Jeg har LiDAR-data - hva nå?

I en interessant artikkel som nylig ble publisert av David Mckittrick, der han snakker om konsekvensene av tilstrekkelig kunnskap om teknikker forbundet med å arbeide med LIDAR GIS og henviser til global Mapper som et støtteverktøy i behandlingen av data innhentet.

Etter å ha lest artikkelen lastet jeg ned Global Mapper for å spille en stund, og jeg må innrømme at den opprettholder den praktiske bruken av det verktøyet vi kjente, og som det var veldig praktisk å lage digitale terrengmodeller fra xyz-tekstfiler. I dag, når tilgang til LiDAR-data blir mye rimeligere, er det ikke dårlig å ta en titt på aspektene som må vurderes når man jobber med dem, og å nevne hva Global Mapper gjør bra. At jeg insisterer, det har etterlatt meg overrasket over det jeg har testet; Med et fornyet ansikt opprettholder programmet den enkelheten i å åpne data og vise dem i forhåndskonfigurerte forslag.

Den andre dagen, på Geofumadas bordet, kunne jeg se i Don H's øyne -en av mine mentorer– et foruroligende glimt i øynene hans ved tilbudet fra en dronebud; det var et program for å oppdatere matrikkeldata; Med stor sorg måtte jeg laste det ned fra skyen og minne deg på at i de fleste utviklingsland er det ingen minimumsbetingelser for bærekraften til disse teknologiene; selv om vi til slutt nådde en konsensus om hva som er mulig på en funksjonell måte. Utbruddet av denne teknikken for noen år siden forårsaket store følelser i visse statlige enheter i USA, nå blir den overført til andre land med en latinamerikansk kontekst, som kan komme inn i ønsket om å "ri på bølgen" av anvendelsen av ny teknologi. , fanger data, men vet ikke helt hva de skal gjøre med dem.

Hvis vi tar hensyn til kostnadene som kreves av bruken av LiDAR i et prosjekt, vil vi se at det er kritisk, med tanke på hva det innebærer å gå i gang med massedatainnsamling (snakker spesielt om 'Point Cloud Collection'); til og med å erkjenne at bruken gir oss et effektivt resultat og en stor tidsbesparelse. Korrekt brukt lar LiDAR-data oss oppfatte verden på en måte som er veldig forskjellig fra den vi oppnådde gjennom tradisjonell kartleggingspraksis. Nå kan du få en virkelig visjon ved å bruke 3D-formater, og du kan også samhandle med dataene som nye analyseteknikker utvikles med.

Hva er LiDAR

David sier veldig godt: "LiDAR-data er ikke et produkt, men et råmateriale"Som etablerer det første nøkkelbegrepet, etter vår mening, å forstå emnet. Faktisk er innhenting av data inngangen som vil tillate oss, etter riktig bearbeiding, å oppnå ulike tredimensjonale modeller.

Men for å være tydeligere må vi gå tilbake og huske på den grunnleggende strukturen og egenskapene til LiDAR-dataene. LiDAR (et akronym for Light and Range Detection) er et vektorformat av 3D-prikker. Hver fil eller sett med LiDAR-data inneholder vanligvis millioner, eller til og med milliarder av tett plasserte og tilfeldig distribuerte punkter. Avstanden mellom dem avhenger av hvordan dataene ble anskaffet.

De offentlig tilgjengelige LiDAR-dataene er samlet, hovedsakelig gjennom en luftbåren plattform ved hjelp av lasertransmisjon og mottaksteknologi, i forbindelse med bruk av presise posisjonerings- og navigasjonssystemer. På hvert punkt tilskrives en x, y, z-verdi som er avledet fra den beregnede tidsforskjellen mellom overføring og mottak av en reflektert laserpuls.

Et fly som flyter sakte vil skape en sky av punkter som er mer avstand enn en som flyr raskere på høyere høyde. Avhengig des sensor som bruker den plane eller drone, og hvordan man skal arbeide med data, kan det være inkludert som ytterligere attributter, en verdi av farge, refleksjonsintensiteten og antallet returnerer per puls, for visning og analyse.

Hva kan gjøres med LiDAR-data

Som forklart inneholder data LIDAR gjennomgår en transformasjon som generelt blir en 3D modell, og deretter tale generering av et digitalt topografisk modell (DEM) eller, innstilling / automatisk utvinning av vektor objekter 3D derivater geometriske mønstre i en matrise punkter. Det er også mulig, ved å forandre representasjon av punktskyen, for å oppnå meningsfull informasjon, som representerer ulike typer underlag, elevasjonen av et punkt i forhold til bakken, eller en variasjon av tettheten av punkter, blant andre funksjoner.

