lasersko skeniranje, 3d modeliranje i vizualizacija Đulinog · tema ovog diplomskog rada je...

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU

GEODETSKI FAKULTET

DIPLOMSKI RAD

Lasersko skeniranje, 3D modeliranje i vizualizacija Đulinog

ponora

Marko Miljković

Mentor: Doc. dr. sc. Loris Redovniković

Drugi mentor: Dr. sc. Branko Kordić

Zagreb, kolovoz 2016.

I. AUTOR

Ime i prezime: Marko Miljković

Datum i mjesto rođenja: 16. prosinca 1991., Slavonski Brod, Hrvatska

II. DIPLOMSKI RAD

Naslov:

Lasersko skeniranje, 3D modeliranje i vizualizacija

Đulinog ponora

Mentor: doc. dr. sc. Loris Redovniković

Drugi mentor: dr. sc. Branko Kordić

III. OCJENA I OBRANA

Datum zadavanja zadatka: 26.01.2016.

Datum obrane: 30.9.2016.

Sastav povjerenstva pred kojim je

branjen diplomski rad:

doc. dr. sc. Loris Redovniković

dr. sc. Branko Kordić

doc. dr. sc. Mladen Zrinjski

Zahvaljujem se mentoru doc. dr. sc. Lorisu Redovnikoviću i komentoru dr. sc. Branku

Koridiću na ukazanom trudu i strpeljenju pri izradi mog diplomskog rada i na svim savjetima i

riječima ohrabrenja.

Također se zahvaljujem svim svojim prijateljima i kolegama koji su mi tokom mog studija

pružili nezaboravne trenutke pune radosti i smijeha, posebno kolegici Ivi Majetić na brojnim

savjetima i pomoći.

Još jedno hvala mojoj obitelji koja me je podržavala tokom mog studija i pružili mi priliku da

ostvarim svoje ciljeve.

Lasersko skeniranje, 3D modeliranje i vizualizacija Đulinog

ponora

Marko Miljković

Sažetak:

Lasersko terestričko skeniranje je moderna metoda masovnog prikupljanja podataka u kojoj se

veliki broj precizih podataka može prikupiti u vrlo kratko vrijeme. Područje primjene

laserskog skeniranja je danas sve veće i tako se koristi za izradu trodimenzionalnih modela

špilja, jama, podzemnih prostorija i sličnog gdje konvencionalni pristup nije moguć. Lasersko

skeniranje predstavlja brz i efikasan način registracije podataka u okviru izrade 3D modela.

Tema ovog diplomskog rada je lasersko skeniranje, 3D modeliranje i vizualizacija Đulinog

ponora, špilje pokraj Ogulina te je prikazan proces izrade modela i vizualizacije navedenog

modela kroz brojne računalne aplikacije. Podaci koji su korišteni za izradu modela su

prethodno očišćeni i filtrirani od nedostataka i kao takvi su poslužili za izradu karakterističnih

uzdužnih i poprečnih presjeka špilje. Rezultat je 3D model i animacija špilje kao i sučelje za

jednostavan prikaz podataka krajnjim korisnicima.

Ključne riječi: terestričko lasersko skeniranje, laserski skener, trodimenzionalni model,

vizualizacija, animacija podataka

Laser scanning, 3D modeling and visualization of Đulin ponor

Marko Miljković

Abstract:

Terestrial laser scanning is a modern method of mass data gathering in which a great number

of precise data may be collected in a short period of time. Possible implementation of laser

scanning is growing at present and can be utilised for the production of 3D models of caves,

pits, underground caverns and such where a conventional approach would not be efficient.

Laser scanning represents a quick and efficient method of data collection in production of 3D

models. The topic of this thesis is laser scanning, 3D modeling and visualization of Đulin

ponor, a cave near Ogulin and the adjoined process of model production and visualization of

said model through many computer applications. The data used was beforehand processed and

filtered from any visible defects and have been used to create characteristic lenghtwise and

cross-sections of the cave. The result is a 3D model of the cave and an animation as well as a

user interface as a simple tool for navigation for the end-user.

Key words: terestrial laser scanning, laser scanner, 3D model, visualization, data animation

Popis kratica

TLS – terestrički laserski skener

GIS – Geografski informacijski sustav

GPS – Globalni pozicijski sustav

FOV – Prozor snimanja (eng. Field of View)

LIDAR – svjetlosna detekcija i mjerenje udaljenosti (eng. Light Detecion And Ranging)

SONAR – zvučna navigacija i mjerenje udaljenosti (eng. Sound Navigation And Ranging)

WLAN - Wireless Local Area Network

SADRŽAJ

1. UVOD 1

1.1. Motivacija 1

1.2. Hipoteza 2

1.3. Metodologija 2

2. TERESTRIČKI LASERSKI SKENERI 3

2.1. Princip rada laserskog skenera 3

2.2. Metoda mjerenja duljina 6

2.2.1. Fazna metoda mjerenja udaljenosti 6

2.2.2. Pulsna metoda mjerenja udaljenosti 8

2.2.3. Triangulacijska metoda mjerenja udaljenosti 9

2.3. Podjela laserskih skenera prema prozoru snimanja 10

2.4. Primjena terestričkih laserskih skenera 12

2.5. Tijek rada s terestričkim laserskim skenerom 13

3. GEODEZIJA U SPELEOLOGIJI 17

3.1. Geodetske metode u speleologiji 17

3.2. Špiljski sustav Đulin ponor – Medvedica 19

4. TERENSKA IZMJERA 22

4.1. Tijek terenske izmjere 22

4.2. Faro Focus 3D X 130 HDR 23

5. OBRADA PODATAKA I IZRADA 3D MODELA 25

5.1. Korišteni računalni programi 25

5.2. Registracija oblaka točaka 27

5.3. Naknadna obrada oblaka točaka 29

5.4. Izrada 3D modela i karakterističnih presjeka 32

6 VIZUALIZACIJA 3D MODELA 39

6.1. Izrada animacije 39

7. ZAKLJUČAK 43

LITERATURA 45

Tehničke specifikacije laserskog skenera Faro Focus 3D 3D X 130 HDR 49

POPIS SLIKA

Slika 2.1. Osnovni princip rada laserskog skenera (Staiger 2003) 4

Slika 2.2. Fazna razlika između poslanog i primljenog vala 7

Slika 2.3. Konstrukcijska shema impulsnog određivanja udaljenosti 8

Slika 2.4. Prikaz triangulacijske metode mjerenja udaljenosti (Miler i dr. 2007) 9

Slika 2.5. Prozor snimanja različitih izvedbi TLS-a (Zogg 2008) 10

Slika 2.6. Princip rada pojedinih izvedbi TLS-a (Miler i dr. 2007) 11

Slika 2.7. Tijek rada s terestričkim laserskim skenerom (Majetić 2015) 15

Slika 3.1. Primjer topografske karte špilje 18

Slika 3.2. Ulaz u Đulin ponor na DOF prikazu 19

Slika 3.3. Istraženi dio špiljskog sustava Đula-Medvedica 20

Slika 3.4. Ulaz u špiljski sustav Đulin ponor 21

Slika 4.1. Faro Focus 3D 23

Slika 4.2. Referentne sfere (URL 5) 24

Slika 5.1. Faro SCENE korisničko sučelje 27

Slika 5.2. Kolorizirani snimak u Faro SCENE 28

Slika 5.3. Korisničko sučelje u Cloud Compare-u 29

Slika 5.4. Opcije filtriranja u Cloud Compare 30

Slika 5.5. Zadane vrijednosti za izradu 3D modela 32

Slika 5.6. Opcije čišćenja i popravljanja u Meshlabu 33

Slika 5.7. Krajnji izgled modela u Cloud Compareu 34

Slika 5.8. 3D model dobiven Poissonovom rekonstrukcijom u Cloud Comapareu 35

Slika 5.9. Prikaz dijela špilje Đulin ponor 35

Slika 5.10. Prikaz dijela špilje Đulin ponor u hipsometrijskoj skali boja 36

Slika 5.11. Podloga za izradu poprečnog presjeka 37

Slika 5.12. Podloga za izradu uzdužnog presjeka 37

Slika 6.1. Postavke shadera u Cloud Compareu 39

Slika 6.2. Postavke kolorizacije u Cloud Compareu 39

Slika 6.3. Prozor qAnimation Plugina 40

POPIS TABLICA

Tablica 2.1. Primjer zapisa XYZIRGB vrijednosti u .txt formatu 5

Tablica 5.1. Rezultati obrade podataka 31

Marko Miljković Lasersko skeniranje, 3D modeliranje i vizualizacija Đulinog ponora

Zagreb, 2016.

1

1. Uvod

U modernom društvu se sve više javlja potreba za brzim, pouzdanim i sveobuhvatnim

prikupljanjem prostornih podataka. Danas se brojne struke sve više oslanjaju na prostorne

podatke koje moderne tehnologije mogu ponuditi, jedna od kojih je metoda terestričkog

laserskog skeniranja.

U speleologiji prostorni podaci su od iznimne važnosti zato što osiguravaju pouzdano

pronalaženje interesnih područja kao i njihov prostorni opis. U tu svrhu su se koristile klasične

geodetske metode izmjere koje su davale samo osnovne podatke o obliku špilje no razvojem

tehnologije danas se može ponuditi i njen 3D model kao i karakteristični presjeci i vizualizacija

traženih objekata što uvelike proširuje obujam geodetskog djelovanja u speleologiji.

1.1. Motivacija

Motivacija za izradu ovog diplomskog rada je proizašla iz činjenice da u Hrvatskoj

postoje brojne špilje koje su pogodne za izradu 3D modela putem metode laserskog

terestričkog skeniranja. Navedena metoda pruža brojne prednosti u odnosu na klasični

geodetski pristup kartiranju speleoloških objekata kao na primjer sveobuhvatni prostorni

podaci koji se mogu dobiti nakon provedene izmjere špilje, jedinstven digitalan 3D model koji

može koristiti kao podloga za daljnju izradu vizualizacije ili za znanstveno proučavanje

tektonskih obilježja traženih objekata i u brojne druge svrhe.

Drugi razlog pronađen je u zanimljivoj lokaciji i povijesti same špilje Đulin ponor.

Đulin ponor je jedno od obilježja grada Ogulina i njena znamenitost. Sama špilja nalazi se u

centru grada i mjesto je poniranja rijeke Dobre. Za potrebe ovog diplomskog rada snimana je

samo ulazna komora u špilju.


Zagreb, 2016.

2

1.2. Hipoteza

Pretpostavka ovog diplomskog rada je da je metoda laserskog terestričkog skeniranja

pogodna za dobivanje potrebnih prostornih podataka iz traženih speleoloških objekata. Nadalje,

potrebno je istražiti iskoristivost prikupljenih podataka pri izradi 3D modela traženog objekta i

njegove daljnje vizualizacije radi moguće upotrebe u različite projektantske, turističke i

znanstvene svrhe.

