Jeg har LiDAR-data - hvad nu?

I en meget interessant artikel for nylig udgivet af David Mckittrick, hvor han fortæller om implikationerne af tilstrækkelig viden om de teknikker, der er forbundet med at arbejde med LiDAR i GIS og refererer til Global Mapper som et støtteværktøj i behandlingen af ​​de opnåede data.

Efter at have læst artiklen downloadede jeg Global Mapper for at spille et stykke tid, og jeg må indrømme, at det fastholder den praktiske funktion af det værktøj, som vi mødte, og som det var meget praktisk at lave digitale terrænmodeller fra xyz-tekstfiler. I dag, hvor adgangen til LiDAR-data bliver meget mere overkommelig, er det ikke dårligt at tage et kig på de aspekter, der skal tages i betragtning, når man arbejder med dem, og i øvrigt nævne, hvad Global Mapper gør godt. At jeg insisterer, har efterladt mig overrasket over det, jeg har testet; Med et fornyet ansigt bevarer programmet den enkelhed ved at åbne data og vise dem i allerede prækonfigurerede forslag.

Forleden, ved Geofumadas-bordet, kunne jeg se i Don Hs øjne –en af ​​mine mentorer– et foruroligende glimt i hans øjne ved tilbuddet fra en dronebud; det var en applikation til at opdatere matrikeldata; Det er med stor beklagelse, at jeg har måttet downloade det fra skyen og minde dig om, at der i de fleste udviklingslande ikke er nogen minimumsbetingelser for bæredygtigheden af ​​denne teknologi; selvom vi til sidst nåede til enighed om, hvad der er muligt på en funktionel måde. Udbrydningen af ​​denne teknik for et par år siden skabte stor begejstring i visse statslige enheder i USA, nu bliver den overført til andre lande med en latinamerikansk kontekst, hvilket kan indgå i ønsket om at "ride på bølgen" af anvendelsen af ​​den nye teknologi, ved at fange data, men uden rigtig at vide, hvad de skal gøre med det.

Hvis vi tager de omkostninger, der kræves af brugen af ​​LiDAR i et projekt, i betragtning, vil vi se, at det er kritisk i betragtning af, hvad der skal til for at gå i gang med massiv dataindsamling (når vi taler specifikt om 'Point Cloud Collection'); stadig at erkende, at brugen af ​​det giver os et effektivt resultat og en stor tidsbesparelse. Korrekt brugt giver LiDAR-data os mulighed for at opfatte verden på en meget anderledes måde, end hvad vi kunne gennem traditionel kortlægningspraksis. Nu kan du få en reel vision ved hjælp af 3D-formater, og du kan også interagere med de data, som nye analyseteknikker udvikles med.

Hvad er LiDAR

David siger med rette: "LiDAR-data er ikke et produkt, men et råmateriale” som etablerer det første nøglebegreb, efter vores mening, til at forstå emnet. Indhentning af data er faktisk det input, der vil give os mulighed for, efter korrekt behandling, at opnå forskellige tredimensionelle modeller.

Men for at være tydeligere er vi nødt til at gå tilbage og huske på den grundlæggende struktur og karakteristika for LiDAR-data. LiDAR (et akronym for Light Detection and Ranging) er et vektorformat af 3D-punkter. Hver LiDAR-fil eller datasæt indeholder typisk millioner eller endda milliarder af tæt fordelte, tilfældigt fordelte punkter. Hvor tæt afstanden mellem dem er, afhænger af, hvordan dataene blev indsamlet.

Offentligt tilgængelige LiDAR-data er blevet indsamlet, for det meste af en luftbåren platform ved hjælp af sende- og modtagelaserteknologi, i forbindelse med brugen af ​​præcise positionerings- og navigationssystemer. Hvert punkt tildeles en x, y, z-værdi afledt af den beregnede tidsforskel mellem transmission og modtagelse af en reflekteret laserimpuls.

Et fly, der flyver langsomt, vil skabe en sky af punkter med større afstand end et fly, der flyver hurtigere i en højere højde. Afhængig af den sensor, flyet eller dronen bruger, og hvordan dataene arbejdes med, kan en farveværdi, refleksionsintensitet samt antallet af returneringer pr. puls indgå som yderligere attributter til visualisering og analyse.

Hvad kan man gøre med LiDAR-data

Efter at have ryddet LiDAR-data gennemgår en transformation, der generelt bliver en 3D-model, vi taler da om genereringen af ​​en Digital Elevation Model (DEM) eller den automatiske oprettelse/udtrækning af 3D-vektorobjekter afledt af geometriske mønstre i en matrix af punkter. Det er også muligt, ved at modificere repræsentationen af ​​punktskyen, at opnå væsentlig information, der repræsenterer forskellige typer overflader, højden af ​​et punkt i forhold til jorden eller en variation i punkternes tæthed, blandt andre karakteristika.

