Main Menu
User Menu

Webová prezentace 3D modelů vybraných expozičních areálů Slezského zemského muzea

Autor : 🕔03.05.2021 📕631
Rozpočet valka.cz 2021 : 85.000,- Kč Příjmy doposud : 18.944,- Kč
♡ Chci přispět

Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava
Hornicko-geologická fakulta, katedra geoinformatiky

Bakalářská práce
Tomáš Bražina
Ostrava 2020
Vedoucí práce: doc. Ing. Michal Kačmařík, Ph.D.

OBSAH

ÚVOD

SLEZSKÉ ZEMSKÉ MUZEUM A JEHO AREÁLY

2.1 AREÁL ČESKOSLOVENSKÉHO OPEVNĚNÍ HLUČÍN – DARKOVIČKY
2.2 NÁRODNÍ PAMÁTNÍK II. SVĚTOVÉ VÁLKY V HRABYNI

AKTUÁLNÍ STAV WEBOVÝCH PREZENTACÍ O PAMÁTKÁCH ZAHRNUJÍCÍ PROSTOROVÁ DATA

3.1 VIRTUÁLNÍ PROHLÍDKA
3.2 3D VIZUALIZACE

ZÁKLADY PUBLIKACE PROSTOROVÝCH DAT V PROSTŘEDÍ INTERNETU

4.1 MAPOVÉ SLUŽBY
4.1.1 Standardy dle OGC
4.2 TECHNOLOGIE
4.2.1 HTML
4.2.2 CSS
4.2.3 JavaScript
4.2.4 WebGL

4.3 API MAPOVÉ SLUŽBY
4.3.1 Google Maps API
4.3.2 ArcGIS API for JavaScript
4.3.3 Leaflet
4.3.4 Mapy.cz API

4.4 NÁSTROJE NA PUBLIKACI 3D GRAFIKY V PROSTŘEDÍ INTERNETU
4.4.1 Potree
4.4.2 Plas.io
4.4.3 Cesium

5. NÁVRH APLIKACE A JEJÍ FUNKCIONALITY

6. SBĚR A ZPRACOVÁNÍ DAT

6.1 FOTOGRAMMETRIE
6.1.1 Dělení fotogrammetrie
6.1.2 Základní pojmy ve fotogrammetrii
6.1.3 Bezpilotní letecký prostředek
6.1.4 Letecká fotogrammetrie pomocí bezpilotních leteckých prostředků
6.1.5 Structure from Motion

6.2 LASEROVÉ SKENOVÁNÍ
6.3 SBĚR DAT PRO ÚČELY PRÁCE
6.3.1 Příprava
6.3.2 Provedení

6.4 TVORBA MODELŮ V PROSTŘEDÍ AGISOFT METASHAPE
6.4.1 Předzpracování snímků
6.4.2 Odvození řídkého bodového mračna
6.4.3 Odvození hustého bodového mračna
6.4.4 Filtrace a export

TVORBA WEBOVÉ APLIKACE

7.1 PUBLIKOVÁNÍ 3D MODELŮ
7.1.1 Úprava výsledku
7.2 TVORBA MAPOVÉHO OKNA
7.3 ZAČLENĚNÍ VIZUALIZACE 3D MODELŮ
7.4 NASAZENÍ DO PROVOZU, TESTOVÁNÍ FUNKCIONALITY

ZÁVĚR

SEZNAM POUŽITÝCH ZKRATEK

SEZNAM ZDROJŮ

1 ÚVOD

Nároky na webové prezentace turistických cílů jsou stále vyšší, především z důvodu neustálého technologického posunu, co se internetu týče. Tyto technologie otevírají institucím stále nové možností prezentování se. Provedení a nápaditost prezentace může vést k přesvědčení potencionálních návštěvníků, aby si do svého plánu právě začlenili prezentované muzeum, památku atd.

Cílem této bakalářské je z tohoto důvodu zdokonalení existující webové prezentace Slezského zemského muzea pomocí webové mapové aplikace s interaktivními 3D modely expozic jeho vybraných areálů. Aplikace slouží pro vytvoření detailní představy o daných areálech muzea ještě před jejich navštívením. Krom vytvoření představy může také naopak sloužit k oživení vzpomínek z předchozí návštěvy areálů.

Data (snímky) pro vytvoření 3D modelů byla pořízena metodou letecké fotogrammetrie. K pořízení snímků byl využit běžně dostupný bezpilotní letecký prostředek (UAV, anglicky Unmanned Aerial Vehicle) a následně byly snímky zpracovány v programu Agisoft Metashape. V posledním kroku byly vytvořené 3D modely v podobě mračen bodů pomocí open-source nástroje Potree publikovány na webu a začleněny do vytvořené webové mapové aplikace.

Webová mapová aplikace, začleněná do oficiálního webu Slezského muzea, byla vytvořena pomocí open-source knihovny Leaflet. Do webové mapové aplikace jsou zaneseny objekty vybraných areálů formou značek s vyskakovacími okny. Vyskakovací okna po svém otevření zobrazují zmíněné interaktivní 3D modely. Webová mapová aplikace obsahuje dva mapové podklady, mezi kterými lze přepínat a je zde také možnost filtrovat vrstvu zobrazených objektů.

Před popisem samotného praktického řešení se text práce věnuje představení Slezského zemského muzea a jeho vybraných areálů. Dále aktuálnímu stavu webových prezentací o památkách zahrnujících publikování prostorových dat a uvedení možnosti, které jsou v současnosti k dispozici při tvorbě webových prezentací s využitím prostorových dat. V dalších dvou kapitolách jsou představeny základy publikace prostorových dat v prostředí internetu, a struktura vytvořené výsledné aplikace a požadavků na ni. Zbývající části textu jsou věnovány popisu praktické části práce, tedy metodám sběru a zpracování dat pro potřebu vytvoření bodových mračen, samotnému zpracování dat, vizualizaci vytvořených 3D modelů v prostředí internetu a jejich publikaci formou webové mapové aplikace.

2 SLEZSKÉ ZEMSKÉ MUZEUM A JEHO AREÁLY

Slezské zemské muzeum je nejstarší ústav svého druhu v České republice, bylo založeno v roce 1814. Muzeum sídlí v Opavě a v současné době spravuje celkem šest expozičních areálů rozmístěných po celém Moravskoslezském kraji. Jedná se o širokou škálu historicky a kulturně významných památek jdoucí napříč desetiletími.

Tři areály jsou umístěny přímo v Opavě nebo v jejím blízkém okolí. Jedná se o Arboretum Nový Dvůr ve Stěbořicích, kde může návštěvník obdivovat bohatou dendrologickou sbírku s více jak sedmi tisíci druhy bylin, dřevin a rostlin. Dále o památník Petra Bezruče a historickou výstavní budovu v Opavě, která je protkána různými předměty a tématy souvisejícími s kulturním a přírodním bohatstvím Slezska.

Zmiňovaný památník Petra Bezruče je úzce spjat s dalším expozičním areálem, který se nachází v obci Ostravice, okres Frýdek-Místek. Jedná se o Srub Petra Bezruče. „Obytná část srubu byla ponechána v původní podobě i se zařízením interiéru, který si Bezruč sám navrhl. V přilehlém dřevníku byla v roce 1983 zbudována expozice s názvem Krajem Petra Bezruče.“[1]

Zbývající dva areály jsou od sebe vzdáleny přibližně dvanáct kilometrů vzdušnou čarou a mají toho hodně společného. Především to, že se věnují problematice 2. světové války. Prvním z nich je Areál československého opevnění v Hlučíně-Darkovičkách a druhým Národní památník II. světové války v Hrabyni. Zmíněné dva areály byly vybrány pro tuto práci. Hlavním důvodem výběru těchto areálů byla možnost využití UAV při sběru dat pro následnou tvorbu 3D modelů s ohledem na legislativu. Jako další důvod lze uvést rozmanitost objektů v areálech a jejich vizuální zajímavost.

2.1 Areál československého opevnění Hlučín – Darkovičky

Jak jíž z názvu vyplývá, areál se nachází na území obce Darkovičky. Jedná se o uznávaný areál, který prezentuje systém československého opevnění z třicátých let minulého století. Pravděpodobně nejzajímavějšími objekty v areálu jsou tři těžké pěchotní sruby různých kategorií. Jedná se pěchotní srub Obora (MO-S 18 Obora) a pěchotní srub Orel (MO-S 20 Orel), které jsou veřejnosti přístupné jen několikrát v roce.

Hlavním exponátem areálu je však pěchotní srub Alej (MO-S 19 Alej), který je návštěvníkům přístupný dle návštěvní doby, případně po telefonické domluvě i mimo tuto dobu. Uvnitř srubu Alej na návštěvníky čekají dobově vybavené prostory pro osádku o počtu šestatřicet mužů. Návštěvník má tedy možnost vidět ubytování pro vojáky a především bojové, tzv. střelecké místnosti a logistické zázemí srubu.

Dalšími, již skromnějšími prvky v areálu je například objekt lehkého opevnění vzor 37 a dále několik kusů středního tanku T-34.


Obrázek 1: Střední tank T-34 s pěchotním srubem Alej v pozadí
zdroj: valka.idnes.cz

2.2 Národní památník II. světové války v Hrabyni

Areál byl vybudován v místech, kde ke konci druhé světové války probíhaly nejtvrdší boje v průběhu Ostravsko-opavské operace. Dominantou areálu je mohutná budova památníku, ve které se nacházejí prostory expozice. V areálu se nachází mimo jiné velké množství vojenské techniky a také hřbitov pro padlé z řad sovětských a československých vojáků.


