna przewiduje również wyróżnienie takich obiektów jak budynki czy roślinność, ponadto możliwe jest przeprowadzenie klasyfikacji manualnej według wytycznych zamawiającego. Dostarczone przez wykonawcę chmury punktów powinny być podzielone na arkusze, by ułatwić zamawiającemu archiwizację i pracę z danymi LIDAR. Standardem jest jednoczesne wykonywanie zdjęć dla obszaru, dla którego pozyskuje się dane. Zdjęcia takie mogą dostarczyć dodatkowych informacji podczas analizy archeologicznej. Wraz z dostarczeniem danych wykonawca powinien dostarczyć szczegółowy raport z przetwarzania i kontroli wewnętrznej danych. Zalecenia 1. Dla wszystkich obszarów zalecanym terminem nalotu jest okres od września do maja, dla obszaru leśnego optymalnym terminem nalotu jest okres bezlistny. 2. Nalotów nie należy wykonywać, gdy zalega pokrywa śnieżna, jak również, gdy środowisko, dla którego planowane jest pozyskanie danych jest wilgotne (rosa, okres po wystąpieniu opadów niekorzystnie wpływają na wynik skanowania redukując ilość efektywnych odbić z gruntu). 3. Dane należy zapisywać w formacie *.las. Dopuszczalnym jest także skompresowany *.laz. 4. Dane powinny posiadać georeferencję w UWPP 1992 i układzie wysokościowym Kronsztadt 86. 5. W terenach o dużych deniwelacjach terenu rekomendowane są dwukrotnie wyższe gęstości chmury punktów niż w obszarach płaskich. 24

6. W obszarach leśnych zalecane jest zwiększenie pokrycia pomiędzy szeregami, przy zachowaniu maksymalnego kąta skanowania ±30º, lub zmniejszenie tego kąta do ±20º. 7. Skaning na potrzeby archeologii należy wykonywać skanerami umożliwiającymi rejestrację pełnego kształtu fali (full waveform) a parametry z jej dekompozycji, obok intensywności, powinny być zapisywane dla poszczególnych punktów w chmurze. 8. Zaleca się wykonanie co najmniej automatycznej klasyfikacji danych na klasy 0-12 według standardu ASPRS. 9. Dane powinny być dostarczone w podziale na arkusze wg UWPP 1992. 10. W uzasadnionych przypadkach zaleca się jednoczesne pozyskanie zdjęć. Wykonawca poza pojedynczymi zdjęciami powinien dostarczyć ich zakres przestrzenny zrzutowany na NMT, a także opracowaną ortofotomapę. 11. Wykonawca powinien dostarczyć raport z pozyskania i przetwarzania danych. 12. Zaleca się również, aby to na Wykonawcy prac fotolotniczych spoczywało wygenerowanie numerycznego modelu terenu i jego kontrola. 13. Wykonawca powinien przekazać surowe dane pozyskane ze skanera, które to zawsze mogą zostać powtórnie przetworzone. 25

ROZDZIAŁ 3 PRZETWARZANIE DANYCH ALS I OCENA JAKOŚCI CHMURY PUNKTÓW Niniejsza część opracowania dotyczy przetworzeń i oceny jakości danych ALS, które można wykonać w większości programów dedykowanych tym danym z uwzględnieniem wolnego oprogramowania. Czynności te są kolejnym etapem przygotowania danych do analizy i interpretacji obiektów archeologicznych. Przetworzenia te archeolog powinien wykonać w przypadku zamawiania danych fotolotniczych, które należy dodatkowo zweryfikować. Podkreślić należy jeszcze raz, że niniejsza część dotyczy przedstawienia dobrych praktyk odnośnie przetwarzania chmur punktów ALS do innych produktów, które wykorzystane mogą być w inwentaryzacji dziedzictwa kulturowego. Część ta dotyczy zarówno sprawdzenia potencjału i jakości danych kupionych lub nieodpłatnie otrzymanych z CODGIK pozyskanych w ramach projektu ISOK, jak i samodzielnej weryfikacji zamawianych danych LIDAR. Ocena jakości chmury punktów Niezależnie od tego, czy dane pozyskane zostały w ramach lotniczego skanowania laserowego dedykowanych pracom archeologicznym, czy pochodzą z innego projektu, przed przystąpieniem do dalszych przetworzeń i interpretacji archeologicznej powinny one zostać poddane ocenie jakości. W przypadku, gdy dane były pozyskane zgodnie z zaleceniami opisanymi w rozdziale pierwszym, to szczegółową ocenę ich jakości powinien przeprowadzić wykonawca. Niezależną kontrolę powinien przeprowadzić również zamawiający. Pozwoli to potwierdzić informacje przedstawioną przez wykonawcę w raporcie oraz dostarczy informację charakteryzującą lokalną jakość danych niezbędną do poprawnej interpretacji. Podstawowymi elementami podlegającymi kontroli powinny być: poprawność i kompletność otrzymanych danych, kontrola gęstości danych, kontrola równomierności rozłożenia punktów, kontrola względnego dopasowania szeregów i georeferencji danych. Kontrola poprawności i kompletności danych pokaże, czy format zapisu dostarczonych plików jest zgodny z zamówieniem oraz pozwoli na ocenę poprawności przycięcia danych do odpowiednich arkuszy, jak również kompletność pokrycia obszaru zainteresowania (obszaru zamówienia) przez dane LIDAR. Kontrola ma na celu zlokalizowanie miejsc, w których występują braki danych i zweryfikowanie, czy braki te wynikają z błędnie przygotowanych zbiorów, czy też w miejscach tych zlokalizowane są obiekty o słabym odbiciu wiązki lasera np. zbiorniki wodne. Ocena kompletności danych jest wykonywana dla całego zbioru danych. Kontrola gęstości danych sprawdza liczbę punktów w określonej jednostce powierzchni. Do analizy brane są tylko punkty z ostatniego odbicia oraz z pojedynczym odbiciem. Analiza gęstości realizowana jest dla całości opracowania z lotniczego skanowania laserowego w obszarach o kształcie kwadratu o boku 25 25 m (Rys. 1). W każdym z tych kwadratów wyznaczana jest liczba punktów na metr kwadratowy. Kontrola ma na celu zlokalizowanie miejsc, w których dane LIDAR nie zostały pozyskane z zakładaną gęstością. Kwadraty niespełniające założonych kryteriów gęstości powinny zostać w pierwszej kolejności przeanalizowane pod kątem obecności obiektów absorbujących wiązkę laserową np. zbiorników wodnych. 26

Dodatkowo kwadraty spełniające kryterium gęstości powinny stanowić 95% wszystkich skontrolowanych obszarów. Opisana metoda kontroli jest powszechnie stosowana do oceny gęstości chmury punktów. Rys. 1. Przykładowa mapa gęstości punktów z pierwszego odbicia dla AZP 053-085 w oczku 25x25 m W zastosowaniach archeologicznych szczególnie ważna jest gęstość chmury punktów na gruncie. W związku z tym po skontrolowaniu gęstości danych należy zweryfikować gęstość punktów tylko w klasie grunt (klasa 2). W tym celu można wykonać raster o większej rozdzielczości np. 5 metrów dla danych ISOK (rozdzielczość tego rastra powinna być powiązana z gęstością skanowania kilkukrotnie większa od rozdzielczości tworzonego modelu terenu) (Rys. 2). Wyższa rozdzielczość pozwoli na dostarczenie informacji ilościowej (średnia gęstość punktów na gruncie), potrzebnej podczas tworzenia NMT, a także informacji jakościowej w graficzny sposób przedstawi miejscach, w których brakuje punktów na gruncie. Obszary takie powinny zostać później wyłączone z interpretacji lub mogą wymagać dodatkowej weryfikacji terenowej. 27

Rys. 2. Przykładowa mapa gęstości punktów na gruncie dla AZP 053-085 w oczku 5x5 m W przypadku terenów zabudowanych należy rozważyć wykonanie map gęstości nie tylko z klasy 2 (grunt), ale również z klasy 6 (budynki), ponieważ w przeciwnym wypadku na mapie gęstości punktów tylko na gruncie widoczne będą wszystkie zabudowania (jako braki danych). Kontrola równomierności gęstości danych przeprowadzona jest dla wybranych obszarów o kształcie kwadratów 25 25 m. Dla każdego z punktów w danym obszarze wyznaczana jest odległość do najbliższego punktu sąsiedniego w kierunku północ-południe oraz wschód-zachód. Na podstawie tych wielkości wyznaczana jest średnia odległość w obu kierunkach dla każdego z obszarów, która weryfikowana jest z założeniami wyjściowymi projektu. Obszary spełniające kryterium średniej odległości w obu kierunkach powinny stanowić 95% wszystkich sprawdzonych powierzchni. Kontrola dopasowania szeregów odbywa się na podstawie weryfikacji punktów na obszarach pokrywania się pasów nalotu. Sprawdzana jest dokładność położenia w osiach X, Y i Z pasów. Ocena dokładności względnej położenia pasów w osi Z polega na sprawdzeniu różnicy wysokości pomiędzy numerycznymi modelami terenu wygenerowanymi z punktów pomierzonych dla różnych pasów nalotu (w obszarze ich pokrycia). Ocena dokładności względnej XY opiera się na określeniu różnic w położeniu manualnie pomierzonych na obrazach intensywności chmury punktów szczegółów sytuacyjnych jednoznacznie identyfikowalnych na dwóch pasach nalotu. Średnie różnice położenia względnego uzyskane dla poszczególnych par szeregów służą do oceny całości opracowania. Kontrola georeferencji odbywa się na obszarze całego opracowania. Ocena dokładności Z odbywa się na podstawie sprawdzenia różnicy pomiędzy numerycznym modelem terenu wygenerowanym z chmury punktów, a wysokością punktów pomierzonych metodą RTK w otwartym terenie. Ocena dokładności XY 28

