मसंग LiDAR डाटा छ - अब के?

भर्खरै डेभिड म्याकट्रिकले प्रकाशित गरेको एक धेरै रोचक लेखमा, जहाँ उनले GIS मा LiDAR सँग काम गर्ने र प्राप्त डाटाको प्रशोधनमा समर्थन उपकरणको रूपमा ग्लोबल म्यापरलाई सन्दर्भ गर्ने प्रविधिहरूको पर्याप्त ज्ञानको प्रभावको बारेमा कुरा गर्छन्।

लेख पढेपछि मैले ग्लोबल म्यापरलाई केही समयको लागि प्ले गर्न डाउनलोड गरें, र मैले स्वीकार गर्नुपर्छ कि यसले त्यो उपकरणको व्यावहारिकता कायम राख्छ जुन हामीलाई थाहा थियो र जसको साथ यो xyz पाठ फाइलहरूबाट डिजिटल भू-भाग मोडेलहरू बनाउन धेरै व्यावहारिक थियो। आज, जब LiDAR डाटामा पहुँच धेरै किफायती हुँदै गइरहेको छ, तिनीहरूसँग काम गर्दा विचार गर्नुपर्ने पक्षहरूलाई हेर्नु नराम्रो छैन र प्रक्रियामा ग्लोबल म्यापरले के राम्रो गर्छ भनेर उल्लेख गर्नुहोस्। म जिद्दी गर्छु, म के प्रयास गरिरहेकी छु भनेर म छक्क परेको छु; नविकरण अनुहारको साथ, कार्यक्रमले डाटा खोल्ने र यसलाई पहिले नै पूर्व कन्फिगर गरिएका सुझावहरूमा देखाउने सरलता कायम राख्छ।

अर्को दिन, जियोफुमाडासको टेबलमा, मैले डन एचको आँखामा देखेँ -मेरो सल्लाहकार मध्ये एक- ड्रोन बोलीकर्ताले गरेको प्रस्तावमा उसको आँखामा निराशाजनक चमक; यो क्याडस्ट्रल डाटा अपडेट गर्न एउटा अनुप्रयोग थियो; धेरै दु:खका साथ मैले यसलाई क्लाउडबाट डाउनलोड गर्नुपर्‍यो र धेरैजसो विकासोन्मुख देशहरूमा यी प्रविधिहरूको दिगोपनको लागि कुनै न्यूनतम अवस्थाहरू छैनन् भनेर सम्झाउनु परेको छ; यद्यपि अन्तमा हामी कार्यात्मक रूपमा के सम्भव छ भन्ने सहमतिमा पुग्यौं। केही वर्ष पहिले यस प्रविधिको उदयले संयुक्त राज्यका केही सरकारी संस्थाहरूमा ठूलो उत्साह उत्पन्न गर्‍यो, अब यसलाई हिस्पानिक सन्दर्भको साथ अन्य देशहरूमा हस्तान्तरण गरिएको छ, जुन प्रयोगको "लहरमा सवारी" गर्ने इच्छामा प्रवेश गर्न सक्छ। नयाँ प्रविधि। , डाटा क्याप्चर गर्दै तर वास्तवमा यसको साथ के गर्ने थाहा छैन।

यदि हामीले एक परियोजनामा ​​LiDAR प्रयोग गर्ने लागतलाई ध्यानमा राख्यौं भने, हामी यो महत्त्वपूर्ण छ भनेर देख्नेछौं, यसले ठूलो डेटा सङ्कलनमा के समावेश गर्दछ (विशेष गरी 'पोइन्ट क्लाउड संग्रह' को कुरा गर्दै); यसको प्रयोगले हामीलाई प्रभावकारी नतिजा र समयको ठूलो बचत प्रदान गर्दछ भनी स्वीकार गर्दै। ठीकसँग प्रयोग गरिएको, LiDAR डेटाले हामीलाई परम्परागत म्यापिङ अभ्यासहरू मार्फत हासिल गरेको भन्दा धेरै फरक तरिकाले संसारलाई बुझ्न अनुमति दिन्छ। अब तपाइँ 3D ढाँचाहरू प्रयोग गरेर वास्तविक दृष्टि प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ र तपाइँ डाटासँग अन्तरक्रिया गर्न सक्नुहुन्छ, यसैले नयाँ विश्लेषण प्रविधिहरू विकास गर्न सक्नुहुन्छ।