1.3. Metodologija

Metodologija izrade ovog diplomskog rada sastoji se od uporabe metode terestričkog

laserskog skeniranja i apsolutne orijentacije snimanog objekta u prostoru pomoću koordinata

geodetskih točaka u HTRS96/TM referentnom sustavu. Nadalje, u računalnoj obradi podataka

koristi se registracija oblaka točaka u softveru Cloud Compare, kao i svi potrebni koraci za to

poput filtriranja i čišćenja podataka, izrada 3D poligonalnog modela (mesh), izrada

vizualizacije i karakterističnih presjeka špilje.


Zagreb, 2016.

3

2. Terestrički laserski skeneri

S početkom 21. stoljeća terestričko lasersko skeniranje je preraslo iz polja istraživanja u

tehnologiju spremnu za terensku primjenu koju nude brojne geoinformacijske firme diljem

svijeta. Tehnologija se primarno koristi za brzo prikupljanje trodimenzionalnih podataka

objekata od interesa poput kulturnih znamenitosti, mostova, tvornica, tunela i brojnih drugih

(Lemmens 2011).

Za razliku od mjernih stanica koje funkcioniraju na vrlo sličnom principu mjerenja

duljina i registracije vertikalnog i horizontalnog kuta, terestrički laserski skener izvodi

operacije mjerenja samostalno i neselektivno. Kod mjerenja s laserskim skenerom se ne vizira

točka od interesa koja je reprezentativna za traženi objekt, već se snimaju sve dostupne točke

objekta koje naposljetku sačinjavaju trodimenzionalni oblak točaka (eng. 3D point cloud).

Moderni laserski skeneri su u stanju prikupljati takve podatke velikom brzinom i točnošću, više

od 1,000,000 točaka u sekundi preciznošću boljom od 1 cm.

2.1. Princip rada laserskog skenera

Terestrički laserski skener pripada grupi LIDAR (eng. Light Detection and Ranging)

instrumenata koje funkcioniraju na temelju emitiranja laserske zrake i mjerenju vremena

njenog putovanja nakon refleksije od određenog objekta. Prema tome, sama tehnologija je vrlo

slična načinu mjerenja mjernim stanicama u modu rada bez prizme, no za razliku od mjernih

stanica gdje se emitira laserska zraka isključivo na željeni objekt, kod laserskih skenera

odašilje se laserski signal konusnog oblika koji zahvaća područje određeno svojstvima leće.

Laserska zraka je najčešće valne duljine od 600 nm do 1000 nm što je svrstava u infracrveno

valno područje. Iz tog razloga, snaga odaslane laserske zrake se ograničava zbog sprečavanja

negativnih utjecaja na ljudsko oko.

Pri snimanju laserskim skenerom mjeri se udaljenost do objekta, vertikalni i

horizontalni kut. Pri povratku zrake također se mjeri i intenzitet povratnog signala kao i RGB

zapis boja. Veličine vertikalnog i horizontalnog kuta ovisne su o lokalnom sustavu


Zagreb, 2016.

4

instrumenta. Podaci kutova i duljina se tada konvertiraju iz sfernog u kartezijev sustav te se

tako dobiva (X, Y, Z) zapis koordinata točke. Na slici 2.1. se može vidjeti pojednostavljeni

prikaz mjerenja laserskim skenerom i osnovne veličine koje se mjere (kutovi i kosa duljina) i

dobivaju (XYZ zapis).

Slika 2.1. Osnovni princip rada laserskog skenera (Staiger 2003)

Prostorna rezolucija snimanja određena je udaljenošću laserskog skenera od objekta i

rezolucijom snimanja instrumenta. Rezolucija skeniranja modernih instrumenata iznosi od

0,01° do 0,007° što na udaljenost od 50 m daje prostornu rezoluciju od približno 9 mm do 6

mm. O traženoj prostornoj rezoluciji ovisi odabir instrumenta.

Za mnoge geodetske namjene potrebno je voditi računa o intenzitetu povratne zrake.

Ako je intenzitet premal, može doći do rupa u podacima ili pogrešnih podataka. Iz tog razloga

instrument treba postaviti na odgovarajući razmak od objekta snimanja i po potrebi progustiti


Zagreb, 2016.

5

točke stajališta instrumenta kako bi se dobili pouzdani podaci s odgovarajućim preklopom

podataka koji je ključan pri obradi.

Tako prikupljeni podaci tvore oblak točaka (eng. point cloud) koji se u daljnjoj obradi

registriraju i spajaju. Proces registriranja i spajanja oblaka točaka naziva se georeferenciranje.

Georeferenciranje u području laserskog skeniranja označava transformaciju podataka iz

lokalnog sustava instrumenta u koordinatni sustav objekta gdje se oblaci točaka prikupljeni sa

svih stajališta objedinjuju kako bi se omogućilo daljnje procesiranje podataka.

Uz podatke XYZ zapisa i intenziteta povratne zrake mnogi moderni instrumenti

omogućuju i zapis RGB podataka snimanog objekta. Vrijednost intenziteta dobiva se iz jačine

odbijenog signala, a RGB model boje prikuplja se ugrađenom ili u kombinaciji s vanjskom

kamerom (Miler i dr. 2007). Kako bi bilo moguće svakoj točki pridodati RGB podatak, mora

se provesti transformacija između lokalnog sustava kamere i laserskog skenera. Za to je

zadužen pripadni softver uređaja koji na temelju podataka o poziciji i orjentaciji kamere u

odnosu na skener pridodaje RGB vrijednosti pojedinom skenu. Nadalje, pri snimanju s

laserskim skenerom potrebno je voditi računa o ambijentalnom osvijetljenju. Svaki sken koji

ujedno prikuplja i RGB podatke uvelike ovisi o količini svijetla reflektiranog s objekta

snimanja. Kvaliteta prikupljenih RGB podataka time direktno ovisi o raznini osvijetljenja

objekta.

U slijedećoj tablici dan je primjer zapisa XYZIRGB podataka prikupljenih laserskim

skenerom.

Tablica 1. Primjer zapisa XYZIRGB vrijednosti u .txt formatu

X (m)

Y (m)

Z (m)

Vrijednost

intenziteta

RGB komponente

5.1587 2.8457 -3.5851 -12 205 170 62

5.5587 2.6162 -3.8847 -102 194 163 54

4.9871 2.4517 -3.6921 76 150 158 63

5.2254 1.9863 -3.5811 98 173 206 25


Zagreb, 2016.

6

4.1298 2.4842 -3.9124 44 184 95 89

Moderni laserski skeneri se razlikuju po svojoj namjeni u brojnim strukama, tako da se

i njihove karakteristike razlikuju ovisno o njihovoj upotrebi. Laserske skenere prema tome

razlikujemo prema slijedećim karakteristikama: metoda mjerenja udaljenosti, rezolucija

skeniranja, prozor snimanja, frekvencija mjerenja, kvaliteta mjerenja.

2.2. Metoda mjerenja duljina

Metode mjerenja udaljenosti kod laserskih skenera se razlikuju prema njihovoj

namjeni. Neki laserski skeneri se koriste za snimanje vanjskih otvorenih prostora (preko 100m)

dok se neki koriste za snimanje unutarnjih prostora (do 100 m), zatim neki za snimanje

iznimno bliskih objekata (do 3-4 m). Iz tih potreba imamo više različith metoda snimanja

udaljenosti od kojih su navedene tri.

• Fazna metoda

• Pulsna metoda

• Triangulacijska metoda

2.2.1. Fazna metoda mjerenja udaljenosti

Kod faznih mjerenja, visoko frekventni val nosač je odaaslan iz odašiljača instrumenta i

kontinuirano moduliran frekvencijom od 10 do 100 MHz. Korespondentna polovična valna

duljina koristi se kao mjerač zbog dvostruke udaljenosti koju zraka pređe do signala i natrag na

instrument. Fazni pomak između odaslanog i primljenog signala predstavlja rezidualni dio

udaljenosti nakon integralnog broja kompletnih valnih duljina λ (Torge 2001).


Zagreb, 2016.

7

Slika 2.2. Fazna razlika između poslanog i primljenog vala

Vrijeme putovanja Δt i fazni pomak Δφ su povezani preko λ

∆𝑡 =𝑁+∆𝜑/2𝜋

𝑓 (1)

gdje je N= broj potpunih perioda, a modulacijska frekvencija

𝑓 =𝑣

λ=

𝑐

𝑛λ. (2)

Prema tome, duljina između instrumenta i signala je

𝑠 =λ

2(𝑁 +

𝛥𝜑

2𝜋). (3)

Kod ove metode mjerenja udaljenosti, preciznost mjerenja može se povećati

korištenjem dodatnih valnih duljina moduliranih na val nosač. Pri tome je maksimalni doseg

mjerenja određen najduljom valnom duljinom, a preciznost mjerenja najkraćom valnom

duljinom. Rezolucija mjerenja udaljenosti ovisi o preciznosti kojom je određena fazna razlika

te o frekvenciji moduliranog signala. Glavni nedostatak ove metode je ograničenost dometa na

100 m, međutim točnost samog mjerenja je unutar 10 mm (Miler i dr 2007). Kod faznih

mjerenja prednost je ta što se mjerenja mogu prikupljati velikom brzinom, dok je glavni

nedostatak relativno mala udaljenost s koje se mogu provoditi mjerenja.


Zagreb, 2016.

8

2.2.2. Pulsna metoda mjerenja udaljenosti

Kod impulsne metode mjerenja udaljenosti odašiljač emitira impuls koji biva

reflektiran na signalu i zabilježen na prijemniku. Elektronički mjerač vremena mjeri vrijeme Δt

koje je potrebno zraci da pređe dvostruki put do signala i natrag. Tada imamo

𝑠 =𝑐

2Δt , (4)

uz pretpostavku da je refraktivna korekcija uzeta u obzir. Kako bi mjerna nesigurnost bila

ispod 5 mm, preciznost kojom je potrebno izmjeriti vrijeme putovanja mora biti ± 0.03ns.

Takva preciznost može biti postignuta kratkim laserskim impulsima elektroničkim brojačem s

visoko frekventnim oscilatorom i osrednjavanjem rezultata mjerenja (Torge 2001).

Kod sustava koji primjenjuju ovu metodu mjerenja udaljenosti, laserska zraka se

odašilje u vremenski diskriminator koji započinje vrijeme mjerenja i izvan i prema željenom

cilju putem sustava objektiva. Zraka se reflektira nakon što dotakne objekt snimanja i vraća se

putem sustava objektiva u detektor gdje nastavlja put u pojačalo. Nakon pojačivanja snage

zrake, vremenski diskriminator bilježi vrijeme pristizanja zrake i kao rezultat daje duljinu

pređenog puta. Konstrukcijska shema takvog uređaja prikazana je na slici 2.3.

