Kurczyński Z., 2014. Fotogrametria. PWN S.A, Warszawa, 656 677. Zabrzeska-Gąsiorek B., Borowiec N., 2007. Określenie zakresu wykorzystania danych pochodzących z lotniczego skaningu laserowego w procesie generowania prawdziwej ortofotomapy. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, Vol. 17b, 831 840. home.agh.edu.pl/~krisfoto/lib/exe/fetch.php?id=fotocyfrowa&cache=cache&media=fotocyfrowa:true_orto.pdf 258 Ze względu na charakterystykę lotniczej platformy skanującej (samolot/helikopter) dane ze skanowania laserowego bardzo często znajdują zastosowanie w tzw. pomiarach korytarzowych infrastruktury. Dotyczy to zarówno procesu inwentaryzacji, jak i tworzenia odpowiedniej dokumentacji (map, podkładów) do projektowania nowych inwestycji. Pozyskiwanie danych ALS z pułapu lotniczego jest bardzo szybkie i wystarczająco dokładne do spełnienia powyższych celów. Istotną zaletą stosowania platformy lotniczej ALS jest skanowanie szczególnie w miejscach trudnodostępnych, do których dojazd jest niemożliwy lub utrudniony, a skanowanie naziemne (TLS lub MLS) trwałoby zbyt długo. Wśród obiektów liniowych, dla których najczęściej wykonywane jest lotnicze skanowanie laserowe, wymienić można: linie energetyczne, linie/szlaki kolejowe, rurociągi naziemne i nadziemne, drogi. Bezpośrednio chmury punktów ALS mogą służyć m.in. do: inwentaryzacji przebiegu linii energetycznych (ryc. 6.68), wyznaczania kolizji linii energetycznych z roślinnością wysoką oraz budynkami, kontroli zasięgu roślinności w stosunku do urządzeń przesyłowych, paszportyzacji sieci energetycznej, inwentaryzacji przebiegu rurociągów, inwentaryzacji słupów trakcyjnych sieci kolejowej oraz infrastruktury towarzyszącej,
6.19. Pomiary obiektów liniowych tworzenia podkładów do modelowania rozprzestrzeniania się hałasu w okolicach tras komunikacyjnych, inwentaryzacji oznakowania poziomego jezdni. - Sklasyfikowana chmura punktów ALS, dla której proces segmentacji przebiega w większości etapów automatycznie, pozwala na szybkie generowanie danych wektorowych (ryc. 6.69) lub też na filtrację (usunięcie) wybranych klas, które nie są potrzebne w niektórych opracowaniach (np. roślinności wysokiej czy niskiej; ryc. 6.70). 259
Generowanie odpowiednich widoków pozwala na pomiar odległości pomiędzy przewodami/słupami a występującą roślinnością lub innymi obiektami (np. domami). Niektóre aplikacje umożliwiają również automatyczną klasyfikację chmury punktów wg kryterium odległości od przewodu energetycznego (po wcześniejszej ich detekcji; ryc. 6.71). - Oprócz kolizji linii energetycznych z roślinnością wysoką, istotnym zagrożeniem, które należy monitorować, jest ryzyko spowodowane zmianami położenia przewodów względem budynków. Pod wpływem temperatury (zmiany do której np. przyczynia się wiatr schładzający kable energetyczne) długość przewodu pomiędzy słupami ulegnie zmianie. W przypadku wyższej temperatury przewód się wydłuża, a więc obniża, natomiast w przypadku niskiej temperatury skurczy się. Istotnym czynnikiem, oprócz temperatury jest również wiatr, który może wywołać kołysanie się przewodu, a w efekcie jego uszkodzenie przez zetknięcie z przeszkodą. Sam przepływ wysokiego napięcia powoduje rozgrzewanie się przewodów i ich obniżanie. 260
6.19. Pomiary obiektów liniowych - W większości przypadków gęstości danych ALS wymagane dla opracowań korytarzowych wahają się pomiędzy 10 25 pkt/m 2, w zależności od konkretnego zadania. Dla obiektów rurowych, naziemnych, których średnica jest większa niż 150 mm, wystarcza chmura punktów ALS o gęstości 8 pkt/m 2, natomiast dla linii energetycznych składających się z przewodów o średnicy 8 25 mm wartości te wynoszą ok. 20 pkt/m 2. Można się spotkać z opracowaniami, w których korzystano z chmury punktów o gęstości zarówno 2,5 pkt/m 2, jak i 74 pkt/m 2 dla celów pomiarów (monitoringu, inwentaryzacji) linii energetycznych (ryc. 6.72). 261
W celu uzyskania wysokich wartości gęstości wynikowej chmury punktów stosuje się niski pułap lotu oraz jak najniższą dopuszczalną prędkość lotu. Najlepszymi w tym celu nośnikami platform skanujących są niewątpliwie śmigłowce. Oprócz podstawowego wyposażenia platformy ALS bardzo często montowane są na niej również dodatkowe sensory, np. kamery wideo i/lub kamery termowizyjne (od jednej do kilku sztuk), które pozwalają na wykrywanie uszkodzeń przewodów niewidocznych gołym okiem czy temperaturę izolatorów. Istniejące dane o odpowiedniej gęstości nominalnej np. 12 pkt/m 2 mogą być z powodzeniem stosowane do wektoryzacji/modelowania obiektów liniowych (ryc. 6.68, 6.69, 6.72B). Jeżeli istnieje potrzeba wykorzystania danych o dokładności bądź gęstości wyższej, rozwiązaniem pozostaje wykonanie dedykowanego lotniczego skanowania laserowego w formie projektu korytarzowego. Projekty takie są już wykonywane na zlecenie operatorów sieci PGE Dystrybucja SA oraz ENEA Operator. Kurczyński Z., Adamek A., Bratuś K., 2012. Komplementarny dla zdjęć. Magazyn Geoinformacyjny nr 5 (204). McLaughlin R. A., 2006. Extracting transmission lines from airborne LIDAR LiDAR data, Geoscience and Remote Sensing Letters. IEEE, Vol. 3, Issue 2, 222 226. Melzer T., Briese C., 2004. Extraction and modeling of power lines from ALS point clouds. Proceeding of 28th Workshop Austrian Association For Pattern Recognition, 17 18 June 2004, Hagenberg, Austria, 47 54. Renslow M., 2012. Airborne Topographic LiDARdar Manual. ASPRS. Vosselman G., Maas H.-G., 2010. Airborne and terrestrial Laser Scanning. CRC Press Taylor & Francis Group. www.geoforum.pl/?page=news&id=13062&link=pge-zamawia-skanowanie-linii&menu =46879, 46880&year=2012&category=41 www.operator.enea.pl/news/11/aktulanosci/2011-05-11/smiglowiec-nad-naszymi-liniami-743.html 262