LiDAR के हो

डेभिड एकदम सहि भन्छन्: "LiDAR डाटा उत्पादन होइन कच्चा माल हो" जसले हाम्रो विचारमा, विषय बुझ्नको लागि पहिलो मुख्य अवधारणा स्थापित गर्दछ। वास्तवमा, डेटा प्राप्त गर्नु भनेको इनपुट हो जसले हामीलाई पर्याप्त प्रशोधन पछि, विभिन्न त्रि-आयामी मोडेलहरू प्राप्त गर्न अनुमति दिन्छ।

तर, स्पष्ट हुनको लागि हामीले पछाडि जानु पर्छ र LiDAR डाटाको आधारभूत संरचना र विशेषताहरू बारे सम्झनु पर्छ। LiDAR (Light Detection and Ranging को संक्षिप्त रूप) एक 3D पोइन्ट भेक्टर ढाँचा हो। प्रत्येक LiDAR फाइल वा डेटा सेटमा सामान्यतया लाखौं, वा अरबौं, नजिकको दूरी र अनियमित रूपमा वितरित बिन्दुहरू समावेश हुन्छन्। तिनीहरू बीचको स्पेसिङ कति नजिक छ डाटा कसरी प्राप्त भयो भन्नेमा निर्भर गर्दछ।

सार्वजनिक रूपमा उपलब्ध LiDAR डाटा सङ्कलन गरिएको छ, प्राय: सटीक स्थिति र नेभिगेसन प्रणालीहरूको प्रयोगको संयोजनमा, ट्रान्समिट र रिसिभ लेजर प्रविधि प्रयोग गरेर एयरबोर्न प्लेटफर्मद्वारा। प्रतिबिम्बित लेजर पल्सको ट्रान्समिशन र रिसेप्शन बीचको गणना गरिएको समय भिन्नताबाट व्युत्पन्न एक x, y, z मान प्रत्येक बिन्दुमा एट्रिब्यूट गरिएको छ।

बिस्तारै उड्ने हवाइजहाजले अग्लो उचाइमा छिटो उड्ने भन्दा धेरै फराकिलो दूरीको बिन्दुहरूको बादल सिर्जना गर्नेछ। विमान वा ड्रोन द्वारा प्रयोग गरिएको सेन्सरमा निर्भर गर्दछ, र डेटा कसरी काम गरिन्छ, रङ मान, प्रतिबिम्ब तीव्रता, साथै प्रति पल्स रिटर्नको संख्यालाई दृश्य र विश्लेषणको लागि अतिरिक्त विशेषताहरूको रूपमा समावेश गर्न सकिन्छ।

LiDAR डाटा संग के गर्न सकिन्छ

LiDAR डेटाले सामान्यतया 3D मोडेल बन्ने परिवर्तनबाट गुज्रिएको कुरा स्पष्ट हुँदा, हामी त्यसपछि डिजिटल एलिभेसन मोडेल (DEM) को जेनेरेशन वा पोइन्टहरूको म्याट्रिक्समा ज्यामितीय ढाँचाबाट व्युत्पन्न 3D भेक्टर वस्तुहरूको स्वचालित सिर्जना/निकासीको बारेमा कुरा गर्छौं। यो पनि सम्भव छ, बिन्दु क्लाउड को प्रतिनिधित्व परिमार्जन गरेर, महत्वपूर्ण जानकारी प्राप्त गर्न को लागी, विभिन्न प्रकार को सतह को प्रतिनिधित्व, जमीन को सम्बन्ध मा एक बिन्दु को उचाई, वा बिन्दु को घनत्व मा भिन्नता, अन्य विशेषताहरु मा बीच।

LiDAR डाटाको सम्पादन र फिल्टरिङ

प्राप्त डाटा फाइलहरूको लागि आवश्यक भन्दा धेरै बिन्दुहरू समावेश गर्न यो धेरै सामान्य छ। त्यसकारण, पोइन्ट क्लाउडमा फिल्टरिङ प्रक्रिया प्रयोग गर्नु अघि, लेयर मेटाडेटा जाँच गर्न राम्रो हुन्छ। प्राप्त तथ्याङ्कीय सारांशले क्लाउडका विशेषताहरू बारे आवश्यक जानकारी प्रदान गर्नेछ जसले फिल्टरिङ प्रक्रियाको लागि उपयुक्त निर्णय गर्ने सुझाव दिन्छ।

LiDAR डाटाको गुणस्तर सुधार गर्दै

गैर-आवश्यक बिन्दुहरू मेटाएपछि, अर्को चरण भनेको ती आधारभूत बिन्दुहरू पत्ता लगाउन र पुन: वर्गीकरण गर्नु हो जुन सुरुमा वर्गीकृत गरिएको थिएन। त्यो हो, हामीले डाटा परिष्कृत गर्नुपर्छ। राम्रो रिजोलुसनको साथ एक DEM उत्पन्न गर्न सक्षम हुन यो धेरै महत्त्वपूर्ण छ।
यहाँ हामी आफैलाई सोध्छौं कि यदि हामी पर्याप्त डेटा फिल्टरिङ प्रक्रिया र डेटाको पछिल्लो पुन: वर्गीकरण गर्न सक्षम छौं। दुवै प्रक्रियाहरू, स्पष्ट रूपमा मेकानिकल, प्राप्त गर्न नतिजाहरूमा महत्त्वपूर्ण महत्त्व छ।

यस ग्लोबल म्यापरमा वास्तवमै यो धेरै राम्रो छ। कम्तिमा, सम्पादन र फिल्टरिङ परिदृश्यमा। र तैपनि, यो ध्यानमा राख्नु पर्छ कि आवाज निम्त्याउने बिन्दुहरू हटाएर, त्यहाँ डेटा सतहको रूपमा वर्गीकृत छ जुन आवश्यक रूपमा उपयोगी छैन। ग्लोबल म्यापर प्रयोग गरेर, यो परियोजना क्षेत्रको भौगोलिक दायरा बाहिरका बिन्दुहरूलाई ठीकसँग हटाउन मात्र सम्भव छैन, तर तिनीहरूका विशेषताहरूद्वारा आवश्यक नभएकाहरूलाई पनि, किनभने अनुप्रयोगमा धेरै फिल्टरिङ विकल्पहरू छन्।
अब डाटा रिफाइनमेन्ट बारे कुरा गरौं। ग्लोबल म्यापरले धेरै एकीकृत प्रक्रियाहरू समावेश गर्दछ जसको साथ डेटा स्वचालित रूपमा वर्गीकृत हुन्छ र प्रारम्भिक रूपमा विचार नगरिएको आधार बिन्दुहरू पुन: वर्गीकृत गरिन्छ, सम्भावित उपयोगी डेटा गुमाउनबाट जोगिन। यसले उच्च रिजोल्युसनको साथ DEM सिर्जना गर्न प्रयोग गर्न सकिने बिन्दुहरूको सापेक्ष प्रतिशत बढाउँछ।

मैले आँधीबेहरी अघि र पछिको डेटाको साथ उदाहरणमा काम गरेको छु; पक्कै पनि विजार्ड बिना, सफ्टवेयरसँग प्राप्त, मोडेल, फिल्टर, नयाँ मोडेल कार्यप्रवाह उत्पन्न गर्ने लगभग सुझाव गरिएका कार्यक्षमताहरू छन्।

अन्य स्वचालित वर्गीकरण प्रक्रियाहरूले भवनहरू, रूखहरू, र उपयोगिता केबलहरू पत्ता लगाउन र पुन: वर्गीकरण गर्न सक्छन्, जुन सुविधा निकासी प्रक्रियाको पहिलो चरण हो।

डिजिटल एलिभेसन मोडेलको निर्माण

3D विश्लेषण प्रक्रियाहरू प्रदर्शन गर्न, लगभग सबै अवस्थामा, LiDAR बिन्दु क्लाउड डेटा प्रभावकारी हुन आवश्यक हुनेछ। हामी 'जाली' नामक प्रक्रिया प्रयोग गर्छौं जसमा एरेमा प्रत्येक बिन्दुसँग सम्बन्धित मान (सामान्यतया एक उचाइ मान) ठोस 3D मोडेल उत्पन्न गर्न आधारको रूपमा प्रयोग गरिन्छ। यो मोडेलले केवल भू-भाग (डिजिटल भू-भाग मोडेल) वा जमिन माथिको सतहलाई प्रतिनिधित्व गर्न सक्छ, जस्तै वन आवरण (डिजिटल सतह मोडेल)। दुई बीचको भिन्नता सतह उत्पन्न गर्न प्रयोग गरिएका बिन्दुहरूको फिल्टर र चयनबाट व्युत्पन्न हुन्छ।

यदि हामीले धेरै जसो LiDAR प्रयोगकर्ताहरूको मुख्य उद्देश्यको रूपमा DTM (डिजिटल टेरेन मोडेल) को उत्पादन गर्ने कुरालाई ध्यानमा राख्यौं भने, ग्लोबल म्यापरले भोल्युम गणना सहित भू-भाग विश्लेषण उपकरणहरूको पर्याप्त संग्रह प्रदान गर्दछ; काट्नुहोस् र अप्टिमाइजेसन भर्नुहोस्; समोच्च रेखाहरूको उत्पादन; वाटरशेड रेखाचित्र; र दृष्टि विश्लेषण को रेखा।

विशेषता निकासी

डेन्सर पोइन्ट क्लाउडबाट थप डाटा उपलब्धता उत्पन्न गर्न सक्षम हुनुले LiDAR डाटा प्रशोधन गर्ने नयाँ तरिका तर्फ नयाँ मार्ग परिभाषित गर्दछ। छेउछाउका बिन्दुहरूको ज्यामितीय संरचनामा ढाँचाहरूको विश्लेषणले तीन-आयामी बहुभुजको रूपमा प्रतिनिधित्व गरी निर्मित मोडेलहरूको चित्रण गर्न सक्छ; बिजुली लाइनहरू वा जमिनबाट गुजरने केबलहरू, त्रि-आयामी रेखाहरूको रूपमा प्रतिनिधित्व; साथै रूख बिन्दुहरू, उच्च वनस्पतिको रूपमा वर्गीकृत बिन्दुहरूको सामूहिक संरचनाबाट व्युत्पन्न। ग्लोबल म्यापरको भेक्टर निकासी उपकरणहरूले अनुकूलन निकासी विकल्प पनि समावेश गर्दछ जसको साथ 3D रेखाहरू र बहुभुजहरू प्रोफाइल दृश्यहरूको श्रृंखला पछ्याएर उत्पन्न गर्न सकिन्छ जुन पूर्वनिर्धारित मार्गमा लम्ब हुन्छ। यो उपकरण सडकमा फुटपाथको किनारा जस्ता कुनै पनि लम्बिएको संरचनाको सही त्रि-आयामी मोडेल सिर्जना गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।

डेभिडको निष्कर्ष स्पष्ट छ। LiDAR सँग काम गर्दा डाटा हुनु सबै कुरा होइन; तिनीहरूलाई व्यावहारिक तरिकामा प्रशोधन गर्ने एउटा उपकरण हुनु भनेको यो प्रविधिको प्रयोगलाई बढावा दिन्छ।

यो रमाइलो छ कि मैले अन्तिम पटक यो अनुप्रयोग 2011 मा देखेको थिएँ, 11 संस्करणको साथ। मैले पहिले नै LiDAR सँग काम गरिरहेकी थिएँ तर यो संसाधन उपभोगको सन्दर्भमा केही निराशाजनक थियो, मैले यसलाई देख्न छोडे। 13 संस्करण जहाँ त्यो क्षमता अलिकति सुधार भयो। यो डाउनलोड गर्ने र यसलाई प्रयास गर्ने कुरा हो, किनकि यो संस्करण 18 मलाई सबै भन्दा राम्रो कम लागत सफ्टवेयर विकल्पहरू मध्ये एक जस्तो देखिन्छ जसले लगभग सबै कुरा गर्दछ जुन LiDAR डाटा सञ्चालन गर्न आवश्यक पर्दछ।

जानुहोस् ग्लोबल मेपर