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 ja fotogrammetrian osasto 2 Aalto-yliopisto, Insinööritieteiden korkeakoulu, Rakennetun ympäristön mittauksen ja mallinnuksen instituutti sanna.kaasalainen@fgi.fi, antero.kukko@fgi.fi, hannu.hyyppa@aalto.fi TIIVISTELMÄ Laserkeilauslaitteiden vastaanottaman kaiun intensiteettiä on hyödynnetty viimeaikaisessa laserkeilauksen tutkimuksessa voimakkaasti. Intensiteettitiedon radiometrisiä kalibrointimenetelmiä on kehitetty aktiivisesti sekä ilmasta että maasta käsin mittaaville laserkeilauslaitteistoille. Monet näistä menetelmistä perustuvat erillisten kalibrointikohteiden mittaamiseen. Artikkelissa esitetään kalibroituihin referenssikohteisiin perustuva laserkeilausintensiteetin kalibrointimenetelmä ja kerrotaan lyhyesti sen sovelluksista. 1. TAUSTAA Laserkeilauksella mitataan kohteen kolmiulotteista rakennetta takaisinheijastuneen laserpulssin tuottamasta etäisyystiedosta. Vastaanotetun kaiun voimakkuus kuvaa kohteen heijastusominaisuuksia. Tätä kirkkaustietoa käytetään nykyään paljon, varsinkin laserkeilauksen ympäristösovelluksissa. Lisäksi viime aikoina on kehitetty uusia radiometrisiä kalibrointimenetelmiä laserkeilausintensiteetille, ja nämä menetelmät ovat myös edistäneet kirkkaustiedon käyttöä (Ahokas ym., 2006; Wagner ym., 2006; Höfle & Pfeifer, 2007; Kaasalainen ym., 2008). Kalibroidun intensiteettidatan käyttö edistää mm. kohteiden tunnistamista ja luokittelua laserpistepilvestä, ja lisäksi se voi olla oleellinen tekijä ympäristön muutostulkintaan (esim. metsätuhot) liittyvissä monitorointisovelluksissa. Uusimmissa keilaimissa yleistyy ns. täyden aaltomuodon? (full waveform) teknologia, jonka yhteydessä intensiteettidatan käyttö on myös tullut tärkeäksi (Wagner ym., 2006; Lehner & Briese, 2010). Full waveform tekniikka mahdollistaa entistä tarkemman kohdetiedon saamisen laserkeilausmittauksissa. Maalaserkeilainten käyttö on yleistynyt viime vuosina, erityisesti niiden käyttö liikkuvassa laserkeilauksessa, jossa keilaus tapahtuu GPS:n ja inertiaalimittausyksikön (IMU) avulla liikkuvalta alustalta, kuten autosta, moottoriveneestä tms. (Alho ym., 2009, Kukko ym., 2010, Vaaja ym., 2011, Kaasalainen ym., 2011). Liikkuvalla laserkeilauksella voidaan tehokkaasti mitata laajoja alueita, joten liikkuvan laserkeilauksen ympäristösovellukset ovat viime vuosina lisääntyneet. Liikkuva laserkeilaus asettaa erityisiä haasteita intensiteetin kalibroinnille, sillä mittausgeometria ja etäisyys kohteeseen eivät ole yhtä helposti kontrolloitavissa, kuin perinteisessä stationäärisessä maalaserkeilauksessa. 2. LASERKEILAUSINTENSITEETTI Tutkayhtälö kuvaa ilmaisimeen tulevan kaiun voimakkuutta (tehoa) seuraavasti (Jelalian, 1992): 159
P r PG A σf =, (1) 4 t t r 4 t r 2 2 2 ( π ) R R missä P r on vastaanotettu teho, P t lähetysteho, G t mittaa vastaanottoantennin vahvistusta, A r on vastaanottavan antennin efektiivinen apertuurikoko, σ on tutkapoikkipinta-ala, F kuvaa signaalin etenemistä, R t on etäisyys lähettimen ja kohteen välillä, ja R r on kohteen ja ilmaisimen etäisyys (Wagner ym., 2006). Jos kohteen koko on suurempi, kuin siihen osuva laserkeilan koko, intensiteetti on kääntäen verrannollinen etäisyyden neliöön (1/R 2 ). Erityisesti maalaserkeilauksessa kohteen etäisyys on tärkein intensiteettiin vaikuttava tekijä, sillä käytettäessä erillisiä kaliborintikohteita, supistuu muiden tekijöiden vaikutus yhteen vakioparametriin. Lisäksi vastaanotettuun intensiteettiin vaikuttaa oleellisesti lasersäteen ja kohteen pinnan välinen tulokulma. Ilmalaserkeilauksessa on vielä huomioitava ilmakehän vaikutus, erityisesti kalibrointikohteen sijaitessa kauempana kuin varsinainen mitattava kohde. 