odbywa się na podstawie sprawdzenia różnicy współrzędnych szczegółu sytuacyjnego, który jednoznacznie można wskazać na chmurze punktów oraz w terenie (np. kalenica dachu, obiekt pomierzony na intensywności odbicia). Średnie różnice położenia bezwzględnego współrzędnych szczegółów sytuacyjnych służą do oceny całości opracowania. Kontrola georeferencji bezwzględnej wymaga posiadania obiektów o znanych współrzędnych lub narzędzia do pomiaru tychże współrzędnych. Kontrola ta potraktowana powinna być opcjonalnie. Reklasyfikacja Klasyfikacja chmury punktów jest kluczowym etapem w przetwarzaniu danych pochodzących z lotniczego skanowania laserowego. Dokładność jej wykonania wpływa w zasadniczy sposób na jakość produktów pochodnych, a w szczególności numerycznych modeli wysokościowych. Jest to proces realizowany przez algorytm numeryczny, który polega na automatycznym przyporządkowaniu zarejestrowanych punktów do odpowiednich kategorii obiektów, zwanych klasami. Istnieje wiele metod klasyfikacji chmur punktów, a w różnych programach zaimplementowane mogą być różnorodne algorytmy. Klasyfikacja wykonana metodami automatycznymi zapewnić powinna oczekiwaną poprawność na poziomie między 95-98%. Jednakże ocena klasyfikacji prowadzona jest w odniesieniu do wszystkich punktów w klasyfikowanej chmurze punktów, a w tej skali obiekty będące przedmiotem zainteresowania archeologii stanowią na ogół niewielki odsetek wszystkich punktów. Dlatego też realna weryfikacja poprawności klasyfikacji pod względem zastosowań archeologicznych jest procesem żmudnym i praktycznie niemożliwym do automatyzacji, ponieważ wymaga wizualnej weryfikacji całego zbioru danych (najlepiej w postaci kolejnych przekrojów) dokonanej przez doświadczonego operatora. Proces ten można uprosić w przypadku opracowań obejmujących duży obszar np. rozpoznania zasobów dziedzictwa archeologicznego w ramach programu AZP. Dlatego też zaleca się, aby przed przystąpieniem do pracy z chmurą punktów i generowaniem z niej numerycznych modeli terenu, poza opisanym w poprzednim rozdziale rastrem gęstości punktów w klasie grunt, utworzyć dwa dodatkowe rastry gęstości punktów w klasach (o rozdzielczości 5 m w przypadku danych z projektu ISOK), gdzie powinny być punkty niesklasyfikowane (0, 1) i w klasie zwierającej punkty sklasyfikowane jako szumy (7). Następie należy zweryfikować wizualnie chmury punktów w miejscach, gdzie stwierdzono na podstawie rastrów: Występowanie obszarów o małej gęstości punktów na gruncie (lub braku taki punktów). Występowanie punktów w klasie 0 lub 1 na obszarach potencjalnie istotnych archeologicznie. Występowanie punktów w klasie 7 na obszarach potencjalnie istotnych archeologicznie. Weryfikacja powinna dotyczyć tego czy klasyfikacja została przeprowadzona poprawnie. Jeśli stwierdzone zostaną błędy należy rozważyć przeprowadzenie reklasyfikacji. Pod pojęciem reklasyfikacji rozumieć możemy zarówno powtórną klasyfikację chmury punktów z parametrami bardziej optymalnymi dla analizowanego obszaru lub poprzez wspomnianą wyżej weryfikację poprawności klasyfikacji wraz z jej korektą. Jak pokazują dotychczasowe doświadczenia z danymi z projektem ISOK, reklasyfikacja może być konieczna w następujących sytuacjach: ucinanie przez algorytm klasyfikujący pojedynczych obiektów czy ich fragmentów, ucinanie przez algorytm szczegółów na większych obszarach (np. dodawanie przez algorytm obiektów z klasy grunt do klasy niska roślinność. 29

W pierwszym z tych przypadków zaleca się reklasyfikację manualną, a w drugim można rozważyć wykonanie ponownie filtracji automatycznej. Warto podkreślić, że poprawę klasyfikacji można wykonać przed lub po wizycie w terenie. Ponadto w przypadku tworzenia dokumentacji dla konkretnych obiektów archeologicznych zaleca się przeprowadzenie pełnej wizualnej kontroli klasyfikacji dla danego obiektu i jego otoczenia. Tworzenie modeli wysokościowych Interpretacji, zwłaszcza dla większych obszarów poddaje się nie same chmury punktów, a utworzone z nich modele wysokościowej. Istnieje co najmniej kilka wariantów numerycznych modeli wysokościowych. Dla potrzeb wykorzystania w archeologii można utworzyć (Rys. 3): numeryczny model terenu (klasa 2), numeryczny model pokrycia terenu (klasy 0-6, pierwsze odbicie), numeryczny model wysokościowy z klas grunt i budynki (klasy 2 i 6). Rys. 3. Prezentacja cieniowana: numerycznego modelu pokrycia terenu (po lewej), numerycznego modelu terenu (w środku) i modelu wysokościowego z klasy grunt i budynki (po prawej) Szczególnie polecane są model terenu i model wysokościowy zawierający grunt z budynkami, a bez roślinności. Każdy z modeli wysokościowych może być zapisany w rożnej strukturze. Strukturami najbardziej popularnymi są model TIN (nieregularna sieć trójkątów) oraz GRID (rastrowy zapis wysokości). Strukturą rekomendowaną do zapisu jest raster GRID. Samo tworzenie numerycznego modelu wysokościowego jest formą zamiany informacji z produktu 3D do zapisu w postaci dwuwymiarowej, tj. w postaci rastra. Aby przejść na zapis rastrowy wykonana musi zostać interpolacja. Metodą rekomendowaną jest metoda IDW (metoda uśredniająca, w której wysokość każdego punktu posiada wagę odwrotnie proporcjonalną do odległości od położenia węzła siatki GRID) lub bezpośrednie przejście na format rastrowy z uwzględnieniem tymczasowo budowanego modelu TIN (z uwzględnieniem triangulacji liniowej). Rozdzielczość modeli wysokościowych W odniesieniu do gęstości danych w chmurach punktów - z danego zbioru danych można wygenerować GRID o dowolnie zadanym oczku (rozdzielczości). Wielkość oczka ma związek z gęstością danych. Optymalna rozdzielczość modelu wysokościowego to taka, która umożliwia interpolację wartości danej 30

komórki w oparciu o kilka obserwacji (punktów chmury), a stworzony model musi odzwierciedlać potencjał dokładnościowy zawarty w chmurze, ale jednocześnie nie może mieć zbyt dużej, nieuzasadnionej rozdzielczości powielającej wysokość w sąsiednich pikselach. W odniesieniu do danych z lotniczego skanowania laserowego, użytkownik danych z przykładowego systemu ISOK spotka się ze średnimi gęstościami odpowiednio 12 pkt/m 2 i 4 pkt/m 2 dla standardu II i I. Gęstości takie umożliwiają stworzenie modelu wysokościowego o rozdzielczościach ok. 0.5 m i 1.0 m. Dedykowane naloty dla zbierania danych LIDAR charakteryzować się mogą gęstością nawet kilkuset punktów na metr kwadratowy. Dla określenia rozdzielczości numerycznych modeli terenu stosuje się prostą zależność, opisaną wzorem 22 : d A n w którym: d rozdzielczość modelu w strukturze GRID A - obszar, dla którego liczymy statystykę n - liczba punktów na metr kwadratowy Wzór ten idealnie pasuje do przyjmowanych w ramach ISOK rozdzielczości modeli NMPT (Rys. 4), należy zwrócić uwagę, iż rozdzielczość NMT powinna się odnosić do gęstości punktów klasie grunt, a nie w całej chmurze punktów. Rys. 4. Wykres zależności rozdzielczości siatki modelu wysokościowego (d) do gęstości punktów pomiarowych ALS 22 McCullagh 1988 31

Wybranie zbyt małej rozdzielczości rastra może prowadzić do ukrycia szczegółów i mniej dokładnej interpretacji, natomiast zbyt duża rozdzielczość może sprawiać, iż na rastrach widoczne będą sztuczne efekty związane z rozdzielczością skanowania, które mogą utrudniać późniejszą interpretację. Podział sekcyjny tworzonych modeli wysokościowych Proponowanym modułem archiwizacji NMT jest sekcja AZP, będąca docelowym obszarem opracowania archeologicznego. Powstanie takiego modelu odbywać się powinno poprzez wygenerowanie numerycznego modelu terenu ze wszystkich plików LIDAR (format *.las) obejmujących dany obszar AZP oraz sąsiedni. Zestawienie siatki podziału kraju na produkty geodezyjne w skali 1:2500 oraz sekcje AZP pokazano na rysunku 5. Tworzony model powinien zostać poszerzony o obszar, który może zawierać obiekty, które łatwo jest przeoczyć na stykach bloków/zdjęć. Proponuje się, aby arkusz AZP został poszerzony o bufor minimalnie 100 m lub więcej. Wielkość bufora powinna być uzależniona od wielkości obiektów archeologicznych znajdujących się na danym obszarze. Rys. 5. Fragment siatki podziału sekcyjnego danych ALS w skali 1:2500 (1/16 podziału 1/10 000) - czarna siatka oraz AZP z nazwami sekcji - czerwona siatka Metody wizualizacji i modele pochodne od NMT Kluczowym elementem dla pełnego wykorzystania potencjału danych z lotniczego skanowania laserowego jest ich odpowiednia wizualizacja. Podstawowe metody prezentacji rzeźby terenu takie jak wykorzystanie palety barwnej czy utworzenie warstwic nie są wystarczające dla prospekcji archeologicznej, dlatego też na potrzeby archeologii opracowano lub zaadaptowano szereg innych metod pozwalających na utworzenie modeli pochodnych od numerycznego modelu terenu. W tej części omówiono metody wizualizacji NMT, następnie metody jego przetwarzania do modeli pochodnych wykorzystywanych w archeologii i w końcu metody ich wizualizacji. Wizualizacje NMT Podstawowe metody wykorzystywane do wizualizowania topografii terenu to warstwice, które pozwalają w łatwy sposób odczytać czy wyznaczyć wysokość w dowolnym punkcie wydrukowanej mapy oraz wizualizacja z wykorzystaniem palety barwnej. Paleta barwna przypisuje kolory poszczególnym komórkom NMT, a ich odcień odpowiada wysokości. Szczególnie ważny jest dobór zakresu wyświetlanych wysokości. 32

