UUDET MITTAUSMENETELMÄT JOKIYMPÄRISTÖN KARTOITUKSESSA. Geodeettinen laitos
|
|
- Kimmo Uotila
- 8 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 The Photogrammetric Journal of Finland, Vol. 22, No. 3, 2011 UUDET MITTAUSMENETELMÄT JOKIYMPÄRISTÖN KARTOITUKSESSA Petteri Alho 1,2, Hannu Hyyppä 2, Juha Hyyppä 3, Claude Flener 1, Elina Kasvi 1, Matti Vaaja 2, Antero Kukko 3, Eliisa Lotsari 1, Johanna Hohenthal 4, Matti Kurkela 2, Harri Kaartinen 3, Henrik Haggrén 2 1 Turun yliopisto, Maantieteen ja Geologian laitos 2 Aalto-yliopisto, Maanmittaustieteiden laitos 3 Geodeettinen laitos 4 Helsingin yliopisto, Geotieteiden ja maantieteen laitos petteri.alho@utu.fi, hannu.hyyppa@aalto.fi, juha.hyyppa@fgi.fi, claude.flener@utu.fi, elina.kasvi@utu.fi, matti.t.vaaja@aalto.fi, antero.kukko@fgi.fi, eliisa.lotsari@utu.fi, hohentha@mappi.helsinki.fi, matti.kurkela@aalto.fi, harri.kaartinen@fgi.fi, henrik.haggren@aalto.fi TIIVISTELMÄ Virtavesitutkimuksen tarvitsema maaston korkeustieto on tähän asti kerätty aikaavievin maastokartoituksin. Vasta viime vuosina on alettu hyödyntää kaukokartoitus-, paikkatieto- ja fotogrammetrisia aineistoja jokiympäristön kartoituksessa. Uusimpina kartoitusmenetelminä on käytetty liikkuvaa, maanpinnalta tapahtuvaa laserkeilausta (MLS, eng. mobile laser scanning) sekä UAV-valokuvia (eng. unmanned aerial vehicle). Olemme tutkineet MLS:n käyttökelpoisuutta koetöin jokitörmien ja -särkkien kartoittamisessa sekä muutostulkinnassa. Olemme myös kehittäneet UAV-kuviin ja tavanomaisiin ilmavalokuviin pohjautuvia mallinnustekniikoita muun muassa jokiuoman syvyysmallin tekemiseen. Tässä artikkelissa esitellemme normaaliin ilmavalokuvaukseen perustuvan jokiuoman syvyysmallin. Näillä kaukokartoitusmenetelmillä pystytään kattamaan huomattavasti laajempia alueita senttimetritarkkuudella jokiympäristöstä kuin perinteisillä GPS- tai takymetrimittauksilla. Särkistä ja uomien pohjista voidaan mitata korkeus- ja syvyystietoa tiheämmin kuin tavallisesti käytetyillä menetelmillä ja edelleen havaita sekä tulkita varsin pienipiirteisiä muutoksia särkkien pinnalla tai uoman pohjalla. Tässä artikkelissa kerromme kyseisten menetelmien periaatteita ja esittelemme kaksi sovellusta suomalaisesta jokiympäristöstä. Lopuksi pohdimme näiden menetelmien mahdollisuuksia ja rajoituksia virtavesitutkimuksessa. 1. JOHDANTO Jokiuoma ja sitä reunustavat alueet ovat yleensä herkkä ympäristö geomorfologisille muutoksille. Virtavesitutkimus on viimeisten vuosikymmenien aikana keskittynyt prosessianalyysiin mittaamalla veden virtausta ja sedimentin kulkeutumista kenttäolosuhteissa (esim. Leopold & Wolman 1960; Frotningham & Rhoads 2003) ja laboratorio-olosuhteissa (esim. Rohrer, 1979; Whitting & Dietrich, 1993). Tällä lähestymistavalla jokiympäristön muutosta on tulkittu yleensä vain yksi- tai kaksiulotteisesti keskittyen yksittäiseen morfologiseen muotoon tai tiettyjen muodostumien ulottuvuuksien tilastolliseen tarkasteluun. Perinteisesti on keskitytty uoman poikkileikkauksen tai pituusprofiilin muutosten mittaamiseen ja tulkintaan (Hohenthal ym. 2011). Toinen virtavesitutkimuksen kehityskaari on jokiuoman virtauksien simulointi hydraulisella mallinnuksella. Erilaisia hydraulisen mallinnuksen lähestymistapoja on jo pitkään 115
2 käytetty uoman virtausolosuhteiden mallintamisessa ja tulvan laajuuksien arvioinnissa (esim. Hunter ym., 2007). Mallinnuksen kohteena voi olla yksi tulvatapahtuma tai kokonainen hydrologinen vuosi tai vuosikymmenet. Hydrauliseen mallinnukseen tarvitaan neljänlaista lähtöaineistoa: (1) topografinen ja batymetrinen aineisto, josta valmistetaan mallin geometria, (2) virtaama- tai vedenpinnan korkeustieto, (3) maanpinnan ja uoman pohjan karkeustieto ja (4) validointiaineisto (Bates, 2004). Viime vuosikymmeninä on kehitetty niin yksi-, kaksi- kuin kolmiulotteisia hydraulisia malleja (esim. Bates ym., 1992; Dargahi, 2004). Lisäksi on tutkittu yleisellä tasolla uoman dynamiikkaa yhdistämällä hydraulisia mallinnustuloksia ja joen geomorfologiaa (Rathburn & Wohl 2003; Brown & Pasternack, 2008). Virtavesitutkimuksiin on perinteisesti kerätty korkeusaineistoa aikaavievillä maastokartoituksilla (esim. takymetrikartoitus) tai topografikarttojen korkeuskäyristä. Näillä saadaan aikaan harvahko lähtötieto mallinnuksen pohjaksi. Viime aikoina on kuitenkin tehty kansainvälistä (esim. Alsdorf ym., 2000; Bates ym., 2003; Hudson & Colditz, 2003; Cobby ym., 2001) ja kansallista tutkimusta (Sane ym., 2006; Käyhkö ym., 2007; Alho ym., 2009) tarkkojen korkeusaineistojen vaikutuksista hydrauliseen mallinnukseen ja tulvakartoitukseen. Paljolti onkin siirrytty paikkatietokantojen ja kaukokartoitusaineistojen hyödyntämiseen korkeusmallien valmistamiseksi hydraulisiin mallinnuksiin, mutta näiden aineistojen tarkkuus ja laatu eivät aina sovellu tarkkaan virtavesitutkimukseen (Neelz ym., 2006; Alho ym., 2008). Uusimpia menetelmiä jokiympäristön muutostulkinnassa ja hydraulisen mallinnuksen lähtöaineistojen hankkimiseksi ovat erilaiset laserkeilaussovellukset jokipenkereiden ja tulvatasankojen kartoituksessa (esim. Alho ym., 2009, Vaaja ym., 2011a) sekä erilaisten digitaalikuvien hyödyntäminen virtavesien syvyysmallinnuksessa (Flener ym., 2011). Ilmalaserkeilausmenetelmät soveltuvat hyvin kolmiulotteisen maasto- ja kohdemallin luomiseen alueille, joita ei voida kattaa nopeasti perinteisellä fotogrammetrisella kartoituksella. Tällaisia ovat rannikko- ja muut vesialueet sekä alueet, joilla ei ole usein riittävästi tukipisteitä, näkyvyys on esteellinen tai alueiden ekosysteemi voi olla herkkä maastomittausten aiheuttamalle kuormitukselle. Laserkeilauksen etuina perinteisiin fotogrammetrisiin tai kaukokartoitusmittauksiin verrattuna on nopeus ja menetelmän vähäisempi riippuvuus sääolosuhteista, edulliset kustannukset ja peitteisellä alueella jopa dekadia parempi mittaustarkkuus. Ilmalaserkeilauksella saavutettava kovan maanpinnan korkeusmallin tarkkuus on yleensä 5-10 cm riippuen lentokorkeudesta ja pistetiheydestä. Peitteisessä maastossa korkeusmallin tarkkuus vaihtelee 10 ja 30 cm välillä maanpinnan peitteisyyden, kaltevuuden ja pistetiheyden funktiona. Maalaserkeilauksessa laserkeilain sijoitetaan joko staattisesti kartoituspisteelle (esim. kolmijalan varaan), josta käsin lähialueen tarkka kolmiulotteinen kartoitus suoritetaan. Maalaserkeilauksella saadaan erittäin tarkkaa maanpinta- ja kasvillisuustietoa niin jokisärkistä, törmistä kuin tulvatasangoilta (esim. Vaaja ym., 2011a). Maalaserkeilauksella kohteesta saadaan suoraan runsaasti kolmiulotteisia havaintoja ilman työläitä välivaiheita ja kuvatulkintaa. Laserkeilauksella valmistettujen maastomallien avulla pystytään kolmiulotteisesti kartoittamaan jokiuoman vedenpinnan yläpuolinen topografia ja kaikuluotauksen tai fotogrammetrisen syvyysmallinnuksen avulla saadaan syvyystieto vedenpinnan alapuolisesta osasta. Uusin vaihtoehto kartoitukseen on sijoittaa laserkeilain GNSS-INS-laitteistoon järjestelmän (Global Navigation Satellite System - Inertial Measurement Unit) yhdistettynä vaikkapa reppuun, autoon tai veneeseen, jolloin liikkuvan maalaserkeilauksen (eli mobiili laserkeilaus) 116
