Background

  Whitehorse Erik Nielsen Interna onal Airport is a cer fied aerodrome (i.e., airport) 

owned and operated by Yukon Government. They are required “to maintain and 

operate the site in accordance with applicable Transport Canada standards listed in 

Transport Canada’s TP 312— Aerodrome Standards and Recommended Prac ces” 

periodically. The interna onal airport serves a wide array of aircra  types on 3 runways,

(14R‐32L, 01‐19 and 14L‐32R), which are surrounded by nearby forested areas, power 

poles, buildings, fences and steep terrain (Figure 1).  

Erik Nielsen Interna onal Airport Obstacle Limita on Surfaces Survey

Whitehorse, Yukon ERIC BARDIN MSc Geoma cs and

G.C. (CARL) FRIESEN CLS, BCLS, PEng, FEC

Underhill Geoma cs Ltd.  4081 4th Avenue, Whitehorse, Yukon Y1A 1H3 

(867) 668‐2048 

Challenge

  Iden fying all obstacles encroaching and their degree of protrusion within the 

different Obstacle Limita on Surfaces (OLS) of Whitehorse Interna onal Airport 

runways.  

Introduc on

  The OLS and Airport Zoning Regula ons (AZR) surfaces are a series of surfaces that 

define the limits in which objects may project into the airspace. There are 11 different 

plans to create, all requiring the same amount of OLS‐AZR surveys to be executed with  

each one having different specifica ons (e.g. take‐off/approach slopes and length, strip 

width). All individual obstacles and obstacle areas extent within the perimeter of all 

surfaces needed to be iden fied. The Government of Yukon Avia on Branch approved 

our proposal of using current exis ng LIDAR data to locate and measure the intrusion 

height of obstacles due to the extent and cost of field surveys and the limita ons of 

conven onal survey (total sta on) to see beyond an obstacle. In 2015‐2016, Underhill 

Geoma cs Ltd. (UGL) was contracted to update the plans and survey the OLS for the 

cer fica on part as well as the surfaces defined in the AZR using available LIDAR data. 

                                                               

  LIDAR is a remote sensing method that enables scru niza on of the terrain below the 

OLS‐AZR surfaces, (at sub‐meter level of accuracy),  while also giving an accurate 

coordinated posi on of a poten al obstacle. Orthophotos of the area were used to 

determine the nature of the obstacles and some field work was executed for ground 

truthing and verifica on purposes.

Descrip on of work

Conclusion

  The bulk of the analysis work was performed using two so ware: VRMesh (3D point 

cloud and mesh processing) and Civil 3D (AutoCAD). The first one allowed us to visually 

compare the LIDAR data above OLS‐AZR surfaces in 3D and extract only clusters of point 

clouds around obstacles (Figure 2). This step drama cally reduced the size of the files to 

deal with the subsequent steps of the project.    

Figure 2:  LIDAR points showed above the designed OLS‐AZR surface. Note the top of roofs in the 

foreground (A), lamp poles (B) and trees (C). 

A 

B C 

C 

  The second so ware was able to handle the rest of the work by crea ng surfaces from extracted VRMesh LIDAR data. By iden fying and outlining where LIDAR derived surfaces intersected our designed OLS‐AZR surfaces with an automated process that creates a 3D polyline; it gave us the extent of almost all obstacles we would have to report on the face of the plans.  

  A me culous recogni on and verifica on of type of the obstacles was accomplished with the help of orthophotos and limited field work, while the coordinates and heights were corroborated in the office and field. Addi onally, a volume was created between the LIDAR and the OLS‐AZR surfaces combined with a range interval eleva on gradient analysis, (Figure 3), to precisely iden fy the degree of protrusion of a mul ple obstacle area, the loca on for a single obstacle, and the highest eleva on(s) of obstacle(s) within a 3D polyline (Figure 4).                                Posi ons, eleva ons, magnitude of encroachments and nature of the obstacles were then ready to be published on their respec ve plans.  

Figure 3 : Plan view of 3d polylines created by intersec ng the LIDAR surfaces and the      

designed OLS‐AZR surfaces.  

Figure 4: Eleva on analysis comparing the LIDAR data and the OLS‐AZR surface for fast            

detec on of the highest obstacles protrusions. 

   

  Despite not registering some finer features such as poles and fences, the LIDAR data proved to be an improved method for execu ng an Obstacle Limita on Surfaces survey and for covering such terrain extent and complexity compared to conven onal survey. Furthermore,  LIDAR  data  offers  an  efficient,  accurate  and  cost‐effec ve method  for iden fying obstacle encroachments. 

Figure 1: Erik Nielsen Interna onal Airport aerial view showing an example of run‐

way 14L‐32R (blue) and 01‐19 (red) OLS surfaces. Both surfaces have different 

specifica ons pertaining to the type of aircra  they can accommodate.