Poniżej przedstawiono ten sam fragment terenu wizualizowany za pomocą tego samego zestawu kolorów (Rys. 6). W pierwszym przypadku kolory rozłożone zostały równomiernie dla całego obszaru NMT (znacznie więcej niż na ilustracji), a za drugim ograniczono do widocznego fragmentu. Tego typu metody wizualizacji pomimo, iż są niezwykle intuicyjne nie nadają się do analizowania mikrotopografii i nie są wykorzystywane jako podstawa do prospekcji archeologicznej. Mogą natomiast pełnić rolę pomocniczą w trakcie interpretacji (w szczególności wizualizacje z wykorzystaniem palety barwnej) lub być wykorzystywane do tworzenia dokumentacji papierowej (warstwice). Rys. 6. Prezentacja rzeźby terenu (NMT) z wykorzystaniem warstwic (0.5 m) oraz dwa przykłady wykorzystania palety barwnej. Modele pochodne Modelem pochodnym nazwać możemy wszystkie przetworzenia NMT służące wyeksponowaniu pewnych cech terenu czy potencjalnych obiektów wybranymi technikami, aby umożliwić łatwiejsze ich wykrycie oraz uwidocznić ich obecność w celu utworzeniu wizualizacji dla tworzonej dokumentacji wykrytego zabytku. Model cieniowany (ang. hillshade) jest jednym z najprostszych modeli pochodnych zarówno do utworzenia (odpowiednie narzędzia znajdują się praktycznie w każdym programie GIS) jak i do analizy terenu. Ze względu na intuicyjny wygląd wynikowego produktu jest on łatwy do zrozumienia (interpretacji) nawet dla osób bez szczególnego wyszkolenia czy doświadczenia. Model cieniowany pokazuje, jak wyglądałby teren oświetlony przez pojedyncze źródło światła położone w nieskończenie dużej odległości, tak by wszystkie promienie oświetlające NMT były do siebie równolegle (tak zachowują się promienie słoneczne). Tworzenie tego modelu regulowane jest przez dwa parametry definiujące położenie źródła światła (słońca): azymut i wysokość nad horyzontem. Parametry te są kątami, a ich wartości podaje się w stopniach. Pozwala to na utworzenie bardzo plastycznego obrazu, który oddaje topografię terenu. Model cieniowany ma dwie istotne wady, ważne zwłaszcza w przypadku zastosowań archeologicznych. Pierwszą z nich jest to, że nie wszystkie detale są na nim dobrze widoczne, a obiekty liniowe, równolegle do kierunku padania światła są na nim kompletnie niewidoczne. Ponadto problemów dostarcza interpretacja miejsc, gdzie duży jest stopień zacienienia czy naświetlania. Druga wada związana jest z postrzeganiem tego modelu przez człowieka. W zależności od kierunku padania promieni słonecznych te same obiekty mogą 33

wydawać się wklęsłe lub wypukłe. Ponadto podczas digitalizacji granic obiektów na takim modelu obserwator zamiast wskazywać obiekt, może wskazywać jego cień, co będzie prowadzić do przesunięcia wyników interpretacji względem ich faktycznego położenia w terenie. Poniżej na rysunku 7 przedstawiono ten sam teren oświetlony z trzech różnych kierunków. Rys. 7. Modele cieniowane dla tego samego fragmentu NMT utworzone z różnymi parametrami. Ze względu na wspomniane wyżej niedogodności na potrzeby archeologii wykonuje się bardziej skomplikowane przetworzenia bazujące na modelu cieniowanym. Pierwszym jest jednoczesne cieniowanie z wielu kierunków (ang. multidirectional hillshade). W tej technice zamiast jednego modelu cieniowanego wykonuje się ich więcej, na ogół od 3 do 16. Następnie takie modele analizowane są wspólnie poprzez przełączanie się pomiędzy nimi lub stworzenie kompozycji barwnej. Innym przetworzeniem, które można zastosować dla cieniowania z wielu kierunków jest analiza składowych głównych PCA (ang. Principal Component Analysis). Polega ona na matematycznej analizie treści zawartej w poszczególnych rastrach (modelach cieniowanych) a następnie przeniesieniu tej treści do nowych warstw tak, by pierwsze z nich zawierały jak najwięcej informacji. Wadą cieniowana z wielu kierunków jest to, że trzeba jednocześnie interpretować wiele warstw lub trudniejsze w interpretacji kompozycje RGB. Kluczową wadą wyników analizy PCA jest to że jej wyniki są uzależnione od terenu dla jakiego się je przeprowadza i nie da się ściśle zdefiniować, które z warstw będących jej wynikiem powinny być analizowane. Na ogół przyjmuje się, że analiza kompozycji RGB trzech pierwszych składowych jest wystarczająca, jednakże w poszczególnych wypadkach obiekty archeologiczne mogą być widoczne dopiero na kolejnych warstwach (składowych). Wspomniane wizualizacje pokazano na rysunku 8. 34

Rys. 8. Kompozycja RGB z trzech modeli cieniowanych; pierwsza składowa wyniku PCA; kompozycja RGB trzech pierwszych składowych PCA Powszechnym modelem pochodnym jest również mapa spadków (ang. slope). W jej wypadku w poszczególnych komórkach modelu zamiast wysokości (jak w przypadku NMT) zapisywane jest nachylenie danego fragmentu terenu, wyrażone w stopniach lub procentach. Obraz ten przedstawiony w odcieniach szarości (gdzie minimalnym spadkom odpowiada kolor biały a maksymalnym kolor czarny) podobnie do modelu cieniowanego jest bardzo plastyczną reprezentacją topografii terenu. Jednakże ze względu na to, że nie pokazuje on kierunków nachylenia, utrudnione w jego przypadku jest interpretowanie czy widziane obiekty są wklęsłe czy wypukłe. Podczas tworzenia mapy spadków nie trzeba określać żadnych dodatkowych parametrów, jedynie w niektórych programach GIS zostaniemy zapytani czy wynikowe wartości mają być zapisane w stopniach czy w procentach. Porównanie wizualizacji modelu spadków znajduje się na rysunku 9. Rys. 9. Ten sam NMT: zwizualizowany za pomocą palety barwnej oraz jego model cieniowany i mapa spadków. Stosunkowo największą rodziną przetworzeń wykorzystywanych w archeologii są modele różnicowe, które mają pokazywać lokalne deniwelacje (zróżnicowanie) terenu. Polegają one na odjęciu od modelu terenu 35

jego uogólnionej (zgeneralizowanej) postaci, a zróżnicowanie pomiędzy modelami polega na sposobie obliczania właśnie tego uogólnionego (wygładzonego) modelu terenu. Najprostszy z nich, oblicza się poprzez policzenie średniej wysokości wokół danego węzła siatki GRID NMT, a później odjęcie tej wartości średniej od oryginalnej. W ten sposób liczony jest np. uproszczony lokalny model rzeźby (ang. simple Local Relief Model - slrm). Niestety takie podejście powoduje, że deniwelacje w wynikowym modelu pochodnym są mniejsze niż w rzeczywistości,. W związku z tym zaproponowano lokalny model rzeźby (ang. Local Relief Model - LRM), w którym wspomniany negatywny efekt jest zmniejszony poprzez użycie bardziej wysublimowanego sposobu obliczania uogólnionego modelu terenu. Inna popularną metodą jest obliczanie średniej wysokości nie wewnątrz koła o zadanym promieniu, a w pierścieniu, dzięki czemu teren w bezpośrednim otoczeniu danego punktu nie jest wliczany do wysokości średniej. Z takiej metody obliczeń korzysta indeks pozycji topograficznej (ang. Topographic Position Index - TPI), a także po dodatkowych modyfikacjach związanych z analizami widoczności Local Dominance (LD). Ten ostatni nie spełnia jednak wszystkich cech modelu różnicowego, ponieważ w wyniku wprowadzenia elementu analizy widoczności nie zawiera on lokalnych wysokości. Wykorzystując te modele należy zwrócić szczególną uwagę na wielkość obszaru (promień), w jakim liczy się średnie wysokości, ponieważ powinien być on dobrany do rozmiaru wyszukiwanych obiektów. Istotne jest również takie dobranie sposobu wizualizacji (palety barwnej), by była ona zgodna z wysokością poszukiwanych obiektów. Porównanie ustawień wizualizacji wykorzystującej LRM zawarto w rysunku 10. Rys. 10. Ten sam slrm wizualizowany z różnymi ustawieniami wartości minimalnej i maksymalnej tej samej palety barwnej. Ostatnie z omawianych modeli dotyczą analizy bezpośredniego sąsiedztwa i wzajemnych relacji pomiędzy sąsiadującymi ze sobą punktami siatki GRID. Do tego typu modeli pochodnych zaliczamy otwarcie topograficzne (ang. Openness) i indeks widoczności nieba (ang. Sky-View Factor - SVF). Opennes dla każdego punktu GRID bada jego otoczenie w zadanym promieniu i liczy kąt otwartości topograficznej. Obliczenia te są przeprowadzone w zadanej liczbie kierunków (najczęściej 8-16). Modyfikację tej metody stanowi, indeks widoczności nieba (SVF), w którym zamiast badać sam kąt przeprowadza się dodatkowo 36

analizę nasłonecznienia zakładając, że model terenu jest równomiernie oświetlany przez hemisferę. Dzięki tej modyfikacji SVF lepiej pokazuje ogólne ukształtowanie terenu niż Openness, który to jest bardziej płaski. W przypadku Openness możliwe jest natomiast obliczenie jego wartości w dwóch wariantach: positive (gdzie analizowane są kąty mierzone od zenitu) i negative (analizie podlegają kąty mierzone od nadiru). Poniżej na rysunku 11 przedstawione są trzy modele pochodne dla tego samego terenu. Rys. 11. Trzy modele pochodne dla tego samego NMT: SVF, Openness positive, Openness negative, liczone w takim samym sąsiedztwie (R = 10 m) Ten rodzaj modeli pochodnych definiowany jest przez dwa podstawowe parametry: promień, w jakim będzie analizowane sąsiedztwo, którego dobór uzależniony jest od rozmiaru poszukiwanych obiektów oraz liczbę kierunków, jaka podlega analizie (Rys. 12). Rys. 12. Wpływ rozmiaru analizowanego sąsiedztwa na wygląd SVF od lewej promień 5,10 i 20 metrów; za każdym razem analizowano tę samą liczbę 16 kierunków Omówione powyżej metody nie stanowią wszystkich, jakie wykorzystywane są w archeologii, ale są to te, które cieszą się największą popularnością. Do modeli pochodnych, których nie uwzględniono powyżej możemy zaliczyć: analizy nasłonecznienia (skomplikowane obliczeniowo), rastry krzywizny, kierunku ekspozycji (o ograniczonych zastosowaniach w archeologii), wyniki filtracji górnoprzepustowej (np. filtrem Laplace'a) czy modele różnicowe (zbliżone wynikami do modeli różnicowych). 37