3 avulla voidaan kartoittaa tarkasti ja nopeasti laajempia alueita kuin staattisella maalaserkeilauksella (esim. Alho ym., 2009). Tässä artikkelissa käsitellään ensin liikkuvan maalaserkeilauksen pääpiirteet jokiuoman topografian kartoittamisessa. Toiseksi kuvataan menetelmä fotogrammetrisen syvyysmallin tekemiseksi. Kolmanneksi annetaan esimerkkejä mittausmenetelmistä jokiympäristön kartoitus- ja muutostulkintatutkimuksista Teno- ja Pulmankijoilla. Lopuksi pohditaan menetelmien mahdollisuuksia ja rajoitteita jokiympäristön kartoituksessa. 2. LIIKKUVA MAALASERKEILAUS Laserkeilaimen mittaus perustuu ympäristön kohteiden havainnointiin tarkkojen etäisyys- ja kulmamittausten avulla. Nämä havainnot muunnetaan kolmiulotteisiksi pisteiksi eli pistepilveksi, joka kuvaa yksityiskohtaisesti kohteen geometriaa. Laserkeilauksessa hyödynnetään tyypillisesti kahta eri mittaustekniikkaa etäisyyden määrittämiseksi, nimittäin laserpulssin kulkeman ajan määrittämistä (time-of-flight) tai vaihe-eron mittaamista (phase shift). Time-of-flight-lähestymistavassa lähetetään lyhyt amplitudimoduloitu laserpulssi kohti mitattavaa objektia. Laserpulssin kulkema aika (dt) keilaimesta kohteeseen ja takaisin mitataan ja muunnetaan etäisyydeksi (r). Etäisyys saadaan laskettua kun valonnopeus (c) on tunnettu seuraavasti: dt c r = 2. (1) Vaihe-eromittauksessa jatkuvaa, moduloituja aallonpituuksia sisältävää lasersädettä lähetetään kohteeseen. Vaihe-ero ( d ϕ ) lähetetyn ja vastaanotetun signaalin välillä mitataan ja ratkaistaan kokonaisten aaltojen lukumäärä kohteen ja keilaimen välillä. Etäisyysmittaukseen käytetyn moduloidun aallonpituuden frekvenssi tulee tuntea ja edelleen lyhimmän moduloidun aallonpituuden ( λ 0 ) suhteen etäisyys voidaan ratkaista seuraavasti: ϕ r = d λ0 2π, (2) jossa N on täysien laseraaltojen lukumäärä lyhimmällä moduloidulla aallonpituudella. Yhden aallonpituuden modulaatiossa saavutettavissa oleva mittaus määräytyy λ suhteen, jonka jälkeen vaihesykli toistaa itseään (RP Photonics, 2008). Edelleen N voidaan ratkaista yhden tai usean pidemmän aallonpituuden suhteen, jolloin voidaan kasvattaa keilaimen teoreettista mittausetäisyyttä. Tällöin päästään millimetritarkkuuteen etäisyyden määrittämisessä, joka ei ole mahdollista käyttämällä ainoastaan yhtä aallonpituutta. Vaihe-eromittaustapa mahdollistaa myös korkeamman pistemittaustiheyden kuin pulssilaser, sillä se valaisee kohdetta jatkuvasti, eikä edestakaisen pulssin kulkuaikaa tarvitse siten odottaa ennen seuraavaa mittausta. Liikkuvassa kartoituksessa hyödynnetään niin sanottua suorapaikannusmenetelmää, jossa laitteistoon asennetun GNSS-IMU-havainnot lasketaan joko reaaliaikaisesti tai jälkilaskentaprosessissa laitteiston kulkureitiksi kolmiulotteisessa avaruudessa (Kuva 1). Aineistojen orientointiin ei siten tarvita tukipisteitä muutoin kuin laadunvalvontaan. Tarkan reittitiedon laskentaan tarvitaan kuitenkin avuksi GNSS-tukiasema, joka voi olla joko fyysisellä tunnetulla pisteellä tai vaihtoehtoisesti VRS-palvelun (Virtual Reference Station) tuottama 117
4 tukiasema kartoituskohteen läheisyydessä. Laserkeilain synkronoidaan ajallisesti paikannusratkaisuun, minkä perusteella tietyllä ajanhetkellä tehty mittaus orientoidaan maastokoordinaatiston suhteen. Kuva 1. Laserkeilauksen periaate veneeseen asennetussa liikkuvassa kartoitussovelluksessa. GNSS-IMU-havaintojen perusteella lasketaan veneeseen sijoitetun laserkeilaimen kulkureitti ja asento. Lasersäteen kulman ja etäisyyden mittauksella saadaan määritettyä kunkin profiilin pisteen paikka keilainkoordinaatistossa. Yhdistämällä GNSS-IMU-havainnot laserpisteisiin saadaan laskettua kullekin pisteelle sijainti maastokoordinaatistossa. Laserprofiileja saadaan jokitörmistä ja särkistä n cm välein riippuen veneen kulkunopeudesta (mukaillen Alho ym. 2011). Geodeettinen laitos ja Aalto-yliopisto (ent. TKK) ovat kehittäneet vuodesta 2003 mobiilia kartoitusjärjestelmää (eng. Mobile Mapping System MMS), jossa pääasiallisena kartoitussensorina on laserkeilain. Aineiston käsittelymenetelmien kehityksessä on pyritty maksimoimaan automaattinen prosessointi (Kukko ym., 2007; Kukko ym., 2009). Vuodesta 2008 alkaen tätä ROAMER-järjestelmää time-of-flight-lähestymistavalla on sovellettu jokiympäristön kartoittamisessa (Alho ym., 2009; Alho ym., 2011; Vaaja ym., 2011a). Kuva 2. Perinteisten ja uusien kartoitusmenetelmien spatiaaliset ja temporaaliset rajat. Spatiaalisesti tarkimmat menetelmät ovat terrestriaalinen fotogrammetria, TLS ja takymetrimittaukset. Toisaalta näillä menetelmillä ei voida kartoittaa yhtä laajoja alueita kuin ALS:lla tai ilmakuvauksella. Ajallisesti ilmakuva-aineistoista löytyvät pisimmät, parhaimmillaan yli sadan vuoden aineistot (mukaillen Heritage & Hetherington, 2007). 118
5 Laserkeilausmenetelmillä kuten muillakin kartoitusmenetelmillä on tietty toiminta-alue niin spatiaalisesti kuin temporaalisestikin (Kuva 2). Spatiaalisesti tarkimmat mittausmenetelmät, kuten terrestrinen laserkeilaus tai takymetrimittaus eivät työn hitauden vuoksi sovellu laajojen alueiden riittävän tiheään kartoittamiseen, vaan tällöin on käytettävä ilmakuvausta tai - laserkeilausta. Liikkuva maalaserkeilaus sijoittuu näiden menetelmien väliin mittausnopeutensa ja saavutettavan tarkkuuden ansiosta. Toisaalta nykyään pisimpiä aikasarjoja on saatavilla vain ilmakuva-aineistoista. Jokiympäristössä uoman ja läheisempien tulvatasankojen kartoittaminen on varsin tehokasta veneeseen sijoitetulla laserkeilaimella. Tällä lähestymistavalla voidaan kartoittaa noin 150 metrin levyinen alue veneen kummaltakin puolelta. Tehtyä keilausta voidaan edelleen täydentää joko maalaserkeilauksin tai mobiilikeilauksella esimerkiksi siten, että laserkeilain navigointilaitteistoineen sijoitetaan reppuun tai kärryyn ja sillä mittaus suoritetaan liikkumalla tulvatasangoilla ja jokisärkillä keilaten jokiympäristön topografiaa (Kuva 3). Kuva 3. Liikkuva maalaserkeilain sijoitettuna veneeseen (a) tai kärryyn (b). Terrestrisessä laserkeilauksessa keilain on kolmijalalla (c). Kuvan Leica HDS keilaimella saadaan keilattua yhdestä keilauspisteestä n. 40 m säteellä särkän pintaa. Näin ollen mobiilit ratkaisut tarjoavat huomattavasti nopeamman tavan kartoittaa jokiympäristöä. 3. FOTOGRAMMETRINEN SYVYYSMALLINNUS Punaisen aallonpituuden laserkeilauksella ei saada mitattua jokiuoman pohjaa ja vihreän aallonpituuden sovellukset ovat vielä varsin rajoittuneita ja soveltuvat parhaiten kirkasvetisten merialueiden keilaukseen. Yksi vaihtoehto kaikuluotauksen lisäksi on fotogrammetrinen syvyysmallinnus ilmakuvilta. Fotogrammetriseen syvyysmallinnukseen on kehitetty muutamia lähestymistapoja mukaan lukien empiirinen malli, joka perustuu ns. Lyzenga-algoritmiin (Lyzenca 1981) ja teoreettinen HAB-malli (hydraulically assisted bathymetric) (Fonstad & Marcus, 2005). Empiirinen malli perustuu veden syvyyden ja heijastusarvon väliseen suhteeseen. Lyzengan (1981) algoritmissa määritellään kullekin ilmakuvan kanavalle i uusi muuttuja X i = ln(l i -L si ), jossa L i on havaittu kirkkaus ja L si on syvän veden heijastus samalla kanavalla. Veden syvyys on lineaarikombinaatio arvoista X i =l,,k, jossa k on kanavien lukumäärä. Lyzenga-algoritmi perustuu oletukselle, että valaistuksen heikkeneminen vedessä on eksponentiaalista ja heijastumiseen vaikuttavat muutkin tekijät kuin syvyys. Tärkein tekijä on pohjan laatu. Algoritmi käyttää mitattua syvän veden heijastusta, joka on ilmakuvan heijastusarvo uoman pohjan vaikutusalueen ulkopuolelta. 119
6 HAB-malleissa sitä vastoin ei tarvita empiiristä syvyyshavaintoa. Ne perustuvat samaan perusajatukseen valaistuksen heikkenemisestä vedessä ja siten heijastusarvon ja veden syvyyden kovarianssiin kuin empiirinenkin lähestymistapa. HAB-mallit tarvitsevat syötteekseen uoman virtaaman, leveyden ja pitkittäisprofiilin. Nämä tiedot on mahdollista saada useimmissa tapauksissa tietokannoista ja kaukokartoitusaineistoista. Lisäksi hydraulisiin laskentoihin tarvitaan kitkakerroin (tyypillisesti ns. Manningin n-arvo). HAB1-malli on regressioon perustava, mutta regressiota ei lasketa tunnetun syvyyden suhteen, vaan syvyyden joka perustuu hydrauliseen teoriaan uoman muodosta ja edelleen poikkileikkauksittain laskettuihin maksimi- ja keskiarvotettuihin syvyyksiin. Lyzenga-mallilla kyetään kuitenkin laskemaan tarkempi absoluuttinen syvyys kuin HAB-mallilla (Flener ym., 2011). 4. SÄRKKIEN MUUTOSTULKINTA LIIKKUVALLA MAALASERKEILAUKSELLA Särkkien muutostulkinnan kenttätyöt on suoritettu vuosien välisenä aikana Tenojoen valuma-alueella sijaitsevalla Pulmankijoella. Joki on erodoinut noin 30 m syvän ja m leveän jokiuoman. Joen kokonaispituus on 58 km. Uoma ja särkät koostuvat pääasiassa hiekasta, eikä niissä ole paljoa kasvillisuutta (Kuva 4). Kuva 4. Tutkimusalueen sijainti on merkitty mustalla pisteellä (A). Esimerkki hydraulisen mallinnuksen lähtöaineistosta, jossa on yhdistetty kaikuluotaus- ja korkeusaineistoja (B). UAV-kuvista tehty kuvamosaiikki meandikaarteesta (C), jossa on oikaisu-uoma (vaalea sedimenttialue). Tämä alue peittyy tulvan alle keväisin. Tyypillinen hiekkainen särkkä Pulmankijoella (D) sekä kasvittunutta uoman ulkokaarretta (E). 120
