Modelování starých skalních řícení z LiDARových dat

• Thesis title in Czech: Modelování starých skalních řícení z LiDARových dat
• Thesis title in English: Research of old rockfalls using LiDAR data
• Key words: skalní řícení, DMR, LiDAR, bodové mračno
• English key words: rockfalls, DMR, LiDAR, point cloud
• Academic year of topic announcement: 2020/2021
• Thesis type: diploma thesis
• Thesis language: čeština
• Department: Department of Applied Geoinformatics and Cartography (31-370)
• Supervisor: Ing. Eva Štefanová, Ph.D.
• Author: hidden - assigned and confirmed by the Study Dept.
• Date of registration: 02.12.2020
• Date of assignment: 17.01.2021
• Confirmed by Study dept. on: 17.01.2021
• Date of electronic submission: 30.07.2023
• Date of proceeded defence: 14.09.2023
• Opponents: prof. Dr. Ing. Karel Pavelka

References

Sarro, R., Riquelme, A., García-Davalillo, J.C., Mateos, R.M., Tomás, R., Pastor, J.L., Cano, M., Herrera, G. (2018): Rockfall Simulation Based on UAV Photogrammetry Data Obtained during an Emergency Declaration: Application at a Cultural Heritage Site. Remote Sensing 10(12):1923. https://doi.org/10.3390/rs10121923.
Robiati, C., Eyre, M., Vanneschi, C., Francioni, M., Venn, A., Coggan, J. (2019): Application of Remote Sensing Data for Evaluation of Rockfall Potential within a Quarry Slope. ISPRS International Journal of Geo-Information 8(9):367. https://doi.org/10.3390/ijgi8090367.
Žabota B, Kobal M. ANew Methodology for Mapping Past Rockfall Events: From Mobile Crowdsourcing to Rockfall Simulation Validation. ISPRS International Journal of Geo-Information. 2020; 9(9):514. https://doi.org/10.3390/ijgi9090514.
Vanneschi, C., Di Camillo, M., Aiello, E., Bonciani, F., Salvini, R. (2019): SfM-MVS Photogrammetry for Rockfall Analysis and Hazard Assessment Along the Ancient Roman Via Flaminia Road at the Furlo Gorge (Italy). ISPRS International Journal of Geo-Information 8(8):325. https://doi.org/10.3390/ijgi8080325.

Preliminary scope of work

Diplomová práce se zabývá problematikou detekce a modelováním starého skalního řícení pomocí geoinformačních metod. Cílem práce je zmapování, zpětná analýza a modelování starého skalního řícení v NP České Švýcarsko – Dlouhý důl. Pro zpracování budou použita data leteckého laserového skenování (LiDAR). V rámci práce navržen a otestován celkový postup pro modelování skalního řízení pomocí open source programů. To bude zahrnovat zpracování surových laserových dat do podoby bodového mračna včetně stanovení vhodného úhlu pro překrývající pásy. Testování možností filtrace bodového mračna a detekce kamenů. Příprava potřebných dat pro modelování skalního řízení. Budou stanovena pravděpodobná místa skalního řícení, rychlost padajících bloků a bude stanovena úroveň nebezpečí skalního řícení. Zpracování práce probíhá ve spolupráci s NP České Švýcarsko.
Dílčí cíle diplomové práce:
a) Literární rešerše.
b) Zpracování laserových dat do podoby bodového mračna včetně hodnocení kvality.
c) Filtrace a segmentace bodového mračna.
d) Tvorba DMR.
e) Detekce a modelování skalního řícení.

Preliminary scope of work in English

The diploma thesis deals with the issue of detection and modeling of old rockfalls using geoinformation methods. The aim of the work is the mapping, retrospective analysis and modeling of the old rockfall in NP České Švýcarsko – Dlouhý důl. Aerial laser scanning (LiDAR) data will be used for processing. As part of the work, the overall procedure for modeling rock management using open source programs was designed and tested. This will involve processing the raw laser data into a point cloud including determining the appropriate angle for the overlapping bands. Testing the possibilities of point cloud filtering and stone detection. Preparation of necessary data for rock management modeling. The likely rockfall locations, the speed of the falling blocks, and the level of rockfall danger will be determined. The work is carried out in cooperation with NP České Švýcarsko.
a) Literary research.
b) Processing of laser data into a point cloud, including quality assessment.
c) Filtering and segmentation of the point cloud.
d) DMR creation.
e) Rockfall detection and modeling.