Wizualizacje i superpozycje modeli pochodnych Modele pochodne omówione w poprzedniej części możemy podzielić na dwie kategorie. Do pierwszej z nich możemy zaliczyć wszystkie te, które mają jedynie wartość wizualną: modele cieniowane i ich przetworzenia, Sky-View Factor, Local Dominance; a do drugiej te, w których zapisane są faktyczne wartości takie jak mapy spadków, modele różnicowe (simple Local Relief Model, Local Relief Model, Topographic Position Index) czy Openess. Jeśli dany model pochodny zawiera jedynie informację wizualną, to dla jego zapisu i interpretacji wystarczające będzie wykorzystanie rastrów 8 bitowych tj. takich dla których zapisane jest 256 wartości całkowitych od 0 do 255, reprezentujących domyślne odcienie szarości. W przypadku wszystkich pozostałych modeli pochodnych uzasadnione jest wykorzystanie 32 bitowych rastrów pozwalających na zapisanie liczb rzeczywistych wraz ze znakiem. W przypadku interpretacji wizualnej ważne jest dobranie odpowiedniej metody wizualizacji. Poniżej na przykładzie mapy spadków (Rys. 13) przedstawiono jak ten sam teren będzie wyglądał przy podziale kolorów od zielonego do czerwonego oraz w dwóch konfiguracjach palety ciągłej. Dobór od jasnej do ciemnej, lub na odwrót, może wpływać na intuicyjny odbiór danej wizualizacji. Rys. 13. Mapy spadków wizualizowane z różnymi paletami barwnym Znacznie istotniejsze jest dobranie metod wizualizacji w przypadku rastrów zawierających wartości rzeczywiste. Dla modeli różnicowych powinno się dobierać symetryczne palety barwne (np. przechodzące od czerwieni przez żółć do koloru niebieskiego) z tak dobranymi zakresami by wartości 0 odpowiadał kolor środkowy. Dobierając wartości minimalne i maksymalne należy mieć na uwadze wysokości poszukiwanych obiektów oraz maski, w jakiej liczono model różnicowy, ponieważ zmiana ich doboru może ukrywać lub eksponować obiekty o różnej wysokości (Rys. 14). 38

Rys. 14. Ten sam slrm wizualizowany z różnymi ustawieniami wartości minimalnej i maksymalnej tej samej palety barwnej. Ważą rolę w trakcie interpretacji pełnią superpozycje (czyli złożenia, nałożenia) modeli pochodnych. Ich efekt może być wzmocniony dodatkowymi przetworzeniami z zakresu cyfrowego przetwarzania obrazów (np. mnożenie) jednakże na potrzeby tego opracowania omówione zostaną jedynie najprostsze i najbardziej intuicyjne z nich - wykorzystujące efekt przezroczystości jednej z warstw. Typową superpozycją wykorzystywaną przy wizualizacji topografii terenu jest złożenie NMT ukazanego za pomocą palety barwnej i pół przezroczystego modelu cieniowanego. Taka wizualizacja pozwala na proste rozpoznanie ogólnej topografii terenu, jest jednak zbyt mało szczegółowa dla potrzeb archeologii. Więcej informacji będzie widoczne na złożeniu modelu różnicowego (w symetrycznej palecie barwnej) z półprzezroczystym modelem cieniowanym (Rys. 15). Rys. 15. Superpozycje NMT oraz modeli różnicowych z półprzezroczystym modelem cieniowanym Superpozycje można wykorzystać do zminimalizowania wad niektórych modeli pochodnych, np. proste złożenie wizualizacji mapy spadków w odcieniach szarości (gdzie wartościom minimalnym odpowiada kolor biały a maksymalnym kolor czarny) z półprzezroczystym modelem cieniowanym pozwala zminimalizować wady modelu cieniowanego związane ze znikaniem obiektów liniowych równoległych do kierunku padania światła, a także znacznie poprawia interpretacje deniwelacji w odniesieniu do mapy spadków. 39

Podobnie złożenie wizualizacji kompozycji RGB trzech pierwszych składowych z wyniku analizy PCA (modeli cieniowanych z różnych kierunków) z półprzezroczystym modelem cieniowanym pozwala zminimalizować wadę, jaka w przypadku PCA stanowi nieintuicyjny wygląd kompozycji barwnej (Rys. 16). Rys. 16. Superpozycje produktów przetworzeń modelu wysokościowego Oprogramowanie do pracy z danymi ALS Obecnie nie ma jednego ogólnodostępnego programu, który zapewniałby łatwą pracę z danymi lotniczego skaningu laserowego z perspektywy wykorzystania ich na potrzeby badań archeologicznych. Dlatego też koniecznie jest wykorzystanie co najmniej dwóch, a nawet trzech programów, z których w najbardziej pesymistycznym wariancie jeden służy do wizualizacji chmur punktów, kolejny do ich przetwarzania czy interpretacji, a jeszcze inny - do utworzenia wizualizacji na potrzeby tej interpretacji. Do przetwarzania danych z lotniczego skanowania laserowego zaleca się wykorzystać oprogramowania dostępne na wolnych licencjach (a przynajmniej bezpłatne). W szczególności w przygotowaniu danych do analiz archeologicznych można użyć wymienione poniżej (w kolejności alfabetycznej) programy w wersjach bezpłatnych: Cloud Compare oprogramowanie na otwartej licencji GNU GLP służące do wizualizacji i przetwarzania chmur punktów. Z głównych funkcji pomocnych w pracach archeologicznych obejmuje ono możliwość: wizualizacji danych ze skanowania laserowego, przycinania chmury punktów, łączenia chmur punktów, wyświetlania i konwersji różnych formatów danych chmury punktów. DielmoOpenLiDAR oprogramowanie udostępniane na otwartej licencji GNU GLP bazujące na silniku oprogramowania gvsig służące do zarządzania danymi ze skanowania laserowego. Oprogramowanie umożliwia: wizualizację danych ze skanowania laserowego, analizę, edycję i pomiary na danych LIDAR, kontrolę danych z lotniczego skanowania laserowego (gęstość punktów, linie nalotu), integrację danych ze skanowania laserowego z innymi danymi wektorowymi i rastrowymi. FUGRO VIEWER bezpłatny program do wizualizacji danych ze skaningu laserowego. Pozwala na przeglądanie danych w widoku 3D oraz umożliwia generowanie w locie cieniowanego Numerycznego Modelu Terenu na podstawie siatki trójkątów, który wykorzystać można do interpretacji obiektów archeologicznych. Dodatkowo daje on możliwość tworzenia profili poprzecznych przez chmurę punktów. 40

FUSION oprogramowanie opracowane przez Służbę Leśną Stanów Zjednoczonych dedykowane wykorzystaniu zbiorów danych z lotniczego skanowania laserowego w leśnictwie. Do zastosowań archeologicznych wykorzystać można moduł do klasyfikacji punktów leżących na gruncie, generowania Numerycznego Modelu Terenu oraz wizualizacji danych. GRASS GIS oprogramowanie to w zakresie przetwarzania danych z lotniczego skanowania laserowego umożliwia generowanie Numerycznych Modeli Terenu, jak również przetwarzanie ich do wizualizacji: cieniowania, mapy spadków, PCA. LASTOOLS niektóre moduły programu są dostępne na otwartej licencji LGLP. Moduły te służą do podstawowych modyfikacji danych z lotniczego skanowania laserowego (las2las, lasdiff, lasprecision) oraz do przeglądania danych LAS (lasview) i informacji o zawartości plików z danymi LIDAR (lasinfo). Pozostałe moduły wymagają wykupienia licencji. LiMON Viewer Free bezpłatna wersja polskiego oprogramowania do wizualizacji chmur punktów w 3D czy w postaci przekrojów. Wersja bezpłatna pozwala na odczyt pojedynczego pliku zawierającego do 25 milionów punktów. Oprogramowanie umożliwia: wizualizację danych ze skanowania laserowego, uproszczone tworzenie map gęstości, wyświetlanie danych rastrowych, wyświetlanie danych z serwisów WMS, tworzenie prostych warstw wektorowych. LiDAR Visualisation Toolbox LiVT oprogramowanie zostało opracowane przez Ralfa Hesse z Państwowego Urzędu ds. Dziedzictwa Kultury w Baden-Württemberg w Niemczech w ramach projektu finansowanego przez Komisję Europejską. Program służy do przetwarzania i wizualizacji Numerycznych Modeli Tereniu. Relief Visualisation Toolbox (RVT) oprogramowanie opracowane w Centrum Badań Słoweńskiej Akademii Nauki i Sztuki. Program służy do opracowywania różnych wizualizacji Numerycznych Modeli Terenu wykorzystywanych do identyfikacji na nich charakterystycznych obiektów. SAGA GIS (System for Automated Geoscientific Analyses) jest rozwijany od 2001 roku jako narzędzie do analiz przestrzennych. Zawiera wiele narzędzi pozwalających przetwarzać i analizować dane wektorowe, rastrowe i zbiory punktów z skanowania laserowego. Główne funkcjonalności oprogramowania, które można wykorzystać w analizach archeologicznych to: wizualizacja danych w formacie LAS, generowanie Numerycznych Modeli Terenu i Numerycznych Modeli Pokrycia Terenu z użyciem różnych metod: triangulacja, IDW itp., reklasyfikacja danych ALS, wycinanie danych ALS, eksport danych do SHP, pliku tekstowego, generowanie pochodnych Numerycznego Modelu Terenu: mapy spadków, mapy ekspozycji, hillshade, PCA, local relief, sky view factor, tworzenie i edycja warstw wektorowych. QGIS oprogramowanie GIS na otwartej licencji służące do wizualizacji i przetwarzania danych wektorowych oraz rastrowych. Oprogramowanie ma zaimplementowane wiele pomocnych w inwentaryzacji obiektów archeologicznych narzędzi, w szczególności do: generowania Numerycznych Modeli Terenu z danych punktowych zapisanych w pliku tekstowym, 41