7 Tämän takia uoma on varsin altis virtaavan veden aiheuttamille muutoksille ja on siten erinomainen luonnonlaboratorio vuotuisille morfologisille muutoksille ja niiden kartoittamiseen laserkeilausmenetelmillä. Tarkemman tutkimuksen kohteena on ollut noin 5 kilometrin jokiosuus, jolta on keilattu särkkiä ja törmiä sekä mobiililla vene- (eng. BoMMS) ja kärrykeilauksella (eng. CartMMS) että terrestrisellä laserkeilauksella. Pulmankijoen särkät keilattiin ensimmäisen kerran mobiililla laserkeilauksella syksyllä 2008 ja toistamiseen voimakkaan (45 m 3 s -1 ) kevättulvan jälkeen syksyllä Mitatut laserprofiilit ovat noin 5-7 cm päässä toisistaan. Keilaimen peili pyöri 15 kertaa sekunnissa ja pistehavaintoja saatiin 120 khz:n taajuudella. Näin ollen keilaimen peilin yhdellä kierroksella rekisteröitiin 8000 laserpistettä. Profiilin suuntaisesti mitattujen pisteiden välimatka oli suhteessa sensorin ja kohteen etäisyyteen ja säteen tulokulmaan: 20 metrin päässä keilaimesta pisteiden välinen etäisyys oli 15,7 mm ja lähempänä keilainta pisteiden välimatka pieneni entisestään. Viiden kilometrin jokiosuuden laserkeilaamiseen veneellä kului 1 tunti ja 40 minuuttia. Lisäksi keilausalueen täydentämiseen kärrylaserkeilaimella käytettiin aikaa n. 3 tuntia. Suurin osa tästä ajasta kului särkältä toiselle siirtymiseen ja GPS-IMU -laitteiston alustuksiin. Kuva 5. Mobiili ja terrestrinen laserkeilaus sekä panoraamakuvaus fluviaaligeomorfologisessa tutkimuksessa. Mobiilissa keilauksessa keilaimen sijainti rekisteröidään systeemin sisäisesti. Toisin sanoen GPS-INS-mittauksella määritetään keilaimen sijaintia koko mittauksen ajan. Terrestrisessä laserkeilauksessa keilaimen koordinaatit määritetään ulkoisten tähysten avulla, tavallisesti GPS-mittauksella. Pistepilveä suodatetaan ja luokitellaan halutun lopputuotteen mukaisesti. Toistamalla keilaus peräkkäisinä vuosina saadaan kartoitettua jokiympäristön muutoksia. Pistepilvistä suodatettiin kasvillisuuspisteet pois ja tehtiin digitaalinen maanpinnan malli 10x10 cm pikselikoolla molemmille vuosille (Kuva 5). Yhdistämällä laseraineistoa ja panoraamakuvausta parannetaan kohteen ja mallien tulkintaa (Vaaja ym., 2011b). Vertailemalla tuotettuja pintamalleja keskenään (Kuva 6a) voidaan havaita, että särkän korkein kohta on muuttunut huomattavasti muodoltaan ja siirtynyt alajuoksulle päin. Näistä maanpinnan 121
8 malleista on edelleen laskettu muutoskuva särkille. Lisäksi terrestrisen laserkeilausaineiston avulla tutkittiin särkkien pienmuotoja, kuten dyynien ja kareiden sijoittumista särkälle (Kuva 6a ja b). Kuva 6. Jokisärkän pintamalli 10 x 10 cm pikselikoolla ennen ja jälkeen kevään 2009 tulvan (A). Virtaussuunta on kuvan alalaidasta ylöspäin. Korkeuskäyrät on esitetty 20 cm välein. Pintamallien keskihajonta korkeuden suhteen 3x3 pikselin alalta (B). Särkän pinnan pientopografia TLS-pistepilven visualisoinnin avulla esitettynä (a,b). Visualisointien sijainti esitetty A- ja B-kuvissa (kuva: Kasvi, ym. lähetetty käsikirjoitus) 122
9 Erotuskuvaan perustuvan muutostulkinnan perusteella särkän keskiosien korkeimmat kohdat olivat kulutukselle alttiita tulva-aikana (Kuva 7). Tällä alueella esiintyi virtaavan veden aiheuttamaa eroosiota, joka laski särkän pintaa cm. Särkän ja jokiuoman sedimenttiä kasaantui särkän ulkoreunalle. Tällä vyöhykkeellä sijaitsi lukuisia kasautumismuotoja, joiden korkeus oli cm korkeammalla kuin vuotta aiemmin. Särkän ulkokaarteen alajuoksun puolella sijaitsee alue, jolla vertikaalinen kasautuminen on jopa cm yhdessä vuodessa. Koko särkän alueella yleisin vertikaalinen muutos oli 7,9-20 senttimetrin aleneminen (25%). Toisaalta kolmanneksi yleisin muutos oli 7,9-20 senttimetrin kohoaminen. Kuva 7. Jokisärkän muutoskuva. Jokisärkän korkeuden muutokset vaihtelevat -80 cm ja +80 cm välillä. Yleisin muutos on 7,9-20 senttimetrin aleneminen (25%). 123
10 5. JOKIUOMAN SYVYYSKARTOITUS ILMAKUVISTA Lyzenga-syvyysmallilla mallinnettiin 1,5 km jokiosuus Tenojoesta. Jokiosuus sijaitsee Utsjoelta 3 km alajuoksulle päin. Tällä alueella joen pohja koostuu karkeasta sorasta ja lohkareista. Uoman leveys on n. 200 metriä. Mallinnukseen käytettiin v oikeaväriilmakuvia. Ilmakuvat on orto-oikaistu 0,5 m pikselikokoon Norjan maanmittauslaitoksen toimesta. Ensimmäisessä vaiheessa laskettiin Lyzengan X-arvot jokaiselle RGB-kuvan kanavalle (Kaava 3 ja Kuva 8). Korrelaatio mitattujen syvyyksien ja X-arvojen välillä oli hyvä eritoten punaisen ja vihreän aallonpituuden kanavilla. Näin ollen näitä kanavia hyödynnettiin jatkossa Lyzenga-mallin laskennassa. Kuva 8. Mitattujen syvyyksien ja Lyzenga-mallin X-arvojen korrelaatio. Paras korrelaatio (-0,83) on punaisen aallonpituuden kanavan x-arvolla (Flener ym. 2011). Veden syvyyden ja Lyzenga X-arvon välinen lineaarinen suhde mahdollisti lineaaristen regressioiden laskennan seuraavanlaisesti: D = 613, ,212 X 1-142,780 X 2 (3) 124
11 Mallin kaikki regressiokertoimet olivat 0,001 merkitsevyystasolla. Mallin sovitus tuotti 12 cm RMS-virhe syvyydelle ja mallin selitysaste R 2 oli 0,96. Lyzenga-algoritmilla saatiin mallinnettua tehokkaasti ja suhteellisen tarkasti uoman geometria jokiosuudella, jonka kaikuluotaus tai syvyysmittaus GPS-havainnoin olisi vienyt huomattavasti pidemmän ajan. Kuva 9. Ilmakuvasta Lyzenga-mallilla laskettu syvyysmalli 1,5 km jokiosuudesta Tenojoella. Mallin RMS-virhe oli 12 cm. 6. UUDET KARTOITUSMENETELMÄT JOKIYMPÄRISTÖN KARTOITTAMISESSA: MAHDOLLISUUDET JA HAASTEET Esittelimme tässä artikkelissa uusia kartoitusmenetelmiä jokiympäristön veden yläpuolisen alueen ja jokiuoman vedenalaisen geometrian kartoittamiseksi. Nämä menetelmät mahdollistavat nopeamman ja tarkemman kartoittamisen kuin perinteiset menetelmät. Yhteenvetona toteamme näiden menetelmien eduiksi ja rajoitteiksi seuraavaa: Liikkuva maalaserkeilaus on nopea ja tällä hetkellä kustannustehokkain mittausmenetelmä, joka yltää parempaan kuin 5 cm absoluuttiseen tarkkuuteen, ja jolla voidaan kartoittaa >1 km jokiosuuksia. Veneeseen sijoitetulla laserkeilaimella pystytään keilaamaan jokea (leveys >100 m) n. 3 km tunnissa profiilivälin ollessa 5-7 cm. Täydentämällä venelaserkeilausta särkän päällä tapahtuvalla keilauksella saadaan kartoitettua jokiympäristö kokonaisuudessaan. Terrestrinen laserkeilaus on käytännössä tarkin kartoitusmenetelmä, jolla saadaan mitattua koko jokisärkkä. Tällä menetelmällä voidaan mitata särkän pientopografiaa, kuten dyynien ja kareiden dimensioita. Se ei kuitenkaan täysin sovellu pitkien jokiosuuksien tai lukuisten särkkien kartoittamiseen, sillä terrestrisen keilaimen liikuttaminen on hidasta ja jo keskikokoisen särkän keilaamiseen tarvitaan suuren peittovaatimuksen vuoksi kymmenkunta keilainpaikkaa. Mobiili ja terrestrinen laserkeilaus ovat sääherkempiä mittausmenetelmiä verrattuna ilmalaserkeilaukseen, sillä näiden keilaimien optiikka on alttiina vedelle ja kondensoitumiselle. Näin ollen kenttätöihin tulee varata riittävästi aikaa. Liikkuvaan maalaserkeilausaineistoon perustuvat jokisärkkien erotuskuvat ja niiden perusteella laskettu muutostulkinta on huomattavasti yksityiskohtaisempi menetelmä kuin GPS-mittauksella tehdyn harvan pistejoukon perusteella 125
