Vurderingsordning

Faglig innhold

Undervisning i forelesningsrom, feltdatainnsamling og arbeidseksperimenter

Læringsutbytte

Kunnskaper:

Studenten skal ha kunnskap om:

• arbeidsprinsippene for en laserskanner, oppsetting av klassifisering og parametere, feilkilder og kalibreringer
• forskjellen på laserskanning og fotogrammetri
• dataformat og særpreg for laserskannede punktskyer
• prosessen med datapreprosessering inkludert støyfiltering, stripeutjevning og dataregistrering
• prinsipper og algoritmer for klassifisering og segmentering og også objektdetektering

Ferdigheter:

• prosessere rådata innsamlet direkte fra både luftbårne og terrestriske laserskannere
• tilpasse modeller ved å bruke RANSAC eller en forbedret RANSAC
• slå sammen punktskyer innsamlet ved bruk av både laserskannere montert på UAV og terrestriske laserskannere ved å bruke ulike registreringsmetoder
• tilpasse og anvende filtre fra digital bildebehandling for 3D punktskyer
• detektere bygninger, trær, gatelys og strømledninger fra 3D punktskyer
• modellere og detektere objekter i CityGML

Generell kompetanse:

Studenten kan:

• forstå relasjoner og transformasjoner mellom ulike koordinatsystemer for sensorene (GNSS, INS, lasertransmitter, skanner)
• klassifisere 3D punktskyer i forskjellige klasser (terreng, biler, bygninger og andre menneskeskapte objekter, kraftledninger, stolpelignende objekter)
• segmentere 3D punktskyer av en bygning i egne flater eller kurvete overflater og modellere dem i 3D, enten ved å bruke en data-dreven metode eller en modell-drevet metode
• generere CityGML datafiler for 3D-objekter
• forstå og bruke fagterminologi innen dett fagfeltet
• arbeide selvstendig og i team og ta nødvendige initiativ
• identifisere fagfeltets grenseflater mot andre fagdisipliner og være åpen for tverrfaglige tilnærminger og samarbeid

Læringsformer og aktiviteter

Undervisning i forelesningsrom, feltdatainnsamling og arbeidseksperimenter.

Mer om vurdering

Studentene vil få prosjekter med en individuell oppgave og data under samme emne. Studentene vil bli bedt om å utvikle sin egen algoritme basert på kunnskap fra forelesningene og implementere sin algoritme for eksperimentell test. En sluttrapport sammen med digitale resultater forventes for den endelige evalueringen.

Mappevurdering gir grunnlag for sluttkarakter i emnet. I mappen inngår en rapport (70 %) og to øvinger (30 %). Resultatet for delene angis i %-poeng, mens sensur for hele mappen (sluttkarakteren) angis med bokstavkarakter. Ved gjentak må alle vurderinger i emnet gjentas.

Anbefalte forkunnskaper

Bygger på emnet TBA4236 Teoretisk geomatikk. Studentene må ha grunnleggende programmeringskunnskaper i enten Matlab eller Python.

Kursmateriell

G. Vosselman and H. Maas: Airborne and terrestrial Laser Scanning.