私はLiDARデータを持っています-今何ですか？

最近David Mckittrickが発行した非常に興味深い記事で、GISでのLiDARの使用に関連する技術の適切な知識と、得られたデータの処理をサポートするツールとしてのGlobal Mapperの意味について説明します。

記事を読んだ後、しばらくプレイするためにGlobal Mapperをダウンロードしましたが、xyzテキストファイルからデジタル地形モデルを作成することが非常に実用的であった、私たちが知っていたツールの実用性を維持していることを認めなければなりません。今日、LiDARデータへのアクセスがはるかに手頃な価格になっているとき、それを操作するときに考慮しなければならない側面を見て、GlobalMapperが何をうまくやっているかに言及することは悪くありません。私が主張していることは、私がテストしてきたことに驚かされたということです。更新された顔で、プログラムはデータを開き、事前設定された提案でそれを表示するというその単純さを維持します。

先日、ジオフマダスのテーブルで、私はドン・Hの目に気づいた。私の指導者の一人–ドローンの入札者による申し出に彼の目には当惑するような輝きがあります。地籍データを更新するためのアプリケーションでした。非常に悲しいことに、私はそれをクラウドからダウンロードしなければならず、ほとんどの発展途上国では、これらの技術の持続可能性のための最低条件がないことを思い出させました。最終的には、機能的な方法で何が可能かというコンセンサスに達しました。数年前のこの技術の混乱は、米国の特定の政府機関に大きな感情を引き起こしました。現在、それはヒスパニックの文脈で他の国に移されており、それはアプリケーションの「波に乗る」という欲求に入る可能性があります新しいテクノロジー。、データをキャプチャしますが、それをどうするかは実際にはわかりません。

プロジェクトでLiDARを使用することによって要求されるコストを考慮に入れると、大量のデータ収集（具体的には「ポイントクラウドコレクション」と言えば）に着手するために必要なことを考慮すると、それが重要であることがわかります。その使用が効果的な結果と時間の大幅な節約をもたらすことを認識しながら。 LiDARデータを適切に使用することで、従来のマッピング手法で達成したものとは大きく異なる方法で世界を認識することができます。これで、3D形式を利用して実際のビジョンを得ることができ、新しい分析手法が開発されたデータと対話することもできます。

LiDARとは

デビッドは非常に適切に言う：LiDARデータは製品ではなく、原材料です"これは、主題を理解するための最初の重要な概念を確立していると考えられます。実際、データの取得は、適切な処理の後に、さまざまな3次元モデルを得るための入力となります。

ただし、明確にするために、LiDARデータの基本的な構造と特性について戻って覚えておく必要があります。 LiDAR（Light and Range Detectionの略語）は、3Dドットのベクトル形式です。 LiDARデータの各ファイルまたはセットには、通常、数百万、さらには数十億の密集したランダムに分散されたポイントが含まれています。それらの間の間隔の近さは、データがどのように取得されたかによって異なります。

公的に利用可能なLiDARデータは、主にレーザ送信および受信技術を使用する航空機搭載プラットホームを介して、正確な位置決めシステムおよびナビゲーションシステムの使用と共に収集されている。各点において、反射レーザパルスの送信と受信との間の計算された時間差から得られるx、y、z値が帰属される。

ゆっくりと飛行する飛行機は、より高い高度でより速く飛行する飛行機よりも間隔の広い雲を作ります。航空機またはドロンで使用されるセンサおよびデータの処理方法に応じて、視覚化および分析のための追加の属性として、カラー値、反射強度および1パルス当たりのリターン数を含めることができます。

LiDARデータでできること

クリアされているデータライダーは、デジタル標高モデル（DEM）の生成を話したり、ベクトルの設定/自動抽出がマトリクス状に3D誘導体幾何学的パターンオブジェクト次に、一般3Dモデルとなる変換を受けますポイント。これは、地面、または他の特徴のうち、点の密度の変化に対してポイントの上昇、表面の様々なタイプを表す、意味のある情報を取得するために、ポイントクラウドの表示を変更することによっても可能です。