Slika 2.3. Konstrukcijska shema impulsnog određivanja udaljenosti

Glavna prednost ove metode je domet mjerenja koji je znatno veći od fazne metode, no

nedostatak je mala preciznost mjerenja koja na većim udaljenostima bude u centrimetrima.


Zagreb, 2016.

9

Efektivni doseg pulsne metode je 1000 m, dok se njome može prikupiti 50 000 točaka u

sekundi ili više.

2.2.3. Triangulacijska metoda mjerenja udaljenosti

Triangulacijska metoda mjerenja udaljenosti se zasniva na poznavanju odnosa između

poznatih i nepoznatih parametara u trokutu. Kod ove metode udaljenost se ne mjeri direktno

već se dobiva kao rezultat mjerenja kutova izlazne i ulazne zrake. Ovakvi sustavi se sastoje od

lasera koji emitira elektromagnetski impuls, rotirajućeg zrcala koje reflektira svijetlo na

kameru i kamere (CCD senzor) na poznatoj udaljenosti koja detektira lasersku zraku. Laserski

odašiljač odašilje zraku na rotirajuće zrcalo koje reflektira zraku prema objektu, zraka se tada

reflektira od objekt snimanja i vraća prema CCD senzoru putem sustava leća koji zabilježava

primljenu zraku.

Na slijedećoj slici je prikazana konstrukcijska shema triangulacijskog skenera kod

kojeg je poznata udaljenost između kamere i laserskog odašiljača i kutovi izlaza i upada

laserske zrake.

Slika 2.4. Prikaz triangulacijske metode mjerenja udaljenosti (Miler i dr. 2007)


Zagreb, 2016.

10

Kut izlaza laserske zrake je poznat na temelju orijentacije rotirajućeg zrcala, dok je kut

upada laserske zrake detektiran na samom CCD senzoru te je tada moguće odrediti udaljenost

od instrumenta do objekta snimanja. U ovom slučaju CCD senzor je kamera putem koje se

mogu prikupljati i RGB podaci. Triangulacijski skeneri nisu uobičajeni u geodeziji zbog

izuzetno ograničenog dometa, iako je njihova preciznost izuzetno velika (nekoliko

mikrometara). Primjena ovakvih vrsta skenera je međutim uobičajena u medicini i preciznoj

industriji, kao i u arheologiji za evidentiranje povijesnih artefakata.

2.3. Podjela laserskih skenera prema prozoru snimanja

Pri odabiru laserskog skenera jedna od bitnih stavki je njegov prozor snimanja (eng.

field of view, FOV). Prozor snimanja određuje područje koje TLS može snimiti s pojedinog

stajališta. S obzirom na prozor snimanja, TLS se mogu klasificirati u 4 grupe:

• Profilni skeneri

• Skeneri kamere

• Panoramski skeneri

• Hibridni skeneri

Slika 2.5. Prozor snimanja različitih izvedbi TLS-a (Zogg 2008)

Primjena profilnih skenera ograničena je na dvodimenzionalno područje. Njegova

laserska zraka obuhvaća dvodimenzionalni prostor u ravnini snimanja koja je određena

orijentacijom skenera. Upotreba profilnih skenera je najčešća u specifičnim inženjeerskim

zadacima gdje su potrebni prostorni podaci samo pojedine ravnine i često se upotpunjavaju

podacima drugih mjerenja.


Zagreb, 2016.

11

Kod skenera kamere prozor snimanja je ograničen u horizontalnom i vertikalnom

smislu. Dimenzije uobičajenog prozora snimanja kod ove izvedbe skenera iznose 40°x40°

(Đapo 2008). Prilikom rada s ovakvom vrstom skenera objekt snimanja mora biti u radnom

području instrumenta. Pri snimanju objekta lasersku zraku usmjeravaju dva sinkornizirana

zrcala (horizontalno i vertikalno). Glavni nedostatak ove konstrukcije je usko područje

snimanja određeno konstrukcijom instrumenta, no prednost je u velikom dometu (više od

1000 m). Pored toga pojedini proizvođači nadograđuju pan-tilt bazu što povećava prozor

snimanja. Ona omogućuje potpunu rotaciju skenera oko vertikalne osi, a tilt ploča

omogućuje rotaciju i oko horizontalne osi za 90° prema zenitu te 90° prema nadiru (Vukušić

2012).

Prozor snimanja kod panoramskih skenera ograničen je samo bazom instrumenta te

obuhvaća sve osim podnožja instrumenta. Stoga prozor snimanja kod ovakve izvedbe TLS-a

obuhvaća 310° u vertikalnom smislu te 360° u horizontalnom smislu. To je omogućeno

rotacijom jednog ogledala koje služi za usmjeravanje laserske zrake. Prednost panoramskih

skenera je u brzini prikupljanja podataka te veličini prozora snimanja, dok je nedostatak

kratki domet čime im je uporaba u većini slučajeva ograničena na interijere objekata (Miler i

dr. 2007).

Hibridni skeneri imaju mogućnost snimanja 360° oko horizontalne osi, a u

vertikalnom smislu su ograničeni na oko 60° (Đapo 2008). Rotiraju se oko vertikalne osi,

a rotacijska prizma koja usmjerava laserske zrake se rotira oko horizontalne osi. Ovi skeneri

se danas najčešće koriste za potrebe geodezije. Konstrukcije različitih vrsta laserskih skenera

prikazane su na slici 2.6.

Slika 2.6. Princip rada pojedinih izvedbi TLS-a (Miler i dr. 2007)


Zagreb, 2016.

12

2.4. Primjena terestričkih laserskih skenera

Unapređivanje terestričkih laserskih skenera te računalnih programa za obradu

podataka rezultiralo je širokom primjenom ove metode izmjere. Glavne prednosti TLS-a,

kao što su velika brzina prikupljanja podataka, detaljnost izmjere, mogućnost izrade

prostornog modela, mogućnost naknadne izrade i izmjere proizvoljnih prikaza bez potrebe za

dodatnim terenskim radovima, učinile su ovu metodu primjerenom za razne struke. Laserski

skeneri primjenjuju se u različitim djelatnostima koje zahtijevaju prikupljanje velike količine

trodimenzionalnih prostornih podataka. Tehnologija TLS-a najviše se primjenjuje u

geodeziji, građevinskom sektoru, arhitekturi, industriji, za potrebe dokumentacije kulturne

baštine i arheoloških iskopa, za potrebe forenzike itd. (Majetić 2015).

Terestrički laserski skeneri se u geodeziji koriste za praćenje deformacija, gdje

skener može pratiti deformacijsku plohu za razliku od klasičnih geodetskih metoda koje

prate deformacijske procese na ograničenom broju točaka (Antunović 2014). Laserski

skeneri su našli primjenu i u praćenju izgradnje građevina zbog svoje jednostavne i efikasne

primjene. Glavna prednost njihove primjene je u brzoj izmjeri velikih količina prostorrnih

podataka bez ometanja radova na terenu gdje prikupljene snimke mogu poslužiti kao

dokumentacija izvedenog stanja.

Laserski skeneri se mogu primjeniti i u arheologiji za dokumentiranje kulturne

baštine. Na osnovu prikupljenih podataka moguće je izraditi teksturirane 3D modele

pročelja građevina, interijera, kipova, arheoloških nalazišta, povijesnih spomenika. Dobiveni

modeli pogodni su za razne analize, za izradu animacija i virtualnih preleta, za generiranje

točki motrišta koje nisu moguće u stvarnosti te omogućavaju reprodukciju visoko točnih

replika snimanih predmeta (Cvjetković 2010).

Uporaba TLS-a pri izmjeri industrijskih postrojenja smanjila je ukupne troškove rada

postrojenja zahvaljujući kvalitetnoj dokumentaciji koja omogućava povećanje stope

iskoristivosti. Značajne prednosti ostvarene ovom metodom su smanjenje rizika rada

postrojenja, smanjenje troškova postrojenja, povećanje sigurnosti rada i suglasnosti s

propisima te poboljšanje kvalitete rada postrojenja (Bugarin 2014). Uz to, lasersko

skeniranje nalazi primjenu i u kamenolomima gdje se na temelju dobivenih snimki može

odrediti volumen iskopa zemljanih ruda.


Zagreb, 2016.

13

Lasersko skeniranje nalazi primjenu i u medicinskim znanostima gdje 3D lasersko

skeniranje dizajnirano za ljudsko tijelo postaje sve više dostupno, omogućavajući dobivanje

skenova ljudskog tijela izuzetno visoke rezolucija pomoću triangulacijskih laserskih skenera.

Laserski skeneri se primjenjuju kod dizajniranje protetike, plastične kirurgije, ortopedskih

pomagala i dermatologije kao i u forenzičkoj medicini (Sansoni 2009).

2.5. Tijek rada s terestričkim laserskim skenerom

Prikupljanje podataka TLS-om što se tiče terenskog dijela ne razlikuje se puno od

ustaljenih geodetskih metoda. Kako bi se interesno područje što kvalitetnije snimilo

potrebno je provesti rekognisciranje terena. Odnosno, odrediti broj i poziciju stajališta

dovoljnih za optimalno obuhvaćanje objekta. Poželjno je i unaprijed izabrati tehniku

registracije oblaka točaka kako bi se definirala mjesta postavljanja reflektora ili odredile

zajedničke karakteristične točke (Bugarin 2014). Raspored reflektora mora biti takav da

barem tri reflektora moraju biti vidljiva sa svakog stajališta radi daljnje uspješne registracije

dobivenih podataka.

Postupak na terenu se dalje puno ne razlikuje od standardne geodetske prakse te je

umnogo lakši zbog visokog stupnja automatizacije mjernog procesa. Pri radu s instrumentom

je potrebno podesiti željenu rezoluciju snimanja i odrediti prozor snimanja. Ako instrument

podržava opciju snimanja RGB podataka, mora se odabrati u željenim postavkama.

Nakon obavljene terenske izmjere, pristupa se uredskom obrađivanju podataka.

Podaci se tada mogu obrađivati u brojnim komercijalnim i besplatnim softverima. Sami

proizvođači laserskih skenera na tržište stavljaju svoje pripadne softvere za obradu

terestričkih laserskih mjerenja. Prvi korak kod obrade snimki je učitavanje skenova i njihova

registracija. Registracija snimki je proces koji se odnosi na povezivanje podataka prikupljnih

s različitih stajališta u zajednički koordinatni sustav. To se može izvršiti na dva različita

načina ovisno o mogućnostima softvera. Prvi način je metoda identičnih točaka kod koje se

odabiru specifične točke snimke za uklapanje u zajednički koordinatni sustav. Te točke su

uglavnom centri reflektora ili sfera koje se koriste pri terenskoj izmjeri. Na temelju tih

identičnih točaka se Helmertovom 6-parametarskom transformacijom određuju


Zagreb, 2016.