wizualizacji danych rastrowych, generowania modeli cieniowanych, spadków, ekspozycji, local relief, wykorzystania funkcji oprogramowania SAGA GIS oraz LasTools, tworzenia i edycji warstw wektorowych. W tabeli 3 poniżej zestawiono funkcjonalność bezpłatnego/otwartego oprogramowania, które znajduje zastosowanie w inwentaryzacji obiektów archeologicznych. Jak wynika z analizy tej tabeli nie ma dziś jednego narzędzia, które spełniałoby wszystkie wymagania w stopniu wystarczającym, niezbędnym do pełnego wykorzystania danych z lotniczego skanowania laserowego w archeologii. Dane rastrowe (NMT) Dane ALS Wektoryzacja Oprogramowanie Przetwarzanie Wizualizacja Przetwarzanie Wizualizacja + + ++ Cloud Compare ++ ++ Dielmo Open LIDAR + +++ Fugro Viewer + + Fusion +++ + + + + GRASS GIS ++ + LasTools + + + +++ LiMON Viewer Free + LiVT +++ RVT +++ ++ ++ ++ ++ SAGA GIS +++ ++ ++ + QGIS Tab. 3. Zestawienie funkcjonalności otwartego oprogramowania do inwentaryzacji archeologicznej. Liczbą plusów oceniono rozpatrywaną funkcjonalność danego programu, gdzie + oznacza spełnienie wymogu w stopniu minimalnym, ++ oznacza spełnienie w funkcji zaimplementowanych narzędzi na akceptowalnym poziomie, a +++ oznacza przyjazne użytkownikowi narzędzia w danym programie odnośnie rozpatrywanej funkcjonalności 42

Podsumowanie Otrzymywane dane lotniczego skanowania laserowego, nawet z produktami pochodnymi, wymagają od archeologa odpowiedniej wiedzy i specjalistycznych umiejętności ich przetwarzania. Jakość danych, ich poprawność i kompletność w odniesieniu do gęstości, poprawności klasyfikacji i georeferencji powinny być zawsze zweryfikowane szczególnie w przypadku nalotów lotniczych zamawianych dla potrzeb archeologii. Istnieją różne metody analizy poprawności klasyfikacji: od analiz na przekrojach po tworzenie rastrów obrazujących gęstości punktów w określonych klasach. Na jakość późniejszego materiału interpretacyjnego, który podlega przetworzeniu wpływ mają: jakość chmury punktów wykorzystanej do generowania numerycznego modelu wysokościowego, dobór rozdzielczości wynikowego modelu, dający możliwość rozróżnienia obiektów o pewnych wymiarach, ale ograniczony również gęstością danych pomiarowych, a także metoda interpolacji wartości wysokości w tworzonych modelach. Z uwagi na unikatowy charakter poszczególnych zabytków archeologicznych, różnorodne parametry danych LIDAR oraz warunki, w jakich zostały pozyskane, nie jest możliwe jednoznaczne wskazanie metod i sposobów przetwarzania modeli wysokościowych, które byłyby dedykowane konkretnym obiektom archeologicznym czy obiektom o określonych wymiarach. Każda z metod posiada sensowne dla siebie wartości parametrów, które powinny być stosowane w przetwarzaniu rastrów modeli wysokościowych. Pamiętać należy, że niektóre z przetworzeń modeli wysokościowych wpływają na pojawienie się przesunięć obiektów, które w wyniku tych przetworzeń są eksponowane, jak w przypadku np. typowego pojedynczego rastra modelu cieniowanego. Sprawia to, że wynik takiego przetworzenia nie powinien służyć do określenia położenia obiektu a jedynie do wskazania jego istnienia poprzez wyeksponowanie jego wyglądu na tle otoczenia. Nie ma jednego programu wystarczającego do pracy z danymi ALS. Do wizualizacji chmur punktów służą: Cloud Compare, Fugro Viewer, LiMON Viewer Free. Do przetwarzania danych ALS służą: Dielmo Open LiDAR, LasTools, SAGA GIS. Do generowania wizualizacji NMT: LiVT, RVT. Do interpretacji obiektów archeologicznych: GRASS GIS, SAGA GIS, QGIS. Każdy specjalista przetwarzający dane LIDAR powinien sam dobrać odpowiadające mu narzędzia, nie mniej jednak poniżej zestawiono narzędzia najbardziej optymalne zdaniem autorów do przedstawionych, rekomendowanych funkcjonalności: do wizualizacji chmur punktów rekomenduje się: LiMON Viewer Free, do oceny jakości chmur punktów zaleca się: Dielmo Open LIDAR, do przetwarzania chmur punktów (tworzenie NMT): SAGA GIS, do tworzenia wizualizacji NMT: Relief Visualisation Toolbox (RVT), do interpretacji wizualizacji NMT: QGIS. Zalecenia odnośnie oceny i przetwarzania danych: 1. Minimalizując liczbę programów do przetwarzania danych LIDAR, do prowadzenia inwentaryzacji archeologicznej z wykorzystaniem tych danych zaleca się zastosowanie oprogramowania SAGA GIS, które dysponuje pełną funkcjonalnością na minimalnym potrzebnym poziomie. Lepsze efekty prac 43

uzyskać można jednak z wykorzystaniem prostej aplikacji RVT z wizualizowaniem jego efektów w wybranym środowisku GIS - np. QGIS lub innym komercyjnym. 2. Po otrzymaniu danych należy przeprowadzić ich kontrolę i ocenę jakości. Powinna ona obejmować poprawność i kompletność danych, ich gęstość i równomierność, dopasowanie względne szeregów i opcjonalnie georeferencję chmur punktów ALS. Z oceny jakości powinny zostać wyłączone obszary o niskim współczynniku odbicia wiązki laserowej, tj. zbiorniki wodne, tereny podmokłe itp. W przypadku analizy gęstości punktów na gruncie z analiz takich należałoby wyłączyć również obszary, dla których penetracja roślinności jest praktycznie niemożliwa (np. młodniki). 3. Przed przystąpieniem do pracy z chmurą punktów i generowaniem z niej numerycznych modeli należy wykonać rastry pozwalające na ocenę gęstości chmury punktów na gruncie. W miejscach, gdzie występują braki punktów na gruncie (klasa 2), lub występują w ich miejscu punkty w klasach 0, 1 (niesklasyfikowane), 7 (szumy) należy zwizualizować chmurę punktów i zweryfikować, czy nie ma błędów w klasyfikacji. 4. Dla wybranych obszarów należy sprawdzić poprawność klasyfikacji, a w uzasadnionych przypadkach należy dokonać poprawy klasyfikacji. Preferowaną formą tego procesu jest skorzystanie z przesuwającego się przekroju (narzędzie profilu) wizualizującego fragmenty chmury punktów z widoczną ich klasą oraz interaktywnym wyświetlaniem modelu cieniowanego NMT. 5. Rekomendowaną interpolacją przy etapie tworzenia modelu wysokościowego jest utworzenie rastra metodą IDW (średnia ważona z wagą odwrotnie proporcjonalną do odległości punktu od węzła tworzonej siatki), z uwzględnieniem tymczasowej triangulacji liniowej i przejściem na model w strukturze GRID lub z bezpośrednim przejściem z chmury na raster GRID z wypełnieniem powierzchni ciągłą reprezentacją terenu w miejscach, gdzie brak danych. 6. W celu przetworzenia chmury punktów LIDAR należy stworzyć numeryczny model rzeźby terenu lub model wysokościowy zawierający punkty z klasy grunt (2) i budynki (6). 7. Przy wyborze rozdzielczości tworzonego modelu wysokościowego należy w oparciu o gęstość chmury odpowiednio dobrać rozdzielczość rastra. Dla danych z projektu ISOK tworzony NMT powinien mieć rozdzielczość z przedziału od 0.5 do 1 m. 8. Model wysokościowy powinien być archiwizowany w sekcjach AZP poszerzonych o bufor 100 m lub większy w zależności od obiektu tak, aby analizując jeden obszar móc na wydrukach obserwować konspekt i topografię obiektów na brzegach sekcji. 9. Interpretacja obiektów archeologicznych na numerycznym modelu wysokościowym lub jego produkcie powinna być prowadzona z zastosowaniem przykrywającej lub przezroczystej warstwy rastra gęstości zapewniającej dostrzeżenie miejsc, w których model wysokościowy nie jest wiarygodny do nieinwazyjnego rozpoznania z użyciem techniki LIDAR. Zalecenia odnośnie tworzenia produktów pochodnych modeli wysokościowych: 1. Na potrzeby interpretacji archeologicznej zaleca się wykonywanie następujących modeli pochodnych: co najmniej trzech modeli cieniowanych z różnych kierunków, mapy spadków, dwóch modeli różnicowych liczonych w masce okrągłej o różnych promieniach, modelu różnicowego licznego w masce o kształcie pierścienia, Sky-View Factor. 2. Na potrzeby interpretacji archeologicznej zaleca się utworzenie następujących wizualizacji: 44

kompozycji modeli cieniowanych (RGB z trzech kierunków lub z uwzględnieniem składowych głównych z różnych kierunków i wyboru trzech do utworzenia kompozycji), superpozycji mapy spadków i modelu cieniowanego, wizualizacji Sky-View Factor w odcieniach szarości, wizualizacji modeli różnicowych w symetrycznych paletach barwnych. 45

