मेरे पास LiDAR डेटा है - अब क्या?

हाल ही में डेविड मैकिट्रिक द्वारा प्रकाशित एक बहुत ही दिलचस्प लेख में, जहां उन्होंने जीआईएस में लीडर के साथ काम करने के साथ जुड़े तकनीकों के उचित ज्ञान के निहितार्थ के बारे में बात की है और ग्लोबल मैपर को डेटा के प्रोसेसिंग का समर्थन करने के लिए एक उपकरण के रूप में संदर्भित किया है।

लेख पढ़ने के बाद, मैंने थोड़ी देर के लिए खेलने के लिए ग्लोबल मैपर डाउनलोड किया, और मुझे यह स्वीकार करना चाहिए कि यह उस टूल की व्यावहारिकता को बनाए रखता है जिसे हम जानते थे और जिसके साथ यह xyz पाठ फ़ाइलों से डिजिटल इलाके मॉडल बनाने के लिए बहुत व्यावहारिक था। आज, जब LiDAR डेटा तक पहुंच बहुत सस्ती हो रही है, तो उन पहलुओं पर एक नज़र डालना बुरा नहीं है, जिनके साथ काम करने पर विचार किया जाना चाहिए और यह उल्लेख करने के लिए कि ग्लोबल मैपर क्या अच्छा करता है। मैं जोर देकर कहता हूं, इसने मुझे हैरान कर दिया है कि मैं क्या परीक्षण कर रहा हूं; नए सिरे से चेहरे के साथ, कार्यक्रम डेटा को खोलने और इसे पूर्व-निर्धारित सुझावों में प्रदर्शित करने की सादगी रखता है।

दूसरे दिन, ज्योफुमदास की मेज पर, मैं डॉन एच की आँखों में देख सकता था -मेरे आकाओं में से एक- ड्रोन बोली लगाने वाले की पेशकश पर उसकी आंखों में एक निराशाजनक चमक; यह भूकर डेटा अद्यतन करने के लिए एक आवेदन पत्र था; बड़े दुख के साथ मुझे इसे क्लाउड से डाउनलोड करना पड़ा और आपको याद दिलाना पड़ा कि अधिकांश विकासशील देशों में इन प्रौद्योगिकियों की स्थिरता के लिए कोई न्यूनतम शर्तें नहीं हैं; हालांकि अंत में हम इस बात पर आम सहमति पर पहुंचे कि कार्यात्मक तरीके से क्या संभव है। कुछ साल पहले इस तकनीक के व्यवधान ने संयुक्त राज्य अमेरिका में कुछ सरकारी संस्थाओं में बड़ी भावना पैदा की, अब इसे हिस्पैनिक संदर्भ के साथ अन्य देशों में स्थानांतरित किया जा रहा है, जो कि आवेदन की "लहर की सवारी" करने की इच्छा में प्रवेश कर सकता है। नई तकनीक। , डेटा कैप्चर करना लेकिन वास्तव में यह नहीं जानना कि इसके साथ क्या करना है।

यदि हम एक परियोजना में LiDAR के उपयोग द्वारा मांग की गई लागत को ध्यान में रखते हैं, तो हम देखेंगे कि यह महत्वपूर्ण है, यह देखते हुए कि यह बड़े पैमाने पर डेटा संग्रह (विशेष रूप से 'प्वाइंट क्लाउड कलेक्शन' की बात) पर जोर देता है; यहां तक ​​कि मान्यता है कि इसका उपयोग हमें एक प्रभावी परिणाम और समय की एक बड़ी बचत प्रदान करता है। उचित रूप से उपयोग किया जाने वाला, LiDAR डेटा हमें दुनिया को उस तरीके से देखने की अनुमति देता है जो पारंपरिक मानचित्रण प्रथाओं के माध्यम से प्राप्त की गई चीज़ों से बहुत अलग है। अब आप 3 डी प्रारूपों का उपयोग करके एक वास्तविक दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं और आप उस डेटा के साथ भी बातचीत कर सकते हैं जिसके साथ नई विश्लेषण तकनीकें विकसित की जाती हैं।

लिडर क्या है

दाऊद बहुत सही कहता है: "लीडर डेटा एक उत्पाद नहीं है, लेकिन एक कच्चा माल है"जो विषय को समझने के लिए, हमारी राय में पहली महत्वपूर्ण अवधारणा को स्थापित करता है वास्तव में, डेटा प्राप्त करना इनपुट है जो हमें उचित प्रसंस्करण के बाद, तीन-आयामी मॉडलों को प्राप्त करने के लिए अनुमति देगा।

लेकिन, स्पष्ट होने के लिए, हमें वापस जाने और LiDAR डेटा की मूल संरचना और विशेषताओं के बारे में याद रखने की आवश्यकता है। LiDAR (लाइट एंड रेंज डिटेक्शन के लिए एक संक्षिप्त विवरण) 3D डॉट्स का एक वेक्टर प्रारूप है। LiDAR डेटा की प्रत्येक फ़ाइल या सेट में आम तौर पर लाखों, या यहां तक ​​कि अरबों बारीकी से और बेतरतीब ढंग से वितरित बिंदु होते हैं। उनके बीच रिक्ति की निकटता इस बात पर निर्भर करती है कि डेटा का अधिग्रहण कैसे किया गया था।