LiDARデータの編集とフィルタリング

得られるデータファイルに必要以上に多くのポイントが含まれることは非常に一般的です。したがって、ポイントクラウドへのフィルタリングプロセスを使用する前に、レイヤのメタデータを精査することが望ましい。得られた統計的要約は、クラウドの特性に関する必要な情報を提供し、フィルタリングプロセスのための適切な意思決定を示唆する。

LiDARデータの品質を改善する

不要なポイントを削除した後、次のステップは、最初に分類されなかった地点を検出し、再分類することです。つまり、日付を調整する必要があります。これは、良好な解像度のDEMを生成するために非常に重要です。
ここでは、適切なデータフィルタリング処理を実行できるかどうか、およびそれに続く再分類を検討します。一見、機械的な手順は、得られる結果に極めて重要である。

このグローバルマッパーでは、本当にうまくいきます。少なくとも、編集とフィルタリングの段階では。ただし、ノイズの原因となるポイントを排除することにより、必ずしも有用ではない表面として分類されたデータがあることを考慮に入れる必要があります。グローバルマッパーを使用すると、プロジェクトエリアの地理的範囲外にあるポイントだけでなく、アプリケーションに多数のフィルタリングオプションがあるため、その特性のために不要なポイントを適切に削除することができます。
では、日付のチューニングについて説明しましょう。 Global Mapperには、データが自動的に分類され、最初に再分類されない地点がいくつかの統合されたプロシージャが含まれているため、潜在的に有用なデータが失われることはありません。これにより、より高い解像度のDEMを作成するために使用できるポイントの相対的な割合が増加します。

この例では、ハリケーン前後のデータを扱っています。間違いなく魔法使いを持っていなくても、ソフトウェアはワークフローの機能をほぼ提案して、モデルを取得し、モデル化し、フィルタリングし、新しいモデルを生成します。

他の自動分類プロセスは、特徴抽出プロセスの第一歩である建物、樹木およびユーティリティケーブルを検出し、再分類することができる。

デジタル標高モデルの作成

ほとんどの場合、3D分析手順を実行するには、LiDARポイントクラウドが有効なデータである必要があります。アレイの各ポイント（通常は標高値）に関連付けられた値が、ソリッド3Dモデルを生成するための基礎として使用される、いわゆる「ラティス」プロセスを使用します。このモデルは、森林カバー（デジタルサーフェスモデル）などの地形（デジタル地形モデル）または地上の表面のみを表すことができます。 2つの間の違いは、サーフェスを生成するために使用されるポイントのフィルタリングと選択に由来します。

主な目的は、DTM（Digital Terrain Model）の生成であると主張するLiDARユーザーの大多数であると考えると、Global Mapperはボリューム計算を含む十分な地形解析ツールのコレクションを提供します。カットとフィルの最適化。等高線の生成; 流域の描写; 視線の分析

属性の抽出

より密度の高いポイントクラウドからより多くのデータ可用性を生成できることは、LiDARデータを処理する新しい方法への新しいパスを定義します。隣接する点の幾何学的構造のパターンの分析は、XNUMX次元ポリゴンとして表される構築されたモデルの描写につながる可能性があります。地上の電力線またはケーブル。XNUMX次元線として表されます。高架植生として分類されたポイントの集合構造から派生したツリーポイントと同様に。グローバルマッパーのベクトル抽出ツールには、事前定義されたパスに垂直な一連のプロファイルビューに続いて3Dラインとポリゴンを生成するカスタム抽出オプションも含まれています。このツールを使用すると、路上の歩道の端など、細長い構造の正確な3次元モデルを作成できます。

デビッドの結論は明らかです。 LiDARを使用する場合、データを持つことがすべてではありません。それらを実用的な方法で処理するためのツールを持つことは、このテクノロジーの使用を強化するものです。

私がこのアプリケーションを最後に見たのが2011にあったのは不思議ですが、 11バージョン。私はすでにLiDARで仕事をしていましたが、リソースの消費がやや落ち込んでいたので、バージョン13 その能力が少し向上したところ。このバージョン18は、LiDARデータの操作に必要となる可能性のあるほとんどすべてのことを実行する、最良の低コストの代替ソフトウェアのXNUMXつであるように思われるため、ダウンロードしてテストする必要があります。

IR情報グローバルマッパー

タグ