14

transformacijski parametri. Točnost registracije se može povećati dodavanjem većeg broja

sferi u prozor snimanja instrumenta, no uz pravilan postupak terenske izmjere tri reflektora

ili sfere daju zadovoljavajuće rezultate. U slučaju da na pojedinom stajalištu nisu vidljive tri

karakteristične točke, mora se nadodati još jedna točka detalja iz samog objekta snimanja.

Ova opcija može biti korisna, no smanjuje točnost određenih transformacijskih parametara.

Druga metoda registracije je iteracija najbliže točke. Ova metoda se koristi kada tri

karakteristične točke nisu vidljive s pojedinog stajališta ili geometrija terena ne dozvoljava

njihov pravilan raspored. Iteracija najbliže točke (eng. iterative closest point, ICP) radi na

principu da korisnik odredi pomoćni i glavni oblak točaka te se pomoćni oblak točaka

relativno orijentira u odnosu na glavni oblak točaka. Na taj način identificiraju se parovi

korespodentnih točaka, odnosno za svaku točku pomoćnog oblaka identificira se najbliža

točka glavnog oblaka (Đapo 2008). Transformacijski parametri (vektori pomaka i rotacije)

određuju se na način da suma kvadrata udaljenosti između odgovarajućih točaka teži k

minimumu. Proces je iterativan, odnosno traže se nove koorespondentne točke te računaju

poboljšani parametri (Pfeifer i dr. 2007). Nakon registracije točaka pristupa se apsolutnoj

orijentaciji točaka u prostoru. Apsolutna orijentacija se izvodi pomoću prethodno određenih

koordinata točaka geodetske osnove u koju se uklapaju točke stajališta instrumenta. U tu

svrhu može poslužiti GNSS metoda ili mjerenja izvedena totalnom stanicom. Apsolutna

orijentacija nije neophodna za većinu radova s terestričkim laserskim skenerom pošto 3D

modeli dobiveni tom metodom u većini slučajeva ne zahtijevaju apsolutnu orijentaciju kako

bi bili iskoristivi. Na sljedećoj slici je prikazan tok rada s terestričkim laserskim skenerom.


Zagreb, 2016.

15

Slika 2.7. Tijek rada s terestričkim laserskim skenerom (Majetić 2015)

Nakon registracije točaka i eventualne apsolutne orijentacije pristupa se filtriranju

prikupljenih podataka. Filtriranje podataka se provodi kako bi se iz podataka mjerenja

izbacili vidno pogrešni ili suvišni podaci, time pridonoseći točnosti i kvaliteti dobivenih

rezultata. Podaci mogu biti opterećeni šumom kao posljedicom instrumentalnih pogrešaka

ili raznih prepreka na putu laserske zrake. Idući korak je pretvaranje oblaka točaka u

Prikupljanje podataka

Registracija podataka u

zajednički koordinatni sustav

Georeferenciranje podataka

Filtriranje podataka

Izrada modela mreže

poligona, ''mesha''

Uređivanje modela i

popunjavanje

praznina

Optimiziranje modela i redukcija

podataka (decimation)

Izrada 2D i 3D

CAD prikaza

Izrada digitalnih modela

visina Izrada animacije


Zagreb, 2016.

16

vizualno intuitivniji oblik, odnosno model mreže poligona (eng. mesh). Površina

skeniranog objekta aproksimira se poligonima. Na dobivenom modelu moguće je provesti

brojne operacije, od teksturiranja, izračunavanja volumena, izrade presjeka,

pojednostavljivanja, izrada animacija, digitalnih modela visina itd. Međutim, ukoliko

kvaliteta generiranog modela nije zadovoljavajuća današnji softveri za obradu podataka

TLS-a omogućavaju brojne manipulacije u svrhu poboljšavanja kvalitete (pr. ispunjavanje

praznina). Također, dobiveni model često treba pojednostaviti kako bi se omogućila

njegova dostupnost na internetu ili na osobnim računalima koja nisu predviđena za rad s

tolikim količinama podataka (Majetić 2015).


Zagreb, 2016.

17

3. Geodezija u speleologiji

Geodetska izmjera špilja i kartografija, tj. stvaranje točne, detaljne karte područja je

jedna od najčešćih tehničkih aktivnosti u speleologiji i njen je fundamentalni dio. Topografske

izmjere se mogu koristiti kako bi se špilje mogle usporediti po duljini, dubini i volumenu. Isto

tako mogu ponuditi tragove o speleogenezi, načinu nastanka špilje, i dati prostornu

komponentu daljnjim znanstvenim istraživanjima i rekreativnim posjetiteljima špilje.

Prva znana topografska karta špilje stvorene ljudskom rukom nastala je 1546. u

vapnencu kraj Pozzuollija u Italiji. Prva prirodna špilja koja je kartirana je Baumannshöhle u

Njemačkoj od koje je ostao crtež iz 1656 (URL 1).

3.1. Geodetske metode u speleologiji

Postoje mnoge varijacije kod mjerne metodologije špilja, ali većina se sastoji od

provjerenih načina koji se nisu mijenjeali otprilike 250 godina, iako su instrumenti koji se

koriste pri izmjeri postali kompaktniji i precizniji. Od kraja 1990-ih koriste se digitalni

instrumenti poput distometra koji su omogućili izmjeru špilja bez tradicionalnih metoda kao

što je ručno kartiranje detalja špilje na papir. Glavna promjena u odnosu na tradicionalne

metode pojavila se s LIDAR i SONAR metodama koje omogućavaju dobivanje oblaka točaka

za razliku od više povezanih stajališta s kojih se vrši ručno kartiranje. Kartiranje na temelju

video podataka je u prototipnoj fazi (URL 1).

Pri klasičnim metodama topografske izmjere špilje, skupina speleologa započinje

izmjeru na ulazu u špilju razvijanje slijepog, zatvorenog ili obostrano priključenog poligonskog

vlaka. Ova metoda je vrlo slična klasičnoj poligonometriji. Stajališta su izabrana kao fiksne

točke koje imaju dobar pregled na druga stajališta i uz to dobar pregled na ostatak špilje.

Mjerenja koja se vrše između stajališta su:

• orijentacija prema idučem stajalištu (azimut)

• elevacijski ili depresijski kut mjeren klinometrom

• udaljenost mjerena vrpcom ili ručnim laserskim daljinomjerom

https://en.wikipedia.org/wiki/Baumann%27s_Cave


Zagreb, 2016.

18

• udaljenost do okružujućih zidova špilje

Uz to, bilježe se dodatni podaci o dimenzijama prolaza, obliku prolaza, kutu nagiba ili

uspona padine, prisutstvo podzemnih voda, prisutstvo stalagmita i stalaktita i drugih špiljskih

obilježja kao i brojnih drugih. Na slici 3.1. se nalazi primjer karte špilje nastale klasičnom

metodom kartiranja na papir.

Slika 3.1. Primjer topografske karte špilje

Primjena TLS-a u speleologiji omogućava dokumentiranje speleoloških objekata za

buduće generacije, pruža osnovu za buduća speleološka, geološka, hidrološka, biološka i


Zagreb, 2016.

19

druga istraživanja. U slučajevima u kojima su speleološki objekti zatvoreni za javnost,

metoda laserskog skeniranja omogućava da izradom vizualizacija i virtualnih modela oni

opet postanu dostupni za istraživanja ili virtualne turističke ture. U svijetu se tehnologija

TLS-a sve više koristi za navedene svrhe te se sam proces obrade podataka neprestano

usavršava kako bi se postigli optimalni rezultati (Majetić 2015). Uspješnu primjenu možemo

vidjeti u brojnim projektima izmjera špiljskih sustava poput izmjere Dachstein Southface

špilje u Austriji, zatim izrada fotorealističnog trodimenzionalnog modela te dokumentiranja

crteža koji se nalaze unutar špilje „Les Fraux“ u Perigordu (Francuska), za potrebe

arheoloških istraživanja. Primjer primjene besplatnih sofvera pri izradi 3D modela špilje je

3D modela špilje Pollera u Italiji.

3.2. Špiljski sustav Đulin ponor – Medvedica

Đulin ponor ili Dobrin ponor je ponor ponornice Dobre u Ogulinu gdje kanjonom svoj

tok završava rijeka Dobra (URL 2). Do sada je istraženo čak 16.396 metar sustava. Đulin ponor

i špilja Medvedica su povezani u jedan podzemni špiljski sustav s ukupnom horizontalnom

duljinom kanala 16 396 m. Na slici 3.2. prikazana je lokacija ulaza u Đulin ponor na Google

Earthu.

Slika 3.2. Ulaz u Đulin ponor na DOF prikazu

https://hr.wikipedia.org/wiki/Dobra

https://hr.wikipedia.org/wiki/Ogulin

https://hr.wikipedia.org/wiki/Kanjon


Zagreb, 2016.

20

Ulazni dijelovi ovog sustava (Đula, Medvedica, Badanj) poznati su još od davnina.

Prva istraživanja izveli su Josip Poljak (1926.) i Mirko Malez (1956-1957.). Visinska razlika

najviše i najniže točke istraženog dijela špiljskog sustava iznosi 83 m. Špiljski sustav je

podijeljen u 3 glavna dijela. Prvi dio čini labirint kanala između Đulinog ponora i ulaznih

dijelova špilje Medvedice. Ulaz u Medvedicu je 310 m udaljen od ulaza u Đulin ponor.

Tijekom perioda niskog vodostaja, ovo je suhi dio špilje (URL 3). U drugom dijelu nazvanom

Velika Pletenica nalazi se glavni kanal u smjeru sjevera. To je najizduženiji dio špilje s

nekoliko vodopada i jezera, ali i dio koji je poprilično onečišćen. Treći dio špiljskog sustava

čini nekoliko velikih kanala koji čine jaki vodeni tok u smjeru JZ-SI. Za razliku od prva dva

dijela, u ovom dijelu nisu uočena jača zagađenja i voda je razmjerno čista. Na slici 3.3. je

prikazan kompletni istraženi dio špiljskog sustava Đula-Medvedica.

Slika 3.3. Istraženi dio špiljskog sustava Đula-Medvedica

Budući da se radi o aktivnom objektu s vodenim tokovima, špiljski ukrasi nisu

mnogobrojni. Dosta su česti erozivni oblici poput vrtložnih formi. Nivo vode se često vrlo brzo

diže kao posljedica jakih kiša ili topljenja snijega. Dok je voda visoka (kada se ispušta voda iz


Zagreb, 2016.

21

hidroelektrane Gojak), veći dio špilje je potpuno potopljen vodom (URL 3). Uz sami Đulin

ponor kojeg karakterizira visok pad korita rijeke Dobre vezana je legenda. Prema legendi koja

potječe iz prve polovice 16. stoljeća i od tada živi u svijesti mnogobrojnih naraštaja ogulinskog

kraja, ponor rijeke Dobre u Ogulinu dobio je ime po mladoj djevojci, koja se zvala Đula.

