Tehnologia LIDAR

Download Tehnologia LIDAR

Post on 28-Oct-2014

60 views

Category:

Documents

3 download

Embed Size (px)

TRANSCRIPT

Tehnologia LIDAR (Light Detection and Ranging), reprezint o tehnic activ de teledetecie cu ajutorul creia putem obine date de o acuratee ridicat despre topografia terenului, vegetaie, cldiri etc. Informaii despre principiile LIDAR apar dinainte de descoperirea laserului. Din anul 1930 dateaz prima ncercare de msurare a densitii aerului n partea superioar a atmosferei. Acronimul de LIDAR a fost introdus pentru prima data n anul 1953 de ctre Middelton i Spilhaus. n anul 1960, odat cu descoperirea laserului (implementat de compania Hughes Aircraft), se trece la dezvoltarea tehnologiilor LIDAR moderne, evoluie ce a continuat de-a lungul timpului.

Caracteristici ale tehnologiei LIDARTehnologia LIDAR folosete 3 sisteme de baz: scanarea laser pentru o ct mai bun msurare a distanelor, sistemul de poziionare global (GPS) i Inertial Measurement Unit (IMU) pentru nregistrarea orientrii (Fig.1). Toate aceste 3 sisteme necesit calculatoare puternice cu o capacitate ridicat de stocare i calcul. Cu ajutorul scanrii laser sunt nregistrate diferenele de timp dintre impulsurile laser trimise din avionul ce efectueaz zborul i cele reflectate de suprafaa topografic. Sistemul GPS (Global Position System) este reprezentat dintr-un receptor GPS situate n cadrul avionului ce realizeaz zborul pentru a nregistra poziia continu a acestuia i o staie GPS (diferenial GPS) amplasat n teren pentru a corecta diferenele, astfel nct s se obin o traiectorie ct mai bun a aparatului de zbor. Sistemul IMU const ntr-un set de giroscoape i accelerometre ce msoar continuu nlimea, acceleraia, avionului.

Figura 1. Sistemul LIDAR Pentru obinerea de date referitoare la topografia terenului, sistemul LIDAR recepioneaz impulsurile laser n intervalul de lungime de und cuprins ntre 1040 1060 nm (banda infrarou apropiat). Pentru obinerea de date referitoarea la batimetrie, undele laser sunt centrate aproximativ pe intervalul de und de 530 nm (benzile albastru i verde, benzi n care undele laser au capacitatea de a penetra apa). Tehnologia LIDAR evit de asemenea problemele de ortorectificare, deoarece fiecare punct este georefereniat. Seturile de date LIDAR se gsesc fie n formatul LAS, fie n formatul ASCII.

Manipularea seturilor de date LIDARSeturile de date LIDAR i nu numai, constau n sute de milioane de puncte (puncte ce conin informaii de tipul x,y,z), ce sunt foarte mari pentru a fi manipulate. Pentru procesarea unui set aa mare de date, transferul dintre disk i memoria intern (numit i I/O input/output), reduce semnificativ performana mainii de calcul ducnd chiar la blocaje. Un algoritm eficient de procesare a intrrilor ieirilor care minimizeaz numrul de accesri ale diskului extern duce la mbuntiri semnificative a performanei. Exist numeroase aplicaii ce au module de interpolare, ns toate acestea ntmpin dificulti n manipularea seturilor mari de date (de ordinul sutelor de milioane). Cercetrile fcute de profesorii Pankaj K. Agarwal, Lars Arge i Andrew Danner au scos n eviden urmtoarele: Toate metodele de interpolare ale aplicaiei ArcGis 9.1 i anume Kriging, IDW (Inverse Distance Weight), Spline i Topo-to-Raster (bazat pe metoda ANUDEM a lui Hutchinson), nu au reuit s proceseze mai mult de 25 de milioane de puncte pentru a obine un DEM la o rezoluie spaial de 6 m, singura care s-a apropiat cel mai mult fiind metoda Topo-to-Raster (aproximativ 21 de milioane de puncte). O alt aplicaie a fost GRASS, folosindu-se modulul s.surf.rst, dar nici acesta nu a reuit s interpoleze mai mult de 25 de milioane de puncte. Singura aplicaie ce a reuit sa proceseze un numr mai mare de 25 de milioane de puncte (aproximativ 50 de milioane de puncte), a fost aplicaia QTModeler 4 a companiei Applied Imagery. Cei trei profesori amintii mai sus, au impelementat un algoritm I/O (input/output) mult mai eficient, pentru a reliza un DEM folosind seturi de date LIDAR (un set S de N puncte), bazat pe procedeul quad-tree segmentation ce reuete s proceseze un numr mult mai mare de puncte. Algoritmul const n trei faze: faza de fragmentare, pentru care segmentarea este calculat n funcie de setul de date S; faza identificrii vecinului, unde pentru fiecare segment n descompunere se calculeaz punctele din segment i segmentele nvecinate relevante i faza de interpolare, unde suprafaa este interpolat i sunt calculate valorile ficrei celule a grid-ului din segment. Algoritmul a fost implementat n aplicaia C++. Ca date de intrare, folosete un set de date S, o valoare pentru dimensiunea celulei grid-ului i un parametru Kmax care stabilete numrul maxim de puncte dintr-un segment i calculeaz suprafaa interpolat a grid-ului folosind algoritmul de segmentare i metoda spline pentru interpolare. Folosind acest algoritm, s-a reuit interpolarea unui set de date de 500 milioane de puncte (aproximativ 20 Gb), n urma creia s-a obinut un grid cu o rezoluie spaial de 6 m ntr-un timp de 53 de ore. Este de observat faptul c acest algoritm permite procesarea unui numar destul de mare de date, pretndu-se foarte bine la interpolarea seturilor de date LIDAR.