Obrázek 2: Národní památník II. světové války
zdroj: cs.wikipedia.org

3 AKTUÁLNÍ STAV WEBOVÝCH PREZENTACÍ O PAMÁTKÁCH ZAHRNUJÍCÍ PROSTOROVÁ DATA

V úvodu práce bylo zmíněno, že instituce spravující muzea, galerie a jiné historické či kulturní objekty mají dnes mnoho možností, jak prezentovat své areály a expozice v prostředí internetu. Jelikož je tato práce věnována interaktivnímu publikování 3D modelů objektů v rámci areálů Slezského zemského muzea na webu, jsou v rámci této kapitoly shrnuty existující možnosti webových prezentací obsahujících v nějaké formě prostorová data. Ty lze rozdělit do dvou dílčích skupin:

  • Virtuální prohlídka
  • 3D vizualizace

Pro přiblížení současné situace bylo vybráno pět náhodných muzeí z každého kraje České republiky a u každého z nich bylo posuzováno, zda nějakou formou prezentuje prostorová data. K výběru posloužil webový portál Museum.cz. Celkem bylo posuzováno 70 muzeí, kdy bylo zjištěno, že 16 z nich (23 %) nějakou formou prezentuje prostorová data. Nejčastěji se jedná o virtuální prohlídku – 13 muzeí, dále byla prostorová data dvakrát prezentována formou interaktivní mapy areálů a v jednom případě formou interaktivních 3D modelů expozic. Z tohoto průzkumu vyplývá, že přibližně čtvrtina muzeí v České republice v současnosti nějakou formou prezentuje prostorová data a většina těchto prezentací je ve formě virtuální prohlídky.

3.1 Virtuální prohlídka

Virtuální prohlídky v současnosti představují nejčastější formu zahrnutí dat, která můžeme označit za prostorová, do webových prezentací kulturně-historických objektů a areálů na internetu. Pravděpodobně to je způsobeno tím, že tvorba takové formy prezentace je poměrně nenáročná a existuje mnoho nástrojů, které umožňují vytvoření určité formy virtuální prohlídky. I přes jednoduchost provedení mohou tato řešení nabídnout kvalitní obraz vybraného interiéru či exteriéru objektu.

Virtuální prohlídku lze popsat jako jev, kdy je uživatel umístěn ve středu koule, na jejíž plášť je přeneseno zvolené prostředí. Obraz nemusí být přenášen jen na kouli, ale například také na válec nebo výseč válce. Základem virtuální prohlídky je pouze statický obraz (fotografie). Může se jednat o panoramatické fotografie nebo fotografie klasických rozměrů, které jsou kombinovány do jednoho panoramatického snímku.[2]

V dnešní době je nejčastěji využívána scéna se zorným úhlem 360° v horizontálním i vertikálním směru, ale častá je i scéna s 360° horizontálním záběrem a 180° vertikálním záběrem. Aby fotografie získaly požadovaný prostorový vjem z pohledu uživatele, je potřeba využít jeden z mnoha speciálních softwarových nástrojů. Virtuální prohlídku lze začlenit do aplikace, která umožní například propojení snímků. Součástí aplikace mohou být i různé interaktivní prvky.[2]

Další možností o doplnění virtuální prohlídky je využití virtuální reality (VR, virtual reality), případně augmentované reality (AR, augmented reality). Virtuální realita dokáže díky stereoskopickému zobrazování obrazu dvěma speciálními obrazovkami uživatele ponořit do prostoru ještě více. Pro její využití však uživatel musí disponovat speciálními brýlemi, které díky dvojici obrazovek a speciálním čočkám dokážou navodit pocit přítomnosti v určeném prostředí. Použití AR je v současnosti rozšířeno především na běžných chytrých telefonech. Jedná se o proces, kdy je reálný obraz světa doplněný počítačem vytvořenými objekty. Muzea můžou díky AR například doplnit expozice o prvky, které není možné reálně prezentovat fyzicky.

Virtuální prohlídka Národního zemědělského muzea


Obrázek 3: Ukázka virtuální prohlídky Národního zemědělského muzea

První zde uváděnou ukázkou je virtuální prohlídka Národního zemědělského muzea v Praze. Ta obsahuje 360° snímky jednotlivých expozic. Součástí prezentace je možnost přepnutí scény do zobrazení pro VR.

Google Art & Culture


Obrázek 4: Ukázka prohlídky indického muzea Chhatrapati Shivaji Maharaj Terminus

Další ukázkou je projekt Art & Culture od společnosti Google. Nejedná se o příklad jedné konkrétní prezentace, ale o celou platformu, která umožňuje on-line prohlížení vybraných památek a uměleckých děl. Může se jednat nejen o samostatné snímky, ale i o aplikaci s propojenými snímky, které uživateli dávají možnost diskrétního pohybu ve vymezeném prostoru.

Rozšířená realita v muzeích v Austrálii

Poslední ukázkou je aplikace rozšířené reality vyvinutá společností Queppelin pro vybraná australská muzea. Návštěvník muzea k jejímu používání potřebuje chytrý mobilní telefon s nainstalovanou aplikací.


Obrázek 5: Ukázka rozšířené reality
zdroj: www.queppelin.com

Poslední ukázkou je aplikace rozšířené reality vyvinutá společností Queppelin pro vybraná australská muzea. Návštěvník muzea k jejímu používání potřebuje chytrý mobilní telefon s nainstalovanou aplikací.

3.2 3D vizualizace

Další možností webové prezentace zahrnující prostorová data je využívání 3D modelů, tedy vizualizace 3D modelů objektů dostupná uživateli přímo ve webovém prohlížeči. V následujícím textu jsou popsány dva vybrané způsoby 3D vizualizace postavené nad rozdílnými vstupními daty – bodovým mračnem a síťovým modelem. Kromě zmíněných dvou metod jsou následně stručně představeny také vybrané metody sběru dat sloužící pro pořízení bodových mračen.

Bodové mračno je tvořeno skupinou bodů, kdy každému z nich jsou přiřazeny 2D (XY) či 3D souřadnice (XYZ) v určitém souřadnicovém systému a volitelně také další informace (například typ povrchu, který bod reprezentuje, barva bodu zapsaná v RGB kódu, apod.). Pokud je mračno bodů dostatečně husté, dokáže velmi detailně reprezentovat zvolený objekt. Může se například jednat o zachycení 3D objektu či podoby terénu (a na něm stojících objektů) v určité oblasti. Bodová mračna mohou posloužit nejen pro vizualizaci, ale také pro odvození jiných typů 3D modelů – v geoinformatice je například běžná tvorba rastrových či TIN (Triangulated irregular network) digitálních modelů terénu či povrchu z 3D bodových mračen.

Síťový model se skládá z vrcholů, hran a ploch, které k definování 3D tvaru určitého objektu používají polygonální reprezentaci za použití nejčastěji trojúhelníků a čtyřúhelníků, případně jiných jednoduchých konvexních polygonů.[3]

V současnosti existují dvě základní metody sběru dat pro vytvoření 3D bodového mračna (Podrobnější popis metod je k nalezení v kapitolách (6.2, 6.3)):

  • Laserové skenování
  • Fotogrammetrické metody

Laserové skenování je aktuálně pravděpodobně nejefektivnější metodou umožňující přímé pořízení 3D bodového mračna. Současné skenovací systémy disponují velkou rychlostí pořizování, jsou snadno přemístitelné a dosahují mimořádné přesnosti. Při skenování se využívá bezkontaktní metoda měření a základním principem je sběr dat určitého území ve formě bodového mračna. Poloha bodů se určuje polární metodou a k měření délek se využívá pulzní laserová technologie.[4]

Výhoda laserového skenování oproti klasickým fotogrammetrickým metodám je především při skenování složitých struktur, případně při práci v interiéru (následující příklad), kde s použitím fotogrammetrie může být obtížné docílit podobných výsledků v rozumném čase.

The Shipping Galleries - A 3D Point Cloud Fly Through


Obrázek 6: Bodové mračno expozice v Science Museum, Londýn

Jedním z příkladů existující prezentace 3D bodového mračna nabízí průlet expozicí The Shipping Galleries v Science Museum v Londýně vytvořený společností ScanLAB Projects Ltd. Při tvorbě mračna byl použit pozemní laserový skener. Celkem bylo provedeno 275 skenů a po úpravě má mračno 2,5 biliónů bodů. Mračno je v tomto případě zobrazeno ve formě videoprohlídky.

Fotogrammetrické metody pracují s fotografiemi (typicky RGB snímky) jako s primárním zdrojem dat. Zpracováním vzájemně se překrývajících fotografií pomocí fotogrammetrických metod lze bezkontaktním způsobem taktéž získat 3D bodové mračno. Kamera pořizující snímky může být jednoduše umístěna i na UAV.

Drone Captured 3D Point Cloud and 3D Textured Model - The Museum of Science of Industry


Obrázek 7: Bodové mračno budovy The Museum of Science of Industry, Chicago

Ukázku využití bodového mračna získaného fotogrammetrickým zpracováním RGB snímků pořízených UAV nabízí prezentace budovy The Museum of Science of Industry od společnosti Helios Visions. Kromě mračna je ukázán také síťový model, vytvořený z bodového mračna. Mračno je taktéž zobrazeno ve formě videoprohlídky.

Ukázky obou metod jsou prezentovány ve formě videoprohlídky a slouží k prezentaci vybraných metod sběru dat. I když samotná bodová mračna nejsou součástí žádné aplikace, stále se jedná o webovou prezentaci prostorových dat. Prezentace v této podobě ztrácí možnost interakce s uživatelem, ale slouží především jako ukázka prostor daných muzeí.

Vzhledem k zaměření bakalářské práce jsou zde dále uvedeny dva příklady komerčních společností nabízejících vytvoření prezentací bodových mračen či síťových modelů a jejich publikování na webu.

Sketchfab, Inc. 


Obrázek 8: 3D síťový model londýnské Hintze Hall

Na obrázku 8 je zobrazena ukázka 3D síťového modelu z londýnské Hintze Hall umístěného na web komerčním nástrojem Sketchfab. Sketchfab je jedním z nejpoužívanějších nástrojů, na webu se chlubí více než milionem tvůrců, kteří prostřednictvím tohoto nástroje prezentují a nabízejí svá bodová mračna a síťové modely.


Obrázek 9: ukázka práce společnosti threeDcloud

Dalším příkladem je společnost threeDcloud, která mimo vytvoření a publikace 3D bodového mračna na webu klienta nabízí také například zmíněné 360° fotografie a videa.

4 ZÁKLADY PUBLIKACE PROSTOROVÝCH DAT V PROSTŘEDÍ INTERNETU

Pro publikování prostorových dat na webu dnes existuje celá řada komerčních a volně dostupných řešení. Publikování webových mapových aplikací je prováděno mapovými službami dle jednotlivých standardů (WMS, WFS atd.). Vše je postaveno nad obecným webem.

