Tarkkaa ja ajantasaista paikkatietoa ympäristöstä tarvitaan yhteiskunnan eri toiminnoissa ja yhä enemmän myös arkielämässä. Ympäristön kopioiminen kolmiulotteiseksi kartaksi on monivaiheinen prosessi, joka sisältää usein sekä automatisoitua teknologiaa että käsintehtyä työtä.
Kuva 1. Laserpistepilvestä 3D-malliksi. Kuvassa Espoon Tapiolan keskustasta liikkuvalla laserkeilauksella kerättyä tiheää laserpisteistöä (ylhäällä vasemmalla), josta on automaattisesti erotettu rakennusten julkisivut (ylhäällä oikealla). Kun mallinnettuihin julkisivuihin lisätään yksityiskohdat valokuvilta, tuloksena on valokuvamainen 3D-kaupunkimalli (alla).
Ympäristön 3D-mallinnus on tarpeen esimerkiksi kaupunkisuunnittelussa, metsänhoidossa tai autonavigaatiossa. Kartat, kuvat ja mallit rakennetusta ympäristöstä ovat tärkeää pohjatietoa kaupunkisuunnittelussa ja rakentamisessa. Metsänhoidossa puolestaan tarvitaan tietoa puuston määrästä ja laadusta. Lisäksi ajaminen autonavigaattorin opastuksella ei onnistuisi ilman tarkkoja tiekarttoja.
Paikkatiedon keruussa kaukokartoitus ja fotogrammetria ovat keskeisessä asemassa. Näiden avulla ympäristöstä kerätään kuvia ja mittausaineistoa, joita käsitellään ja tulkitaan hyödyllisen tiedon saamiseksi.
Paikkatietokeskuksessa Kaukokartoituksen ja fotogrammetrian osastolla kehitetään uusia ja entistä tehokkaampia tiedonkeruu- ja käsittelymenetelmiä. Tavoitteena on saada ympäristöstä ajantasaisempaa ja monipuolisempaa tietoa. Tärkeää on kolmiulotteisen (3D) tiedon kerääminen. Kaksiulotteisella maastokartalla rakennus kuvataan suorakulmiona, jonka perusteella nähdään rakennuksen sijainti ja koko (pohjapinta-ala). Rakennuksien 3D-mallissa on pohjapinta-alan lisäksi korkeusulottuvuus. Yksityiskohtaisimmat mallit esittävät tarkasti rakennuksien värit, materiaalit ja ikkunoiden ja ovien sijainnit. Myös muita kohteita, kuten yksittäiset puut ja sähköpylväät, voidaan esittää. Tällaiset mallit kuvaavat ympäristön luonnollisen näköisenä.
Aineistojen keruu
Tärkeitä tiedonkeruumenetelmiä kartoituksessa ovat lentokoneesta tehtävät laserkeilaus ja ilmakuvaus. Laserkeilain lähettää maahan laserpulsseja ja mittaa niiden heijastusta takaisin laitteeseen. Pulssit heijastuvat rakennuksista, puista, maanpinnasta ja muista kohteista. Pulssien kulkuajan perusteella voidaan laskea etäisyys laserkeilaimesta maastokohteisiin, ja näin saadaan tiheä pisteistö, joka kuvaa kohteiden 3D-geometriaa. Kuva- ja laserkeilausaineistoja kerätään nykyisin myös maanpinnalla liikkuvien ajoneuvojen sekä miehittämättömien helikoptereiden ja lennokeiden avulla. Auton katolle sijoitetuilla laitteilla voidaan saada tarkkaa tietoa esimerkiksi katujen varrella olevista kohteista yksityiskohtaisten 3D-kaupunkimallien pohjaksi. Nykyään tehokkaat mittauslaitteet voidaan asentaa myös selkäreppuun, jolloin aineistoja voidaan kerätä tehokkaasti myös ajoteiden ulkopuolelta. Laajojen alueiden kartoitukseen käytetään satelliittikuvia.
Aineistojen käsittely
Kuva 2. Aineistojen käsittely tapahtuu tietokoneella. Kuvassa vasemmalla laserkeilausaineistosta muodostettu pintamalli, jossa korkeat kohteet erottuvat vaaleina ja matalat tummina ja oikealla automaattisen luokittelun tuloksia (rakennukset esitetty punaisella, kasvillisuus vihreällä ja maanpinta harmaalla).
Kuva- ja laserkeilausaineistot talletetaan digitaalisessa muodossa, jolloin niitä voidaan käsitellä laskennallisilla menetelmillä. Alkuperäinen laserkeilausaineisto muodostuu 3D-pisteistä, joille on talletettu x-, y-, ja z-koordinaatit (ns. pistepilvi). Kuvat ovat rasterimuodossa, eli ne muodostuvat pikseleistä, joilla on sävyarvot.
Kolmiulotteisten mallien saamiseksi tarvitaan monia työvaiheita. Kerättyjen aineistojen esikäsittelyssä kuvat ja laserkeilausaineistot muunnetaan oikeaan koordinaatistoon ja jatkokäsittelyn kannalta sopivaan muotoon. Pistemäisestä laserkeilausaineistosta halutaan usein muodostaa rasterimuotoisia malleja, ja kuvien sävyarvoja on mahdollisesti korjattava, jotta ne olisivat vertailukelpoisia eri alueilla.
Mikäli kohteiden mallinnus halutaan automatisoida, tärkeä työvaihe esikäsittelyn jälkeen on erilaisten kohteiden tunnistus. Tämä tarkoittaa sitä, että esimerkiksi rakennukset ja tiet etsitään kuva- ja laseraineistoista automaattisesti. Työssä käytetään muun muassa segmentointimenetelmiä, jotka tunnistavat yhtenäisiä alueita, ja luokittelumenetelmiä, joiden avulla alueita voidaan jakaa luokkiin (esimerkiksi rakennus, tie, metsä ja pelto). Luokittelu perustuu usein tilastollisiin menetelmiin, jotka vertaavat luokiteltavien kohteiden ominaisuuksia etukäteen tunnettuihin kohteisiin.
Kun kohteet on alustavasti tunnistettu, päästään mallinnusvaiheeseen. Siinä kohteet pyritään esittämään geometristen elementtien, kuten suorien, tasojen ja kappaleiden avulla. Esimerkiksi rakennukselle etsitään nurkkapisteet ja niiden avulla muodostetaan rakennuksen ääriviivat. Katon muoto voidaan mallintaa sovittamalla tasoja katosta heijastuneisiin laserpisteisiin. Yksityiskohtaisissa virtuaalimalleissa kohteisiin liitetään tekstuuri, eli esimerkiksi rakennuksen julkisivut esitetään luonnollisen näköisenä valokuvien avulla. Kohteiden automaattinen tunnistus ja mallinnus ovat vaativia tehtäviä. Parhaisiin lopputuloksiin pääsemiseksi tarvitaankin toistaiseksi myös käsin tehtyä työtä.
Sovelluksia
Aiheeseen liittyviä sovelluksia on esitelty muun muassa sivuilla: