LiDAR verilerim var - şimdi ne olacak?

o LİDAR GIS ile çalışan ve elde edilen verilerin işlenmesinde bir destek aracı olarak Global Mapper atıfta ilişkili tekniklerin yeterli bilgi etkileri hakkında konuşur David Mckittrick tarafından son yayınlanan ilginç bir makalede.

Makaleyi okuduktan sonra, Global Mapper'ı bir süre oynatmak için indirdim ve kabul etmeliyim ki, xyz metin dosyalarından dijital arazi modelleri yapmanın çok pratik olduğunu ve bildiğimiz bu aracın pratikliğini koruyor. Bugün, LiDAR verilerine erişim çok daha uygun hale gelirken, onunla çalışırken göz önünde bulundurulması gereken yönlere bir göz atmak ve Global Mapper'ın neyi iyi yaptığından bahsetmek fena değil. Israr etmem, test ettiğim şey beni şaşırttı; Yenilenen bir yüzle program, verileri açma ve önceden yapılandırılmış önerilerde göstermenin basitliğini korur.

Geçen gün, Geofumadas tablosunda Don H gözünde fark edebildim -Benim danışman biri- bir drone teklif sahibinin yaptığı teklifte gözlerinde endişe verici bir parıltı; kadastro verilerini güncellemek için bir uygulamaydı; Büyük bir üzüntüyle buluttan indirmek zorunda kaldım ve size çoğu gelişmekte olan ülkede bu teknolojilerin sürdürülebilirliği için asgari koşulların olmadığını hatırlattım; yine de sonunda işlevsel bir şekilde neyin mümkün olduğu konusunda bir fikir birliğine vardık. Birkaç yıl önce bu tekniğin patlaması, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki bazı devlet kurumlarında büyük duygulara neden oldu, şimdi ise uygulamanın "dalgasını sürme" arzusuna girebilecek Hispanik bağlamda diğer ülkelere transfer ediliyor. yeni teknoloji. , veri yakalamak ama onunla ne yapacağını gerçekten bilmemek.

Bir projede LiDAR kullanımının talep ettiği maliyeti hesaba katarsak, kitlesel veri toplamaya başlamanın ne anlama geldiğini göz önünde bulundurarak kritik olduğunu göreceğiz (özellikle 'Nokta Bulutu Toplama'dan bahsediyor); Hatta kullanımının bize etkili bir sonuç ve büyük bir zaman tasarrufu sağladığını kabul etmek. Uygun şekilde kullanıldığında, LiDAR verileri dünyayı geleneksel haritalama uygulamalarıyla başardıklarımızdan çok farklı bir şekilde algılamamıza izin verir. Artık 3B biçimleri kullanarak gerçek bir vizyon elde edebilir ve ayrıca yeni analiz tekniklerinin geliştirildiği verilerle etkileşim kurabilirsiniz.

Ki bu LiDAR olduğunu

David oldukça haklı olarak diyor ki: "LiDAR veri bir ürün, bir ham madde olmadığında"Böylece konuyu anlamak için, bizim görünümünde ilk anahtar kavram kurar. Gerçekten de, verilerin elde bize, bir adeucado işlemden sonra, çeşitli üç boyutlu modeller elde sağlayacak girişidir.

Ancak daha net olmak için geri dönüp LiDAR verilerinin temel yapısını ve özelliklerini hatırlamamız gerekiyor. LiDAR (Işık ve Menzil Tespiti'nin kısaltması), 3B noktaların vektör formatıdır. Her dosya veya LiDAR verisi kümesi genellikle milyonlarca, hatta milyarlarca yakın aralıklı ve rastgele dağıtılmış nokta içerir. Aralarındaki boşlukların yakınlığı, verilerin nasıl elde edildiğine bağlıdır.

kamuya açık LiDAR veriler çoğunlukla lazer iletim ve alım teknolojisi, hassas konumlandırma ve navigasyon sistemlerinin kullanımı ile ortak uygulama kullanarak bir hava platformu tarafından, toplanmıştır. Her bir nokta bir yansıtılan lazer darbeli zaman gönderme ve alma arasında hesaplanan fark ile elde edilen bir değer, x, y, z atfedilir.

yavaş taşıyan bir düzlem bir daha uçan daha hızlı daha yüksek irtifalarda aralıklı noktalarda bir bulutunu oluşturmak. düzlem ya Drone'u ve nasıl verilerle çalışmak için kullandığı des sensörü bağlı olarak, görüntüleme ve analiz için ek nitelikler, renk, yansıma yoğunluğunun bir değeri ve nabız başına iade sayısı olarak dahil edilebilir.

Ne LiDAR verilerle yapılabilir

Olmak açık veri LiDAR genellikle 3D modeli olan bir transformasyonuna maruz kalır, daha sonra vektör / Otomatik ekstraksiyon 3D bir matris içinde geometrik desenler türevleri nesneleri ayarlayarak bir sayısal yükseklik Modeli (DEM) ya da üretilmesini söz puan. Bu yüzeyin çeşitli türleri, toprağa noktasının veya diğer özellikleri arasında noktalarının dağılımı, bir varyasyonunun yükselmesine temsil anlamlı bilgi edinmek için, nokta bulutunun temsil değiştirerek mümkündür.