सार्वजनिक रूप से उपलब्ध लिडर डेटा को एक सटीक स्थिति और नेविगेशन सिस्टम के उपयोग के साथ लेजर ट्रांसमिशन और रिसेप्शन टेक्नोलॉजी का उपयोग करते हुए, एक एयरबोर्न मंच के माध्यम से एकत्र किया गया है। प्रत्येक बिंदु पर, प्रतिबिंबित लेजर पल्स के ट्रांसमिशन और रिसेप्शन के बीच की गणना के समय के अंतर से प्राप्त एक्स, वाई, जेड मान का श्रेय दिया जाता है।

एक विमान जो धीरे-धीरे मक्खियों में उड़ता है, वह एक ऊंचाई से ज्यादा दूरी पर एक बादल की तरफ बढ़ जाएगा जो उच्च ऊंचाई पर तेजी से उड़ता है। विमान या ड्रॉन द्वारा इस्तेमाल किए जाने वाले संवेदक के आधार पर, और डेटा कैसे संसाधित होता है, एक रंग का मूल्य, प्रतिबिंब तीव्रता, और प्रति पल्स प्रतिफल की संख्या दृश्य और विश्लेषण के लिए अतिरिक्त विशेषताओं के रूप में शामिल की जा सकती है।

लिडर डाटा के साथ क्या किया जा सकता है

होने के नाते स्पष्ट डेटा LIDAR का एक परिवर्तन जो आम तौर पर एक 3D मॉडल बन जाता है से होकर गुजरती है, तो एक डिजिटल एलिवेशन मॉडल (डीईएम) या की पीढ़ी बात करते हैं, की स्थापना वेक्टर के / स्वत: निकासी वस्तुओं 3D एक मैट्रिक्स में ज्यामितीय पैटर्न डेरिवेटिव अंक। यह बिंदु बादल के प्रतिनिधित्व को बदलने, सार्थक जानकारी प्राप्त करने के लिए, सतह के विभिन्न प्रकार, भूमि पर एक बिंदु रिश्तेदार, या अंक का घनत्व, अन्य सुविधाओं के बीच की भिन्नता के उन्नयन के लिए कार्य करके भी संभव है,।

लीडर डेटा को संपादित और छानने

यह बहुत आम है कि प्राप्त डेटा फ़ाइलों में आवश्यक से अधिक अंक शामिल हैं। इसलिए, पॉइंट क्लाउड पर फ़िल्टरिंग प्रक्रिया का उपयोग करने से पहले, यह परत के मेटाडेटा की जांच करने के लिए बेहतर है। प्राप्त सांख्यिकीय सारांश, क्लाउड की विशेषताओं के बारे में आवश्यक जानकारी प्रदान करेगा जो फ़िल्टरिंग प्रक्रिया के लिए पर्याप्त निर्णय लेने की प्रक्रिया का सुझाव देगा।

लीडर डेटा की गुणवत्ता में सुधार

आवश्यक न होने वाले बिंदुओं को हटाने के बाद, अगले चरण उन भूमि बिंदुओं का पता लगाने और उन्हें पुनर्वर्गीकृत करना है जिन्हें शुरू में वर्गीकृत नहीं किया गया था। यही है, हमें तारीख को ट्यून करना होगा यह एक बहुत अच्छा संकल्प डीईएम उत्पन्न करने के लिए बहुत महत्वपूर्ण है।
यहां हम विचार करते हैं कि क्या हम एक पर्याप्त डेटा फ़िल्टरिंग प्रक्रिया और इसके बाद के पुनर्व्यवेशन का प्रदर्शन करने में सक्षम हैं। प्रतीत होता है कि दोनों यांत्रिक प्रक्रियाएं प्राप्त करने के परिणामों में महत्वपूर्ण हैं।

इस ग्लोबल मैपर में वास्तव में बहुत अच्छा है। कम से कम, संपादन और फ़िल्टरिंग चरण पर। और फिर भी यह ध्यान में रखा जाना चाहिए कि शोर पैदा करने वाले बिंदुओं को समाप्त करके, डेटा को सतह के रूप में वर्गीकृत किया गया है जो आवश्यक रूप से उपयोगी नहीं है। ग्लोबल मैपर के माध्यम से, न केवल परियोजना क्षेत्र के भौगोलिक दायरे के बाहर, बल्कि उन विशेषताओं को भी पर्याप्त रूप से समाप्त करना संभव नहीं है, बल्कि उन लोगों को भी जिनकी विशेषताओं की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि आवेदन में कई फ़िल्टरिंग विकल्प हैं।
अब हम तारीख के ट्यूनिंग के बारे में बात करते हैं। ग्लोबल मैपर में कई एकीकृत प्रक्रियाएं शामिल हैं जिनके साथ डेटा स्वचालित रूप से वर्गीकृत किया जाता है और प्रारंभिक रूप से पुन: वर्गीकृत नहीं किए जा रहे भूमि अंक, इस प्रकार संभावित उपयोगी डेटा के नुकसान से बचने के लिए। यह उन अंकों के सापेक्ष प्रतिशत को बढ़ाता है जिनका उपयोग उच्च संकल्प डीईएम बनाने के लिए किया जा सकता है।