12 suoritettu mallinnus. Mobiili laserkeilaus mahdollistaa käytännössä maanpinnan mittauksen jokiympäristössä senttimetritiheydellä, kun välimatka mitattavan kohteen ja keilaimen välillä on alle 100 metriä. Lyzenga-algoritmilla tehtävä jokiuoman syvyyskartoitus on tehokas kartoitusmenetelmä varsinkin kirkasvetisissä joissa. Menetelmällä saadaan mallinnettua uoman syvyys paremmalla kuin 15 cm tarkkuudella. Tämä tarkkuus on erittäin hyvä verrattuna uoman GPS-mittauksiin. Se kilpailee kattavuuden suhteen myös monikanavaisen viistokaikuluotauksen kanssa. Menetelmä mahdollistaa myös uoman tilan tutkimisen taaksepäin, mikäli joki on taannoin ilmakuvattu oikeavärifilmille. Kaikki yllä mainitut menetelmät mahdollistavat entistä tarkemmat lähtöaineistot muutostulkintaan ja hydrauliseen mallinnukseen. Ne tarjoavat myös uniikkia referenssiaineistoa sedimenttikulkeutumisen mallinnukseen ja seurantaan. LÄHTEET Alho, P. & Mäkinen, J., Hydraulic parameter estimations of a 2-D model validated with sedimentological findings in the point-bar environment. Hydrological Processes 24, Alho, P., Kukko, A., Hyyppä, H., Kaartinen, H., Hyyppä, J. & Jaakkola, A Application of boatbased laser scanning for river survey. Earth Surface Processes and Landforms 34, Alho, P., Hyyppä, H. & Hyyppä, J Consequence of DTM precision for flood hazard mapping: a case study in SW Finland. Nordic Journal of Surveying and Real Estate Research 6, Alho, P., Vaaja, M., Kukko, A., Kasvi, E., Kurkela, M., Hyyppä, J., Hyyppä, H. & Kaartinen, H Mobile laser scanning in fluvial geomorphology: mapping and change detection of point bars. Zeitschrift fur Geomorphologie 55, Suppl. 2, Alsdorf, D.E., Melack, J.M., Dunne, T., Mertes, L.A.K., Hess, L.L. & Smith, L.C Interferometric radar measurements of water level changes on the Amazon flood plain, Nature 404, Bates, P. D., Remote sensing and flood inundation modelling Hyd. Process 18, Bates, P. D., Anderson, M. G., Baird, L., Walling, D. E. & Simm, D Modelling floodplain flows using a 2-dimensional finite element model. Earth Surface Processes and Landforms 17, Bates, P.D. Marks, K. J. & Horritt, M. S Optimal use of high-resolution topographic data in flood inundation models. Hyd. Process. 17, Brown, A.B. & Pasternack, G.B Engineering channel controlas limiting spwning habitat rehabilitation success on regulated gravel-bed rivers. Geomorphology 97, Cobby, D.M., Mason, D.C. & Davenport, I.J Image processing of airborne scanning laser altimetry data for improved river flood modelling. ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing 67, Dargahi, B Three-dimensional flow modelling and sediment transportation in the River Klarälven. Earth Surface Processes and Landforms 29, Flener, C., Lotsari, E., Alho, P. & Käyhkö, J (online). Comparison of empirical and theoretical remote sensing based bathymetry models in river environments. River Research and Applications. DOI: /rra Fonstad, M.A. & Marcus, W.A. (2005. Remote sensing of stream depths with hydraulically assisted bathymetry (HAB) models. Geomorphology 72:
13 Frothingham, K.M. & Rhoads, B.L Three dimensional flow structure and channel change in an asymmetrical compound meander loop, Embarras River, Illinois. Earth Surface Processes and Landforms 28: Hohenthal, J., Alho, P., Hyyppä, J. & Hyyppä, H (online). Laser scanning applications in fluvial studies. Progress in Physical Geography. Hudson, P.F. & Colditz, R.R Flood delineation in a large and complex alluvial valley, lower Pa nuco basin, Mexico, Journal of Hydrology 280, Hunter, N. M., Bates, P. D., Horritt, M.S. & Wilson, M.D., Simple spatially-distributed models for predicting flood inundation: A review. Geomorphology 90, Kasvi, E., Vaaja, M., Alho, P., Hyyppä, H., Hyyppä, J., Kaartinen, H. & Kukko, A. Morphological changes on meander point bars: utilising multitemporal LiDAR surveys and flow measurements. (lähetetty käsikirjoitus: Earth Surface Processes and Landforms). Kukko, A., Andrei, C-O., Salminen, V-M., Kaartinen, H., Chen, Y., Rönnholm, P., Hyyppä, H., Hyyppä, J., Chen, R., Haggrén, H., Kosonen, I. & Capek K Road environment mapping system of the Finnish Geodetic Institute FGI Roamer. In Proceedings of the ISPRS Workshop Laser Scanning 2007 and SilviLaser Rönnholm P, Hyyppä H, Hyyppä J. (eds.). International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 36(3/W52): Kukko, A., Jaakkola, A., Lehtomäki, M. & Kaartinen, H Mobile mapping system and computing methods for modelling of road environment Urban Remote Sensing Joint Event, May, Shanghai Käyhkö, J., Alho, P. & Selin, M., Tulvat ja tulvien kartoitus Suomessa. Terra 119, Leopold, L. & Wolman, W River meanders. Bulletin of the geological Society of America. 71: Lyzenga DR Remote sensing of bottom reflectance and water attenuation parameters in shallow water using aircraft and Landsat data. International Journal of Remote Sensing, 2: Neelz, S., Gender, G., Villanueva, I., Wilson, M., Wright, N.G., Bates, P. Mason, D. & Whitlow, C., Using remotely sensed data to support flood modelling. Water Management 159, Rathburn, S. & Wohl, E., Predicting fine sediment dynamics along a pool-riffle mountain channel, Geomorphology 55, Sane, M., Alho, P., Huokuna, M., Selin, M. & Käyhkö, J., Opas yleispiirteisen tulvavaarakartoituksen laatimiseen. Ympäristöopas 127, 73 s. ISBN 978-ISBN SYKE, Helsinki. Vaaja, M., Hyyppä, J., Kukko, A., Kaartinen, H., Hyyppä, H. & Alho, P. 2011a. Mapping Topography Changes Using a Mobile Laser Scanner. Remote Sensing 3, Vaaja, M., Kurkela, M., Hyyppä, H., Alho, P., Hyyppä, J., Kukko, A., Kaartinen, H.,Elina, Kasvi, Kaasalainen, S. & Rönnholm, P. 2011b. Fusion of mobile laser scanning and panoramic images for studying river environment topography and changes. ISPRS Workshop Laser Scanning 2011, August 2011, Calgary, Canada. 127
Kaukokartoitusmenetelmät jokiympäristössä
Kaukokartoitusmenetelmät jokiympäristössä Claude Flener Fluvial Research Group Maantieteen ja Geologian laitos Turun Yliopisto Laaserikeilaus- ja korkeusmalliseminaari 2011 Korkeusmallit jokitutkimuksessa
LisätiedotMaastokartta pistepilvenä Harri Kaartinen, Maanmittauspäivät
Maastokartta pistepilvenä 22.3.2018 Harri Kaartinen, Maanmittauspäivät 2018 1 Sisältö Pistepilvi aineistolähteenä Aineiston keruu Aineistojen yhdistäminen ja käsittely Sovellukset 22.3.2018 Harri Kaartinen,
LisätiedotLuento 10: Optinen 3-D mittaus ja laserkeilaus
Maa-57.301 Fotogrammetrian yleiskurssi Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 (P. Rönnholm / H. Haggrén, 19.10.2004) Luento 10: Optinen 3-D mittaus ja laserkeilaus AIHEITA Optinen 3-D digitointi Etäisyydenmittaus
LisätiedotMaanmittauslaitoksen uusi valtakunnallinen korkeusmalli laserkeilaamalla
Maanmittauslaitoksen uusi valtakunnallinen korkeusmalli laserkeilaamalla MML:n korkeusmalliprosessin taustalla: Yhteiskunnallinen tarve tarkemmalle korkeustiedolle Tulvadirektiivi, Meludirektiivi Lentokenttäkartat,
LisätiedotPuiden biomassan, puutavaralajien ja laadun ennustaminen laserkeilausaineistoista
Puiden biomassan, puutavaralajien ja laadun ennustaminen laserkeilausaineistoista MMT Ville Kankare Metsätieteiden laitos, Helsingin yliopisto Laserkeilauksen huippuyksikkö 8.3.2016 1 Sisältö I. Biomassaositteet
LisätiedotLaserkeilauksella kattavaa tietoa kaupunkimetsistä
Laserkeilauksella kattavaa tietoa kaupunkimetsistä Topi Tanhuanpää HY, Metsätieteiden osasto / UEF, Historia- ja maantieteiden osasto Kaupunkimetsät: Mitä ne ovat? Kaupungissa ja sen laitamilla kasvavien
LisätiedotYmpäristön aktiivinen kaukokartoitus laserkeilaimella: tutkittua ja tulevaisuutta
Ympäristön aktiivinen kaukokartoitus laserkeilaimella: tutkittua ja tulevaisuutta Sanna Kaasalainen Kaukokartoituksen ja Fotogrammetrian Osasto Ilmastonmuutos ja ääriarvot 13.9.2012 Ympäristön Aktiivinen
LisätiedotKansallinen maastotietokanta. KMTK Kuntien tuotantoprosessit: Selvitys mobiilikartoitusmenetelmistä
Kansallinen maastotietokanta KMTK Kuntien tuotantoprosessit: Selvitys mobiilikartoitusmenetelmistä Projektin selvitys 1 Sisältö 1 YLEISTÄ... 2 1.1 LYHENTEISTÄ JA TERMEISTÄ... 2 2 YLEISTÄ MOBIILIKARTOITUSJÄRJESTELMISTÄ...