Düzenleme ve filtreleme LiDAR veri

Bu çok yaygın veri dosyaları gerekenden fazla nokta içermektedir olduğunu. Bu nedenle, bulutlanma noktası bir süzme işlemi kullanılmadan önce, tabakanın meta taramak için tercih edilir. Elde edilen özet istatistikler filtreleme işlemi için, uygun bir karar önerir bulutunun özellikleri gerekli bilgileri sağlar.

LiDAR verilerin kalitesi

değil gerekli öğeleri çıkardıktan sonra, bir sonraki adım başlangıçta sınıflandırılmamış edildi arazinin bu noktaları belirlemek ve reclassify etmektir. , Veriler düzeltmelilerdir mı. Bu iyi bir çözünürlük DEM üretmek için çok önemlidir.
Burada doğru dürüst bir süreç veri filtreleme ve aynı müteakip yeniden sınıflandırma yapmak mümkün olup olmadığını düşünün. Görünüşe göre, mekanik Her iki prosedür, sonuç elde edilmesinde önemli bir öneme sahiptir.

Bu Global Mapper'da gerçekten çok iyi. En azından düzenleme ve filtreleme aşamasında. Yine de, gürültüye neden olan noktaların ortadan kaldırılmasıyla, mutlaka kullanışlı olmayan yüzey olarak sınıflandırılan verilerin olduğu dikkate alınmalıdır. Global Mapper sayesinde, uygulama çok sayıda filtreleme seçeneğine sahip olduğu için, yalnızca proje alanının coğrafi kapsamı dışında kalan noktaların değil, özelliklerinden dolayı gerekli olmayan noktaların da yeterli bir şekilde ortadan kaldırılması mümkün olmaktadır.
Şimdi verilerinin incelik bahsedelim. Global Mapper veri otomatik olarak sıralanır ve zemin noktaları başlangıçta potansiyel olarak faydalı sınıflarken Veri kaybını önlemek sayılmaz hangi ile birkaç entegre prosedürleri içerir. Bu nedenle daha yüksek çözünürlüğe sahip bir DEM yaratılmasında kullanılabilecek noktalarının nispi yüzdesi artar.

Daha önce ve sonra kasırga verilerle çalıştık örnek; kesinlikle bir Wizzard kalmadan, yazılım neredeyse, modelleme, filtreyi edinmek yeni model oluşturmak için bir iş akışı içinde önerilen işlevselliğe sahiptir.

Diğer otomatik ayırma işlemlerinde tarafından tespit edilir ve binalar, ağaçlar ve özellik çıkarma sürecinde ilk adımdır yardımcı telleri yeniden tasnif edilebilir.

Sayısal Yükseklik Modeli oluşturulması

hemen hemen her durumda, analiz prosedürleri 3D gerçekleştirmek için LiDAR nokta bulutu verisi etkili olması gerekir. Bir matris (genellikle bir yükseklik değeri) her bir noktası ile ilişkili değer bir katı model 3D oluşturmak için bir temel olarak kullanılan, üzerinden "kafes" olarak adlandırılan işlem kullanılır. Bu model, bir orman örtüsü (dijital yüzey modeli) olduğu gibi, sadece arazi (sayısal arazi model) veya zemin üzerinde bir yüzey temsil edebilir. ikisi arasındaki fark, bir yüzey oluşturmak için kullanılan noktaları filtreleme ve seçim türetilir.

çoğu kullanıcının LiDAR, DTM (Sayısal Arazi Modeli) ana amaç olarak nesil sunulmaktadır düşünürsek, Global Mapper hacim hesaplaması dahil arazi analiz araçları, yeterli koleksiyon sağlar; kesim ve dolgu optimizasyonu; kontur oluşturma; havza tarif; ve analiz görme satırları.

Ayıklama Özellik

Daha yoğun bir nokta bulutundan daha fazla veri kullanılabilirliği oluşturabilmek, LiDAR verilerini işlemenin yeni yoluna doğru yeni bir yol tanımlar. Bitişik noktaların geometrik yapısındaki modellerin analizi, üç boyutlu çokgenler olarak temsil edilen yapılandırılmış modellerin tanımlanmasına yol açabilir; üç boyutlu çizgiler olarak gösterilen, yerden geçen güç hatları veya kablolar; yüksek bitki örtüsü olarak sınıflandırılan noktaların kolektif yapısından türetilen ağaç noktaları gibi. Vektör araçları çıkarma Global Mapper da önceden tanımlanmış bir yolu diktir profil görünümleri bir dizi aşağıdaki 3D çizgiler ve poligonlar oluşturulabilir özel çıkarma seçeneği içerir. Bu araç, bir sokak bir kaldırım gibi herhangi bir uzun yapıyla birleştirilebilen bir doğru üç boyutlu bir model oluşturmak için kullanılır.

David'in vardığı sonuç ortada. LiDAR ile çalışırken verilere sahip olmak her şey değildir; Bunları pratik bir şekilde işlemek için bir araca sahip olmak, bu teknolojinin kullanımını geliştiren şeydir.

O, bu uygulamayı son gördüğümde 2011 olduğunu meraklı versiyon 11 ile. LiDAR ile zaten iş yapıyordum ama kaynakların tüketimi biraz iç karartıcıydı, onu sürüm 13 bu yeteneğin biraz geliştiği yer. Bu bir indirme ve test etme meselesi, çünkü bu sürüm 18 bana LiDAR verilerini çalıştırmak için gerekli olabilecek hemen hemen her şeyi yapan en iyi düşük maliyetli yazılım alternatiflerinden biri gibi görünüyor.

ir global Mapper