Djevojka Đula je bila kćerka Ivana pl. Gušića, zapovjednika ogulinske tvrđave. Roditelju su,

kako je bio običaj tadašnjeg vremena, obećali Đulu starijem plemiću za ženu. No, u Ogulin je

uskoro stigao mladi kapetan Milan Juraić. Đula se u njega zaljubila, ali je Milan ubrzo smrtno

stradao u bitci s Turcima. Čuvši to, Đula se sunovratila u ponor rijeke Dobre. Tako je ponor

dobio ime Đulin ponor. Na slici 3.4. prikazana je litica ispod koje se nalazi ulaz u špiljski

sustav.

Slika 3.4. Ulaz u špiljski sustav Đulin ponor


Zagreb, 2016.

22

4. Terenska izmjera

Terenska izmjera Đulinog ponora izvedena je 6. lipnja 2016. godine. U terenskoj

izmjeri sudjeovala su tri člana ekipe, dr.sc. Loris Redovniković, laborant Josip Bešenić i Marko

Miljković. Tri člana ekipe su bila potrebna za transport mjerne opreme pošto je sam lokalitet

vrlo nepristupačan. Mjerenja su obavljena u izrazito povoljnim vremenskim uvijetima što je

omogućilo dobre uvijete rada za korišteni instrumentarij. Terenskoj izmjeri prethodila je

koordinacija s voditeljima HE Gojak radi provjere stanja rijeke Dobre.

4.1. Tijek terenske izmjere

Terensko izmjeri prethodilo je planiranje puta i toka mjerenja. Gore navedeni datum

izmjere je prihvaćen radi povoljnih vremenskih uvijeta. Izabrana metoda izmjere je bila

terestričko lasersko skeniranje bez apsolutne orijentacije. Pri dolasku na lokalitet utvrđeno je

da je teren vrlo nepristupačan, pogotovo za prijenos opreme i instrumenta. Nakon dolaska,

obavljeno je rekognosciranje terena i utvrđena su najpovoljnija stajališta za instrument i

raspored sferi na terenu. Utvrđeno je da će se snimanje provesti sa sedam stajališta koja

najbolje obuhvaćaju objekt snimanja. Uz to, broj sfera koje su bile na raspolaganju je

ograničen, tako da su se prenosile između svakog obavljenog snimanja tako da se ostvari

dogledanje sferi s konzekutivnih stajališta. Raspored stajališta je ponajviše ovisio o geometriji

same špilje, no važan faktor je bio i stupanj zaklonjenosti raznih špiljskih objekata tako da se

snimanje vršilo na pravilnim razmacima u položaju koje najbolje obuhvaća sve špiljske

značajke. Dogledanje instrumenta sa sferama ostvareno je na svim stajalištima što je uvelike

olakšalo daljnji proces registracije oblaka točaka. Usprkos tome, zbog velike razvedenosti

terena nije bilo moguće obuhvatiti sve značajke špilje, što se može korigirati u daljnjoj obradi

podataka. Više o tome u daljnjem poglavlju.

Za izmjeru korišten je instrument Faro Focus3D X 130 HDR sa pripadnim sferama koje

služe za međusobno povezivanje raznih stajališta u zajednički koordinatni sustav u daljnjoj

obradi. Pri izmjeri postavke instrumenta su podešene na snimanje ½ rezolucijom za stajališta

izvan špilje i ¼ rezolucijom za stajališta unutar špilje. ½ rezolucija daje otprilike 140 milijuna

točaka po stajalištu, dok ¼ rezolucija daje otpilike 43 milijuna točaka po stajalištu. U

postavkama je također odabrana opcija za snimanje u boji, tj. da instrument prikuplja i RGB


Zagreb, 2016.

23

podatke objekta tako da daljnji 3D model bude “obojan”. Prozor snimanja postavljen je na 0°-

360° u horizontalnom smislu i od 90° elevacijskog kuta do 60° depresijskog kuta. Takav

prozor snimanja je omogućio vrlo široko zahvaćanje objekta uz vrlo mali sferni isječak pri

nadiru instrumenta koji nije obuhvaćen izmjerom. Redukcija šuma postavljena je an 50%.

Daljnje razmatranje pri izmjeri špilje je predstavljalo i osvijetljenje špilje. Budući da je

odabrana postavka da se prikupljaju i RGB podaci, nedovoljna osvijetljenost unutrašnjosti

špilje je predstavljala problem za kameru koja zbog mraka nije bila u stanju ispravno oslikati

špilju. Kako bi se riješio taj problem, u špilju bi trebala biti postavljena umjetna rasvijeta. To

nije bilo moguće zbog nedovoljno sredstava i logističkih mogućnosti.

4.2. Faro Focus 3D X 130 HDR

Faro Focus3D

je fazni, panoramski 3D laserski skener. Odlikuje ga velika brzina

skeniranja te mogućnost prikupljanja velike količine, iznimno detaljnih podataka. Ovisno o

postavkama snimanja Faro Focus3D

može obaviti ponovljena snimanja točke do 976 000 puta u

sekundi (URL 4). Sam instrument je vrlo jednostavan za korištenje. Njime se upravlja putem

ekrana osjetljivog na dodir u korisničkom sučelju visoko prilagođenom korisniku. Odlikuje se

visokom preciznošću mjerenja (± 2 mm uz 10% reflektivnosti na 25 m). Instrument za povratni

signal zabilježava i intenzitet što ovisi o reflektivnosti snimane površine. HDR serija

instrumenata uz to ima i mogućnost prikupljanja RGB podataka putem digitalne kamere

ugrađene u instrument.

Slika 4.1. Faro Focus 3D


Zagreb, 2016.

24

Sam instrument je relativno malih dimenzija (24x20x10cm) i teži 5.2 kg čime njegov

transport ne predstavlja veći problem. Maksimalni prozor snimanja je 360° horizontalne

ravnine i 305° vertikalne ravnine. U instrument je ugrađen dvoosni kompenzator koji korigira

podatke mjerenja kao i magnetski kompas koji mjernim podacima pridodaje usmjerenost u

prostoru. Uz to, instrument je opremljen i mogućnošću bežičnog komuniciranja s korisnikom

putem WLAN prijenosa podataka. Detaljne specifikacije instrumenta navedene su u prilogu.

Uz instrument dolazi i dodatna oprema u vidu memorijske kartice koja služi za prijenos

podataka na računalo, softverski paket Faro SCENE i set sfera koje služe za orijentaciju. Sfere

su prikazane na slici 4.2.

Slika 4.1. Referentne sfere (URL 5)


Zagreb, 2016.

25

5. Obrada podataka i izrada 3D modela

Po završetku terenske izmjere, započet je proces računalne obrade prikupljenih

podataka. Navedeni proces se sastoji od unošenja podataka u računalo, registracije oblaka

točaka tj. njihovo povezivanje u zajednički koordinatni sustav, njihovo filtriranje i čišćenje od

suvišnih i grubo pogrešnih podataka, izrade 3D modela pomoću mreže poligona (eng. mesh) i

daljnja vizualizacija dobivenog mesha putem animacije i karakterističnih presjeka. Korišteni su

sljedeći računalni programi: Microsoft Office 2010, Faro SCENE, Geomagic Studio, Cloud

Compare, Meshlab i AutoCAD 2012.

5.1. Korišteni računalni programi

Faro SCENE

Faro SCENE je programski paket tvrtke Faro koji služi za početnu obradu i registraciju

podataka prikupljenih laserskim skenerom. Može raditi s velikom količinom podataka koja je

uobičajena pri rukovanju s podacima laserskih skenera i ujedno pohraniti dobivene rezultate u

velik broj standardiziranih formata za oblake točaka.

Proces registracije oblaka točaka se svodi na povezivanje više oblaka točaka

prikupljenih s različitih stajališta u jedan oblak točaka sa zajedničkim koordinatnim sustavom .

U Faro SCENE je taj proces umnogostruko olakšan automatskom pronalaženjem referentnih

sfera i kodnih markica u skenu. Program također nudi opciju vizualizacije oblaka točaka radi

lakšeg snalaženja pri radu. U softveru se može postaviti opcija da se oblak točaka prikazuje s

RGB podacima ili s podatkom intenziteta povratnog signala. Za početnu registraciju

preporučljivo je odabrati intenzitet kao mjerodavni podatak. Pri izradi ovog projekta korištena

je verzija Faro SCENE 6.0.

Geomagic Studio

Geomagic Studio je računalni program tvrtke 3D Systems. Njegova primarna namjena

je za transformaciju podataka oblaka točaka u model mreže poligona, tj. mesh. Program u sebi

ima ugrađene opcije filtriranja i čišćenja neželjenih ili grubo pogrešnih podataka. Po završetku


Zagreb, 2016.

26

izrade modela, program nudi opcije analize modela, izrade karakterističnih presjeka i dr.

Također omogućava usporedbu različitih 3D modela. Program podržava veliki broj formata za

pohranu oblaka točaka te modela mreže poligona. Iz navedenih razloga, računalni program

Geomagic Studio primjenjuje se u geodeziji, arhitekturi, strojarstvu, automobilskoj industriji,

zrakoplovnoj industriji i mnogim drugim područjima (URL 6).

Cloud Compare

Cloud Compare je besplatan program za editiranje i procesiranje 3D oblaka točaka.

Zamišljen je kao program za direktne usporedbe gustih oblaka točaka koje provodi putem

računanja octree struktura. Napravljen je za rukovanje s velikim količinama podataka koje su

uobičajene pri radu s oblacima točaka. U sebi sadržava module za usporedbu oblaka točaka i

mesha, registraciju, normalizaciju, dodavanje boja, upravljanje vektorskim i skalarnim poljima,

računanje statističkih analiza i brojne druge (URL 7)

Program je intuitivan i jednostavan za korištenje, no moćan za manipulaciju i editiranje

oblaka točaka. Nudi brojne mogućnosti vizualizacije i statističke analize prikupljenih podataka

oblaka točaka kao i modela mreže poligona. Nudi brojne opcije pohranjivanja datoteka u

raznim popularnim formatima zapisa, što ga čini kompatibilnim za razmjenu podataka s

drugim softverima.

MeshLab

MeshLab je open-source, prenosivi i ekstenzivan sustav za procesiranje i editiranje

nestrukturiranih 3D triangularnih modela. Njegova namjena je pomoći u procesiranju

uglavnom velikih nestrukturiranih modela proizašlih iz podataka 3D skeniranja time što nudi

alate za editiranje, čišćenje, zatvaranje, inspekciju, renderiranje i konvertiranje ovakvih

mesheva. Sustav se temelji na VCG knjižnici koda koju je razvio Institut znanosti i

informatičke tehnologije A. Faedo u Italiji. Program je dostupan za Windows, MacOSX i

Linux sustave.