LisätiedotINTENSITEETTITIEDON HYÖDYNTÄMINEN LASERKEILAUKSESSA. mallinnuksen instituutti. sanna.kaasalainen@fgi.fi, antero.kukko@fgi.fi, hannu.hyyppa@aalto.
The Photogrammetric Journal of Finland, Vol. 22, No. 3, 2011 INTENSITEETTITIEDON HYÖDYNTÄMINEN LASERKEILAUKSESSA Sanna Kaasalainen 1, Antero Kukko 1 ja Hannu Hyyppä 2 1 Geodeettinen Laitos, Kaukokartoituksen
LisätiedotKymmenen vuotta maastolaserkeilaustutkimusta käytännön kokemuksia
Kymmenen vuotta maastolaserkeilaustutkimusta käytännön kokemuksia MMT Ville, Kankare Laserkeilaustutkimuksen huippuyksikkö Metsätieteiden laitos, Helsingin yliopisto Kymmenen vuotta maastolaserkeilaustutkimusta
LisätiedotMetsikön rakenteen ennustaminen 3D-kaukokartoituksella
8.10.2017 1 Metsikön rakenteen ennustaminen 3D-kaukokartoituksella Dosentti (MMT) Mikko Vastaranta Metsätieteiden laitos, Helsingin yliopisto Laserkeilaustutkimuksen huippuyksikkö mikko.vastaranta@helsinki.fi
LisätiedotMaa-57.270 Fotogrammetrian, kuvatulkinnan ja kaukokartoituksen seminaari Liikennejärjestelmien kuvaaminen laserkeilauksen avulla
Maa-57.270 Fotogrammetrian, kuvatulkinnan ja kaukokartoituksen seminaari Liikennejärjestelmien kuvaaminen laserkeilauksen avulla Paula Ylönen 60375P paula.ylonen(a)tkk.fi Sisällys 1 Johdanto s. 2 2 Laserkeilain
LisätiedotKaukokartoitusmenetelmien hyödyntämis- mahdollisuuksista maaainesten oton valvonnassa ja seurannassa
Kaukokartoitusmenetelmien hyödyntämis- mahdollisuuksista maaainesten oton valvonnassa ja seurannassa Riitta Teiniranta, Pekka Härmä, Markus Törmä, Jari Rintala ja Mikko Sane Suomen Ympäristökeskus Maa-aineispäivät
LisätiedotMaastolaserkeilauksen mahdollisuudet metsävaratiedon hankinnassa ja puunkorjuussa. Harri Kaartinen , FOREST BIG DATA -hankkeen tulosseminaari
Maastolaserkeilauksen mahdollisuudet metsävaratiedon hankinnassa ja puunkorjuussa Harri Kaartinen 9.3.2016, FOREST BIG DATA -hankkeen tulosseminaari Maastolaserkeilaus Staattinen laserkeilaus, keilain
LisätiedotENY-C2005 Geoinformation in Environmental Modeling Luento 2b: Laserkeilaus
1 ENY-C2005 Geoinformation in Environmental Modeling Luento 2b: Laserkeilaus Petri Rönnholm Aalto-yliopisto 2 Oppimistavoitteet Ymmärtää laserkeilauksen sovelluksia Ymmärtää laserkeilauksen perusteet Tuntea
LisätiedotLaserkeilaus suunnistuskartoituksessa
Laserkeilaus suunnistuskartoituksessa Uusi mahdollisuus pohjaaineistoksi Suunnistuskartoittajien talvipäivä 16.2.2008, Jussi Silvennoinen Laserkeilauksen periaate Laserkeilain muistuttaa tutkaa Keilain
LisätiedotMatterport vai GeoSLAM? Juliane Jokinen ja Sakari Mäenpää
Matterport vai GeoSLAM? Juliane Jokinen ja Sakari Mäenpää Esittely Tutkimusaineiston laatija DI Aino Keitaanniemi Aino Keitaanniemi työskentelee Aalto yliopiston Rakennetun ympäristön mittauksen ja mallinnuksen
Lisätiedotwww.terrasolid.com Kaupunkimallit
www.terrasolid.com Kaupunkimallit Arttu Soininen 03.12.2015 Vuonna 1993 Isoja askeleita 1993-2015 Laserkeilaus helikopterilla/lentokoneella Laserkeilaus paikaltaan GPS+IMU yleistynyt kaikkeen ilmasta mittaukseen
LisätiedotLASERKEILAUKSEEN PERUSTUVA 3D-TIEDONKERUU MONIPUOLISIA RATKAISUJA KÄYTÄNNÖN TARPEISIIN
LASERKEILAUKSEEN PERUSTUVA 3D-TIEDONKERUU MONIPUOLISIA RATKAISUJA KÄYTÄNNÖN TARPEISIIN PSK-BIM seminaari 9.5.2014 Jukka Mäkelä, Oy 1 SMARTGEO OY Palvelujen johtoajatuksena on tarkkojen, kattavien ja luotettavien
LisätiedotRadanrakentamisen 3D-lähtötietomallin mittaus (Case Jorvas, UAS)
RYM PRE InfraFINBIM, Pilottipäivä nro 5, 3.10.2012 VTT, Vuorimiehentie 3, Espoo Radanrakentamisen 3D-lähtötietomallin mittaus (Case Jorvas, UAS) Rauno Heikkilä, Oulun yliopisto Tausta 3D-lähtötietojen
LisätiedotMARV Metsikkökoealaharjoitus Aluepohjaiset laserpiirteet puustotunnusten selittäjinä. Ruuduille lasketut puustotunnukset:
MARV1-11 Metsikkökoealaharjoitus Aluepohjaiset laserpiirteet puustotunnusten selittäjinä Metsikkökoealojen puuston mittaukseen käytetty menetelmä, jossa puut etsitään laseraineistosta/ilmakuvilta ja mitataan
LisätiedotAlustava tulvakartta hulevesitulvariskien arviointiin. Mikko Huokuna SYKE
Alustava tulvakartta hulevesitulvariskien arviointiin Mikko Huokuna SYKE 6.10.2017 Pintavaluntamalli (1/4) Lähtötietoina valtakunnallisia aineistoja Topografia Maanmittauslaitoksen (MML) laserkeilauksella
LisätiedotVRT Finland Oy SAKKA-ALTAAN POHJATOPOGRAFIAN MÄÄRITTÄMINEN KAIKULUOTAAMALLA
VRT Finland Oy SAKKA-ALTAAN POHJATOPOGRAFIAN MÄÄRITTÄMINEN KAIKULUOTAAMALLA TARKASTUSRAPORTTI 1 (7) Sisällys 1. Kohde... 2 1.1 Kohteen kuvaus... 2 1.2 Tarkastusajankohta... 2 1.3 Työn kuvaus... 2 2. Havainnot...
