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Reduction of measurement data before Digital Terrain Model generation vs. DTM generalisation / Wioleta Błaszczak-Bąk in Survey review, vol 51 n° 368 (September 2019)
[article]
Titre : Reduction of measurement data before Digital Terrain Model generation vs. DTM generalisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Wioleta Błaszczak-Bąk, Auteur ; Marian Poniewiera, Auteur ; Anna Sobieraj-Żłobińska, Auteur ; Michal Kowalik, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 422 - 430 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] généralisation de MNT
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] réductionMots-clés libres : Optimum Dataset method Résumé : (Auteur) Modern data-acquisition technologies provide large datasets. Such datasets are often cumbersome for rational processing, and their processing is time consuming. Therefore, there are several methods that can enable the reduction of the dataset size. One of them is generalisation of the Digital Terrain Model (DTM) or the reduction method within the initial processing of measurement data. Another method can be the Optimum Dataset (OptD) method. This paper presents two approaches towards decreasing the Light Detection and Ranging dataset. The first approach is based on the process of DTM generalisation, the second one is based on the application of the OptD method. The reduced datasets were used for isoline map creation depicting the overflow land in open-pit mining. It was proved that the reduction needs to be planned deliberately and that the degree of reduction should be performed in a way that allows to maintain the characteristics of the terrain. Numéro de notice : A2019-368 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 1080/00396265.2018.1474685 Date de publication en ligne : 26/06/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2018.1474685 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93474
in Survey review > vol 51 n° 368 (September 2019) . - pp 422 - 430[article]