4.1 Mapové služby

Využívání webových mapových služeb je prováděno prostřednictvím mapového serveru, který zajišťuje komunikaci mezi webovým serverem a databází s prostorovými daty, případně úložištěm prostorových dat. Díky této komunikaci je možné zpřístupnění geografických informací, v různých formách, běžným uživatelům. Zjednodušeně se tento proces dá popsat následujícími kroky[5]:

  • Uživatel definuje zájmovou oblast (extent), požadované vrstvy, případně rozlišení a formát výsledné mapy v jakémkoliv majoritním prohlížeči
  • Klient, tedy internetový prohlížeč pomocí protokolu HTTP (HyperText Transfer Protocol) odesílá požadavek webovému serveru
  • Server, kterému je předán požadavek se dotazuje na databázovou službu. Definovaná data formou požadavku se poté zobrazují uživateli v klientské aplikaci. Výsledkem může být například rastrový obrázek, vektorová data, případně atributy.

Komunikace mezi klientem a serverem často běží neustále. Například při pohybu v mapě, kdy dochází ke změně oblasti každým posunutím mapy či změnou měřítka. Dalším příkladem mohou být různé interaktivní nástroje (widgety), které zobrazují informace o uživatelem vybraném objektu, slouží k vyhledávání adres atd.

Proces se stává složitějším v případě, kdy klient požaduje data z více mapových serverů. Důležité je v tomto případě dodržování standardů OGC (Open Geospatial Consortium).

4.1.1 Standardy dle OGC

Webové služby se primárně rozlišují podle poskytovaného výstupu, tedy v závislosti na tom, co mají uživateli na základě jeho požadavku dodat. Poskytnout lze data v určité podobě (služby typu WMS, WFS, WCS), případně také nástroje pro zpracování těchto dat (služby typu WPS).[5]

WMS (Web Map Service) je nejvyužívanějším typem služby. Zajišťuje uživateli přístup k rastrovým mapovým kompozicím ve formátech JPEG, PNG, atd. Kromě rastrových dat může zajišťovat přístup i k vektorovým vrstvám, ale výsledná reprezentace dat předávaná uživateli a určená k prohlížení je vždy v podobě rastru. K více vrstvám je možno přistupovat najednou (požadavek na několik vrstev najednou). Podobnou službou je WTMS (Web Map Tile Service), která je určena pro publikování objemných vrstev. Služba pak urychluje načítání předem připravenými mapovými dílci (tiles) pro definovaná měřítka.

WFS (Web Feature Service) neposkytuje rastrový obraz jako WMS, ale vektorová data, která jsou předává formou objektů. To umožňuje následnou manipulaci s daty (dotazování, editace atd.).[5]

WCS (Web Coverage Service) je služba určená pro poskytování prostorových dat proměnlivých v čase a/nebo v prostoru. Jedná se například o družicové snímky, data týkající se počasí atd. WCS umožňuje provádět komplexní analýzy a zahrnovat data do složitých modelů.[5]

WPS (Web Processing Service) poskytuje předdefinované analytické nástroje pro práci s prostorovými daty, od jednoduchých kalkulací s atributy po složité výpočetní modely. Uživatel definuje data, operaci a formu výsledku.[5]

4.2 Technologie (Základ obecného webu)

4.2.1 HTML

HTML (Hypertext Markup Language) je značkovací jazyk, který umožňuje publikaci libovolného obsahu v prostředí internetu. Jednotlivé stránky mohou být propojeny hypertextovými odkazy. HTML má specifikované značky (tagy) a jejich vlastnosti (atributy), které definují grafickou podobu stránky. Webové stránky tedy vznikají kombinací tagů a atributů podle pravidel jazyka a samotného obsahu.[6]

4.2.2 CSS

CSS (Cascading Style Sheets) je samostatný jazyk, který slouží k doplnění zmíněného jazyka HTML. CSS slouží k definování stylů pro grafickou podobu webových stránek. Jednoduchý kód jazyka CSS se může rozdělit na dvě části, deklarační blok a selektor. Deklarační blok je část kódu umístěná uvnitř složených závorek a jedná se o parametry pro prvek stránky, který definuje selektor.[7]


Obrázek 10: Příklad jednoduchého kódu jazyka CSS

4.2.3 JavaScript

JavaScript je skriptovací jazyk, který se často využívá v kombinaci s jazykem HTML. JavaScript jednoduchým způsobem přidá dynamiku statickým HTML stránkám, tzn. umožňuje vkládání interaktivních prvků, tvorbu animací atd. Skript je možno interpretovat ze strany uživatele webové stránky, ale také ze strany webového serveru.[6]

4.2.4 WebGL

WebGL je rozhraní, které úzce souvisí s jazyky HTML, JavaScript a je součástí technologie Flash. Jedná se o rozhraní, které umožňuje nativní zobrazování interaktivní 3D grafiky na webu. Výhoda nativního řešení je v tom, že při zobrazení grafiky odpadá nutnost instalace nástrojů a pluginů. Uživateli stačí pouze podporovaný webový prohlížeč, kdy WebGL je v současné době podporováno všemi majoritními prohližeči.[8]

Jedná se o nízkoúrovňové aplikační rozhraní, které poskytuje přístup ke grafickému procesoru pomocí interpretovaného programovacího jazyku JavaScript. Aplikace postavená na WebGL tak může pro svoje vnitřní výpočty využívat hardwarové akcelerace a tím i většího výpočetního výkonu pro úkoly zaměřené na zpracování počítačové grafiky.[8]


Obrázek 11: Schéma přístupu aplikace ke grafickému procesoru prostřednictvím WebGL[8]

4.3 API mapové služby

Co se týče tvorby mapových aplikací, jedním z typických řešení je využití některé z existujících API (Application Programming Interface/rozhraní pro programování aplikací) služeb, a to především pro širokou škálu možností z pohledu tvůrce. Další výhodou typicky bývá kvalitně zpracovaná dokumentace API. Následující podkapitoly se věnují několika vybraným mapovým API službám.

API je rozhraní, které slouží pro programování aplikací, umožňuje komunikaci mezi programy. Principem je možnost využití funkcí, tříd či protokolů určitých knihoven programátorem. API určuje způsob, jakým se mají knihovny ze zdrojového kódu volat.[7]

V rámci publikování prostorových dat API mapové služby slouží především k zobrazení existujícího mapového podkladu, případně ke zobrazení vlastních dat nad daným podkladem v prostředí internetu. Další specifické příklady se liší v rámci jednotlivých služeb.

API mapové služby, které byly srovnány na základě několika kritérií viz tabulka 1:

Služba Google Maps API ArcGIS API Leaflet Mapy.cz API
Licenční omezení Komerční / 1000 zobrazení denně Komerční, ale bez omezení Open source Open source
Výběr podkladových map Velký Velký Velký Dostačující
Podrobnost topografických map pro danou lokalitu Dostačující Dostačující Velká Velká
Úroveň dokumentace Dobrá Velmi dobrá Velmi dobrá Dobrá
Podpora komunity Velká Velká Velmi velká Malá

Tabulka 1: Srovnání vybraných API mapových služeb

Na základě kritérií byla vybrána knihovna Leaflet. Leaflet má obrovskou komunitu, která rychle reaguje na dotazy ohledně mapových aplikací a má velmi dobře zpracovanou dokumentaci. Největší konkurent pro Leaflet v tomto srovnání bylo pravděpodobně ArcGIS API, které ale není open source řešení. Jak Google Maps API, tak ArcGIS API by sice byly pro účely aplikace vytvářené v rámci této bakalářské práce pravděpodobně zdarma, ale pořád se jedná o komerční služby, které kdykoliv můžou změnit svou licenční politiku.

4.3.1 Google Maps API

Mapy společnosti Google jsou jednou z nejznámějších webových mapových služeb na světě. Uživatelům poskytují širokou škálu mapových podkladů a funkcí. Google Maps API slouží ke vkládání map na internetové stránky třetích stran, jednodušeji řečeno, umožňuje vložit libovolně konfigurované mapové okno na vlastní web.

API je kvalitně zpracováno a vzhledem k rozšířenosti existuje na internetu mnoho návodů a příkladů. V případě problémů je možno konzultovat vývoj aplikace pomocí služby Google Groups, která sdružuje vývojáře z celého světa. Google Maps API podporuje formát KML, tudíž je možné vytvořené vrstvy importovat do programu Google Earth. Od června roku 2018 je API zpoplatněno, jedná se tedy o komerční službu. Google ovšem zdarma nabízí kredit ve výší dvě stě dolarů na měsíc pro všechny uživatele, za ten je pak možno pořizovat jednotlivé služby jako mapy, Street View atd. Ceny za jednotlivé služby jsou odstupňovány dle návštěv webu. Čím více návštěv, tím více služba stojí. Google na svém webu ujišťuje uživatele, že dvouset dolarový kredit dostačuje nenáročným uživatelům.[9]


Obrázek 12: Ukázka základního mapového okna Google Maps

4.3.2 ArcGIS API for JavaScript

ArcGIS API je řešení pro tvorbu webových mapových aplikací od společnosti ESRI. Nástroj je určený pro publikaci, sdílení a prohlížení dat a mapových aplikací v prostředí internetu. Jednoduše lze toto API definovat jako odlehčenou verzi prostředí ArcGIS Online. Tvůrci je umožněno čerpat data a mapy přímo z jeho ArcGIS Online serveru, případně z jiných serverů. S tímto faktem souvisí také licence. Aby uživatel mohl využít služby ArcGIS online, musí mít tuto službu předplacenou. SDK (Software Development Kit) pro ArcGIS API je dostupné zdarma.