LisätiedotKansallinen maastotietokanta. KMTK Kuntien tuotantoprosessit: Selvitys MMStuotantoprosessista
Kansallinen maastotietokanta KMTK Kuntien tuotantoprosessit: Selvitys MMStuotantoprosessista Projektin selvitys 1 Sisältö 1 YLEISTÄ... 2 2 YLEISKUVAUS MMS-TUOTANTOPROSESSISTA... 2 2.1 SUUNNITTELU... 2
LisätiedotMetsäkoneiden sensoritekniikka kehittyy. Heikki Hyyti, Aalto-yliopisto
Metsäkoneiden sensoritekniikka kehittyy, Metsäkoneiden sensoritekniikka kehittyy Miksi uutta sensoritekniikkaa? Tarkka paikkatieto metsässä Metsäkoneen ja puomin asennon mittaus Konenäkö Laserkeilaus Tietolähteiden
LisätiedotVäylät, metsät ja kaupungit (piste)pilveen
Väylät, metsät ja kaupungit (piste)pilveen COMBAT / Pointcloud-hanke Harri Kaartinen 15.12.2016 Paikkatietoverkoston seminaari Sisältö COMBAT / Pointcloud-hankkeen esittely Esimerkkejä tutkimuksesta Tiet
LisätiedotMaanmittauspäivät 2014 Seinäjoki
Maanmittauspäivät 2014 Seinäjoki Parempaa tarkkuutta satelliittimittauksille EUREF/N2000 - järjestelmissä Ympäristösi parhaat tekijät 2 EUREF koordinaattijärjestelmän käyttöön otto on Suomessa sujunut
LisätiedotTiedonkeruun miljoonat pisteet
Tiedonkeruun miljoonat pisteet Arttu Julin, Rakennetun ympäristön mittauksen ja mallinnuksen instituutti, Aalto-yliopisto. arttu.julin@aalto.fi Kaupunkimallit 2017 seminaari 8.11.2017 Rakennetun ympäristön
LisätiedotLeica ScanStation 2 Poikkeuksellisen nopea, uskomattoman joustava
Leica ScanStation 2 Poikkeuksellisen nopea, uskomattoman joustava Leica ScanStation 2 Laserkeilainten joustavuuden ja nopeuden uusi taso 10-kertainen maksimimittausnopeuden kasvu ja takymetreistä tuttu
LisätiedotLuento 6 Mittakuva. fotogrammetriaan ja kaukokartoitukseen
Luento 6 Mittakuva 1 Aiheita Mittakuva Muunnokset informaatiokanavassa. Geometrisen tulkinnan vaihtoehdot. Stereokuva, konvergentti kuva. Koordinaatistot. Kuvien orientoinnit. Sisäinen orientointi. Ulkoinen
LisätiedotLaserkeilauksen perusteita ja mittauksen suunnittelu
Laserkeilauksen perusteita ja mittauksen suunnittelu Vahur Joala Leica Nilomark Oy Sinimäentie 10 C, PL 111, 02631 Espoo Puh. (09) 615 3555, Fax (09) 502 2398 geo@leica.fi, www.leica.fi 1. Laserkeilain
LisätiedotBiomassatulkinta LiDARilta
Biomassatulkinta LiDARilta 1 Biomassatulkinta LiDARilta Jarno Hämäläinen (MMM) Kestävän kehityksen metsävarapalveluiden yksikkö (REDD and Sustainable Forestry Services) 2 Sisältö Referenssit Johdanto Mikä
LisätiedotMaanmittauslaitoksen ilmakuva- ja laserkeilausaineistot ktjkii-päivä
Maanmittauslaitoksen ilmakuva- ja laserkeilausaineistot ktjkii-päivä 20.9.2011 Pentti Kupari Maanmittauslaitos, ilmakuvakeskus pentti.kupari@maanmittauslaitos.fi 1 MAANMITTAUSLAITOS TIETOA MAASTA Maanmittauslaitoksen
LisätiedotPidisjärven tulvavaarakartat HW1/20 HW1/1000
POHJOIS-POHJANMAAN YMPÄRISTÖKESKUS Pidisjärven tulvavaarakartat HW1/20 HW1/1000 30.04.2007 Insinööritoimisto Pekka Leiviskä Vauhtipyörä 4, 91800 Tyrnävä www.leiviska.fi 2 SISÄLLYSLUETTELO 1 YLEISTÄ...3
LisätiedotKorkeusmallin luonti laserkeilausaineistosta
Maa 57.270, Fotogrammetrian, kuvatulkinnan ja kaukokartoituksen seminaari Korkeusmallin luonti laserkeilausaineistosta 2007 Juha Kareinen Teknillinen korkeakoulu Maanmittausosasta Sisällysluettelo Sisällysluettelo...
LisätiedotLuento 5 Mittakuva. fotogrammetriaan ja kaukokartoitukseen
Luento 5 Mittakuva 1 Aiheita Mittakuva Muunnokset informaatiokanavassa. Geometrisen tulkinnan vaihtoehdot. Stereokuva, konvergentti kuva. Koordinaatistot. Kuvien orientoinnit. Sisäinen orientointi. Ulkoinen
LisätiedotLuento 5 Mittakuva. fotogrammetriaan ja kaukokartoitukseen
Luento 5 Mittakuva 1 Aiheita Mittakuva Muunnokset informaatiokanavassa. Geometrisen tulkinnan vaihtoehdot. Stereokuva, konvergentti kuva. Koordinaatistot. Kuvien orientoinnit. Sisäinen orientointi. Ulkoinen
LisätiedotJHS 163 Suomen korkeusjärjestelmä N2000 Liite 3. Geoidimallit
JHS 163 Suomen korkeusjärjestelmä N2000 Liite 3. Geoidimallit Versio: 1.0 Julkaistu: 6.9.2019 Voimassaoloaika: toistaiseksi 1 FIN2005N00 1.1 Mallin luonti ja tarkkuus FIN2005N00 on korkeusmuunnospinta,
LisätiedotTTY Mittausten koekenttä. Käyttö. Sijainti
TTY Mittausten koekenttä Käyttö Tampereen teknillisen yliopiston mittausten koekenttä sijaitsee Tampereen teknillisen yliopiston välittömässä läheisyydessä. Koekenttä koostuu kuudesta pilaripisteestä (
LisätiedotLoppuraportti Blom Kartta Oy - Hulevesien mallintaminen kaupunkiympäristössä / KiraDIGI
1 YMPÄRISTÖMINISTERIÖ Virve Hokkanen Loppuraportti Blom Kartta Oy - Hulevesien mallintaminen kaupunkiympäristössä / KiraDIGI Kehitystyö Tässä projektissa haluttiin selvittää kaupunkiympäristössä haasteelliseksi
LisätiedotTievalaistuksen 3D-mittaus ja mallinnus
Tievalaistuksen 3D-mittaus ja mallinnus TkT Matti Vaaja 5.4.2016 Muuttuva valaistus- ja liikenneympäristö Light Energy - projekti JP Virtanen, Matti Kurkela, Hannu Hyyppä Rakennetun ympäristön mittauksen
LisätiedotLidar GTK:n palveluksessa
Lidar GTK:n palveluksessa Laserkeilaus - kymmenen vuotta menestystarinoita seminaari Puheenvuorot laserkeilausaineistojen hyödyntämisestä ja tulevaisuuden mahdollisuuksista Geologian tutkimuskeskus, Mikko
LisätiedotMaanmittauslaitoksen laserkeilaustoiminta - uusi valtakunnallinen korkeusmalli laserkeilaamalla
Maanmittauslaitoksen laserkeilaustoiminta - uusi valtakunnallinen korkeusmalli laserkeilaamalla Juha Vilhomaa Ilmakuvakeskus MAANMITTAUSLAITOS TIETOA MAASTA Korkeusmallityön taustalla: Yhteiskunnallinen
LisätiedotPeruskartasta maastotietokantaan
Peruskartasta maastotietokantaan 2.11.2012 Kari Hautamäki Pohjanmaan maanmittaustoimisto Sisältö Merkkipaaluja Tärkeimmät tuotantomenetelmät Toimintaympäristön kehitys Tulevaisuuden näkymiä Merkkipaaluja
LisätiedotJOKIJÄÄN JA JÄÄPATOJEN VAIKUTUS VEDENKORKEUKSIIN JA UOMAN KULUTUSVOIMIIN
JOKIJÄÄN JA JÄÄPATOJEN VAIKUTUS VEDENKORKEUKSIIN JA UOMAN KULUTUSVOIMIIN Maria Kämäri 1,2 Eliisa Lotsari 2, Petteri Alho 3, Juha Aaltonen 1, Mikko Huokuna 1 1 Suomen ympäristökeskus SYKE 2 Itä-Suomen yliopisto,
LisätiedotSatelliittipaikannus
Kolme maailmalaajuista järjestelmää 1. GPS (USAn puolustusministeriö) Täydessä laajuudessaan toiminnassa v. 1994. http://www.navcen.uscg.gov/gps/default.htm 2. GLONASS (Venäjän hallitus) Ilmeisesti 11
LisätiedotMaastomallit ympäristö- ja maanrakennusalan suunnittelussa
Maastomallit ympäristö- ja maanrakennusalan suunnittelussa timo takala, luento teknillisen korkeakoulun arkkitehtiosastolla, kadut ja aukiot kurssi 12.12.2006 Maastomalli = tietokoneelle luotu kolmiulotteinen
LisätiedotJulkinen Mobiililaserkeilaukset rataverkolla
Julkinen Tero Savolainen & Tommi Turkka 19.9.2018 Julkinen Tero Savolainen 2011 VR Track Oy Ratatekniikka DI, konetekniikka ABB Drive, mekaniikkasuunnittelu Pöyry Civil, teräsrakennesuunnittelu 2009 Infra
LisätiedotSPS ZOOM 300. 3D Laserkeilain
SPS ZOOM 300 3D Laserkeilain SPS ZOOM 300 3D Laserkeilain 3D laserkeilain on laite joka mittaa ja kerää tarkkaa tietoa ympäristön kohteista. Mitattuja pistepilviä voidaan sen jälkeen käyttää suunnittelussa
LisätiedotMittaustekniikoiden soveltaminen arkeologisessa kenttätyössä: takymetrimittaukset ja maalaserkeilaus
Mittaustekniikoiden soveltaminen arkeologisessa kenttätyössä: takymetrimittaukset ja maalaserkeilaus Nina Heiska, TKK Hannu Heinonen, Nordic Geo Center Oy Luennon sisältö Mittausten tarve Yleiskartoitus
LisätiedotMenetelmiä liikkuvan laserkeilauksen aineistojen geometrisen laadun parantamiseen metsäympäristössä
Menetelmiä liikkuvan laserkeilauksen aineistojen geometrisen laadun parantamiseen metsäympäristössä Aalto-yliopiston insinööritieteiden korkeakoulun maankäyttötieteiden laitoksella tehty diplomityö Espoo,
