Povzetek

Pri načrtovanju v nizkogradnji se kot vir podatkov vse bolj uveljavljajo oblaki
točk, iz katerih ustvarimo model obstoječega površja. Površine je nato možno uporabljati za
3D-načrtovanje ali pa se v primeru linijskih objektov na površine projicirajo prečni in vzdolžni profili, ki jih načrtovalci nato obdelujejo. Zaradi velikega števila točk je tovrstno delo pogosto obremenjujoče za strojno in programsko opremo in lahko povzroča motnje v procesu načrtovanja. Ena od možnosti, kako zaobiti to težavo, je poenostavljanje površin z izločanjem točk, ki ne prispevajo bistvene topografske informacije. Prispevek podaja oceno napak v višinah, ki nastanejo pri poenostavljanju površin, za ravninski in hribovski primer površine. Pri LIDAR-skih posnetkih z resolucijo 1 točke na m2 je mogoče izločiti okrog 90 % točk, da je povprečna absolutna napaka manjša od 2 cm, pri čemer je stopnja dovoljene poenostavitve odvisna od tipa terena. Raven teren je manj občutljiv za odstranjevanje točk.

Summary

In infrastructure design, point clouds are increasingly used to obtain models of existing ground. These surfaces can then be used for 3D design. Alternatively, longitudinal and cross axes can be draped to the surface to obtain sections for further processing. Manipulating large number of points can, however, significantly increase computational cost and affect proces-sing speed. One of the options to overcome these problems is to simplify surfaces by removing points. The points that do not add significantly to the topographic information can safely be removed. The paper presents an analysis of elevation errors, that result from surface simplification. Two types of surfaces are considered: flat and hilly terrain. When LIDAR data with 1 point per m2 data is used, around 90 % of points can be removed to remain within the 2 cm tolerance. There was a difference between the two types of terrain, the flat terrain being less sensitive to point removal.