Obrázek 13: Ukázka základního mapového okna ArcGIS Online

4.3.3 Leaflet

Leaflet je knihovna, která slouží pro tvorbu interaktivních webových mapových aplikací. Velkou výhodou této knihovny je šíření pod otevřenou licencí BSD 2 – Clause "Simplified" License. Leaflet nabízí mnoho možností již v základu, ale součástí knihovny je velké množství pluginů a velice přehledná API dokumentace.[10]

Při vytváření aplikací je možno použít libovolný mapový podklad, například OpenStreetMap, podklady od Esri a jiné. Leaflet nevylučuje ani možnost použití vlastního mapového podkladu. Provedení a ovládání aplikace pak záleží na tvůrci aplikace.[10]

Leaflet umožňuje jednoduše pracovat s různými prvky mapy, které se projevují jako překryvné vrstvy, například vkládat linie (Line), polygony (Polygon) nebo značky (Markers). Další možností je vložení rastrového obrázku (ImageOverlay), vektorovým příkladem je plátno (Canvas). Všechny zmíněné vrstvy lze slučovat do skupin (LayerGroup), které je pak možno přidat do ovládacího panelu a v uživatelském rozhraní je pak zobrazovat/skrývat.[10]

Co se týče možností u jednotlivých vrstev, za zmínění stojí hlavně značky. Značky slouží k zobrazení bodů na mapě, mají definovatelné ikony a lze jim jednoduše přiřadit libovolně upravené vyskakovací okno (Pop-up).


Obrázek 14: Ukázka základního mapového okna Leaflet

4.3.4 Mapy.cz API

Toto rozhraní je dalším příkladem volně dostupné služby, která slouží pro tvorbu interaktivních webových mapových aplikací. Knihovna umožňuje zobrazovat mapové, případně obrazové podklady, pracovat s různými typy objektů a definovat uživatelské rozhraní. Knihovna je přehledně zpracovaná a v případě problémů má tvůrce aplikace možnost se zapojit do diskuzního fóra.


Obrázek 15: Ukázka základního mapového okna Mapy.cz

4.4 Nástroje na publikaci 3D grafiky v prostředí internetu

Co se týče publikace 3D grafiky v prostředí internetu obecně, existuje velké množství nástrojů. I zde je možno dělit nástroje na komerční a volně dostupné.

Příklady nástrojů umožňující publikaci 3D grafiky na webu:

Jedním z prvních kroků při práci v rámci praktické části byl výběr mezi síťovým modelem, případně jiným 3D modelem a bodovým mračnem. Prvním kritériem výběru byla dostupnost open source nástrojů pro publikaci 3D grafiky na webu. Z tohoto ohledu se ve výsledku lepší možností jevila publikace bodového mračna.

Při seznámení s areály bylo zmíněno, že modelované expozice nejsou pouze objekty/budovy, ale také vojenská technika, například střední tank či dělo. Za použití UAV fotogrammetrie může být problematické korektně rekonstruovat 3D model vybraných částí těchto typů objektů, jakými je například hlaveň. Při pokusech o vytvoření sítového modelu hlaveň a jiné podstatné detaily často zanikaly nebo působily nepřirozeně, míra detailu byla u modelu reprezentovaného přímo bodovým mračnem v tomto ohledu podstatně lepší.

Pro účel publikace prostorových mračen na webu byly vybrány tři nástroje do porovnání viz tabulka 2:

  • Potree
  • Plas.io
  • Cesium

Tři vybrané nástroje byly srovnány na základě tří základních kritérií, viz tabulka 2. Nejdůležitější z nich byla dostupnost a úroveň dokumentace nástroje.

Nástroj Dostupnost Úroveň dokumentace Podpora komunity
Potree Open source Velmi dobrá Velká
Plas.io Open source Dobrá Malá
Cesium Komerční nástroj Velmi dobrá Malá

Tabulka 2: Srovnání nástrojů na publikaci bodových mračen v prostředí internetu

Dle kritérií byl vybrán open source nástroj Potree, který má lépe zpracovanou dokumentaci než Plas.io a podpora komunity je u nástroje větší (větší zpětná vazba v různých fórech). Cesium bylo vyloučeno z toho důvodu, že se jedná o komerční nástroj.

4.4.1 Potree

Potree je nástroj sloužící pro vykreslování bodových mračen na webové stránce. Zaměřuje se primárně na objemná bodová mračna. Na vstupu jsou podporovány formáty LAS, LAZ, PTY, PTX a ASCII. Nástroj je založený na WebGL, tudíž u něj platí možnost nativního zobrazování ve webovém prohlížení a je šířen pod otevřenou licencí BSD 2-Clause "Simplified" License. Podporuje všechny majoritní internetové prohlížeče. Ukázkové příklady jeho použití lze nalézt na GitHubu.[11]

Základem práce s Potree je nástroj PotreeConverter, který převádí vstupní data (ve zmíněných formátech) na adresář (Potree file format), který je čitelný webovým serverem nebo přímo webovým prohlížečem.

Kromě samotného zobrazení bodových mračen umožňuje Potree specifikovat podobu tohoto zobrazení. Součástí zobrazovaného mračna je celá řada nástrojů určených pro uživatele (nastavení pozadí, nástroje měření, možnosti pohledu atd.). Potree disponuje také možností zobrazované bodové mračno umístit nad mapový podklad.

4.4.2 Plas.io

Plas.io je taktéž nástroj pro vykreslování bodových mračen na webu. Je založený na WebGL a pracuje s formáty LAS, LAZ. Dokumentace je umístěna na GitHubu. Menší mračna je možno nahrávat přímo ze souborů v počítači, u větších je třeba využít Greyhound.io server.[12]

4.4.3 Cesium

Cesium je komerční nástroj, který slouží primárně k vizualizaci 2D map a 3D glóbů na webu. Součástí nástroje je také zobrazování bodových mračen, které lze zakomponovat do webových mapových služeb. I u tohoto nástroje platí vazba na WebGL. Cesium má několik druhů předplatného, které závisí například na typu využití (komerční, nekomerční) a velikosti přenesených dat.

5 NÁVRH APLIKACE A JEJÍ FUNKCIONALITY

Jak již bylo zmíněno, výsledkem bakalářské práce je webová mapová aplikace s 3D vizualizacemi expozic ve vybraných areálech SZM (Slezské Zemské Muzeum), umístěná na webových stránkách tohoto muzea. Výchozím požadavkem bylo, aby mapová aplikace, i vizualizace jednotlivých modelů byla plně interaktivní (možnost pohybu s mapou a 3D modely).

V této kapitole jsou vyjmenovány požadavky na aplikaci, které vycházely ze základních principů přístupnosti uživatelů široké veřejnosti a základní struktury aplikace. Použité softwarové řešení je popsáno v pozdějších kapitolách (7, 8).

Na návrh aplikace byly kladeny ze strany Slezského zemského muzea čtyři požadavky:

  • Jednoduchost a přehlednost
  • Open source řešení
  • Nativní řešení, tedy fungující v klasickém internetovém prohlížeči
  • Možnost nápovědy v některých případech užití

Aplikace měla být především jednoduchá a přehledná, jelikož se vycházelo z předpokladu, že s ní bude pracovat široká veřejnost. V případě operací, které nejsou na první pohled patrné (ovládání 3D modelů), bylo potřebné či alespoň vhodné aplikaci doplnit nápovědou. Dalším požadavkem bylo použití open source nástrojů pro její tvorbu. Tento požadavek byl splněn výběrem již zmíněných open source nástrojů Potree a Leaflet. Posledním důležitým požadavkem byla nativní funkce aplikace, tedy její fungování v prohlížeči bez nutnosti instalace desktopových programů.

Základní struktura aplikace již byla nastíněna v kapitole (1). Jedná se o mapové okno s vhodnou podkladovou mapou pro vybrané areály SZM. Součástí mapového okna by měly být základní ovládací prvky mapy a značky, reprezentující jednotlivé expozice areálů. Tyto značky měly být opatřeny vyskakovacími okny (pop-up okny) se základními informacemi o expozicích. Součástí vyskakovacích oken měly být interaktivní 3D vizualizace jednotlivých objektů v areálu s možností jejich zvětšení uživatelem.

Co se týče prvků mapového okna, bylo potřeba zajistit zejména následující:

  • Možnost volby mezi podkladovými mapami (topografická mapa / letecká mapa). (1)
  • Možnost výběru (filtrace) zobrazování objektů dle jejich typu. (2)
  • Možnost změny měřítka (přiblížení a oddálení) samostatnými tlačítky. (3)
  • Zobrazení stavového řádku s požadovanými informacemi o autorovi aplikace, libovolnými odkazy a odkazy dle licenčního ustanovení. (4)
  • Zobrazení měřítka. (5)


Obrázek 16: Ukázka návrhu rozložení mapového okna

Samostatný odstavec je potřeba věnovat vyskakovacím oknům. Jejich obsah je totiž definován jako samostatná HTML stránka. Ve vyskakovacích oknech měl být umístěn:

  • Název expozice (1), případně doplňující informace o expozici. (2)
  • Interaktivní 3D vizualizace modelu daného objektu v omezené velikosti vyskakovacího okna. (3) Jelikož je vyskakovací okno vyvoláváno nad mapovým podkladem a nedochází k přesměrování na jinou stránku, velikost 3D vizualizace je značně limitována. Proto vyskakovací okno mělo obsahovat také tlačítko pro zvětšení modelu do samostatného okna (na celou stránku). (4)
  • Součástí vyskakovacího okna měla být ještě nápověda k ovládání interaktivního 3D modelu, například ve formě dalšího tlačítka. (5)


Obrázek 17: Ukázka návrhu vyskakovacího okna

Velikost vyskakovacího okna a 3D vizualizací v něm bude určena ve fázi tvorby aplikace. Obecně ale bude potřeba najít poměr mezi dobrou viditelností vizualizací a co nejméně zabranou plochou mapového okna. Velikost mapového okna určí pracovníci SZM vzhledem k rozložení stránky, na které budou aplikace umístěny.

6 SBĚR A ZPRACOVÁNÍ DAT

Součástí praktické části práce je tvorba 3D modelů expozic ve vybraných areálech SZM. V předchozích kapitolách bylo zmíněno, že základními metodami sběru dat pro vytvoření 3D bodového mračna jsou fotogrammetrie a laserové skenování. Sběr dat proběhl metodou letecké fotogrammetrie s využitím bezpilotního prostředku, a to z důvodů:

  • Hlavním důvodem tohoto výběru je obecně menší náročnost metody, především technologická. Katedra Geoinformatiky VŠB-TUO totiž disponuje několika UAV vybavených RGB kamerami, ne však laserovým skenerem pro UAV.
  • Vytvořené modely slouží pouze k virtuální prezentaci vybraných areálů, nejsou na ně, proto kladeny nejvyšší nároky na jejich přesnost.

