Dronella tuotetun laserkeilausaineiston hyödyntäminen ratarakentamisessa ja -kunnossapidossa
No Thumbnail Available
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Insinööritieteiden korkeakoulu |
Master's thesis
Author
Date
2023-06-12
Department
Major/Subject
Mcode
Degree programme
Master's Programme in Geoinformatics (GIS)
Language
fi
Pages
75
Series
Abstract
Dronelaserkeilain on tehokas työkalu pistepilvipohjaisen paikkatiedon keräämiseen. Laserkeilauksen tuloksena saatu suuri miljoonien pisteiden aineisto tuottaa kuitenkin haasteen sen tehokkaaseen hyödyntämiseen. Diplomityön tavoitteena oli tutkia ja kehittää dronella tuotetun laserkeilausaineiston hyödyntämiskeinoja Destian ratarakentamisessa ja kunnossapidossa. Tavoitteena oli myös selvittää tutkimuksessa käytetyn kaluston operatiivinen tarkkuus. Tutkimus koostuu kirjallisuuskatsauksesta, työn toteutuksesta ja tuloksista sekä pohdinnasta. Kirjallisuuskatsauksessa perehdyttiin ajantasaisiin tutkimuksiin, jotka käsittelivät laserkeilausmenetelmien hyödyntämiskeinoja rautateillä sekä laserkeilausaineiston tarkkuuden määrittämistä. Kirjallisuuskatsauksessa havaittuja menetelmiä ja toimintatapoja sovellettiin myös työn toteutuksessa. Työn toteutusosiossa käydään läpi tutkimusaineiston keruu Destian ratatyömailta sekä hyödyntämiskeinojen tekniset toteutukset. Työssä kehitettiin keinot radan ja maaston mallintamiseen, radan riskipuiden arviointiin, rautatieympäristön vesihuollon analysointiin sekä tasoristeysten näkemäalueiden arviointiin. Työssä tehtiin myös tarkkuuden määritystä käytetylle kalustolle eri lentokorkeuksista, jota vertailtiin takymetrillä mitattuun referenssidataan ja fotogrammetriseen pistepilveen. Työn tuloksena syntyi ohjeistukset työssä havaituille hyödyntämiskeinoille sekä makrot monivaiheisiin menetelmiin. Makrojen avulla työvaiheet voidaan suorittaa aineistolle automatisoidusti, joka nopeuttaa ja helpottaa aineiston käsittelyä. Lisäksi työssä ehdotettiin havaittujen menetelmien soveltamista myös muiden Destian liiketoimintaryhmien käyttöön.Drone laser scanner is an effective tool for gathering spatial data in a point cloud form. However, these large datasets tend to be challenging to utilize effectively. The aim of this thesis was to investigate and develop the use of drone laser scanning data in Destia’s railroad construction and maintenance. The aim was also to examine the operative accuracy of the system used in this study. The study includes a literature review, implementation section, results, and discussion. In the literature review, resent research of laser scanning usage in railroad environment and research of point cloud accuracy estimation techniques were reviewed. The techniques and conclusions were applied in the implementation of this study. In the implementation section, the data collection from Destia’s railroad construction sites were explained as well as the technical utilization of the data. In the study, methods were generated for modelling track and terrain, assessing risk trees in rail environment, analyzing water flow and drainage, and assessing railroad crossing sight zones. In addition, the accuracy assessment was made from different flight heights comparing laser scanned data to total station measured reference data and photogrammetric point cloud data. As a result of the study, the guidelines were generated for each method as well as macros were made for the most complicated methods. With macros, each stage of the method can be executed automatized in the right order, which improves and mitigates the data handling process. In addition, the methods found in this study were proposed to be adapted in other business sectors of Destia.Description
Supervisor
Vaaja, MattiThesis advisor
Pulkkinen, EveliinaJaakkola, Mika
Keywords
dronelaserkeilaus, mallintaminen, pistepilvi, ratakunnossapito, ratarakentaminen