Od brojnih mogućnosti za obradu 3D modela nude se opcije interaktivne selekcije i

brisanja dijelova modela, bojanje modela prema korisnikovim željama, moduli za čišćenje


Zagreb, 2016.

27

mesha poput brisanja dupliciranih podataka, unificiranja normala, automatsko ispunjavanje

rupa i drugi. Dalje je ponuđen modul za inspekciju i bojanje mesha prema Gaussovoj i srednjoj

zakrivljenosti, ambijentalna okluzija, modul za mjerenje duljina i dr.

Program nudi brojne mogućnosti tako da je za efikasan rad u njemu potrebno

poznavanje određenih informatičkih struktura obrade podataka, što ga čini neprikladnim za

početnike u polju obrade 3D modela. Usprkos tome, s potrebnim poznavanjem radnog procesa

može postati precizan alat za izradu mesheva kao i njihovu korekciju i čišćenje.

5.2. Registracija oblaka točaka

Registracija oblaka točaka je izvršena u programu Faro SCENE gdje su sirovi podaci

izmjere laserskim skenerom učitani i pretprocesirani. Učitavanje se izvršava prebacivanjem

svih foldera s datotekama mjerenja u program te se nakon toga izvršava pretprocesiranjem

odabirom iz izbornika. Pretprocesiranje je ugrađena opcija programa koja detektira referentne

sfere i kodne markice na snimci što mu daje okvir za daljnju transformaciju. Registracija je

izvršena automatskom detekcijom sfera svih sedam stajališta na temelju identičnih točaka. Na

slici 5.1. prikazano je sučelje programa, dok je za registraciju točaka potrebno koristiti samo

osnovne funkcije prikazane u gornjem izborniku.

Slika 5.1. Faro SCENE korisničko sučelje


Zagreb, 2016.

28

Budući da su svi oblaci točaka uspješno registrirani metodom identičnih točaka, nije bilo

potrebe za korištenjem ICP metode. Po završetku procesa registracije program daje ocijenu

točnosti u vidu standardnog odstupanja izvršene registracije i za ovaj projekt ona je iznosila od

±2mm do ±5mm između određenih stajališta. Nakon toga svi oblaci točaka spojeni su u jednu

datoteku korištenjem funkcije “Export Points” iz gornjeg izbornika radi lakše manipulacije

podacima. Podaci su spremljeni u .xyz format kako bi bili kompatibilni s drugim programima

za obradu.

Podaci oblaka točaka prikupljani su s RGB komponenktama tako da je bilo moguće

“obojati” skenove. U ovom pristupu uočen je problem zbog niske razine rasvijetljenosti

unutarnjih dijelova špilje što špilju ostavlja u gotovo potpunoj tami na koloriziranom skenu. Na

terenu unutrašnjost špilje ostavlja drukčiji dojam što se može objasniti prilagodljivošću

ljudskog vida na tamno okruženje. Taj problem se može prevladati postavljanjem umjetne

rasvijete širom špilje no to nije bilo moguće zbog financijskih razloga i logističkih uvijeta.

Prikaz koloriziranog skena vanjskog stajališta nalazi se na slici 5.2.

Slika 5.2. Kolorizirani snimak u Faro SCENE


Zagreb, 2016.

29

5.3. Naknadna obrada oblaka točaka

Nakon uspješno provedene registracije oblaka točaka, pristupa se obradu i korigiranju

dobivenih podataka. To se prvenstveno odnosi na čišćenje i filtriranje podataka kao i na

smanjivanje broja točaka u oblaku. Čišćenje podataka je proces u kojem se oblak točaka čisti

od grubih pogrešaka i snimljenih detalja koji nisu reprezentativni za snimani objekt tako da se

brišu selektirane točke koje se očigledno ne uklapaju u model.

Čišćenje podataka provedeno je u Cloud Compare programu. Nakon učitavanja

podataka u softver, vidljiv je kolorizirani sken dobiven iz Faro SCENE-a. Njegov prikaz se

vidi na slici 5.3.

Slika 5.3. Korisničko sučelje u Cloud Compare-u

Čišćenje se provodilo kako bi se izbrisali podaci koji nisu značajni za prikaz špilje. To

se odnosi na detalje koji su očito nastali grubom pogreškom mjernog procesa kao i na objekte

koji su dospili na lokaciju izmjere ljudskom rukom što uključuje kutije, stative korištene pri

izmjeri, drugu opremu i same članove mjerne ekipe. Proces zahtjeva visok nivo preciznosti i


Zagreb, 2016.

30

pedantnosti jer se mora obavljati ručno pošto softver ne može detektirati što je na skenu

poželjno, a što ne. Proces se izvodi tako da se na skenu selektiraju nepoželjne točke i obrišu se

naredbom “Segmentation Tool”. Samim brisanjem se smanjuje broj točaka no iznos redukcije

je vrlo mal i mjeri se u promilima (2‰ - 5‰). Preostale nepoželjne točke mogu imati

nepovoljan utjecaj na daljnju izradu modela mreže točaka što se želi izbjeći no njihov utjecaj

za potrebe ovog projekta nije presudan. Točke su očišćene uz izuzetak prikaza ljudske figure

kako bi se istaknula veličina portala špilje.

Po završetku procesa čišćenja, pristupljeno je filtriranju podatka. Filtriranje podataka se

odnosi na proces uklanjanja nepotrebnih ili pogrešnih podataka putem softverske statističke

analize oblaka točaka. Filtriranje podataka izvršeno je u programu Cloud Compare. Cloud

Compare nudi opcije statističkog ukljanjanja grubih pogrešaka (eng. Statistical Outlier

Removal) i redukciju šuma skena (eng. Noise filter). Prva opcija se odnosi na uklanjanje detalja

snimke za koje softver procjeni da su grubo pogrešni dok druga opcija umanjuje eventualno

neravnomjeran raspored točaka. Ove opcije pomažu pri umanjivanju broja točaka no kao i kod

ručnog čišćenja redukcija nije znatna te iznosi oko 1‰. Na slici 5.4. prikazane su opcije

filtriranja podataka u programu Cloud Compare.

Slika 5.4. Opcije filtriranja u Cloud Compare


Zagreb, 2016.

31

Nakon što su obavljene operacije čišćenja i filtriranja podataka, dobiven je cjelovit

prikaz traženog područja kao oblak točaka. Datoteka koja je naposljetku dobivena je vrlo

velika i znatno otežava efikasan rad na računalu zbog iznimno visokih zahtjeva na računalo.

Zbog toga se pristupa još jednom neophodnom koraku pri obradi podataka, a to je redukcija

broja točaka, tj. decimacija koja je isto izvršena u Cloud Compareu putem naredbe “Subsample

a point cloud”. Redukcija broja točaka je uniformni filter koji na osnovu prostornih odnosa

briše točke prema postavkama zadanim od korisnika. Za ovaj projekt izabran je prostorni filter

koji od ukupnog broja točaka ostavlja samo one čiji je razmak određena udaljenost. Za

udaljenost je u ovom slučaju izabrana duljina od 2 cm što daje optimalne rezultate. Pri ovom

koraku mora se uzeti u obzir željena detaljnost podataka. Ako je detaljnost premala, izlazni

model će izgledati grubo, no ako je detaljnost prevelika može doći do značajnih problema pri

daljnjoj obradi i izradi modela. U sljedećoj tablici navedene su brojnosti točaka prije i nakon

provedenog čišćenja, filtriranja i redukcije.

Tablica 5.1. Rezultati obrade podataka

Prije obrade Nakon obrade

1. stajalište 113,997,128 10,217,620

2. stajalište 125,558,412 13,669,475

3. stajalište 44,250,125 8,078,247

4. stajalište 43,998,774 5,117,597

5. stajalište 44,154,187 2,510,245

6. stajalište 44,189,837 2,288,143

7. stajalište 44,165,471 2,611,346

Sveukupno 460,313,937 44,492,673

Kao posljednji korak prije izrade modela, svi oblaci točaka su ujedinjeni u jedinstveni

oblak točaka čija je brojnost nakon ponovljene redukcije zbog preklapanja detalja iznosila

14,983,153 točke. Za postavke uniformnog prostornog filtera postavljena je vrijednost od 2,5

cm. Takva udaljenost je izabrana zbog optimalnog omjera detaljnosti podataka i veličine

izlazne datoteke. Tokom cijelog procesa intenzitet i RGB podaci su zadržani kao atributi

pojedine točke. Tako obrađen jedinstveni oblak točaka je oslobođen suvišnih detalja, grubih

pogrešaka i prekobrojnih točaka i spreman je za izradu modela poligonske mreže.


Zagreb, 2016.

32

5.4. Izrada 3D modela i karakterističnih presjeka

Svi dosad provedeni koraci obrade podataka su učinjeni kako bi se moglo pristupiti

izradi poligonalnog mrežnog modela. Poligonalni mrežni model objekta je 3D model koji na

temelju mreže trokuta realistično reproducira objekt na ekranu. Kako bi se postigla realistična

predstava objekta, tokom obrade podataka se mora voditi računa da se iz podataka ne izbace

ključna obilježja špilje kao ni njena ukupna geometrija.

Izrada 3D modela naravljena je u Geomagic Studio na osnovu očišćenog i filtriranog

modela. Model je napravljen putem naredbe Wrap prema zadanim postavkama. Maksimalni

broj rupa u modelu je postavljen na 40 dok je razmak između točaka postavljen na 1 cm te je

oblak točaka optimiziran na način da podaci budu ravnomjerno raspoređeni. Slika 5.5.

prikazuje postavke postupka poligonizacije.

Slika 5.5. Zadane vrijednosti za izradu 3D modela

Model se sastojao od 25 milijuna trokutova što je dostatno za vjerodostojan prikaz

špilje sa svim njenim obilježjima. Datoteka je tada prenesena u program MeshLab i tamo dalje

obrađivana. U MeshLabu se nalaze opcije poboljšavanja 3D modela koje uključuju čišćenje od

neželjenih poligona, redukcija brojnosti trokutova, uklanjanja samostalnih vrhova i stranica,

brojne opcije simplifikacije modela i druge. Za potrebe ovog projekta korištene su opcije

brisanja samostalnih vrhova (eng. Remove isolated pieces), uklanjanje duplih vrhova i poligona

(eng. Remove duplicate faces) i za simplifikaciju modela korišten je modul redukcije

kvadričnih rubova (eng. Quadric Edge Collapse Decimation). Na slici 5.6. prikazane su opcije


Zagreb, 2016.

33

različitih modula u MeshLabu.