Výsledkem sběru dat byly RGB snímky expozic, které byly zpracovány v software (SW) Agisoft Metashape.

6.1 Fotogrammetrie

Fotogrammetrii lze definovat jako vědní obor zabývající se ziskem informací o určitých předmětech zájmu z fotografie, tedy bezkontaktním způsobem. Co se týče informací, jedná se o informace rovinné, ale o také informace prostorové jako např. velikost, tvar, případně poloha předmětů zájmu. Rovinné informace je možno získat již z jednoho snímku a prostorové ze dvou a více snímků.[13]

Počátky fotogrammetrie sahají do patnáctého století, kdy Leonardo da Vinci popsal a sestrojil dírkovou komoru, která umožňovala překreslení pozorovaného předmětu pomocí centrální projekce. Tuto komoru následně Jan Kepler opatřil spojnou čočkou. H.F. Talbot po představení vynálezu fotografie zavedl proces zpracování negativ-pozitiv, což umožnilo zhotovení většího počtu fotografií z jednoho negativu. Do té doby totiž byla každá fotografie originálem.[14]

Za jednoho z otců fotogrammetrie je považován Aimé Laussedat, protože začal krátce po vynálezu fotografie snímky využívat k měřickým účelům. K rozvoji fotogrammetrie u nás došlo v roce 1862, prvním projektem bylo určení polohy věží a jiných významných bodů Prahy průsekovou metodou.[14]

6.1.1 Dělení fotogrammetrie

Fotogrammetrie se zpravidla dělí podle následujících kritérii:

  • poloha stanoviska
  • počet snímků
  • technologie zpracování

Dělení podle polohy stanoviska

Za stanovisko se považuje místo, ze kterého se pořizují snímky a podle polohy stanoviska se dělí se na:

  • pozemní
  • letecká
  • družicová

Při pozemní fotogrammetrii je fotogrammetrický objektiv umístěn na pevném bodě, který je obvykle geodeticky zaměřený, tzn. bod je prostorově určen. Náročnost této metody je nižší než letecká, či družicová fotogrammetrie. Navíc tato metoda není natolik citlivá na počasí, zejména výskyt oblačnosti. Hodí se především pro zaznamenávání výškově členitých objektů, které jsou v přibližně stejné vzdálenosti od komory.[14]

Co se týče stanoviska, opakem pozemní fotogrammetrie je fotogrammetrie letecká. Fotogrammetrický objektiv je v tomto případě umístěn na nosiči pohybujícím se ve vzduchu (letadlo, vrtulník, UAV). Tato metoda je specifická především v efektivitě. Snímky totiž zaberou větší plochu a jejich pořizování je mnohem rychlejší. K rychlosti sběru se ovšem váže obtížnější určení polohy snímku, jeho souřadnic, což komplikuje následné zpracování snímků. V dnešní době již existuje mnoho způsobů, jak snímky georeferencovat.[13][14]

Družicová fotogrammetrie je ve své podstatě stejná jako fotogrammetrie letecká. S tím rozdílem, že nosičem fotogrammetrického objektivu je družice. Plocha zabraná snímky je zde opravdu velká, ale ztrácí detailnost. Výsledkem snímků pořízených touto metodou můžou být například tematické mapy středních a malých měřítek.[13]

Dělení podle počtu snímků

Podle počtu vyhodnocovaných snímků se fotogrammetrie dělí na:

  • jednosnímková
  • vícesnímková

Jednosnímková fotogrammetrie při měření využívá samostatných snímků, jedná se o nejjednodušší způsob fotogrammetrie. Na snímcích lze určit jen rovinné údaje, které lze z jednoho snímku změřit. Tento způsob je vhodný na snímání téměř rovinných objektů, jakými jsou například fasády domů. Využití tedy leží např. ve stavebnictví, dále pak v různých speciálních případech archeologie, architektury.[14]

U vícesnímkové fotogrammetrie se pracuje s dvěma a více snímky. Vzhledem k tomu vzniká možnost vyhodnotit prostorové souřadnice objektů. Je nutné, aby byl předmět měření zachycen na alespoň dvou fotografiích. Pokud se při vyhodnocování dvojice snímků využívá stereoskopického vjemu, díky kterému jsou lidé schopni vnímat prostorově, jedná se o stereofotogrammetrii.[14]

Dělení podle technologie zpracování

Podle způsobu zpracování se fotogrammetrie dělí na:

  • analogová
  • analytická
  • digitální

Rozdíl v těchto metodách je hlavně v přístrojích, které slouží ke zpracování snímků. Například analogové zpracování se provádělo pomocí opticko-mechanických zařízení.

Jedná se o velmi složité přístroje a k jejich obsluze byl zapotřebí dlouhodobě proškolený pracovník, aby vyhodnocení bylo dostatečně přesné a produktivní.[14]

Naopak analytické a digitální zpracování probíhá na počítači, jednodušším způsobem. Analytická metoda převádí snímkové souřadnice do geodetických pomocí prostorových transformací. U metody digitální se využívá jako vstupní informace digitální obraz, pořízený digitálním fotoaparátem nebo snímek naskenovaný. Pro vytvoření prostorového vjemu v počítači je potřeba speciální hardware a software.[14]

6.1.2 Základní pojmy ve fotogrammetrii

Fotogrammetrický objektiv

Za fotogrammetrické objektivy můžeme považovat objektivy, které jsou využívány ve fotogrammetrických komorách. Jsou vyráběny tak, aby byly minimalizovány optické vady. Všechny vady odstranit nelze, proto u fotogrammetrických komor dochází k neustálým kalibracím. U amatérských objektivů jsou tyto vady při běžném používání pro ne- fotogrammetrické účely často nepostřehnutelné.[14]

Centrální projekce

Centrální projekce je základním principem fotogrammetrie, na kterém fungují všechny kamery. K tomu, aby bylo možné centrální projekci převést na rovinu mapy, je potřeba znát tvar a polohu fotogrammetrického svazku paprsků. Fotogrammetrický svazek paprsků je tvořen paprsky od předmětových bodů P1, P2, P3, které prochází skrze fotografický objektiv a přímočaře pokračují dále. Tím dochází k vytvoření perspektivního obrazu P´1, P´2, P´3. [13] [14]


Obrázek 18: Projekce map a snímku[14]

Prvky vnitřní orientace

Za prvky vnitřní orientace jsou je považována obrazová vzdálenost f, tedy délka kolmice spuštěné z projekčního centra na obrazovou rovinu a poloha paty kolmice f, bod H´. [14]


Obrázek 19: Vnitřní orientace snímku[14]

Prvky vnější orientace

Prvky vnější orientace určuje celkem šest prvků[13]:

  • tři prostorové souřadnice x, y, z stanoviště, tj. středu promítání
  • směr osy záběru, resp. stočení, tj. vodorovný úhel, který svírá průmět osy záběru určitým stanoveným směrem (ω)
  • sklon osy záběru, měřený ve svislé rovině od horizontály, nebo jeho doplněk, měřený od vertikály (φ)
  • pootočení, tj. úhel, který vyjadřuje otáčení snímky ve vlastní rovině kolem osy záběru (κ)


Obrázek 20: Prvky vnější orientace[13]

6.1.3 Bezpilotní letecký prostředek

Bezpilotní letecký prostředek (anglicky Unmanned Air Vehicle, UAV) představuje zařízení určené k létání bez pilota na jeho palubě. UAV jsou řízena na dálku, z nějakého určeného stanoviště. Řízení plně zajišťuje pilot, případně je let možno realizovat pomocí plně automatizované řízení na základě přeprogramovaných misí nebo komplexních dynamických systémů.[13]

V České republice má na starosti letecké předpisy Úřad pro civilní letectví (ÚCL), který mimo jiné definuje i legislativní předpisy pro provoz UAV. Základním dokumentem

je doplněk X leteckého předpisu L2, který specifikuje možnosti využívání všech bezpilotních leteckých prostředků pro sportovně rekreační i profesní činnost. Doplněk X je dostupný například z odkazu aim.rlp.cz.

6.1.4 Letecká fotogrammetrie pomocí bezpilotních leteckých prostředků

Pod pojmem UAV fotogrammetrie rozumíme leteckou fotogrammetrii, kdy je nosičem kamery bezpilotní letecký prostředek. Její značný rozvoj v posledním desetiletí úzce souvisí se současným trendem nárůstu používání bezpilotních leteckých prostředků v celé řadě odvětví lidské činnosti. S UAV lze pořizovat snímky ze vzduchu, ale také ze země. To umožňuje kombinovat přístup letecké a pozemní fotogrammetrie.[13]

Princip této metody je stejný, jako u klasického fotogrammetrického měření, platí zde geometricko-matematická rekonstrukce směru fotogrammetrických paprsků na snímku.

6.1.5 Structure from Motion

Structure from Motion (SfM) je technika zobrazování, která je založena na odhadu trojrozměrných struktur zpracováním dvourozměrných snímků pořizovaných pohybujícím se nosičem, přičemž mezi jednotlivými snímky existuje značný překryv v zachycené scéně. Svým způsobem je možno tuto techniku přirovnat k biologickém zraku: lidé (a další živé bytosti) mohou odvozovat 3D podobu scény, kterou se pohybují a na kterou se dívají z promítaného 2D (sítnicového) obrazu

Metoda je kombinací průsekové fotogrammetrie a stereofotogrammetrického přístupu. U snímků, které vstupují do výpočtů tak není potřeba dodržování rovnoběžnosti jako je tomu u stereofotogrammetrie. Dále nemusí být známy prvky vnitřní orientace kamery. Ty jsou určovány společně s polohou a prvky vnější orientace kamery a s polohou identifikovaných objektů scény v jednom kroku zvaném bundle adjustment. Výsledkem zpracování technikou SfM je tzv. řídké mračno bodů, které následně bývá zahušťováno za použití návazných technik.

6.2 Laserové skenování

Další metodou pořízení mračna bodů je laserové skenování. V kapitole (3) již bylo nastíněno, že se jedná o efektivní metodu, která stejně jako fotogrammetrie k měření délek využívá bezkontaktní měření. Výstupem měření laserovým skenerem je mračno bodů z určitého území, přičemž se k měření délky mezi body a skenerem využívá pulzní laserová technologie. K určení polohy bodů se používá prostorová polární metoda.