LisätiedotLaserkeilaus puustotunnusten arvioinnissa
Uusi Teknologia mullistaa puun mittauksen Metsäpäivät 7.11.2008 Laserkeilaus puustotunnusten arvioinnissa Markus Holopainen Helsingin yliopisto Metsävarojen käytön laitos markus.holopainen@helsinki.fi
LisätiedotLASERKEILAUS- JA KUVA-AINEISTOJEN AUTOMAATTINEN TULKINTA KARTTOJEN AJANTASAISTUKSESSA
The Photogrammetric Journal of Finland, Vol. 22, No. 3, 2011 LASERKEILAUS- JA KUVA-AINEISTOJEN AUTOMAATTINEN TULKINTA KARTTOJEN AJANTASAISTUKSESSA Leena Matikainen 1, Juha Hyyppä 1, Kirsi Karila 1, Matti
LisätiedotLuento 6: 3-D koordinaatit
Maa-57.300 Fotogrammetrian perusteet Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Luento 6: 3-D koordinaatit AIHEITA (Alkuperäinen luento: Henrik Haggrén, 16.2.2003, Päivityksiä: Katri Koistinen 5.2.2004
LisätiedotLASERKEILAUS JA UUSI VALTAKUNNALLINEN KORKEUSMALLI-SEMINAARI Laserkeilausaineistojen sovelluksista
LASERKEILAUS JA UUSI VALTAKUNNALLINEN KORKEUSMALLI-SEMINAARI 10.10.2008 Laserkeilausaineistojen sovelluksista Salon testiaineistoa on käytetty arvioitaessa alustavasti käyttökelpoisuutta: maaperäkartoituksessa
LisätiedotPuun kasvu ja runkomuodon muutokset
Puun kasvu ja runkomuodon muutokset Laserkeilaus metsätieteissä 6.10.2017 Ville Luoma Helsingin yliopisto Centre of Excellence in Laser Scanning Research Taustaa Päätöksentekijät tarvitsevat tarkkaa tietoa
LisätiedotETRS89- kiintopisteistön nykyisyys ja tulevaisuus. Jyrki Puupponen Kartastoinsinööri Etelä-Suomen maanmittaustoimisto
ETRS89- kiintopisteistön nykyisyys ja tulevaisuus Jyrki Puupponen Kartastoinsinööri Etelä-Suomen maanmittaustoimisto Valtakunnalliset kolmiomittaukset alkavat. Helsingin järjestelmä (vanha valtion järjestelmä)
LisätiedotUuden valtakunnallisen laserkeilaukseen perustuvan korkeusmallituotannon käynnistäminen Maanmittauslaitoksessa
28 Uuden valtakunnallisen laserkeilaukseen perustuvan korkeusmallituotannon Maanmittaus 85:2 (2010) Tietoisku Uuden valtakunnallisen laserkeilaukseen perustuvan korkeusmallituotannon käynnistäminen Maanmittauslaitoksessa
LisätiedotMiehittämättömän lennokin ottamien ilmakuvien käyttö energiakäyttöön soveltuvien biomassojen määrän nopeassa arvioinnissa
Miehittämättömän lennokin ottamien ilmakuvien käyttö energiakäyttöön soveltuvien biomassojen määrän nopeassa arvioinnissa Anna Lopatina, Itä-Suomen yliopisto, Metsätieteiden osasto, Anna.lopatina@uef.fi
LisätiedotNatura -luontotyyppien mallinnus FINMARINET -hankkeessa. Henna Rinne Åbo Akademi, Ympäristö- ja meribiologian laitos
Natura -luontotyyppien mallinnus FINMARINET -hankkeessa Henna Rinne Åbo Akademi, Ympäristö- ja meribiologian laitos 1 Natura luontotyypit FINMARINETissa Luontodirektiivin liitteessä I mainittuja luontotyyppejä,
Lisätiedot1. Hankinnan tausta ja tarkoitus
1 (5) Liite 5 HANKINNALLE ASETETTUJA VAATIMUKSIA HANKITTAVA PALVELU: LASERKEILAUS JA ORTOKUVAT 2015 KERAVAN, JÄRVENPÄÄN JA TUUSULAN ALUEILTA Lomakkeessa kuvataan hankittava palvelu, sille asetettavia sekä
LisätiedotUudet alueelliset tietomallikonseptit kaupunkien päätöksenteon tukena
Uudet alueelliset tietomallikonseptit kaupunkien päätöksenteon tukena virtuaalisuus ja digitaalisuus älykkään kaupunkiosaamisen pohjana Professori Hannu Hyyppä - Aalto-yliopisto Professori Juha Hyyppä
LisätiedotLaserkeilaus ja rakennettu ympäristö, Teemu Salonen Apulaiskaupungingeodeetti Porin kaupunki
Laserkeilaus ja rakennettu ympäristö, Teemu Salonen Apulaiskaupungingeodeetti Porin kaupunki Teemu Salonen Apulaiskaupungingeodeetti Esityksen sisältö: - Maanmittauslaitoksen laserkeilausaineistojen hyödyntäminen
LisätiedotKiimingin yksityiskohtaiset tulvavaarakartat
Tulvavaarakartan laatiminen Dnro: POPELY/1/07.02/2011 Kiimingin yksityiskohtaiset tulvavaarakartat Diar Isid Pohjois-pohjanmaan ELY-keskus Raportti 9.3.2012 POHJOIS-POHJANMAAN ELINKEINO-, LIIKENNE- JA
LisätiedotRautatiekasvillisuudenhallinta laserkeilauksen avulla
Rautatiekasvillisuudenhallinta laserkeilauksen avulla LIVI/3222/02.01.02/2016 Tuomo Puumalainen Project Manager Oy Arbonaut Ltd. Katja Kapanen Global Virtual Platform GVP Oy 5.9.2018 Tavoitteita Testata
LisätiedotTeledyne Optech Titan -monikanavalaser ja sen sovellusmahdollisuudet
Teledyne Optech Titan -monikanavalaser ja sen sovellusmahdollisuudet Jan Biström TerraTec Oy TerraTec-ryhmä Emoyhtiö norjalainen TerraTec AS Liikevaihto 2015 noin 13 miljoonaa euroa ja noin 90 työntekijää
LisätiedotKorkean resoluution ja suuren kuva-alueen SAR
Korkean resoluution ja suuren kuva-alueen SAR MATINE tutkimusseminaari 17.11.2016 Risto Vehmas, Juha Jylhä, Minna Väilä, Ari Visa Tampereen teknillinen yliopisto Signaalinkäsittelyn laitos Hankkeelle myönnetty
LisätiedotOppimistavoitteet. MAA-C2001 Ympäristötiedon keruu. Ymmärtää laserkeilauksen kartoitusprosesseja. Maalaserkeilaus Ilmalaserkeilaus Mobiilikartoitus
MAA-C2001 Ympäristötiedon keruu http://www.youtube.com/watch?v=8ntfjvm9stq Luento 7, 2017 Petri Rönnholm, Aalto-yliopisto 1 Oppimistavoitteet Ymmärtää laserkeilauksen kartoitusprosesseja Maalaserkeilaus
LisätiedotAccess. Käyttöturva. Rahoitus. Assistant. Paikkatieto. VRSnet. GIS-mobiilipalvelut
Access Käyttöturva Rahoitus Assistant VRSnet Paikkatieto GIS-mobiilipalvelut Mittaustiedon hallinta Trimble Access Tuo maasto ja toimisto lähemmäksi toisiaan Trimble Access Joustava tiedon jakaminen Toimistosta
LisätiedotOlosuhdetieto. Metsäntutkimuksen ja päätöksenteon apuna. Metsäteho Timo Tokola. UEF // University of Eastern Finland
Olosuhdetieto Metsäntutkimuksen ja päätöksenteon apuna Metsäteho 22.6.2016 Timo Tokola Metsätiedon kehittämisen kokonaisuus Tokola 21.11.2016 2 Tausta ja sisältö Olosuhdetieto puunkorjuussa Suvinen et
LisätiedotPuuston muutoksen määritys laserkeilauksen avulla
Maa-57.270, Fotogrammetrian, kuvatulkinnan ja kaukokartoituksen seminaari Puuston muutoksen määritys laserkeilauksen avulla 2005 JYRKI PUUPPONEN Teknillinen korkeakoulu Maanmittausosasto jyrki.puupponen@hut.fi
LisätiedotIso-Lamujärven alustava pohjapatolaskelma
Pohjois-Pohjanmaan ELY-keskus Iso-Lamujärven alustava pohjapatolaskelma 28.9.2015 Insinööritoimisto Pekka Leiviskä www.leiviska.fi 2 Sisällysluettelo 1 ASETETTU TAVOITE... 3 2 KÄYTETTÄVISSÄ OLEVA AINEISTO...
LisätiedotLaskennallinen menetelmä puun biomassan ja oksien kokojakauman määrittämiseen laserkeilausdatasta
Laskennallinen menetelmä puun biomassan ja oksien kokojakauman määrittämiseen laserkeilausdatasta Pasi Raumonen, Mikko Kaasalainen ja Markku Åkerblom Tampereen teknillinen ylipisto, Matematiikan laitos
LisätiedotMobiilikartoitusdatan prosessointi ja hyödyntäminen
Mobiilikartoitusdatan prosessointi ja hyödyntäminen Alkuprosessointi - Vaiheet 1. Ajoradan jälkilaskenta 2. Havaintodatan korjaus 3. RGB-värjäys 4. Tukipisteiden käyttö Ajoradan jälkilaskenta Korjataan
LisätiedotMAANMITTAUSLAITOKSEN LASERKEILAUSDATAN HYÖDYNTÄMINEN SUUNNITTELUSSA
MAANMITTAUSLAITOKSEN LASERKEILAUSDATAN HYÖDYNTÄMINEN SUUNNITTELUSSA Matti Hjulgren Opinnäytetyö Joulukuu 2014 Rakennustekniikka Infrarakentaminen TIIVISTELMÄ Tampereen ammattikorkeakoulu Rakennustekniikan
LisätiedotLuento 8: Kolmiointi AIHEITA. Kolmiointi. Maa-57.301 Fotogrammetrian yleiskurssi. Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Maa-57.301 Fotogrammetrian yleiskurssi Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 (P. Rönnholm / H. Haggrén, 12.10.2004) Luento 8: Kolmiointi AIHEITA Kolmiointi Nyrkkisääntöjä Kuvablokki Blokin pisteet Komparaattorit
LisätiedotGeologian tutkimuskeskus Q 19/2041/2006/1 20.11.2006 Espoo JÄTEKASOJEN PAINUMAHAVAINTOJA ÄMMÄSSUON JÄTTEENKÄSITTELYKESKUKSESSA 1999-2006.
