Use of the photogrammetric data for vegetation inventory on urban areas

Niniejszy artykuł omawia metodykę wykonania inwentaryzacji zieleni na obszarze zurbanizowanym z wykorzystaniem danych fotogrametrycznych w postaci „prawdziwej” barwnej ortofotomapy (trueortho) w podczerwieni (CIR) oraz Numerycznego Modelu Pokrycia Terenu (NMPT) utworzonego z danych pochodzących z lotniczego skaningu laserowego (ALS) lub alternatywnie z automatycznej korelacji obrazów zdjęć lotniczych. Proces inwentaryzacji zieleni został przeprowadzony metodą klasyfikacji na podstawie analizy cech zawartych w pikselach georeferencyjnego trueortho z jednoczesnym uwzględnieniem danych wysokościowych NMPT w postaci grid. Dla przeprowadzenia tej klasyfikacji zastosowano oprogramowanie Erdas Imagine. Właściwy proces klasyfikacji był poprzedzony utworzeniem danych wejściowych do tego zadania. Dane te uzyskano w wyniku przetwarzania cyfrowych zdjęć lotniczych wykonanych kamerą UltraCam firmy Vexcel o rozdzielczości terenowej GSD = 10cm oraz chmury punktów pozyskanych techniką ALS. Przetwarzanie to obejmowało wygenerowanie Numerycznego Modelu Terenu w środowisku SCOP++ oraz Numerycznego Modelu Pokrycia Terenu w środowisku Opals i Inpho. Porównanie utworzonych NMPT z dwóch różnych źródeł danych wykazało ich pełną spójność i jednorodność oraz możliwość zastosowania obydwu modeli do generowania produktu trueortho z cyfrowych zdjęć lotniczych. Prace wykonano na fotogrametrycznej stacji cyfrowej INPHO. „Prawdziwą” cyfrową ortofotomapę generowano zarówno ze zdjęć czarnobiałych w podczerwieni (NIR) jak i zdjęć barwnych (CIR). Przeprowadzona klasyfikacja zieleni w oprogramowaniu Erdas Imagine dowiodła, iż oprogramowanie to w zupełności nadaje się do przeprowadzenia klasyfikacji na podstawie cech zawartych w pikselach z jednoczesną analizą danych wysokościowych. Wykorzystanie równoczesne zarówno danych z lotniczego skaningu laserowego jak i zdjęć barwnych w podczerwieni pozwoliło na wykonanie dokładnej klasyfikacji zieleni na bardzo trudnym terenie, jakim jest zabudowany obszar miejski. Rezultaty klasyfikacji poddano ocenie dokładności poprzez ich wizualną weryfikację w aplikacji Google Street View. W czasach, gdy platformy lotnicze posiadają na swoim pokładzie jednocześnie rejestrujące dwa sensory t.j. wysokorozdzielczą kamerę cyfrową oraz skaner laserowy fuzja danych staje się powszechnie stosowaną metodą. Dzięki temu możliwe jest połączenie zalet obydwu typów danych, a przeprowadzona inwentaryzacja roślinności na obszarze miasta jest jednym z wielu możliwych zastosowań połączenia danych ALS i CIR.This paper discusses the methodology of the implementation of an inventory of vegetation in an urban area using photogrammetric data in the form of color NIR "true-orthophotomap" (true-ortho) and the digital surface model (DSM) created with data from airborne laser scanning, or alternatively, with an automatic correlation of images. The vegetation inventory was conducted by classification on the basis of the characteristics contained in pixels of georeferenced true-ortho while taking into account the elevation data in the form of gridded DSM. To carry out the classification Erdas Imagine software was used. The correct classification process was preceded by the creation of the input data for this task. This data was obtained from the processing of digital aerial photos taken by a Vexcel UltraCam camera with the ground resolution GSD = 10cm and point clouds acquired from ALS. This processing included the generation of digital terrain model in the SCOP++ environment and the digital surface model in an Opals and Inpho environment.The Comparison of DSM created from two different sources of data showed the overall consistency and uniformity and the ability to use both models to generate a true-ortho product from digital aerial photographs. The work was performed on an INPHO photogrammetric workstation. "True-ortho" was generated from both the black and white NIR images and colour images. The classification carried out with the Erdas Imagine software proved that this software is suitable for classification based on the features extracted from the pixels with the simultaneous analysis of elevation data. Simultaneous use of data both from airborne laser scanning and colour infrared images made it possible to make an exact classification of vegetation on very difficult terrain, like built up urban areas. The results of the classification accuracy were evaluated by the visual verification in Google Street View application. At a time when airborne platforms are equipped by both sensors, ie high resolution digital camera and laser scanner, data fusion is a commonly used approach. This makes it possible to combine the advantages of both types of data, and carrying out an inventory of the vegetation in the town area is one of many possible applications of the combined data from ALS and CIR

Different mutations in Polish patients with HPRT deficiency - the Lesch-Nyhan and Kelley-Seegmiller syndromes

Five families with the Lesch-Nyhan syndrome (LNS) and two families with the Kelley-Seegmiller syndrome (KSS) were studied. Seven different mutations were identified. Two transitions, C526→ T (Prol76Ser) and G481→A (Ala161Thr), in patients with a milder form of hypoxanthine-guanine phosphoribo-syltransferase (HPRT) deficiency were detected. In patients with the Lesch-Nyhan syndrome two transitions, G569→A (Glyl90Glu) and C508→T (Arg170Ter), two transversions, C222→A (Phe74Leu) and C482→A (Ala161Glu), and a deletion of seven nucleotides (from A394 to G400) were observed. All except two of the identified mutations are novel. The C222→A substitution in exon III is located within one of the clusters of hot spots of the HPRT gene and has been previously described in four unrelated patients. The other recurrent mutation C508→T in exon VII has been reported in eight families

Molecular characterization of Polish patients with familial hypercholesterolemia: novel and recurrent LDLR mutations

Autosomal dominant hypercholesterolemia (ADH) is caused by mutations in the genes coding for the low-density lipoprotein receptor (LDLR), apolipoprotein B-100 (APOB), or proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9). In this study, a molecular analysis of LDLR and APOB was performed in a group of 378 unrelated ADH patients, to explore the mutation spectrum that causes hypercholesterolemia in Poland. All patients were clinically diagnosed with ADH according to a uniform protocol and internationally accepted WHO criteria. Mutational analysis included all exons, exon-intron boundaries and the promoter sequence of the LDLR, and a fragment of exon 26 of APOB. Additionally, the MLPA technique was applied to detect rearrangements within LDLR. In total, 100 sequence variations were identified in 234 (62%) patients. Within LDLR, 40 novel and 59 previously described sequence variations were detected. Of the 99 LDLR sequence variations, 71 may be pathogenic mutations. The most frequent LDLR alteration was a point mutation p.G592E detected in 38 (10%) patients, followed by duplication of exons 4-8 found in 16 individuals (4.2%). Twenty-five cases (6.6%) demonstrated the p.R3527Q mutation of APOB. Our findings imply that major rearrangements of the LDLR gene as well as 2 point mutations (p.G592E in LDLR and p.R3527Q in APOB) are frequent causes of ADH in Poland. However, the heterogeneity of LDLR mutations detected in the studied group confirms the requirement for complex molecular studies of Polish ADH patient