Základem prostorové polární metody je měření těchto veličin:[4]

  • Vodorovný úhel α
  • Zenitový úhel β
  • Vzdálenost d

Vzdálenost d je možné měřit opticky nebo elektronicky. Úhly se určují rozmetáním laserového svazku.[4]


Obrázek 21: Schéma prostorové polární metody[4]

Ze zmíněných veličin se poté odvodí prostorové souřadnice jednotlivých bodů:[4]

x = d *cos (α) *sin (β)
y = d *sin (α) *sin (β)
z = d *cos (β)

Souřadnice bodů jsou součástí lokálního souřadnicového systému, jehož počátek je laserový skener, přesněji průsečík vodorovné a svislé osy skeneru. Všechny body dohromady tvoří bodové mračno, jednotlivé body nenesou pouze informaci o poloze, ale také například o barevném rozlišení (pokud je skener vybaven RGB kamerou).[4]

6.3 Sběr dat pro účely práce

RGB snímky byly pořízeny kvadrokoptérou DJI Phantom 3 Advanced s integrovanou 12 MPix kamerou. Snímkování bylo realizováno ve dvou dnech, kdy pro každý areál SZM byl vyhrazen jeden snímkovací den. Dny byly vybrány zejména s ohledem na vhodné povětrnostní podmínky a časové možností pilota a autora práce. Z pohledu počasí je pro sběr dat z UAV kromě výskytu srážek nejdůležitější, aby vítr v nárazech nepřesáhnul rychlost stanovenou jako maximální pro dané UAV (v případě použité kvadrokoptéry se jedná o rychlost 10 m/s). Před snímkováním byla vždy realizována kontrola dočasných a trvalých bezletových zón prostřednictvím mapové služby DroneView. V následujících podkapitolách je popsána příprava před snímkováním a průběh samotného snímkování.


Obrázek 22: Ukázka z okna mapové služby dronview.rlp.cz

6.3.1 Příprava

Příprava na snímkování spočívala především v předletové přípravě v software DJI GS PRO. Při přípravě se specifikovalo několik parametrů, například:

  • Oblast realizace letu zadaná polygonem
  • Výška letu (m)
  • Podélný překryv snímků (%)
  • Příčný překryv snímků (%)

Národní památník II. světové války v Hrabyni byl prvním snímkovaným areálem. Pro celý areál byl vytvořen jeden letový plán s parametry:

  • Výška letu (50 m)
  • Podélný překryv (85 %)
  • Příčný překryv (85 %)

Areál československého opevnění v Hlučíně-Darkovičkách byl druhým snímkovaným areálem. Pro tento areál bylo naplánováno několik letových plánů, vždy pro samostatný objekt umístěný v areálu (s výjimkou tanku a ŘOPíku). Jediný rozdíl v parametrech byla místa snímkování a výška:

  • Výška letu (15-30 m)
  • Podélný překryv (85 %)
  • Příčný překryv (85 %)

6.3.2 Provedení

Při příjezdu na místa snímkování byla provedena rekognoskace terénu, a to především za účelem kontroly potencionálních překážek v letu. Kromě snímkování dle letovaného plánu s kolmou osou záběru byly vždy pořízeny také šikmé snímky (snímky se šikmou osou záběru) jednotlivých expozic. Jak již z názvu vyplývá, kolmé snímky mají osu záběru kolmou k zemskému povrchu. Šikmé snímky byly pořizovány pro zajištění kvalitní rekonstrukce 3D modelů objektů, které obsahují kolmé zdi či povrchy s velmi vysokým sklonem vůči terénu.

Kolmé snímky se pořizovaly ve formátu JPG, šikmé snímky v surovém formátu DNG (RAW formát). Počet pořízených snímků a nasnímané území pro jednotlivé expozice je uveden v tabulce 3.

Expozice Počet fotografií Nasnímané území (m2)
Areál československého opevnění, Hlučín-Darkovičky
MO-S 18 232 653
MO-S 19 278 1 095
MO-S 20 299 1 536
ŘOPík 69 126
Tank T-34 65 65
Národní památník II. světové války v Hrabyni
Památník 348 4 978
Socha 46 103
Technika 145 2 021

Tabulka 3: Počty RGB snímků a nasnímané území pro jednotlivé expozice


Obrázek 23: DJI Phantom 3 Advanced při pořizování šikmých snímků středního tanku T-34 v Darkovičkách

6.4 Tvorba modelů v prostředí Agisoft Metashape

Agisoft Metashape je jedním z nejrozšířenějších software v oblasti UAV fotogrammetrie. Umožňuje zpracování snímků pořízených RGB, multispektrálními či termálními kamerami. Na výstupu může uživatel získat zejména husté bodové mračno, síťový model, rastrový digitální model povrchu a ortofotomapu. Jedná se o komerční software vyvíjený společností Agisoft LLC.

Jednotlivé kroky zpracování popsaného v této kapitole vycházejí z uživatelského manuálu k Agisoft Metashape (Agisoft Metashape User Manual: Professional Edition, Version 1.5. 2019. Dostupné také z www.agisoft.com).

6.4.1 Předzpracování snímků

Jako první krok odvození bodového mračna z RGB snímků lze považovat předzpracování snímků. Před vložením snímků do Metashape je vhodné vizuálně zkontrolovat kvalitu snímků a vyloučit snímky, které například:

  • Nedosahují vysoké ostrosti, jsou rozmazané z důvodu pohybu UAV
  • Jsou tmavé nebo naopak přesvětlené
  • Nezachycují zájmové území/objekt
  • Jsou identické s jiným snímkem

6.4.2 Odvození řídkého bodového mračna

Práce v Metashape začíná nahráním snímků, tlačítko Add Photo v záložce Workflow.

Po nahrání snímků je potřeba zkontrolovat, zda Metashape nahrál také jejich EXIF obsahující parametry, nápomocné při určování prvků vnitřní orientace kamery, a také souřadnice místa pořízení fotografie (pokud je UAV vybaveno GNSS příjmačem). Kontrola je možná v záložce Reference, pokud nebyl EXIF nahrán, je možné jej nahrát manuálně.

Metashape nabízí možnost automatické kontroly kvality snímků, nástrojem Estimate Quality. Výsledná hodnota by měla být vyšší než 0.5, snímky s nižší hodnotou je doporučeno ze zpracování vyloučit.

Po kontrole kvality snímků a importu EXIF souborů přichází na řadu vytvoření řídkého bodového mračna, nástrojem Align photos v záložce Workflow. Při zpracování dochází ke hledání identických bodů (klíčové body) na dvou a více snímcích a využívá se dříve popsané techniky SfM.

Vstupní parametry nástroje Align photos (nastavení jednotlivých parametrů pro pevnost MO-S 20 Orel viz obrázek 24):

  • Accuracy: Parametr určující s jakou kvalitou budou nahrané fotografie vstupovat do zpracování. Highest – plné rozlišení, dále pak postupné snižování rozlišení fotografií, které má za následek rychlejší zpracování na úkor nižšího počtu bodů odvozeného řídkého mračna a jejich přesnosti.
  • Generic a Reference preselection: Generic preselection slouží k urychlení hledání klíčových bodů tím, že hledání probíhá na fotografiích s dočasně sníženou kvalitou. Reference preselection taktéž urychluje hledání identických bodů, ale tentokrát použitím informací o poloze fotografií z jejich EXIFu (jsou- li dostupné).
  • Key point limit: Horní hranice počtu zájmových bodů nalezených na jednom snímku.
  • Tie point limit: Horní hranice počtu klíčových bodů nalezených na dvou a více snímcích.
  • Guided image matching: Nastavení vhodné pro snímky s velkým rozlišením (50 a více Mpix).
  • Adaptive camera model fitting: Vhodné například u leteckých snímků, pracuje se zkreslením způsobeným různými úhly pohledu kamer atd.


Obrázek 24: Nástroj Align photos v SW Agisoft Metashape

Ke zhodnocení kvality vytvořeného řídkého mračna bodů slouží nástroj Generate Report, který generuje základní statistické údaje. Pravděpodobně nejdůležitější informací z vygenerovaných údajů jsou informace týkající se tzv. chyby reprojekce (reprojection error). Chyba reprojekce ukazuje na to, nakolik se liší poloha klíčového bodu na jednotlivých snímcích, kde byl rekonstruován. Kvalitně rekonstruované body řídkého mračna tedy dosahují nízké chyby reprojekce a tím vysoké jistoty korektnosti jejich polohy. Agisoft Metashape nabízí nástroj Gradual Selection, který umožňuje eliminovat body řídkého mračna přesahující uživatelem zadanou prahovou hodnotu chyby reprojekce.

Po zhodnocení kvality a eliminaci části bodů s nejvyššími hodnotami chyby reprojekce lze přistoupit k manuální eliminaci odlehlých bodů, které evidentně nebyl rekonstruovány korektně (a vyskytují se například vysoko nad či pod povrchem). Jedna z možností je označování jednotlivých bodů a jejich mazání klávesou Delete.


Obrázek 25: Ukázka řídkého bodového mračna, MO-S 20 Orel, Darkovičky, výstup ze SW Agisoft Metashape

6.4.3 Odvození hustého bodového mračna

Po vytvoření řídkého bodového mračna může být realizováno georeferencování snímků s použitím vlícovacích bodů signalizovaných v území, pro které je známá poloha v požadovaném souřadnicovém systému. Jelikož cílem této bakalářské práce bylo vytvořit 3d modely pouze pro jejich vizualizaci v prostředí webu za využití lokálních souřadnicových systémů, nebylo georeferencování pomocí pozemních vlícovacích bodů realizováno. Dalším krokem je vytvoření hustého bodového mračna nástrojem Build Dense Cloud, kdy dochází k navýšení počtu bodů o 2 až 3 řády oproti řídkému mračnu bodů. Vstupní parametry funkce Build Dense Cloud (nastavení jednotlivých parametrů pro pevnost MO-S 20 Orel viz obrázek 26):

  • Quality: Ekvivalent nastavení Accuracy, určuje, zda jsou snímky využity v plném rozlišení nebo ne.
  • Depth filtering: síla filtrace odlehlých bodů reprezentujících obvykle šum. Software nabízí několik možností nastavení (Mild, Moderate, Aggressive, Disabled), výběr parametru závisí zejména na charakteru rekonstruovaného objektu či terénu a způsobu pořízení snímků.
  • Calculate point colors: Při aktivaci funkce dochází k výpočtům barvy bodů. Deaktivace urychlí proces zpracování.