Redigering og filtrering av LiDAR-dataene

Det er svært vanlig at de oppnådde datafilene inneholder mye flere poeng enn nødvendig. Derfor, før du bruker en filtreringsprosess til punktskyen, er det foretrukket å granske lagets metadata. Den statistiske sammendraget som er oppnådd, vil gi nødvendig informasjon om egenskapene til skyen, som vil foreslå tilstrekkelig beslutningstaking for filtreringsprosessen.

Forbedre kvaliteten på LiDAR-dataene

Etter å ha fjernet poengene som ikke kreves, er neste trinn å oppdage og omklassifisere de landpoengene som ikke var klassifisert. Det vil si, vi må stille datoen. Dette er svært viktig for å generere en god oppløsning DEM.
Her vurderer vi om vi er i stand til å utføre en tilstrekkelig datafiltreringsprosess og en etterfølgende omklassifisering av det samme. Begge tilsynelatende mekaniske prosedyrer er av avgjørende betydning i resultatene som skal oppnås.

På denne Global Mapper gjør det veldig bra. I det minste på redigerings- og filtreringsscenen. Og likevel må det tas i betraktning at ved å eliminere punktene som forårsaker støy, er det data som er klassifisert som overflate som ikke nødvendigvis er nyttige. Ved hjelp av Global Mapper er det ikke bare mulig å utføre en tilstrekkelig eliminering av punkter som ligger utenfor det geografiske området for prosjektområdet, men også de som ikke er nødvendige på grunn av deres egenskaper, siden applikasjonen har mange filtreringsalternativer.
La oss nå snakke om innstillingen av datoen. Global Mapper inkluderer flere integrerte prosedyrer som dataene automatisk klassifiseres og landpunkter ikke omklassifiseres i utgangspunktet, og unngår tap av potensielt nyttige data. Dette øker den relative prosentandelen poeng som kan brukes til å opprette en høyere oppløsning DEM.

Eksempelet jeg har jobbet med dataene før og etter orkanen; definitivt uten å ha en wizzard, har programvaren de nesten foreslåtte funksjonalitetene i en arbeidsflyt for å skaffe, modell, filter, generere ny modell.

Andre automatiske klassifiseringsprosesser kan oppdage og omklassifisere bygninger, trær og nyttekabler, som er det første trinnet i ekstraksjonsprosessen.

Opprettelsen av Digital Elevation Model

For å utføre 3D-analyseprosedyrene må i de fleste tilfeller LiDAR-punktskyen være effektive data. Vi bruker den såkalte gitterprosessen hvor verdien som er knyttet til hvert punkt i en matrise (vanligvis en høydeverdi) brukes som grunnlag for å generere en solid 3D-modell. Denne modellen kan bare utgjøre terreng (en digital terrengmodell) eller en overflate over bakken, for eksempel en skogsdeksel (en digital overflate modell). Forskjellen mellom de to er avledet fra filtrering og utvelgelse av punktene som brukes til å generere overflaten.

Hvis vi vurderer at flertallet av LiDAR-brukere, hovedmålet er genereringen av en DTM (Digital Terrain Model), tilbyr Global Mapper en tilstrekkelig samling terrenganalyseværktøy, inkludert volumberegning; kutte og fylle optimalisering; generering av konturlinjer; avgrensning av avstanden; og analyse av synslinjer.

Utdragsegenskaper

Å kunne generere større datatilgjengelighet fra en tettere punktsky definerer en ny vei mot den nye måten å behandle LiDAR-data på. Analysen av mønstrene i den geometriske strukturen til tilstøtende punkter kan føre til avgrensningen av konstruerte modeller, representert som tredimensjonale polygoner; kraftledninger eller kabler over bakken, representert som tredimensjonale linjer; samt trepunkter, avledet av den kollektive strukturen til punkter som er klassifisert som forhøyet vegetasjon. Global Mapper's vektorutvinningsverktøy inneholder også et tilpasset utvinningsalternativ som 3D-linjer og polygoner kan genereres etter en rekke profilvisninger som er vinkelrett på en forhåndsdefinert bane. Dette verktøyet kan brukes til å skape en nøyaktig tredimensjonal modell av enhver langstrakt struktur, for eksempel kanten av en fortau på en gate.

Davids konklusjon er åpenbar. Å ha data er ikke alt når du jobber med LiDAR; Å ha et verktøy for å behandle dem på en praktisk måte er det som forbedrer bruken av denne teknologien.

Det er nysgjerrig at sist gang jeg så denne applikasjonen var i 2011, med 11-versjonen. Jeg jobbet allerede med LiDAR, men det var noe deprimerende i ressursforbruket, jeg sluttet å se det fra versjon 13 der den evnen forbedret seg litt. Det er et spørsmål om å laste ned og teste det, da denne versjonen 18 ser ut til å være et av de beste billige programvarealternativene som gjør nesten alt som kan kreves for å betjene LiDAR-data.

er en Global Mapper