Aplicaii utile pentru procesarea datelor LIDARALDPAT, aplicaie util n analiza i clasificarea datelor LIDAR. Aplicaie free. HHViewer, aplicaie ce permite utilizatorilor s vizualizeze, analizeze, editeze seturi de date 2D i 3D. Aplicaie comercial.

LIDAR Analyst extensie a aplicaiei ArcGIS, extensie ce extrage automat i vizualizeaz 3D date despre topografia terenului, cldiri, pomi i areale acoperite cu pduri, obinute din seturi de date LIDAR. Aplicaie comercial. LViz, aplicaie implementat de ctre Jeffrey Conner cercettor n cadrul Universitii din Arizona, conceput special pentru interpolarea i vizualizarea 3D a datelor LIDAR. Aplicaie free. MARS, aplicaie conceput pentru analiza, procesarea i manipularea seturilor mari de date. Aplicaie comercial. Quick Terrain Modeler, aplicaie implementa de Jonhs Hopkins, ce reuete s proceseze i s vizualizeze 3D seturi mari de date (aproximativ 200 de milioane de puncte). Aplicaie comercial. Terrasolid, aplicaie destinat procesrii seturilor mari de date obinute prin scanare laser. Aplicaie comercial.

BibliografieClaus Weitkamp Lidar: Range-Resolved Optical Remote Sensing of the Atmosphere Pankaj K. Agarwal, Lars Arge i Andrew Danner From Point Cloud to Grid DEM: A Scalable Approach GEON Lidar Remote Sensing Overview LIDAR Technology

Remote sensingFrom Wikipedia, the free encyclopedia Jump to: navigation, search For the technique in archaeological surveying, see remote sensing (archaeology). For the claimed psychic ability, see remote viewing. For the electrical meaque, see four-terminal sensing.

Synthetic aperture radar image of Death Valley colored using polarimetry.

Remote sensing is the acquisition of information about an object or phenomenon, without making physical contact with the object. In modern usage, the term generally refers to the use of aerial sensor technologies to detect and classify objects on Earth (both on the surface, and in the atmosphere and oceans) by means of propagated signals (e.g. electromagnetic radiation emitted from aircraft or satellites).[1][2]

Contents

[hide]

1 Overview 2 Data acquisition techniques o 2.1 Applications of remote sensing data o 2.2 Geodetic o 2.3 Acoustic and near-acoustic 3 Data processing o 3.1 Data processing levels 4 History 5 Remote Sensing software 6 See also 7 References 8 Further reading 9 External links

[edit] Overview

This video is about how Landsat was used to identify areas of conservation in the Democratic Republic of the Congo, and how it was used to help map an area called MLW in the norh.

There are two main types of remote sensing: passive remote sensing and active remote sensing. [3] Passive sensors detect natural radiation that is emitted or reflected by the object or surrounding areas. Reflected sunlight is the most common source of radiation measured by passive sensors. Examples of passive remote sensors include film photography, infrared, charge-coupled devices, and radiometers. Active collection, on the other hand, emits energy in order to scan objects and areas whereupon a sensor then detects and measures the radiation that is reflected or backscattered from the target. RADAR and LiDAR are examples of active remote

sensing where the time delay between emission and return is measured, establishing the location, height, speed and direction of an object. Remote sensing makes it possible to collect data on dangerous or inaccessible areas. Remote sensing applications include monitoring deforestation in areas such as the Amazon Basin, glacial features in Arctic and Antarctic regions, and depth sounding of coastal and ocean depths. Military collection during the Cold War made use of stand-off collection of data about dangerous border areas. Remote sensing also replaces costly and slow data collection on the ground, ensuring in the process that areas or objects are not disturbed. Orbital platforms collect and transmit data from different parts of the electromagnetic spectrum, which in conjunction with larger scale aerial or ground-based sensing and analysis, provides researchers with enough information to monitor trends such as El Nio and other natural long and short term phenomena. Other uses include different areas of the earth sciences such as natural resource management, agricultural fields such as land usage and conservation, and national security and overhead, ground-based and stand-off collection on border areas.[4] By satellite, aircraft, spacecraft, buoy, ship, and helicopter images, data is created to analyze and compare things like vegetation rates, erosion, pollution, forestry, weather, and land use. These things can be mapped, imaged, tracked and observed. The process of remote sensing is also helpful for city planning, archaeological investigations, military observation and geomorphological surveying.

[edit] Data acq