Obrázek 26: Nástroj Build Dense Cloud v SW Agisoft Metashape


Obrázek 27: Ukázka hustého bodového mračna, MO-S 20 Orel, Darkovičky, výstup ze SW Agisoft Metashape

Po vytvoření lze husté mračno bodů ořezat dle potřeby. V každém případě by výsledné husté mračno bodů (a všechny případně následně z něj odvozené výstupy) mělo být ořezáno na oblast kompletně pokrytou překrývajícími se fotografiemi, ideálně na oblast zmenšenou o jednu letovou řadu v každém směru. Zajistí se tím, že husté mračno bodů bylo vytvořeno v oblastech s dostatečnými překryvy snímků ze všech stran.

6.4.4 Filtrace a export

Před exportem výsledných bodových mračen bylo pro účely jejich publikace v prostředí webu potřeba provést jejich filtraci s cílem snížit celkový počet bodů v mračně a tím i jejich velikost na disku. Například vytvořený model pěchotního srubu MO-S 20 Orel (Obrázek 28) měl po exportu do formátu LAS velikost 638 MB a obsahoval přibližně 38 miliónů bodů. Publikace modelů o velikostech v řádu stovek MB na web by byla velká komplikace pro provozovatele webu, ale zejména pro jeho uživatele z důvodu nutnosti uložení a přenášení velkých objemů dat. Proto bylo nutné najít kompromis mezi kvalitou a co nejmenší velikostí.

K filtrování byl použit nástroj Filter Dense Cloud. Nástroj má jen jeden parametr nastavení, kterým je point spacing (m). Jedná se o minimální vzdálenost mezi jednotlivými body mračna. Nástroj Filter Dense Cloud byl aplikován na všechna mračna, viz tabulka 4.

Expozice Point spacing (m) Počet bodů
  Před filtrací Po filtraci Před filtrací Po filtraci
Areál československého opevnění, Hlučín-Darkovičky
MO-S 18 0.012 0.030 19 050 220 2 382 300
MO-S 19 0.021 0.030 13 828 678 2 543 075
MO-S 20 0.014 0.030 37 651 896 2 978 422
ŘOPík 0.003 0.020 34 772 380 303 627
Tank T-34 0.005 0.020 22 021 586 1 841 309
Národní památník II. světové války v Hrabyni
Památník 0.020 0.100 10 307 347 1 251 838
Socha 0.008 0.020 29 088 049 1 295 827
Technika 0.015 0.030 4 981 794 1 682 878

Tabulka 4: Hodnoty filtrace pro jednotlivé expozice

Expozice Velikost LAS souboru (MB)
  Před filtrací Po filtraci
Areál československého opevnění, Hlučín-Darkovičky
MO-S 18 483 60
MO-S 19 351 65
MO-S 20 638 75
ŘOPík 1 727 7
Tank T-34 1 770 46
Národní památník II. světové války v Hrabyni
Památník 1 482 31
Socha 739 32
Technika 143 42

Tabulka 5: Vliv filtrace na velikost výstupních souborů

Velikosti souborů se po filtraci ustálily na hodnoty okolo 50 MB. Vizuálně tímto krokem utrpěly ztrátu na kvalitě, která však ve výsledku nijak nesnižuje možnost získat stále poměrně detailní představu o podobě objektu. K exportu výsledných bodových mračen byl využit nástroj Export Dense Cloud.

7 TVORBA WEBOVÉ APLIKACE

Výsledkem zpracování dat jsou 3D modely ve formě bodového mračna pro jednotlivé expozice vybraných areálů SZM. Tyto modely bylo potřeba převést z LAS formátu získaného z Agisoftu Metashape do zmíněného adresáře ve formátu Potree file format (kapitola 4.4.1). Adresář je čitelný pro webové servery a webové prohlížeče. Posledním krokem k dokončení praktické části této práce bylo tyto vytvořené modely (3D vizualizace) publikovat v rámci webové mapové aplikace. K jejímu vytvoření byla použita open source knihovna Leaflet.

7.1 Publikování 3D modelů

Součástí nástroje Potree není grafické uživatelské rozhraní (GUI, Graphical User Interface), nástroj je proto ovládán pomocí příkazové řádky. Kromě samotného převodu Potree nabízí nápovědu, která se zobrazí přímo v příkazové řádce voláním exe souboru: PotreeConverter.exe

Ukázka příkazu vedoucího k převodu LAS souboru do Potree adresáře při použití pouze parametrů specifikujících vstupy a výstupy: PotreeConverter.exe -i model.las -o -p PageName

  • PotreeConverter.exe: EXE soubor aplikace
  • -i: umístění vstupního souboru (včetně specifikace vstupního formátu)
  • -o: umístění výstupního adresáře
  • -p: vygerování HTML stránky s názvem PageName

Příklad: PotreeConverter.exe -i D:\bp\modely_filtr\darkovicky\orel.las -o D:\bp\orel -p Orel


Obrázek 28: Ukázka protokolu o převodu LAS souboru do Potree formátu v cmd.exe

Ve výsledném protokolu vytvořeném nástrojem při převodu do Potree formátu je možné zkontrolovat například počet bodů mračna, tedy ověřit, zdali nedošlo při převodu ke ztrátě části z nich (při zpracování modelů v této bakalářské práci hodnoty počtu bodů odpovídaly u všech modelů). Jedním z parametrů je možnost nastavení minimální vzdálenosti mezi jednotlivými body (spacing – ekvivalent filtrování v Agisoft Metashape). Ve zprávě se nachází také vymezení všech bodů v prostoru a další parametry.

V případě úspěšného převodu dojde k vytvoření zmíněného adresáře (pro každý model zvlášť) obsahujícího HTML stránku, vstupní data převedená do formátu JSON (pointclouds) a zdrojové javascriptové soubory aplikací (libs), které jsou součástí Potree. Zdrojové soubory jsou nutné z toho důvodu, že Potree funguje nativně (není potřeba instalace pluginů, nástrojů atd.) v prohlížeči, jejich velikost je pro každý projekt konstantně 24 MB. Při převodu do Potree dochází ke zmenšení velikosti souboru se vstupujícím bodovým mračnem, a to přibližně o 10 %. Výsledná velikost celého adresáře je ovšem zatížena zmíněnými zdrojovými soubory. Při práci s více modely se velikost zdrojových souborů násobí. Tyto soubory jsou ovšem pro každý adresář stejné, proto je možné využít jeden zdrojový soubor pro všechny modely a tím zmenšit výslednou velikost adresáře s modely.

Při testování na lokálním počítači je ke správnému zobrazení HTML stránky nutno využít nějakého dočasného webového serveru, jakým je například XAMPP či Atom Live Server.


Obrázek 29: Ukázka 3D modelu publikovaného na webu, MO-S 20 Orel, Darkovičky

7.1.1 Úprava výsledku

V následujícím kroku je možné realizovat úpravy podoby webové stránky s 3D modelem v Potree pomocí editace JavaScript souboru pro tuto stránku. Jako příklad parametrů mohou posloužit tyto následující:

  • viewer.setPointBudget: Nastavení počtu bodů, které jsou zobrazeny po zapnutí stránky.
  • viewer.setBackground(""): Nastavení pozadí modelu. Například gradient, black.
  • viewer.scene.view.position.set(x, y, z): Pozice výchozí kamery. souřadnice
  • viewer.scene.view.lookAt(x, y, z): Výchozí směr, kterým se kamera „dívá“.


Obrázek 30: Ukázka upraveného skriptu, který je součástí vygenerované HTML stránky v Potree

7.2 Tvorba mapového okna

Základem každé webové mapové aplikace je mapové okno s ovládacími nástroji a vhodným mapovým podkladem. Webová mapová aplikace založená na knihovně Leaflet je tvořena HTML souborem, skriptem (JavaScript) a styly (CSS). Na začátku tvorby aplikace je nutné vložit propojení s Leaflet API do HTML stránky (například do prostoru pod tag title, do hlavičky HTML souboru (head)). Instrukce pro toto propojení je k nalezení na oficiálních stránkách knihovny, ze kterých bylo čerpáno při uvádění příkladů.

Následně je potřeba mapovému oknu přiřadit parametry (styl) do CSS části souboru, například:

Do skriptové části se prostřednictvím parametrů definují výchozí hodnoty mapového okna, například:

Posledním krokem je přidání mapového okna do těla (body) HTML souboru:

Výsledkem tohoto základního uzpůsobení HTML souboru je mapové okno se základními ovládacími prvky. Okno je ve zvolené velikosti, jeho středem je souřadnicemi definovaný bod s určeným výchozím přiblížením viz obrázek 31.


Obrázek 31: Ukázka základního mapového okna knihovny Leaflet

Jednotlivé funkce a nástroje mapové aplikace jsou přidávány prostřednictvím funkcí do skriptové části HTML souboru, například:

var popup = L.popup()
  .setLatLng(y, x): Souřadnice nové značky
  .setContent(''): Definování obsahu vyskakovacího okna, to lze libovolně definovat jako samostatnou HTML stránku

L.control.layers(baseMaps).addTo(map); : Přidání ovládání, přesněji výběru mezi vloženými podkladovými mapami (baseMaps)


Obrázek 32: Ukázka mapového okna, které je součástí vytvořené webové mapové aplikace pro Areál československého pevnění v Hlučíně-Darkovičkách

7.3 Začlenění vizualizace 3D modelů

Vizualizované 3D modely jsou součástí HTML souborů, stejně jako mapová okna webových mapových aplikací. Propojení těchto souborů tedy není nikterak složité. Jak již bylo zmíněno v kapitole (5), modely měly být do aplikace začleněny ve dvou formách:

  • Jako součást vyskakovacího okna zobrazeného nad mapovým oknem (viz obrázek 31)
  • V samostatném okně (viz obrázek 31)

Zobrazení 3D vizualizace v samostatném okně webového prohlížeče bylo realizováno jednoduše: adresář ve formátu Potree file format byl zahrnut do hlavního adresáře webové aplikace a byly mezi sebou propojeny pomocí URL odkazů.