उदाहरण मैंने तूफान से पहले और बाद में डेटा के साथ काम किया है; निश्चित रूप से एक बर्फ़ील्ड बिना, सॉफ्टवेयर लगभग एक वर्कफ़्लो में कार्यप्रवाह प्राप्त करने, मॉडल, फिल्टर, नए मॉडल बनाने के बारे में सुझाव दिया है।

अन्य स्वचालित वर्गीकरण प्रक्रियाएं इमारतों, पेड़ों और उपयोगिता केबल्स का पता लगा सकती हैं और पुनर्व्यवस्था कर सकती हैं, जो सुविधा निष्कर्षण प्रक्रिया में पहला कदम है।

डिजिटल ऊंचाई मॉडल का निर्माण

3D विश्लेषण प्रक्रियाओं को करने के लिए, लगभग सभी मामलों में, लीडर बिंदु क्लाउड को प्रभावी डेटा होने की आवश्यकता होगी। हम तथाकथित 'जाली' प्रक्रिया का उपयोग करते हैं जिससे एक सरणी के प्रत्येक बिंदु (आमतौर पर एक ऊंचाई मूल्य) से जुड़ा मूल्य का उपयोग ठोस 3D मॉडल बनाने के आधार के रूप में किया जाता है। यह मॉडल केवल भू-भाग (एक डिजिटल भू-भाग मॉडल) या जमीन से ऊपर की सतह, जैसे कि वन आवरण (एक डिजिटल सतह मॉडल) का प्रतिनिधित्व कर सकता है। दोनों के बीच का अंतर सतह को उत्पन्न करने के लिए उपयोग किए जाने वाले अंकों के फ़िल्टरिंग और चयन से प्राप्त होता है।

यदि हम समझते हैं कि लीडर उपभोक्ताओं के बहुमत, मुख्य उद्देश्य डीटीएम (डिजिटल टेरेन मॉडल) की पीढ़ी है, तो ग्लोबल मैपर मात्रा का विश्लेषण सहित इलाके विश्लेषण उपकरणों का एक पर्याप्त संग्रह प्रदान करता है; कट और अनुकूलन भरें; समोच्च लाइनों का निर्माण; वाटरशेड चित्रण; और दृष्टि की लाइनों का विश्लेषण।

एक्स्ट्रेक्टिंग एट्रिब्यूट्स

एक सघन बिंदु बादल से अधिक डेटा उपलब्धता उत्पन्न करने में सक्षम होने के कारण LiDAR डेटा को संसाधित करने के नए तरीके की दिशा में एक नया मार्ग निर्धारित करता है। आसन्न बिंदुओं की ज्यामितीय संरचना में पैटर्न का विश्लेषण तीन-आयामी बहुभुज के रूप में प्रस्तुत किए गए निर्माण मॉडल के परिसीमन का कारण बन सकता है; जमीन के ऊपर से गुजरने वाली बिजली की लाइनें या केबल, जिसे तीन आयामी लाइनों के रूप में दर्शाया गया है; पेड़ों के अंक के साथ-साथ ऊंचे वनस्पतियों के रूप में वर्गीकृत किए गए बिंदुओं की सामूहिक संरचना से व्युत्पन्न। ग्लोबल मैपर के वेक्टर निष्कर्षण उपकरण में एक कस्टम निष्कर्षण विकल्प भी शामिल है, जिसमें पूर्वनिर्धारित पथ के लंबवत प्रोफाइल दृश्यों की श्रृंखला के बाद 3D लाइन और बहुभुज उत्पन्न किए जा सकते हैं। यह उपकरण किसी भी लम्बी संरचना के सटीक त्रि-आयामी मॉडल बनाने के लिए उपयोग किया जा सकता है, जैसे कि सड़क पर एक फुटपाथ के किनारे।

डेविड का निष्कर्ष स्पष्ट है। डेटा के साथ सब कुछ नहीं है जब LiDAR के साथ काम कर रहा है; एक उपकरण होना जिसके साथ उन्हें व्यावहारिक तरीके से संसाधित करना है जो इस तकनीक के उपयोग को बढ़ाता है।

यह उत्सुक है कि पिछली बार मैंने यह आवेदन 2011 में देखा था, 11 संस्करण के साथ। मैं पहले ही LiDAR के साथ काम कर रहा था लेकिन संसाधनों की खपत में कुछ हद तक निराशाजनक था, मैंने इसे देखना बंद कर दिया संस्करण 13 जहां उस क्षमता में थोड़ा सुधार हुआ। यह इसे डाउनलोड करने और परीक्षण करने की बात है, क्योंकि यह संस्करण 18 मुझे सबसे अच्छा कम लागत वाले सॉफ्टवेयर विकल्पों में से एक लगता है जो लगभग सब कुछ करता है जिसे LiDAR डेटा को संचालित करने की आवश्यकता हो सकती है।

करने के लिए जाना ग्लोबल मैपर