3. GEODEETTISEN LAITOKSEN KALIBROINTIMENETELMÄ Geodeettisen laitoksen (GL) intensiteettikalibrointimenetelmän kehittäminen alkoi jo vuonna 2005 ilmakuvien radiometrisen kalibroinnin pohjalta. Aluksi kalibrointikohteina oli tarkoitusta varten valmistettuja kalibrointipressuja (Ahokas ym., 2006), joiden kirkkausarvot oli tarkasti määritelty esim. spektrometrimittauksin (Kuva 1). Lasermittauksia varten pressujen kirkkaudet oli kuitenkin mitattava uudestaan laboratoriossa, että päästäisiin mahdollisimman lähelle kohteen takaisinsirontakirkkautta. Sen vuoksi päädyttiin käyttämään kalibrointikohteina myös helpommin ja laajemmin saatavilla olevia materiaaleja, kuten soria ja hiekkoja (Kaasalainen ym., 2009), ks. Kuva 2. Kuva 1. Intensiteetin kalibrointiin käytettäviä eri kirkkausasteen omaavia pressuja. 160
Kuva 2. Intensiteetin kalibrointiin käytettäviä rautakaupan soria (Kaasalainen ym., 2009). Kuvassa näkyy samoja näytteitä kuin kuvan 3. tulokulmadatassa: puhallushiekkaa (raekoot 0.1-0.6mm ja 0.5-1.2mm), tiilimurskaa (raekoko n. 1cm) ja mustaa gabbro-soraa (raekoko n. 3mm). Kuva 3. Vasemmalla laserintensiteetin referenssimittauksiin kehitetty laboratoriolaite: vihreä lasersäde heijastuu puoliläpäisevästä peilistä sen alapuolella olevaan näytteeseen. Takaisinheijastuneen säteen kirkkaus mitataan peilin yläpuolelle asetetulla kameralla. Oikealla samaan tarkoitukseen kehitetty infrapunakameramittausjärjestelmä. Aluksi referenssikohteiden takasironnan mittaus tapahtui GL:n laserlaboratoriossa sitä varten rakennetulla lasermittalaitteella, jonka mittausgeometria oli mahdollisimman lähellä laserkeilaimen mittausta eli takasirontasuunnassa (samassa suunnassa kuin valonlähde), tässä 161
tapauksessa laser. Kohteesta suoraan takasuuntaan heijastunutta lasersädettä pystyy mittaamaan puoliläpäisevän peilin avulla (Kuva 3) (Kaasalainen ym., 2009). Kamerapohjainen menetelmä otettiin käyttöön, kun kehitettiin infrapuna-alueella toimiva kamerasysteemi (Fuji IS PRO, jossa käytettiin1000 nm infrapunasuodatinta ja Nikon SB800 salamavaloa, jonka kirkkauden vaihtelu on ±2%, Kuva 3). Kameralla oli näin mahdollista mitata kohteen kirkkautta myös takaisinsirontasuunnassa, kuten laserkeilauslaitteillakin (Kaasalainen ym., 2010). Muitakin menetelmiä on käytetty, kuten laserpohjaisia heijastusmittareita (esim. Lehner & Briese, 2010). Laboratorioja kameramenetelmillä kerättiin laaja mittausaineisto erilaisten sora- ja maanäytteiden takaisinsirontakirkkauksista. Esimerkkejä näytteistä on kuvassa 4. Näiden kohteiden kirkkaudet vaihtelivat n. 13%:sta 61%:iin, ja tyypillisimmät kirkkaudet olivat 20%-30% luokkaa (tuloksista enemmän, ks. Kaasalainen ym., 2009). Kuva 4. Erilaisia laboratoriossa ja kameralla (kuva 3) mitattuja