Redigering og filtrering af LiDAR-data

Det er meget almindeligt, at de indhentede datafiler indeholder mange flere punkter end nødvendigt. Før du bruger en filtreringsproces på punktskyen, er det derfor at foretrække at granske lagets metadata. Den opnåede statistiske oversigt vil give den nødvendige information om skyens karakteristika, som vil foreslå en passende beslutningstagning for filtreringsprocessen.

Forbedring af kvaliteten af ​​LiDAR-data

Efter at have elimineret de ikke-påkrævede punkter, er næste trin at detektere og omklassificere de grundpunkter, der ikke oprindeligt blev klassificeret. Det vil sige, at vi skal forfine dataene. Dette er meget vigtigt for at kunne generere en god opløsning DEM.
Her overvejer vi, om vi er i stand til at gennemføre en tilstrækkelig datafiltreringsproces og en efterfølgende omklassificering af samme. Begge procedurer, tilsyneladende mekaniske, har en afgørende betydning for de resultater, der skal opnås.

I denne Global Mapper gør det virkelig meget godt. I hvert fald i redigerings- og filtreringsscenariet. Og alligevel skal det tages i betragtning, at ved at eliminere de punkter, der forårsager støj, er der data klassificeret som overflade, som ikke nødvendigvis er nyttige. Gennem Global Mapper er det ikke kun muligt at udføre en passende eliminering af punkter, der ligger uden for det geografiske område af projektområdet, men også dem, der ikke er nødvendige på grund af deres egenskaber, da applikationen har adskillige filtreringsmuligheder.
Lad os nu tale om datatuning. Global Mapper inkluderer flere integrerede procedurer, hvormed dataene automatisk klassificeres, og landpunkter, der ikke oprindeligt blev taget i betragtning, omklassificeres, så man undgår at miste potentielt nyttige data. Dette øger den relative procentdel af point, der kan bruges til at skabe en højere opløsning DEM.

Jeg har arbejdet på eksemplet med data før og efter orkanen; Bestemt uden at have en guide, har softwaren de funktioner, der næsten er foreslået i en get, model, filter, generer ny model workflow.

Ved hjælp af andre automatiske klassificeringsprocesser kan bygninger, træer og forsyningskabler detekteres og omklassificeres, hvilket er det første trin i udtrækningsprocessen.

Oprettelse af den digitale højdemodel

For at udføre 3D-analyseprocedurer skal LiDAR-punktskyen i næsten alle tilfælde være effektive data. Vi bruger en proces kaldet 'gitter', hvorved værdien forbundet med hvert punkt i et array (normalt en højdeværdi) bruges som grundlag for at generere en solid 3D-model. Denne model kan kun repræsentere terræn (en digital terrænmodel) eller en overflade over jorden, såsom skovdække (en digital overflademodel). Forskellen mellem de to er afledt af filtrering og udvælgelse af de punkter, der bruges til at generere overfladen.

Hvis vi tager i betragtning, at flertallet af LiDAR-brugere har generering af en DTM (Digital Terrain Model) som hovedformål, tilbyder Global Mapper en tilstrækkelig samling af terrænanalyseværktøjer, inklusive volumenberegning; skære og fylde optimering; generering af konturlinjer; bassin afgrænsning; og analyse af sigtelinjer.

Attributudtræk

At være i stand til at generere en større tilgængelighed af data fra en tættere punktsky definerer en ny vej for os mod den nye måde at behandle LiDAR-data på. Analysen af ​​mønstre i den geometriske struktur af tilstødende punkter kan føre til afgrænsning af byggede modeller, repræsenteret som tredimensionelle polygoner; elledninger eller kabler, der passerer over jorden, repræsenteret som tredimensionelle linjer; samt træpunkter, afledt af den kollektive struktur af punkter klassificeret som forhøjet vegetation. Global Mappers vektorudtrækningsværktøjer inkluderer også en brugerdefineret ekstraktionsmulighed, hvormed 3D-linjer og polygoner kan genereres ved at følge en række profilvisninger, der er vinkelrette på en foruddefineret sti. Dette værktøj kan bruges til at skabe en nøjagtig tredimensionel model af enhver aflang struktur, såsom en kantsten på en gade.

Davids konklusion er indlysende. At have data er ikke alt, når man arbejder med LiDAR; at have et værktøj til at behandle dem på en praktisk måde er det, der forbedrer brugen af ​​denne teknologi.

Det er sjovt, at sidste gang jeg så denne app var i 2011, med version 11. Jeg arbejdede allerede med LiDAR, men det var noget deprimerende med hensyn til ressourceforbrug, jeg holdt op med at se det fra udgave 13 hvor den kapacitet forbedredes lidt. Det er et spørgsmål om at downloade det og prøve det, for denne version 18 forekommer mig at være et af de bedste billige softwarealternativer, der gør næsten alt, hvad der kan kræves for at betjene LiDAR-data.

gå til Global Mapper