Geologian tutkimuskeskus Q 19/2041/2006/1 20.11.2006 Espoo JÄTEKASOJEN PAINUMAHAVAINTOJA ÄMMÄSSUON JÄTTEENKÄSITTELYKESKUKSESSA 1999-2006 Seppo Elo - 2 - GEOLOGIAN TUTKIMUSKESKUS Tekijät Seppo Elo KUVAILULEHTI
LisätiedotMiehittämättömän ilma-aluksen käyttö toimitustuotannon kartoitustyössä
Miehittämättömän ilma-aluksen käyttö toimitustuotannon kartoitustyössä Jussi Syväjärvi Maanmittauslaitos Maanmittauspäivät 2017 Ilmakuva Fiskari / MML Esityksen sisältö UAV UAS RPAS-Drone-Lennokki? Termit
LisätiedotLAS- ja ilmakuva-aineistojen käsittely ArcGIS:ssä
Esri Finland LAS- ja ilmakuva-aineistojen käsittely ArcGIS:ssä November 2012 Janne Saarikko Agenda Lidar-aineistot ja ArcGIS 10.1 - Miten LAS-aineistoa voidaan hyödyntää? - Aineistojen hallinta LAS Dataset
LisätiedotMetsäkeilauksista suunnistuskarttoja?
Metsäkeilauksista suunnistuskarttoja? Suunnistuskartoittajien talvipäivä 5.2.2011 Jussi Peuhkurinen 2 Arbonaut lyhyesti Perustettu 1994 Päätoimisto Joensuussa Sivutoimistot Helsingissä ja Vermontissa Konsultointi-,
LisätiedotTulvavaaravyöhykkeet, vesistötulva
Tulvavaaravyöhykkeet, vesistötulva Dokumentin päivityspvm: 12.11.2013/rr, ms Sisältö 1. Spatiaaliset näkymät... 1 2. Ominaisuustietojen kuvaus... 2 3. UML-malli... 5 1. Spatiaaliset näkymät Aineistosta
LisätiedotLaserin ja kaikuluotauksen yhdistäminen
Laserin ja kaikuluotauksen yhdistäminen Jani Pötrönen Meritaito Oy Laserkeilaus- ja korkeusmalliseminaari 8.10.2010 13.10.2010 www.meritaito.fi 1 Meritaito Oy 1.1.2010 Merenkulkulaitos lakkasi olemasta
LisätiedotLeica ScanStation C10 Monitoiminen laserkeilain kaikkiin sovelluksiin
Monitoiminen laserkeilain kaikkiin sovelluksiin Monipuolisuutta, Tuottavuutta, Lisäarvoa Monet organisaatiot ovat kiinnostuneita laserkeilauksesta laajentaakseen ja/ tai parantaakseen nykyisiä toimintojaan
LisätiedotLENTOKONEESTA TEHDYN LASERKEILAUKSEN KÄYTÖSTÄ GEOLOGISESSA TUTKIMUKSESSA JA KAIVOSSUUNNITTELUSSA. Kaivosseminaari 3.6.2010, Kokkola. J.
LENTOKONEESTA TEHDYN LASERKEILAUKSEN KÄYTÖSTÄ GEOLOGISESSA TUTKIMUKSESSA JA KAIVOSSUUNNITTELUSSA Kaivosseminaari 3.6.2010, Kokkola J. Vanne Geologinen kartoitus Perustietoa kaivannaisteollisuuden, maankäytön
LisätiedotTiheäpulssinen ja monikanavainen laserkeilausaineisto puulajeittaisessa inventoinnissa
Metsätieto ja sähköiset palvelut -hankkeen lopputulosseminaari Helsinki, 22.1.2019 Tiheäpulssinen ja monikanavainen laserkeilausaineisto puulajeittaisessa inventoinnissa Petteri Packalen, Eetu Kotivuori,
LisätiedotLuento 5: Stereoskooppinen mittaaminen
Maa-57.300 Fotogrammetrian perusteet Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Luento 5: Stereoskooppinen mittaaminen AIHEITA Etäisyysmittaus stereokuvaparilla Esimerkki: "TKK" Esimerkki: "Ritarihuone"
LisätiedotVesiensuojelun tavoitteita ja suunnittelussa käytettäviä paikkatietoaineistoja. Valuma-aluetason vesiensuojelun suunnittelu Antti Leinonen
Vesiensuojelun tavoitteita ja suunnittelussa käytettäviä paikkatietoaineistoja Valuma-aluetason vesiensuojelun suunnittelu 14.11.2012 Antti Leinonen 1 Vesiensuojelusuositusten painopisteitä Vesiensuojelun
LisätiedotTERRASOLID Terrasolidin ratkaisut UAVkartoitussovelluksiin Kimmo Soukki
www.terrasolid.com TERRASOLID Terrasolidin ratkaisut UAVkartoitussovelluksiin Kimmo Soukki 20.9.2018 SOLUTIONS FOR DATA CAPTURE Terrasolid UAV Tekniikoista Terrasolid tuotteet Fotopistepilvet UAV LiDAR
LisätiedotPuukarttajärjestelmä hakkuun tehostamisessa. Timo Melkas Mikko Miettinen Jarmo Hämäläinen Kalle Einola
Puukarttajärjestelmä hakkuun tehostamisessa Timo Melkas Mikko Miettinen Jarmo Hämäläinen Kalle Einola Tavoite Tutkimuksessa selvitettiin hakkuukoneeseen kehitetyn puukarttajärjestelmän (Optical Tree Measurement
LisätiedotIlmaisia ohjelmia laserkeilausaineistojen käsittelyyn. Laserkeilaus- ja korkeusmalliseminaari 8.10.2010 Jakob Ventin, Aalto-yliopisto
Ilmaisia ohjelmia laserkeilausaineistojen käsittelyyn Laserkeilaus- ja korkeusmalliseminaari 8.10.2010, Aalto-yliopisto Johdanto Aalto-yliopiston maanmittausosastolla tehdyn kesätyön tuloksia Tehtävä oli
LisätiedotRovaniemi T.Kilpiö, M.Talvensaari, I.Kylmänen 23.02.2009
LAUSUNTO 1 (2) Rovaniemi T.Kilpiö, M.Talvensaari, I.Kylmänen 23.02.2009 KOLLAJAN ALLAS Lausunto hankkeen vaikutuksista jääolosuhteisiin Iijoella Haapakosken voimalaitoksen yläpuolisella ns. luonnonuomalla
LisätiedotILMALASERKEILAUSAINEISTOJEN JA ILMAKUVIEN KESKINÄINEN ORIENTOINTI. Petri Rönnholm 1, Juha Hyyppä 2. petri.ronnholm@aalto.fi, juha.hyyppa@fgi.
The Photogrammetric Journal of Finland, Vol. 22, No. 3, 2011 ILMALASERKEILAUSAINEISTOJEN JA ILMAKUVIEN KESKINÄINEN ORIENTOINTI Petri Rönnholm 1, Juha Hyyppä 2 1 Aalto-yliopisto, Insinööritieteiden korkeakoulu,
LisätiedotRiistapäivät 2015 Markus Melin Itä Suomen Yliopisto Metsätieteiden osasto markus.melin@uef.fi
Riistapäivät 2015 Markus Melin Itä Suomen Yliopisto Metsätieteiden osasto markus.melin@uef.fi Laserkeilaus pähkinänkuoressa Aktiivista kaukokartoitusta, joka tuottaa 3D aineistoa (vrt. satelliitti- ja
LisätiedotHuleveden pitoisuuksien ajallinen ja alueellinen vaihtelu Maija Taka University of Helsinki 1
Huleveden pitoisuuksien ajallinen ja alueellinen vaihtelu 8.12.2014 Maija Taka University of Helsinki 1 Pienvesitutkimus pääkaupunkiseudulla 1. Alueellisesti kattava aineisto 2. Aikasarjatutkimus 3. Muu
LisätiedotTENTTIJÄRJESTYS LUKUVUONNA
Perjantai / Friday 29.8.2014 klo 9-12 sali D Maa-123.1310 Theories and Techniques of Geoinformatics Maa-123.1320 Geoinformatics for Real Estate Economics Maa-123.3461 Topographic Data and Maps Maa-20.1125
LisätiedotRyhmät & uudet mahdollisuudet
www.terrasolid.com Ryhmät & uudet mahdollisuudet Arttu Soininen 22.08.2017 Uudet mahdollisuudet ryhmien avulla Parempi maanpinnan yläpuolisten kohteiden luokittelu Maanpäällisten kohteiden luokittelu toimii
LisätiedotNurmisadon mittaamisen käytäntö ja nykyteknologia. Antti Suokannas Vihreä teknologia Automatisaatio ja digitaaliset ratkaisut
Nurmisadon mittaamisen käytäntö ja nykyteknologia Antti Suokannas Vihreä teknologia Automatisaatio ja digitaaliset ratkaisut Esityksen sisältö Yleistä mittaamisesta Sadon määrän lohkokohtainen mittaus
LisätiedotLaserkeilauksen ja kuvauksen tilaaminen
www.terrasolid.com Laserkeilauksen ja kuvauksen tilaaminen Arttu Soininen 22.08.2017 Käsiteltävät aiheet Tarjouspyynnössä määrättävät asiat Laserkeilaustyön jakaminen osiin Ajankohdan vaikutus laserkeilaukseen
LisätiedotSäilörehunurmen sadon määrän kaukokartoitus
Säilörehunurmen sadon määrän kaukokartoitus Jere Kaivosoja, LUKE LYHYESTI Kaukokartoitusta droneilla ja satelliiteilla Dronet: +Tarkka resoluutio +Absoluuttiset arvot mahdollisia +Tarkemmat laatutiedot
LisätiedotHDS7000 Laserkeilain Ultranopea pidemmällä mittausetäisyydellä
> 1 milj. pist. / s HDS7000 Laserkeilain Ultranopea pidemmällä mittausetäisyydellä > Kantama 180 m HDS7000 Ultranopea laserkeilaus vaativille ammattilaisille Sen ohella, että 3D-laserkeilaimia on käytetty
Lisätiedot