ROZDZIAŁ 4 INTERPRETACJA ARCHEOLOGICZNA I SPOSÓB PREZENTACJI WYNIKÓW I ICH PRZEKAZANIA Podstawową wartość danych wysokościowych, pochodzących z lotniczego skanowania laserowego dla zastosowań archeologicznych, stanowi możliwość szczegółowej rejestracji i analizy topografii terenu zarówno na obszarach otwartych, jak i pokrytych roślinnością, co jest unikatową cechą tej technologii teledetekcyjnej. Lotnicze skanowanie laserowe pozwala na rejestrację trójwymiarowych danych przestrzennych, a tym samym umożliwia: szczegółową rejestrację i analizę topografii terenu zarówno na obszarach otwartych, jak i pokrytych roślinnością, w konsekwencji - rozpoznawanie zabytków posiadających własną (mikro)formę krajobrazową. Ta unikatowa cecha ALS ma wyjątkowo ważne zastosowanie w archeologii, szczególnie dla terenów leśnych. Technologia ta zasadniczo nie pozwala na rejestrację obiektów nieposiadających zachowanej formy terenowej, z wyjątkiem sytuacji szczególnych, w których uwzględniana jest np. rejestracja intensywności odbicia powracającej wiązki lasera, czy też analiza modeli pokrycia powierzchni terenu, gdzie rozpoznanie obiektów możliwe jest dzięki różnicom wegetacyjnym (np. wysokościowym) roślinności uprawnej. W tym zakresie metoda wymaga dalszego rozwoju, więc poniższe zalecenia skupiają się na interpretacji topografii (w tym również mikrotopografii) analizie danych wysokościowych, jak i ich przetworzeń. Planowana w ramach określonych prac inwentaryzacyjnych i naukowych analiza zasobów kulturowych (zwłaszcza archeologicznych) winna charakteryzować się na każdym etapie kompletnością, a tym samym nie powinna ograniczać się do rozpoznawania jedynie określonej kategorii zabytków, takich jak np. kurhany czy form charakterystycznych dla konkretnej epoki. Zalecane jest ukierunkowanie ich na rozpoznawanie wszelkich form antropogenicznych, również współczesnych oraz mających charakter naturalny. Takie podejście stwarza podstawy do pełniejszego poznania przeszłych krajobrazów, nawarstwiania się śladów różnych działań i określania ich zależności, a także procesów podepozycyjnych czy powstałych (powstających) zniszczeń. Proces rozpoznawania zasobów zabytkowych na bazie danych ALS nie może być procedurą zamkniętą do jednej techniki, lecz powinien uwzględniać równoległą analizę innych typów danych, jak zdjęć lotniczych, map archiwalnych czy danych pochodzących z wywiadów terenowych. Komplementarną częścią analizy zasobów ALS powinna być każdorazowo weryfikacja terenowa, doprowadzająca przede wszystkim do integracji danych teledetekcyjnych, z rzeczywistą (a zarazem bieżącą) sytuacją w terenie. Całość omawianych w opracowaniu prac z zasobem ALS w odniesieniu do programu AZP, należy traktować jako część szerszej procedury, stanowiącej punkt wyjścia do dalszych prac inwentaryzacyjno-badawczych mających na celu rozbudowanie zasobu ewidencji zabytków archeologicznych. Wykorzystanie danych LIDAR może być jednym z elementów zintegrowanej prospekcji archeologicznej, lecz nie jedyną podstawą do pełnego rozpoznania potencjalnych zasobów dziedzictwa archeologicznego na danym obszarze. Z uwagi na zróżnicowane kształty i formy przestrzenne zabytków archeologicznych (wielkość, różnice wysokościowe względem otoczenia itp.), a zarazem ich częste podobieństwo do obiektów naturalnych oraz obiektów współczesnych, jak również z uwagi na jakość danych ALS i ich przetworzeń, określona interpretacja dziedzictwa kulturowego zazwyczaj nie jest procesem definitywnie zamykającym rozpoznawanie obiektów na danym terenie, co podkreślane jest wielokrotnie w literaturze przedmiotu. 46

Uwzględniając złożoność powierzchni terenu topografii terenu, która jest wynikiem procesów naturalnych i kulturowych, warto podkreślić, że w procesie analitycznym danych ALS zasadna jest interdyscyplinarna współpraca specjalistów z takich dyscyplin jak archeologia, geografia, gleboznawstwo, geomorfologia czy leśnictwo. Również dla wielu obszarów i obiektów niezbędnym wydaje się uwzględnienie w procesie analitycznym udziału historyków, historyków architektury czy historyków wojskowości. Należy podkreślić, że ma to również uzasadnienie w metodyce badań AZP, określanej przez dotychczas powstałe wytyczne, które podkreślają konieczność analizowania obiektów historycznych, w tym tzw. stanowisk wielkoobszarowych i o stosunkowo młodej metryce, jednak spełniających wymogi definicji zabytku. 23 W poniższym rozdziale przedstawiono zalecenia dotyczące interpretacji archeologicznej danych ALS oraz tworzenia i prezentacji dokumentacji, obejmującej zarówno proces analityczno-interpretacyjny, jak i jego wyniki. Na potrzeby niniejszego opracowania, ukierunkowanego w stronę programu AZP, wyróżnione zostały dwa poziomy wykorzystania danych ALS: rozpoznanie potencjalnych zasobów dziedzictwa archeologicznego (prospekcja), przygotowanie danych z lotniczego skanowania laserowego do tworzenia ewidencji zabytków (dokumentacja). Rozpoznanie potencjalnych zasobów dziedzictwa archeologicznego (prospekcja) Pracę z danymi LIDAR na potrzeby rozpoznania potencjalnych zasobów dziedzictwa archeologicznego można podzielić na kilka etapów, które winny poprzedzać i uzupełniać standardowe działania wynikające z wytycznych dotyczących prowadzenia prac w ramach AZP, w tym kwerendę archiwalną. Są to: 1. pozyskanie i przetwarzanie danych, 2. analiza wyników przetworzeń i chmury punktów, 3. weryfikacja terenowa, 4. analiza rezultatów weryfikacji terenowej, 5. przygotowanie dokumentacji. Pozyskiwanie i przetwarzanie danych Wytyczne dotyczące pozyskiwania nowych danych, w ramach dedykowanych nalotów fotogrametrycznych dla potrzeb archeologicznych, przedstawiono w rozdziale 2. tego opracowania. W odniesieniu do wykorzystania danych pochodzących z projektu ISOK, należy na tym etapie zamówić dane CODGIK www.codgik.gov.pl. Zamówienie powinno obejmować wysokościowe dane pomiarowe, jak również dane uzupełniające (raport przekazany przez wykonawcę i zdjęcia wykorzystane do kolorowania chmur punktów). Następnie zgodnie z treścią rozdziału 3. należy przeprowadzić ocenę jakości pozyskanych danych i przygotować numeryczne modele wysokościowe, modele pochodne i ich przetworzenia. Równolegle do tego etapu gromadzi się posiadaną dokumentację archeologiczną oraz istniejące materiały geodezyjno-kartograficzne, a także różnorodne zasoby archiwalne (zdjęcia lotnicze, mapy historyczne itp.), mogące wnieść dodatkowe informacje w planowaniu późniejszych prac i wybieraniu obszarów szczególnego zainteresowania przy analizie danych LIDAR, jak i być zasobem niezbędnym podczas prac analityczno-interpretacyjnych i dokumentacyjnych. Pozyskane na tym etapie np. mapy archiwalne, jeśli to możliwe, winny uzyskać postać danych z georeferencją do przyjętego układu współrzędnych, w postaci plików formatu Geotiff. 23 Konopka 1984, 10; Archeologiczne Zdjęcie Polski 2016, 17-19 47

W ramach zasobów budujących GIS danego projektu, opartego o dane ALS należy pozyskać odpowiedni zasób danych, ułatwiający prace analityczne i dokumentacyjne np.: aktualne dane Państwowego Rejestru Granic zawierające identyfikatory miejscowości, aktualne dane Państwowego Rejestru Nazw Geograficznych - http://www.codgik.gov.pl/index.php/darmowe-dane/prg.html, aktualne dane z Banku Danych o Lasach - https://www.bdl.lasy.gov.pl/portal/. Analiza wyników przetworzeń i chmury punktów Analiza poszczególnych przetworzeń danych ALS w postaci rastrowej powinna być prowadzona w oprogramowaniu GIS, uwzględniając różne formy wizualizacji dla poszczególnych obiektów, a także archiwalne arkusze AZP czy mapy topograficzne. Na przygotowanych warstwach rastrowych danych archiwalnych (w formacie GeoTIFF) zalecane jest wykonywanie prac interpretacyjnych, celem m.in. rozpoznawania i określania funkcji obiektów archeologicznych, pochodzących z okresów historycznych lub uprzednio naniesionych na mapy. Analiza wizualna powinna uwzględniać zmianę skali wyświetlania, zmianę palet barwnych czy dynamiczne ich dostosowywanie. Wyniki prac analityczno-interpretacyjnych powinny być na bieżąco rejestrowane za pomocą warstw wektorowych. Rejestracja pozytywnie weryfikowanych obiektów zabytkowych winna być dostosowana do sposobu zapisu stanowisk obiektów archeologicznych w formacie Shapefile (*.shp), zgodnie z wytycznymi obowiązującej instrukcji sporządzania dokumentacji badań powierzchniowych oraz wypełniania Karty Ewidencyjnej Zabytku Archeologicznego 24. Zalecany jest następujący schemat postępowania, polegający na rozpoznaniu: 1. form naturalnych (w tym elementów tzw. paleośrodowiska) i topografii terenu, 2. współczesnych elementów topografii terenu, zwłaszcza form antropogenicznych, 3. znanych obiektów zabytkowych i ich elementów, otoczenia, 4. potencjalnych obiektów zabytkowych. Należy podkreślić, że rozpoznanie znanych stanowisk jest niezbędnym elementem poprzedzającym identyfikację potencjalnych obiektów zabytkowych. Dzięki temu możliwe będzie zapoznanie się z tym, jakie cechy charakterystyczne posiadają obiekty zabytkowe na poszczególnych rodzajach przetworzeń (wizualizacji) w kontekście lokalnych uwarunkowań rzeźby terenu, co na dalszych etapach może ułatwić analizę podobnych obiektów (identyfikacja obiektów przez analogię). Do podstawowych cech, które umożliwiają typowanie potencjalnych obiektów zabytkowych o własnych formach krajobrazowych, które winny określać wskazania do weryfikacji terenowej, możemy zaliczyć: kształt, wielkość, rozmiary, deniwelacje wysokościowe, kontekst występowania i/lub współwystępowania z innymi obiektami, położenie topograficzne oraz układ poszczególnych elementów. Podczas analizowania danych w oprogramowaniu GIS istotnym elementem jest umiejętne dobranie skali dla obserwowania określonych kategorii obiektów. Zalecane jest wyświetlane danych w różnej skali podczas prac analitycznych, co wynika z różnego ich stopnia rozpoznawalności. Przykład ukazany na rysunku 17 pojedynczego obiektu liniowego, który w mniejszej skali zyskuje dodatkowe informacje w procesie interpretacyjnym, jak kontekst oraz zarys pozostałych elementów domniemanej, nie funkcjonującej obecnie drogi. W większej skali obiekt może zostać błędnie zinterpretowany, np. jako granica pola ornego (miedza). Na tym etapie konieczna jest również analiza i korelacja rozkładu gęstości chmury punktów z określonymi miejscami na badanym terenie, celem wskazania tych miejsc, dla których ze względu na małą gęstość punktów na gruncie zachodzi duży stopień generalizacji, utrudniający lub uniemożliwiający rozpoznawanie zabytków. Tego typu miejsca winny uzyskać dodatkowe oznaczenia, o czym wspomniano w rozdziale 3, uwzględnione w dokumentacji powykonawczej. Stwarza to szansę na określenie obszarów, które 24 Archeologiczne Zdjęcie Polski 2016, 12-22 48