Slika 5.6. Opcije čišćenja i popravljanja u Meshlabu

Procesom simplifikacije brojnost poligona smanjena je za otprilike pola na ukupno

13,146,714 poligona koji sačinjavaju plohu modela. Time je zadržana izvorna geometrija špilje

bez većeg narušavanja njenog izgleda, a ujedno je znatno smanjena datoteka i smanjen utjecaj

na računalne preformanse. Nakon toga proveden je postupak popunjavanja rupa u modelu

funkcijom „Fill Hole“. To se odnosi na zatvaranje plohi omeđenih rubovima koji ne sadržavaju

poligon. Proces se provodi tako da program sam odredi rupe u modelu i korisniku nudi opciju

koje rupe želi zatvoriti generacijom dodatnih plohi. Ovaj postupak je vrlo izazovan zbog

mogućnosti narušavanja originalnog izgleda špilje, no s druge strane nudi velika poboljšanja u

vizualnoj prezentaciji. Postupak popunjavanja rupa je izvršen s velikom pažnjom kako se to ne

bi dogodilo, no određene ustupci su morali biti napravljeni kako bi model bio što atraktivnijeg

izgleda krajnjem korisniku. Pogreške u modelu nastaju zbog nemogućnosti laserskog skenera


Zagreb, 2016.

34

da s ograničenog broja stajališta obuhvati sve karakteristike špilje zbog velike razvedenosti

terena. To prouzrokuje nedostatak podataka na nekim područjima i time otežava softveru

generaciju poligona. Ovaj problem se na terenu može znatno ublažiti ispravnim terenskim

postupkom no nikako posve ukloniti zbog nesavršenosti mjernog procesa. Krajnji izgled

modela prikazan je na slici 5.7.

Slika 5.7. Krajnji izgled modela u Cloud Compareu

Izrada modela također je napravljena u programu Cloud Compare putem modula

„Poisson Surface Reconstruction“, tj. Poissonove rekonstrukcije površine iz oblaka točaka.

Prvi korak u tom postupku je bio izrada normala u Cloud Compareu. To se vrši naredbom

„Edit -> Normals -> Compute“ gdje program nudi više opcija izrade normali. Ponuđene opcije

se sastoje od lokalnog, kvadričnog i triangulacijskog modela. Za potrebe ovog projekta

najbolje rješenje dale su kvadrične normale. Broj susjednih točaka koje program uzima u obzir

pri računanju noramala može se postaviti putem opcije „Auto“ u idućem dijelu izbornika. Za

orijentaciju je najkorisnije odabrati „Minimum spanning tree“ vrijednosti 6 pošto daje najbolje

rezultate, dok veće vrijednosti znatno usporavaju rad računala. Tada smo prešli na opciju

„Poisson surface reconstruction“ za idući korak. Za to korišteni parametri su dubina Octree-a


Zagreb, 2016.

35

koja je postavljena na 11 kao i dobivanje gustoće kao skalarnog polja i interpolacija boja

oblaka točaka. Broj uzoraka po čvoru je postavljen na 1,5, a ukupna dubina korištena za

Octree-a je postavljena na 7. Težina točaka pri interpolaciji plohe je postavljena na 4. Ovako

dobiveni mesh je vizualno manje kvalitete od mesha dobivenog GeoMagic Studiom no

korišten je zbog ispitivanja mogućnosti Cloud Comparea kao besplatnog (eng. open-source)

programa. Prikaz 3D poligonalnog modela dobivenog Cloud Compareom dan je na slici 5.8.

Na temelju ovako pripremljenog modela omogućeno je multidisciplinarno istraživanje

špilje i njenih obilježja. Rezolucija prikaza dostatna je za sva osim za najzahtjevnija geološka

istraživanja. Ova detaljnost prikaza izabrana je iz razloga što omogućuje uvjerljiv prikaz špilje

bez većeg gubitka kvalitete, no ujedno zadržava i mal kapacitet podataka koje je potrebno

učitati u računalo. Time je uspostavljena ravnoteža između vjerodostojnosti i efikasnosti

prikaza. Untrašnjost špilje moguće je proučavati za potrebe planiranja speleoloških ekspedicija

kao i za turističke potrebe. Na slikama 5.9. i 5.10. prikazan je dio špilje Đulin ponor s RGB

bojama i u hipsometrijskoj skali boja. Hipsometrijska skala boja napravljena je u Cloud

Compareu kako bi se što bolje vizualizirala vertikalna podjela špilje.

Slika 5.8. 3D model dobiven Poissonovom rekonstrukcijom u Cloud Comapareu


Zagreb, 2016.

36

Slika 5.9. Prikaz dijela špilje Đulin ponor

Slika 5.10. Prikaz dijela špilje Đulin ponor u hipsometrijskoj skali boja

Na kraju izrade modela napravljeni su i karakteristični presjeci špilje u programu

Autocad 2012. Korištenjem funkcije presjeka (eng. Cross-section) u Cloud Compareu izdvojen

je dio koji reprezentira udužni i tri poprečna karakteristična presjeka špilje. Potrebni podaci su

potom prebačeni u AutoCAD i obrađeni na način da prikažu grafičko mjerilo za uspoređivanje

prostornih odnosa špilje. Opcija izrade presjeka postoji u MeshLabu i Cloud Compareu no


Zagreb, 2016.

37

AutoCAD je odabran kao alat za izradu presjeka iz razloga što prije navedeni softveri ne

dopuštaju izradu presjeka ako polilinija koja ga sačinjava nije u potpunosti zatvorena. To je

stvarao problem jer poligoni koji zatvaraju obrise špilje nisu kontinuirani, tj. rupe u modelu su

stvarale poteškoće. Budući da su sekcije s nedostatkom poligona relativno male, AutoCAD se

pokazao kao adekvatna zamjena za izradu željenog prikaza. Odabrani su karakteristični

presjeci koji najbolje opisuju karakter špilje na razmacima od otprilike 20 m. Prvi poprečni

presjek uzet je pri početku duljeg kraka špilje dok su sljedeći presjeci napravljeni pri kraju

špilje. Na slici 5.10. se vidi izrezani dio špilje koji je poslužio kao podloga za izradu poprečnih

presjeka.

Slika 5.11. Podloga za izradu poprečnog presjeka

Za uzdužni presjek koristio se segment špilje koji najbolje obuhavaća špilju duž osi

koja se proteže kroz cijelu špilju. Time se dobila vizualizacija njenog uzdužnog karaktera i na

temelju toga se može dobiti dojam o duljini ulaznog dijela špilje. Za korišteni prikaz ponovno

je izabrana hipsometrijska skala boja koja najbolje opisuje promatrane špiljeske značajke. Na

sljedećoj slici prikazana je podloga koja je poslužila za izradu uzdužnog presjeka špilje dok su

karakteristični presjeci iz programa AutoCAD stavljeni u prilog ovog diplomskog rada.

Za izradu karakterističnih presjeka u Cloud Compareu može se primjeniti funkcija


Zagreb, 2016.

38

“Extract cloud polylines” iz gornjeg izbornika. Time se pokreće prozor koji nudi izradu

polilinije duž koje program sam izrađuje uzdužne ili poprečne profile. Uzdužni profili se

izrađuju putem naredbe “Extract points along active sections” i uz potrebne parametre (debljina

presjeka, maksimalna duljina stranice polilinije presjeka i odabrati želi li se gornji, donji ili oba

presjeka) se dobije uzdužni presjek duž definirane osi. Proces za dobivanje poprečnih presjeka

je sličan, samo se prije “Extract points along active sections” mora odabrati opcija “Generate

orthogonal sections” i ponovno postaviti opcije duljine presjeka i koraka između konzekutivnih

presjeka.

Slika 5.12. Podloga za izradu uzdužnog presjeka


Zagreb, 2016.

39

6 Vizualizacija 3D modela

Podaci dobiveni obradom podataka laserskog skeniranja su 3D model i njegova

pripadajuća vizualizacija. Vizualizacija snimanog objekta je njegov prikaz na skici, audio-

video formatu ili interaktivnom prikazu. Vizualizacija je ključan korak pri izradi projekta

laserskog skeniranja jer omogućava korisniku intuitivan prikaz snimanog područja i ujedno

daje dojam kompleksnosti snimanog objekta sa svim njegovim značajkama. Za potrebe ovog

projekta vizualizacija je napravljena u vidu više različitih vrsta animacija i grafičkih prikaza,

neki od kojih su već navedeni u prijašnjim poglavljima.

6.1. Izrada animacije

Animacija je izvršena u programu Cloud Compare. Taj alat je izabran zbog vrlo

jednostavnog, ali opet učinkovitog načina izrade audio video prikaza snimanog objekta. U

navedenom programu odabran je modul “qAnimation Plugin” koji omogućava brojne opcije

izrade animacija poput postavljanja željenog shadera, intenziteta kolorizacije mesha,

vizualizaciju normali i dr.

Za potrebe ovog projekta odabrano je više različitih postavki pri izradi animacija kako

bi se utvrdila najpovoljnija varijanta konačnog izgleda. U tu svrhu, korišteno je više različitih

vrsta osjenjčivača (eng. shader) i kolorizacije snimanog objekta. U području računalne grafike,

shader je računalni program koji je korišten za sjenčanje: produkciju ispravnih razina

osvjetljenja boja na slici ili u modernoj uporabi kako bi se slici pridodali posebni efekti ili

procesuiranje vizualnih prikaza. Laičkim govorom, to je program koji govori računalu kako

nacrtati objekt na specifičan način (URL 8). Od korištenih osjenjčivača ističe se E.D.L. shader

zbog iznimno podobnog načina osjenčavanja detalja na modelu. Prikaz pri uporabi drugih

shadera nije prikladan zbog smanjene detaljnosti i oštrine traženog područja. Opcije sjenjčanja

modela prisutne su i u programu MeshLab, no utvrđeno je da niti jedna nije podobna za

potrebe ovog projekta. E.D.L. je jedini shader koji je korišten pri izradi animacija Đulinog

ponora. Razne postavke shader prikazane su na slici 6.1.


Zagreb, 2016.

40

Slika 6.1. Postavke shadera u Cloud Compareu

Slika 6.2. Postavke kolorizacije u Cloud Compareu


Zagreb, 2016.

41

Kolorizacija modela je drugi bitan korak pri izradi vizualizacije zato što se pravilnom

kolorizacijom objekta može postići ispravan vizualni efekt kod korisnika. Kolorizacija je

vršena u Cloud Compare putem ugrađenih funkcija programa. Sam program nudi opcije

kolorizacije snimka prema visini (u odnosu na definiranu Z os) ili prema drugim korisnikovim

postavkama poput definiranja jedinstvene boje ili konvertiranja modela u sivu skalu. Postavke

kolorizacije su prikazane na slici 6.2. Za razliku od shadera, pri odabiru boja je korišteno više

različitih postavki za izradu animacija kako bi se upotpunio prikaz. Korišten je RGB zapis

dobiven skeniranjem, hipsometrijska skala boja koja je postavljena tako da s opadajućom

visinom raste intenzitet plave boje i korištena je siva skala boja.