Začlenění 3D vizualizace do vyskakovacího okna již vyžaduje využití některé z funkcí HTML. Jedná se primárně o funkci iframe (), která slouží ke vložení okna z požadované HTML stránky do zvolené stránky. Jedná se o párový tag, který má definovatelné parametry, například:


Obrázek 33: Ukázka vyskakovacího okna, které je součástí webové mapové aplikace pro Areál československého opevnění v Hlučíně-Darkovičkách


Obrázek 34: Ukázka samostatně vložené 3D vizualizace, která je součástí webové mapové aplikace pro Areál československého opevnění v Hlučíně-Darkovičkách

7.4 Nasazení do provozu, testování funkcionality

Kompletní adresáře s webovými aplikacemi a 3D vizualizacemi byly pracovníky SZM nahrány na jejich webový server. Ještě před samotným nahráním a předáním proběhlo lokální testování aplikace autorem práce. Byly simulovány všechny možnosti práce s aplikací. Po testování byl adresář teprve předán pracovníkům muzea. Adresáře byly vloženy do příslušných sekcí vybraných areálů na stránkách muzea.

Areál československého opevnění, Hlučín – Darkovičky
Národní památník II. světové války, Hrabyně

Testování funkcionality se provádělo i po nahrání na stránky muzea. Spočívalo především v ověření správnosti všech propojení mezi jednotlivými HTML soubory. Dále v testování funkčnosti nástrojů webové mapové aplikace, které bylo stejně jako propojení HTML souborů v pořádku. Jedinou vadou první nahrané verze bylo chybějící tlačítko umožňujícího návrat z okna 3D vizualizace umístěné přes celou stránku zpět na stránku mapového okna. Tento problém byl vyřešen vložením tlačítka a opětovným nahráním adresářů na webový server.


Obrázek 35: Ukázka samostatně vložené 3D vizualizace s tlačítkem pro návrat, Areál československého opevnění v Hlučíně-Darkovičkách

Součástí testování již publikované aplikace bylo testování rychlosti načítaní modelů při různých rychlostech internetového připojení, aby bylo ověřeno, že velikost souborů s 3D modely byla vhodně zvolena s ohledem na zajištění dostatečně rychlé odezvy prohlížení uživateli s různě rychlými internetovými připojeními. Pro testování byly vybrány dvě 3D vizualizace z Areálu československého opevnění v Darkovičkách. Záměrně byla vybrána nejobjemnější (MO-S 19 Alej – 60 MB) a nejméně objemná vizualizace (ŘOPík – 4,6 MB). Rychlost načítání byla testována na třech počítačích s rozdílnými rychlostmi připojení, viz tabulka 6.

Rychlost připojení
(stahování) (MB/s)
Expozice Doba načtení vizualizací (s)
0,5 ŘOPík 4
MO-S 19 Alej 5
4 ŘOPík 1
MO-S 19 Alej 3
7 ŘOPík Ihned
MO-S 19 Alej Ihned

Tabulka 6: Rychlost načítání 3D vizualizací v zavíslosti na rychlosti připojení

Záměrně byly vybrány tři různé rychlosti internetového připojení. Jako doba načtení se značí doba od kliknutí na tlačítko „Model na celou stránku“ po kompletní načtení prvotního náhledu na model bez zásahu do pohledu kamery. Model se totiž postupně načítá a jeho vizualizace zkvalitňuje, což lze pozorovat především u pomalejšího připojení. Podle předpokladů byly modely nejrychleji načteny v případě nejrychlejšího připojení (rychlost stahování – 7 MB/s), modely byly načteny ihned bez prodlení. Nejpomalejší připojení (rychlost stahování – 0,5 MB/s) načetlo modely do pěti sekund. Jedná se o poměrně pomalé připojení k internetu, načtení v průběhu pěti sekund by i při této variantě stále mělo zajistit rozumný uživatelský komfort při používání aplikace. Obrys modelu lze pozorovat ihned po kliknutí na tlačítko a další sekundy se model postupně načítá.

8 ZÁVĚR

Hlavním cílem této bakalářské práce bylo vytvořit 3D modely expozic ve vybraných areálech Slezského zemského muzea a tyto vytvořené modely zpřístupnit široké veřejnosti pro prohlížení na webu muzea.

Před zahájením praktických prací bylo realizováno seznámení se s aktuálním stavem webových prezentací muzeí a obdobných kulturně-historických institucí, které nějakou formou publikují prostorová data. Nejprve bylo provedeno šetření, při kterém bylo náhodně vybráno pět muzeí z každého kraje České republiky (celkem tedy bylo hodnoceno 70 muzeí). Výsledky ukázaly, že 23 % vybraných muzeí v současnosti již nějakou formou publikuje prostorová data v rámci svých webových prezentací, a to nejčastěji v podobě virtuální prohlídky.

Pro zpracování praktické části práce byly vybrány dva areály Slezského zemského muzea, a to Areál československého opevnění v Hlučíně-Darkovičkách a Památník II. světové války v Hrabyni. Pomocí bezpilotního leteckého prostředku v nich byly pořízeny RGB fotografie s vysokými překryvy, které byly následně fotogrammetrickými metodami zpracovány za účelem odvození detailních 3D modelů v podobě mračen bodů. Vytvořené 3D modely byly následně publikovány přímo na webu Slezského zemského muzea prostřednictvím vyvinuté webové mapové aplikace. Nasazení aplikace setkalo s pozitivním ohlasem ze strany pracovníků SZM i uživatelů webu.

K vytvoření webové mapové aplikace bylo využito volně dostupného nástrojů Leaflet. Vytvořená aplikace je uživatelsky přívětivá a splňuje na ni kladené požadavky, které byly specifikovány v počátcích řešení práce. V mapovém okně má uživatel možnost výběru mezi dvěma mapovými podklady, vytvořené 3D modely jednotlivých objektů ve zmíněných areálech si může zobrazovat ve vyskakovacích oknech či v novém samostatném okně prohlížeče.

V rámci dalšího vývoje aplikace by ji mimo zahrnutí dalších areálů spravovaných Slezským zemským muzeem bylo možno rozšířit například o 3D vizualizaci interiérů vybraných objektů, u kterých by to bylo možné (např. pěchotní sruby). Prezentace interiérů by mohla být realizována i jednodušší formou virtuální prohlídky.

SEZNAM POUŽITÝCH ZKRATEK

České zkratky

SZM Slezské Zemské Muzeum

ÚCL Úřad pro civilní letectví

Cizojazyčné zkratky

API Application Programming Interface

AR Augmented reality

CSS Cascading Style Sheets

GUI Graphical User Interface

HTML Hypertext Markup Language

HTTP HyperText Transfer Protocol

OGC Open Geospatial Consortium

SDK Software Development Kit

SfM Structure from Motion

SW Software

TIN Triangulated irregular network

UAV Unmanned Aerial Vehicle

VR Virtual reality

WCS Web Coverage Service

WFS Web Feature Service

WMS Web Map Service

WPS Web Processing Service

WTMS Web Map Tile Service

SEZNAM ZDROJŮ

[1] ŠIMČÍK, A. Krajem Petra Bezruče [online]. [cit. 2020-03-20].

[2] KOZÁK, Jakub. VIRTUÁLNÍ PROHLÍDKA JAKO SOUČÁST GIS. Praha, 2011. Bakalářská práce. ČVUT. Vedoucí práce Ing. Pavel ŽOFKA.

[3] J. SCHNEIDER, Philip a David H. EBERLY. Geometric Tools for Computer Graphics. Elsevier Books, 2002. ISBN 1558605940.

[4] GERÁTOVÁ, Silvia. 3D LASEROVÉ SKENOVÁNÍ PŘÍSTROJEM LEICA SCANSTATION C10. Ostrava, 2014. Diplomová práce. VŠB-TUO. Vedoucí práce Ing. Roman Kapica, Ph.D.

[5] DRDA, Ing. Filip. Jak fungují mapové služby [online]. In: . 09. 02. 2020 [cit. 2020-05- 10].

[6] SOCHOROVÁ, Martina. STUDIE A ZHODNOCENÍ ZAHRANIČNÍCH VOLNĚ DOSTUPNÝCH API MAPOVÝCH SLUŽEB. Ostrava, 2008. Diplomová práce. VŠB-TUO. Vedoucí práce Doc. Dr. Ing. Bronislava Horáková.

[7] LAZARIS, Louis. CSS okamžitě. Brno: Computer Press, 2014. ISBN ISBN978-80- 251-4176-2.

[8] MAZOCH, Břetislav. Interaktivní vizualizace 3D objektů pro webové prostředí a její využití v oblasti e-learningu. Brno, 2014. Diplomová práce. FI MU. Vedoucí práce Doc. Ing. Michal Brandejs, CSc.

[9] NOVÁK, Jan. Webová aplikace pro evidenci hydrologických událostí v krajině. Ostrava, 2010. Bakalářská práce. VŠB-TUO. Vedoucí práce Doc. Dr. Ing. Jiří Horák.

[10] HODOVAL, Pavel. SADA WEBOVÝCH NÁSTROJŮ PRO VIZUALIZACI VÝSLEDKŮ GEOLOKALIZAČNÍHO SYSTÉMU. Brno, 2017. Bakalářská práce. VUT. Vedoucí práce Ing. Jan Brejcha.

[11] SCHUETZ, Markus. Potree: Rendering Large Point Clouds in Web Browsers. Vídeň, 2016. Diplomová práce. TU-Wien.

[12] VAN NATIJNE, Adriaan. Web based visualisation of 3D radar and LiDAR data. Doplňková diplomová práce, výzkumný projekt. TU Delft.

[13] ŠIMÍČEK, Martin. IMPLEMENTACE METODY STRUCTURE FROM MOTION DO UAV FOTOGRAMMETRIE. Olomouc, 2014. Diplomová práce. UPOL. Vedoucí práce RNDr. Jakub MIŘIJOVSKÝ, Ph.D.

[14] BÖHM, Jozef. FOTOGRAMMETRIE. Ostrava, 2002. Učební texty. VŠB-TUO.

Podobné články

Další články autora

Autor : 🕔03.05.2021 📕631