w przyszłości winny uzyskać pomiary uzupełniające i również zostać zweryfikowane w terenie. Rysunek 18 ukazuje przykład zaznaczonego miejsca o niskiej gęstości, co może być oznaczone za pomocą liczenia gęstości punktów na gruncie. Brak danych lub ich mała gęstość uwidocznia się na krawędziach prezentowanego modelu terenu. a) b) c) d) Rys. 17. Wpływ wyświetlanej skali na widoczność danego obiektu: przykład obiektu liniowego widocznego w większym (a) i (b) oraz mniejszym (c) i (d) przybliżeniu. Dla lepszej widoczności obiekt wektoryzowany został na rysunkach (b) (d), a samo przetworzenie ALS widoczne jest na (a i c) Rys. 18. Przykład wektoryzacji obszaru o niskim stopniu poznawczym potencjalnych obiektów zabytkowych z racji niskiej gęstości danych, który skutkuje spadkiem jakości i wiarygodności powstałego numerycznego modelu terenu. Widok modelu cieniowanego z nałożoną warstwą niskiej gęstości punktów na gruncie 49

Wynikiem rozpoznania poszczególnych kategorii form terenowych jest przygotowanie danych do weryfikacji terenowej w różnorodnej formie od zapisu wektorowego (dedykowanego wykorzystaniu w urządzeniach mobilnych typu odbiorniki GPS, tablety geodezyjne itp.), przez opis (cechy charakterystyczne, umożliwiające identyfikację obiektów w terenie dane atrybutywne), po wizualizację danych (dane graficzne rastrowe). Dla określonego obszaru AZP przed weryfikacją terenową zaleca się generowanie plików wektorowych. Pliki te odpowiadają przede wszystkim lokalizacji potencjalnych obiektów zabytkowych. Dane atrybutowe plików wektorowych (zwłaszcza tych z określonym zbiorem wskazań dla danego obszaru), poza numerem (w numeracji ciągłej), powinny zawierać możliwość zmieszczenia dodatkowego opisu, w postaci informacji tekstowych, w tym o rodzaju weryfikacji terenowej: pozytywnej, negatywnej, nieokreślonej lub o braku możliwości weryfikacji w związku z niedostępnością terenu. Pliki rastrowe odnoszące się do konkretnego obszaru AZP, zawierające wizualizacje określonych przetworzeń, powinny zostać przygotowane z określonym marginesem, co omówiono we wcześniejszym rozdziale. Pliki formatu *.shp z lokalizacją potencjalnych obiektów zabytkowych dla danego obszaru AZP powinny mieć w nazwie numer obszaru AZP i kolejnego wytypowanego obiektu, np. 38-76-001.shp. Zaleca się generowanie plików wektorowych dla: pojedynczych - potencjalnych obiektów zabytkowych, grup obiektów (np. stanowisk wielkoobszarowych), dla wszystkich potencjalnych obiektów na danym obszarze AZP. W odniesieniu do pojedynczych obiektów, jednoelementowych (np. owalnych zagłębień) zaleca się wektoryzację poligonem, reprezentujący zasięg obiektu archeologicznego. Przed etapem terenowym każdy z określonych zbiorów danych wektorowych winien uzyskać również uniwersalny format danych o lokalizacji do eksportowania na urządzenia mobilne np. *.gtx. Możliwe jest generowanie pliku wektorowego, zawierającego zapis lokalizacji obiektu zabytkowego w formie punktu, a nie poligonu, jednak takie rozwiązanie należy traktować jako uzupełniające, które nie może zastępować wektoryzacji poligonowej. Poligon dla pojedynczego obiektu powinien być wyznaczany na podstawie najbardziej wysuniętych na zewnątrz, rozpoznawalnych elementów obiektu. Jego ostateczny kształt granicę obiektu należy doprecyzować na podstawie obserwacji i wyników weryfikacji terenowej. Plik rastrowy (Geotiff) zaleca się nazwać wg nr obszaru AZP oraz rodzaju przetworzenia skrót lub akronim np. 38-76-slrm.tiff, 38-75_nmt.tiff. Ogólny opis plików podano w tab. 4. Plik z wszystkimi potencjalnymi obiektami dla danego obszaru AZP może powstać przez połączenie warstw wektorowych dwóch ww. rodzajów danych. Rodzaj danych Format Przykładowa nazwa Lokalizacja potencjalnego obiektu zabytkowego *.shp 38-76-001.shp Lokalizacja grup obiektów (np. stanowisk wielkoobszarowych) Lokalizacja wszystkich potencjalnych obiektów dla danego obszaru AZP *.shp *.shp 38-76-wies.shp 38-76-potencjalne.shp Plik rastrowy wygenerowany na podstawie slrm *.tiff 38-76-slrm.tiff Tab. 4. Ogólny opis plików powstających na etapie prac analitycznych, z ukierunkowaniem na wygenerowanie zbioru danych dla prac terenowych 50

Weryfikacja terenowa Wyniki rozpoznania potencjalnych obiektów zabytkowych na podstawie danych z lotniczego skanowania laserowego powinny podlegać weryfikacji terenowej równolegle wykonywanej z procesem analizy przetworzeń i chmury punktów lub na kolejnym etapie prac. Wizualizacje utworzone na podstawie danych ALS są wartościowym podkładem do badań powierzchniowych z uwagi na wysokość ich kartometryczność i możliwość dokładnej korelacji wyników klasyfikacji danych z bieżącą sytuacją w terenie, a przez to ułatwienie prac terenowych i w tworzenia ich dokumentacji. Ze względu na zróżnicowane w ciągu roku, czy w obrębie poszczególnych pór roku, warunki terenowe, zaleca się w wyjątkowych sytuacjach dwuetapową weryfikację terenową, która pozwoli pełniej rozpoznać sytuacje, wraz z pełniejszą weryfikacją danych ALS. W szczególności tyczy się to obszarów zalesionych. Analiza terenowa polega przede wszystkim na potwierdzeniu lub eliminowaniu antropogenicznego i zabytkowego charakteru zaobserwowanych różnic wysokościowych, wraz z analizą kontekstu, wyróżników roślinnych i glebowych, obecnością zabytków ruchomych itp. Dodatkowo, prace terenowe mają na celu zweryfikowanie granic obiektów, które z wielu przyczyn często nie jest możliwe dla prac gabinetowych z zasobem danych LIDAR. Wykonane w ich trakcie pomiary, opisy oraz fotografie stanowią ważne uzupełnienie dokumentacji, mogące skutkować dokładniejszym określeniem formy krajobrazowej obiektu, jego granic i funkcji. Dane do weryfikacji terenowej mogą być przygotowane na dwa podstawowe sposoby: 1. w formie zapisu współrzędnych (obiektów wektorowych) patrz wyżej sposób przygotowania, 2. w postaci prezentacji graficznej patrz wyżej sposób przygotowania. Zapis współrzędnych geograficznych pozwala na odnalezienie danego obiektu z wykorzystaniem odbiorników nawigacji satelitarnej. Jednakże ze względu na ograniczenia takiego zapisu zaleca się wykorzystanie w terenie wcześniej przygotowanych wizualizacji danych LIDAR (szerzej dalej). Wizualizacje danych LIDAR do celów prowadzenia weryfikacji terenowej powinny ograniczać się do jak najmniejszej liczby przetworzeń, w zależności od charakteru terenu podlegającemu prospekcji. Optymalnym rozwiązaniem wydaje się być nadrzędna pozycja modelu cieniowanego, z mapą spadków lub przetworzeniem SVF, względem innych kompilacji danych. Materiały mogą być przygotowane na dwa sposoby w zależności od warunków technicznych: Postać cyfrowa przeznaczona do wyświetlania na urządzeniach przenośnych, pod warunkiem, że zainstalowane na nich oprogramowanie umożliwia tworzenie/edycję warstw wektorowych. Postać analogowa (wydruki) skala wydruków powinna być dopasowana do rozmiaru zabytków występujących na danym obszarze. Jednocześnie zaleca się wydruk w podziale na arkusze dostosowane do wydruku na formacie nieprzekraczającym A3. Dodatkowo, wydruki winny być opatrzone określonymi informacjami, umożliwiającymi lokalizację w terenie, skalę itd. Dopuszcza się stosowanie wydruków do weryfikacji terenowej, pod warunkiem generowania dokumentacji wynikowej, umożliwiającej korelowanie danych z powstałym w oparciu o dane ALS. Podczas weryfikacji terenowej powinno się zwrócić szczególną uwagę na obszary, które na poprzednim etapie wskazano jako te miejsca, dla których ze względu na małą gęstość punktów na gruncie jakość modelu wysokościowego (np. NMT) oceniono jako niewystarczająca do interpretacji archeologicznej. Dokumentacja z prac terenowych winna odpowiadać zaleceniom przyjętym dla badań powierzchniowych zgodnie z obowiązującą instrukcją sporządzania dokumentacji badań powierzchniowych oraz wypełniania Karty Ewidencyjnej Zabytku Archeologicznego. 51