soranäytteitä. Himmein kohde on kolmannella rivillä vasemmalla oleva musta gabbro. Kirkkain kohde sen vieressä on punatiilimurska, jonka kirkkaus infrapuna-aallonpituudella 1064 nm on n. 61%. Kenttämittausmenetelmän vakiintuminen mahdollisti myös luonnonkohteiden käytön kalibrointikohteina. Tarkoitukseen soveltuvat parhaiten tasaiset hiekka- ja sorapinnat (kuten metsätiet ja hiekkakentät), asfaltti, ruohopinnat (esim. jalkapallo- ja golfkentät), jne. Näiden kohteiden soveltuvuutta kalibrointiin sekä menetelmän vaikutusta laserkeilausdatan käytön edistämiseen tutkitaan GL:ssa edelleen. Erityisen tärkeäksi aiheeksi on tullut maalaserkeilainten intensiteettikalibrointi. Maalaserin intensiteetin kalibrointitutkimusta on vahvistanut laitteiden saatavuus: GL:ssä on tällä hetkellä käytettävissä useita laitteita, joiden intensiteetin käyttäytymistä eri etäisyyksillä ja tulokulmilla on voitu sen takia tutkia systemaattisesti, ja on voitu kehittää systemaattisia korjausmenetelmiä sekä etäisyyden että tulokulman vaikutuksen korjaamiseksi. Esimerkki tulokulmamittauksen tuloksista on kuvassa 5. 162
Kuva 5. Tulokulman vaikutus erilaisten näytteiden maalaserkeilaimen (785 nm) intensiteettiin. Keilauksessa on käytetty FARO LS 880-laserkeilainta (Kukko ym., 2009). Kuvasta näkyy, että intensiteettidatan tulokulmariippuvuus on erilainen erityyppisille kohteille, ja tämä olisi hyvä lähtökohta käyttää intensiteettidataa kohteen tunnistuksessa. Prosenttiluvut kuvaavat kohteiden kirkkauksia 0-tulokulmassa aallonpituudella 785 nm. Yksi maalaserkeilauksen tärkeä sovellus on liikkuva laserkeilaus (Kuva 6): GL:n liikkuva laserkeilauslaitteiston, ROAMER:in on kehittänyt Geodeettisen laitoksen liikkuvan kartoituksen työryhmä alkaen vuodesta 2003 (Kukko ym. 2010). ROAMER voidaan asentaa esim. autoon, moottorikelkkaan (Kaasalainen ym. 2011) tai veneeseen (Vaaja ym. 2011). Se koostuu FARO Photon 120 (785 nm laser) maalaserkeilaimesta ja GPS- ja IMU-laitteistoista (NovAtel DL-4 plus GPS-vastaanotin, NovAtel GPS-702 antenni sekä Honeywell HG1700 AG58 IMU-yksikkö). Intensittidatan kalibroiminen liikkuvan keilauksen sovelluksissa on viime aikoina saanut entistä enemmän merkitystä. Kuva 6. Liikkuvan laserkeilauksen ympäristösovellus: lumipinnan pinnankarkeusprofiilin mittaaminen laajalta alueella (Kaasalainen ym., 2011). GL:n ROAMER mobiililaitteisto asennettuna moottorikelkan rekeen Lapin Ilmatieteellisessä tutkimuskeskuksessa Sodankylässä. 163
4. JOHTOPÄÄTÖKSET GL:ssa kehitetty laserkeilauksen intensiteetin kalibrointimenetelmä on kehittynyt ja tullut osittain operatiiviseksi. Erityisesti kehitystyö on suuntautunut maalaserkeilainten kalibrointiin. Aktiivisimmat sovellusalueet ovat tällä hetkellä liikkuvan kartoituksen alueella, erityisesti ympäristösovelluksissa kuten lumipintojen kaukokartoituksessa (yhteistyössä mm. Ilmatieteen laitoksen, Aalto-yliopiston, Turun yliopiston ym. kanssa) ja jokiuomien tulva-alueiden liikkuvassa laserkeilauksessa, jossa mitattiin jokiuomien topologiaa ja erityisesti tulvien aiheuttamia kerrostumia (Kaasalainen ym., 2011; Alho ym., 2009; Vaaja ym., 2011). Intensiteettidatan käytöllä voidaan parantaa esim. kohteen luokittelua laserpistepilvestä sekä mahdollisesti