Sama izvedba animacije u Cloud Compareu je vrlo jednostavan postupak. Za početak je

potrebno definirati točke gledišta (eng. Viewport). One funkcioniraju kao točke kojima kamera

mora proći. Za potrebe izrade animacije korišteno je 15 takvih točaka. Nakon toga pokreće se

prozor qAnimation Plugina koji je prikazan na sljedećoj slici.

Slika 6.3. Prozor qAnimation Plugina


Zagreb, 2016.

42

U njemu je navedeno više opcija koje koriste pri izradi animacije. Prvo je potrebno

definirati viewportove koji služe kao točke gledišta kamere i odrediti želi li korisnik da se

nakon gotove animacije kamera vrati u početni položaj. Određuje se ukupno trajanje animacije

kao i trajanje pojedinog koraka između dva konzekutivna viewporta. Nadalje se određuje

kvaliteta izlaznog videa. Za ovaj projekt odabrane su postavke 30 fps (eng. Frames per second)

koje određuje koliko će sličica biti zapisano u sekundi i efektivna protočnost (eng. bitrate)

kojom je direktno određena kvaliteta videozapisa. Postavka superrezolucije se odnosi na

rezoluciju kojom će snimanje biti provedeno. Ako je postavljeno na više od 1, softver će

zapisivati podatke u većoj rezoluciji od potrebne i naknadno smanjiti rezoluciju u finalnoj

verziji videa. Tada se još odabire lokacija foldera u koji će gotova animacija biti spremljena.

Na idućoj slici prikazan je prozor renderiranja videa, tj. njegovo pospremanje u audio-vizualni

format.


Zagreb, 2016.

43

7. Zaključak

Moderne metode izmjere i obrade podataka uvelike su pridonjele ubrzavanju tijeka

poslovanja i racionalizaciji troškova. Terestričko lasersko skeniranje je jedna od tih metoda i

ono omogućava efikasnije prikupljanje prostornih podataka kako bi se zadovoljili zahtjevi

korisnika. Ono omogućava prikupljenje velikog broja podataka u kratkom vremenskom roku

što olakšava terenski dio posla i pridonosi važnoj komponenti vizualizacije krajnjeg produkta.

Odabir ove metode ovisi o veličini, konfiguraciji i obujmu objekta snimanja te je u ovom radu

pronađeno da je ovaj speleološki objekt za to idealan kandidat. Kod speleoloških objekata

važno je predstaviti sve njegove značajke, kako u horizontalnom tako i u visinskom smislu. Za

to je metoda laserskog skeniranja i 3D model kao njegov krajnji produkt idealno rješenje.

U tijeku ovog projekta prikupljeni su podaci uz pomoć terestričkog laserskog skenera,

dobiveni podaci obrađeni su u za to prikladnim softverima i ponuđeni krajnjim korisnicima. Ti

krajnji produkti se sastoje od 3D modela poligonalne mreže, njene vizualizacije putem video

zapisa u više različitih formata i karakterističnih uzdužnih i poprečnih presjeka. Budući da su u

procesu mjerenja prikupljeni i RGB podaci, špilja je prikazana i u fotorealističnom 3D modelu

koji omogućava vjerodostojan prikaz snimanog područja što može biti od velike koristi kako za

geološka istraživanja tako i za potrebe speleologa. Uz to, može poslužiti i u turističke svrhe

kako bi se teško dostupna područja uvjerljivo predstavila široj javnosti.

U ovom projektu se naglasak stavaljao na korištenje besplatnih softvera za izradu i

uređivanje 3D modela tako da je većinski dio obrade podataka napravljen u već navedenim

programima. Međutim, pri radu s tim programima određene su i njihove trenutačne limitacije.

Besplatni softveri su za razliku od njihovih komercijalnih verzija ograničene funkcionalnosti.

To se prvenstveno ocrtava pri samoj izradi 3D modela gdje besplatni softveri daju rezultate

nekonzistentne kvalitete. Još jedan problem pri korištenju besplatnih softvera je nedostatak

korisničke podrške pri čemu se poznati problemi u radu otklanjaju vrlo neredovito, a nove

funkcionalnosti se uvode rijetko. To je razumljivo s obzirom da te programe proizvode mali

timovi ljudi ograničenih sredstava. Usprkos tome, kombinacijom različitih besplatnih

računalnih programa može se postići visoka kvaliteta izlaznih proizvoda. Sa sigurnošću se

može reći da vrijeme korištenja besplatnih softvera u radu s podacima laserskih skenera tek

dolazi.


Zagreb, 2016.

44

Iz svega toga vidljivo je da je tehnologija terestričkog laserskog skeniranja iznimno

prikladna za prikupljanje i obradu podataka pri radu na speleološkim objektima. Tim putem se

mogu dobiti rezultati visoke kvalitete nedostupni s bilo kojim drugim pristupom. Uz uporabu

ispravnog terenskog i uredskog procesa obrade podataka, potreban rad može biti višestruko

smanjen uz povećanu efikasnost i sveobuhvatnost dobivenog proizvoda.


Zagreb, 2016.

45

Literatura

Antunović, A. (2014): 3D lasersko skeniranje, izrada modela i određivanje deformacija

pumpe za vodu u RN Sisak, Diplomski rad, Geodetski fakultet, Sveučilište u Zagrebu,

Zagreb.

Lemmens, M. (2011): Geo-information, svezak 5. serije Geotechnologies and the Enviroment,

Delft University of Technology, Delft, Nizozemska

Staiger, R. (2003): Terrestrial Laser Scanning Technology, Systems and Applications, 2nd FIG

Regional Conference, Marakeš, Maroko

Torge, W. (2001): Geodesy, 3. izdanje, Walter de Gruyter, Berlin, Njemačka

Zogg, M. (2008): Investigations of High Precision Terrestrial Laser Scanning with Emphasis

on the Development of a Robust Close-Range 3D-Laser Scanning System, Doktorska

disertacija, ETH Zürich, Zürich, Švicarska.

Miler, M., Đapo, A., Kordić, B., Medved, I. (2007): Terestrički laserski skeneri, Ekscentar,

br. 10, 35-38.

Đapo, A. (2008): Terestričko lasersko skeniranje, Geodetski fakultet, Sveučilište u Zagrebu,

Zagreb.

Vukušić, M. (2012): Terestričko lasersko skeniranje kamenoloma Vetovo, Diplomski rad,

Geodetski fakultet, Sveučilište u Zagrebu, Zagreb.

Majetić, I. (2015): 3D modeliranje i vizualizacija podzemne špilje iz oblaka točaka,

Diplomski rad, Geodetski fakultet, Sveučilište u Zagrebu, Zagreb.

Bugarin, M. (2014): 3D lasersko skeniranje i izrada modela industrijskih postrojenja, blok


Zagreb, 2016.

46

stanica Lučko, Diplomski rad, Geodetski fakultet, Sveučilište u Zagrebu, Zagreb.

Sansoni G., Trebeschi M., Docchio F. (2009): State-of-The-Art and Applications of 3D

Imaging Sensors in Industry, Cultural Heritage, Medicine, and Criminal Investigation,

Laboratory of Optoelectronics, Sveučilište Brescia, Brescia, Italija

Pfeifer, N., Briese, C. (2007): Laser scanning – Principles and applications, Institute of

Photogrammetry and Remote Sensing, Vienna University of Technology, Beč, Austrija.

URL 1: Cave survey,https://en.wikipedia.org/wiki/Cave_survey, (16.8.2016.)

URL 2: Đulin ponor, https://hr.wikipedia.org/wiki/%C4%90ulin_ponor, (16.8.2016.)

URL 3: Špiljski sustav Đulin ponor – Medvedica,

http://speleologija.eu/DjulaMedvedica/index.html, (16.8.2016.)

URL 4: Faro Focus user manual,

https://doarch332.files.wordpress.com/2013/11/e866_faro_laser_scanner_focus3d_manual_en.

pdf, (17.8.2016.)

URL 5: Reference sphere, http://surveyequipment.com/reference-sphere-set-standard/

(17.8.2016.)

URL 6: Geomagic Studio,

http://dl.geomagic.com/Geomagic2014/Rapidform/GeomagicDesignX2014UserGuide.pdf,

(17.8.2016.)

https://en.wikipedia.org/wiki/Cave_survey

https://hr.wikipedia.org/wiki/%C4%90ulin_ponor

http://speleologija.eu/DjulaMedvedica/index.html

https://doarch332.files.wordpress.com/2013/11/e866_faro_laser_scanner_focus3d_manual_en.pdf

https://doarch332.files.wordpress.com/2013/11/e866_faro_laser_scanner_focus3d_manual_en.pdf

http://surveyequipment.com/reference-sphere-set-standard/

http://dl.geomagic.com/Geomagic2014/Rapidform/GeomagicDesignX2014UserGuide.pdf


Zagreb, 2016.

47

URL 7: Cloud Compare,

http://www.danielgm.net/cc/doc/qCC/CloudCompare%20v2.6.1%20-%20User%20manual.pdf,

(17.8.2016.)

URL 8: Shader, https://en.wikipedia.org/wiki/Shader, (24.8.2016.)

http://www.danielgm.net/cc/doc/qCC/CloudCompare%20v2.6.1%20-%20User%20manual.pdf


Zagreb, 2016.

48

POPIS PRILOGA

1. Tehničke karakteristike laserskog skenera Faro Focus 3D

2. Uzdužni presjek špilje Đulin Ponor

3. Prvi poprečni presjek špilje Đulin Ponor

4. Drugi poprečni presjek špilje Đulin Ponor

5. Treći poprečni presjek špilje Đulin Ponor


Zagreb, 2016.

49

Tehničke specifikacije laserskog skenera Faro Focus 3D 3D X 130 HDR

Domet

0.6 – 153 m u zatvorenom prostoru za 90%

reflektirajuće površine

0.6 – 120 m u zatvorenom prostoru za 90%

reflektirajuće površine

Brzina skeniranja 122,00 / 244,000 / 488,000 / 976,000 točaka po

sekundi

Standardno odustupanje ±2mm na 10 do 25m

Rezolucija kamere Do 70 megapiksela

Intenzitet Automatska prilagodba svjetlosti

Vidno polje 305º / 360º

Rezolucija skeniranja 0.009º

Valna duljina laserske zrake

905 nm

Metoda mjerenja udaljenosti Fazna metoda

Kompenzator Dvoosni kompenzator s preciznosti od 0.015º i

radnim područejm od ±5º

Kompas Elektronički kompas orijentira oblak točaka

Napajanje 19V (vanjski napon), 14.4V (unutarnja

baterija)

Trajanje baterije Do 5 sati

Radni uvjeti Od 5º do 40ºC, vlaga se ne uzima u obzir

lasersko skeniranje, 3d modeliranje i vizualizacija Đulinog · tema ovog diplomskog rada je...

Documents