Analizując, a wcześniej rejestrując i przetwarzając dane LIDAR, należy mieć świadomość, że w wielu sytuacjach i obszarach, w okresie bezlistnym może być odnotowany tzw. aspekt wiosenny. Roślinność występująca sezonowo na terenach leśnych może być przyczyną błędnej klasyfikacji, zatem jej odnotowanie podczas weryfikacji terenowej, pozwala wyeliminować niektóre z takich błędów. Należy mieć jednak świadomość, że w wielu miejscach weryfikacja poprawności klasyfikacji chmury punktów w terenie nie będzie możliwa równolegle z nalotem weryfikacji danych w terenie czy krótko po nalocie fotogrametrycznym (np. z uwagi na znaczną powierzchnię skanowaną), nie wspominając już o danych pozyskanych w przeszłości (zasób ISOK). W związku z powyższym zaleca się dla tego typu sytuacji odnotowanie określonych miejsc i wskazanie ich do dodatkowej analizy. Analizy towarzyszące rozpoznawaniu potencjalnych obiektów zabytkowych Na etapie przetworzeń, jak też opracowania danych z weryfikacji terenowej zasadne wydaje się wykonywanie towarzyszących analiz i zestawień geodanych, takich jak korelacja położenia potencjalnych obiektów zabytkowych z modelem wysokościowym, analizy widoczności dla określonych obiektów czy wyznaczanie stref buforowych w odniesieniu do cieków wodnych, wraz z wyznaczaniem występowania terenów podmokłych lub zagrożonych zalewaniem itp. Przydatnym Istotne jest również wskazanie elementów tzw. paleośrodowiska, przy jednoczesnym korelowaniu rozpoznawanych potencjalnych obiektów z wynikami ww. analiz (Rys. 19). Taka korelacja może sprzyjać lepszemu rozumieniu otoczenia obiektów, jak i ich samych, przy jednoczesnym dookreślaniu roli i znaczenia kontekstu oraz minionego krajobrazu. Takie podejście może w zasadniczy sposób, bazując m.in. na pozyskanych danych ALS, wzmocnić proces interpretacyjny, uwzględniający kontekst występowania obiektów. Rys. 19. Przykład elementów paleośrodowiska zaznaczonego na prawym obrazie czerwonymi strzałkami Analiza rezultatów weryfikacji terenowej Powtórna analiza danych LIDAR z uwzględnieniem wykonanych prac terenowych i ich wyników jest niezbędnym etapem prac. Umożliwia wyeliminowanie niektórych błędów klasyfikacji chmury punktów, a dalej w razie potrzeby ponownie wygenerować modele wysokościowe i w końcu przeprowadzić powtórne przetworzenia danych LIDAR. Nie wszystkie bowiem błędy klasyfikacji można wykryć na etapie prac kameralnych, jak np. na terenach leśnych sterty gałęzi, o dość regularnych kształtach, wielokrotnie zaliczanych do klasy grunt, lub zaliczenie niskich obiektów antropogenicznych przypisanych do klasy niskiej 52

roślinności. Nierzadko jedyną możliwością wyeliminowania tego typu obiektów i błędów jest weryfikacja terenowa, zwłaszcza, gdy korona drzew iglastych jest gęsta cały rok, utrudniając analizę sytuacji na podstawie zdjęć lotniczych wykonywanych nawet w okresach bezlistnych. Analiza wyników prac terenowych powinna doprowadzić również do oceny i poprawy, jeśli jest to konieczne, powstałych granic wektorowych obiektów, w formie poligonów. Przygotowanie dokumentacji podsumowującej proces analityczno-interpretacyjny Ostatnim etapem opracowania danych LIDAR, jest przygotowanie na ich podstawie dokumentacji powykonawczej (z odpowiednią prezentacją wyników), która powinna składać się z 4 integralnych części: raportu, załączników graficznych (drukowanych) oraz załączników cyfrowych, wraz z włączeniem ww. danych do procesu ewidencjonowania zabytków: Raport powinien zawierać pełen: opis przeprowadzonych czynności, ocenę jakości pozyskanych danych, sprawozdanie z weryfikacji terenowej w formie tabeli zawierającej zestawienie obiektów typowanych z efektem ich weryfikacji oraz próbą interpretacji, spis rozpoznanych obiektów (wraz z atrybutami) preferowany format *.doc / *.odt. Załączniki graficzne powinny mieć postać cyfrową w postaci plików PDF i zawierać wszystkie określone w rozdziale 2. wizualizacje oraz superpozycję NMT ze zidentyfikowanymi obiektami zabytkowymi (wizualizacje dla poszczególnych obiektów). Załączniki cyfrowe powinny zawierać wszystkie określone w rozdziale 3. wizualizacje (zapisane w formacie GeoTIFF) oraz warstwę wektorową (zapisaną w pliku w formacie shapefile), zawierająca lokalizację i/lub zasięgi zidentyfikowanych obiektów zabytkowych, wraz z określonymi atrybutami. Pliki cyfrowe winny mieć trojaki charakter: pliki wektorowe stanowiące poligonowe wskazania potencjalnych obiektów zabytkowych (plik *.shp z określonymi atrybutami) - na potrzeby sporządzenia zbiorczych załączników graficznych obiekty mniejsze niż 50 ha mogą zostać zamienione na punkty dla poprawy czytelności, natomiast dokumentacja poszczególnych zabytków powinna zawierać poligony zasięgu zabytku prezentowane w dużej skali w plikach PDF; pliki wektorowe rozpoznanych (zewidencjonowanych) obiektów zabytkowych, zgodnie z zaleceniami obowiązującej instrukcji sporządzania dokumentacji badań powierzchniowych oraz wypełniania Karty Ewidencyjnej Zabytku Archeologicznego; pliki rastrowe, będące wskazaniem lokalizacji obszarów o niskim stopniu poznawczym, ze względu na jakość danych ALS. Tworzone załączniki cyfrowe powinny mieć rozdzielczość 600 dpi. Nazwy plików powinny być tworzone zgodnie z wcześniej przedstawionym schematem. Trzy wybrane prezentacje graficzne opracowań całości sekcji pokazane są na rysunkach 20-22. 53

Rys. 20. Przykład 1 dokumentacji rozpoznania sekcji AZP z wykorzystaniem danych ALS 54

Rys. 21. Przykład 2 dokumentacji rozpoznania sekcji AZP z wykorzystaniem danych ALS 55

Rys. 22. Przykład 3 dokumentacji rozpoznania sekcji AZP z wykorzystaniem danych ALS 56

Uwzględnienie wyników analizy danych pochodzących z lotniczego skanowania laserowego przy tworzeniu ewidencji zabytków - prezentacja wyników prac oraz dokumentacji ewidencyjnej W związku z rozwojem narzędzi badawczych, takich jak lotnicze skanowanie laserowe, a także coraz szerszym stosowaniem ich w archeologicznej praktyce badawczo-konserwatorskiej, wyznaczana jest nowa jakość nie tylko w zakresie metodyki badawczej, lecz także w sferze dokumentacyjno-ewidencyjnej. Sytuacja tak powinna prowadzić do poprawy jakości ewidencji zabytków. Przede wszystkim zmianie uległa dokładność wskazywania lokalizacji stanowisk archeologicznych oraz dokładność pomiaru w terenie za pośrednictwem urządzeń mobilnych, typu GPS. Dokumentacja dla pojedynczego stanowiska archeologicznego oprócz składowych opisanych powyżej, powinna zawierać obligatoryjnie poniższe załączniki: 1. wydruki co najmniej w formie trzech załączników graficznych przetworzenia NMT czy innego modelu wysokościowego powstałego na podstawie danych LIDAR, najlepiej prezentujących dany obiekt spośród wszystkich utworzonych rekomendowanych w poprzedniej części. Ich liczba i rodzaj (wyniki przetworzeń lub superpozycje) mają przede wszystkim umożliwić rozpoznanie obiektu, bez konieczności ponownej analizy zasobu danych LIDAR, gwarantując przynajmniej ogólne rozpoznanie obiektu (jego kształtu, cech charakterystycznych). Wśród załączników powinien zostać zamieszczony model cieniowany z uwagi na intuicyjny jego odbiór. W przypadku terenu odkrytego uzasadnione może być użycie rastra intensywności odbicia wiązki lasera. Każdy załącznik graficzny powinien przedstawiać całość powierzchni zaznaczonego obiektu archeologicznego. Kolor i grubość linii (bez wypełnienia kolorem) powinny uwidaczniać jego położenie i granice na tle przetworzenia danych ALS. Zaznaczenia poligonowe powinny wystąpić tam, gdzie jest możliwe rozpoznanie zasięgu obiektów nieruchomych. Dla stanowisk wielkoobszarowych poligon powinien wyznaczać granicę występowania określonej grupy obiektów (Rys. 23). Rekomendacja poligonu dotyczy wszystkich obiektów, również niewielkich, pojedynczych obiektów (np. jednoelementowych wyniesień terenowych potencjalnych kurhanów) i obiektów, charakteryzujących się liniowym przebiegiem (np. miedze, okopy), gdyż zaznaczony punktem obiekt może nie uzyskać jednoznacznego, czytelnego i adekwatnego określenia położenia. Dla złożonych, nieregularnych, czy wieloelementowych obiektów nie zawsze będzie możliwe wyznaczenie części centralnej (Rys. 24). Wektoryzacja lokalizacji, ale i zasięgu obiektów poligonami, a nie punktami lub liniami, jest ważna zwłaszcza dla działań konserwatorskich, szczególnie przy wyznaczeniu strefy ochrony lub wymogu przeprowadzenia badań ratowniczych. Należy podkreślić, że wyznaczanie zasięgu występowania obiektów lub stanowisk wielkoobszarowych w wyniku wektoryzacji poligonami (również po uwzględnieniu wyników nieinwazyjnej weryfikacji terenowej np. powierzchniowej), nie może stanowić podstawy do ostatecznego wyznaczania granic obiektów archeologicznych. 57

Rys.23. Przykład wektoryzacji zasięgu grupy obiektów archeologicznych występujących na większym obszarze tworzących kompleks Rys. 24. Przykład wektoryzacji zasięgu obiektu za pomocą punktu i poligonu problematyka doboru wielkości punktowego symbolu do obiektu w porównaniu z zaznaczeniem jego zasięgu Każdy załącznik graficzny powinien posiadać: atrybut identyfikacyjny: numer, numer obszaru AZP, lokalizacja administracyjna, lokalizacja w ramach nadleśnictw, leśnictw, oddziałów itp., podziałkę dostosowaną do skali prezentacji graficznej, kierunek północy, 58