mitata myös sellaisia kohteen ominaisuuksia, joihin etäisyysdatasta saatavan pintamallin tarkkuus ei riitä tai ole tarkoituksenmukainen. Tämä vaatii kuitenkin vielä paljon systemaattista tutkimusta pinnan fysikaalisten ominaisuuksien vaikutuksesta kohteen takaisinsirontaan ja sitä kautta laserkeilaimen vastaanottaman intensiteetin voimakkuuteen. Lisäksi jatkotutkimus suuntautuu erityisesti automaattisten datantulkintamenetelmien kehittämiseen. LÄHTEET Ahokas E., Kaasalainen S., Hyyppä J. & Suomalainen J., 2006. Calibration of the Optech ALTM 3100 laser scanner intensity data using brightness targets. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Marne-la-Vallee, France, Vol. 36, (A1), CD-ROM. Alho, P., Kukko, A., Hyyppä, H., Kaartinen, H., Hyyppä, J. & Jaakkola, A., 2009. Application of boat-based laser scanning for river survey. Earth Surf. Proc. Land., Vol. 34, s. 1831 1838. Höfle B. & Pfeifer N., 2007. Correction of laser scanning intensity data: Data and model-driven approaches. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 62, No. 6, s. 415-433. Jelalian, A.V., 1992. Laser Radar Systems. Artech House Norwood, USA, s. 3-10. Kaasalainen, S., Kukko, A., Lindroos, T., Litkey, P., Kaartinen, H., Hyyppä, J. & Ahokas, E., 2008. Brightness Measurements and Calibration with Airborne and Terrestrial Laser Scanners. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 46, No. 2, s. 528-534. Kaasalainen, S., Hyyppä, H., Kukko, A., Litkey, P., Ahokas, E., Hyyppä, J., Lehner, H., Jaakkola, A., Suomalainen, J., Akujärvi, A., Kaasalainen, M. & Pyysalo, U., 2009. Radiometric Calibration of LIDAR Intensity With Commercially Available Reference Targets. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 47, No. 2, s. 588-598. Kaasalainen, S., Niittymäki, H., Krooks, A., Koch, K., Kaartinen, H., Vain, A. & Hyyppä, H., 2010. Effect of target moisture on laser scanner intensity. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 48, No. 4, s. 2128 2136. Kaasalainen, S., Kaartinen, H., Kukko, A., Anttila, K. & Krooks, A., 2011. Brief communication "Application of mobile laser scanning in snow cover profiling. The Cryosphere, 5, 135-138. Kukko, A., Kaasalainen, S. & Litkey, P., 2009. Effect of incidence angle on laser scanner intensity and surface data. Appl. Opt., Vol. 47, s. 986-992. Kukko, A., Kaartinen, H., Kaasalainen, S., Vaaja, M. & Anttila, K., 2010. Experiences of mobile mapping in environmental monitoring. Ubiquitous Positioning Indoor Navigation and Location Based Service (UPINLBS), Kirkkonummi, 2010. 164
Lehner, H. & Briese, C., 2010. Radiometric calibration of full-waveform airborne laser scanning data based on natural surfaces. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. 38 (Part 7B), s. 360-365. Wagner, W., Ullrich, A., Ducic, V., Melzer, T. & Studnicka, N., 2006. Gaussian decomposition and calibration of a novel small-footprint full-waveform digitising airborne laser scanner. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 60, No. 2, s. 100-112. Vaaja, M., Hyyppä, J., Kukko, A., Kaartinen, H., Hyyppä H. & Alho, P., 2011. Mapping Topography Changes and Elevation Accuracies Using a Mobile Laser Scanner. Remote Sens. 3, 587-600. 165