أكثر

استخرج معلومات DEM و DTM من صورة LIDAR باستخدام E-Cognition

استخرج معلومات DEM و DTM من صورة LIDAR باستخدام E-Cognition


أحاول استخراج DEM و DTM من ملف LIDAR. حاليًا ، أقوم بتنقيط الصورة ولكن لا أعرف الخوارزمية التي أحتاج إلى تطبيقها للحصول على معلومات DEM و DTM في نماذج مختلفة لأتمكن من مقارنة كل منهما.


لقد أكملت مؤخرًا هذا التحليل نفسه ، فقط في ArcMap 10.1-10.3 ؛ لن تحتاج إلى eCognition ، على الرغم من أنه يمكنه إنشاء DSM / DTM مقسم إلى كائن.

  1. إضافة ملف .LAS إلى مجموعة بيانات LASD في كتالوج القوس
  2. التحويل إلى خطوط المسح باستخدام مجموعة أدوات LAS التي ذكرها كاميرون أعلاه
  3. باستخدام أداة الحاسبة النقطية (ارتفاع LAS) - (DEM) ، والتي يجب أن تكون DSM / DTM.

بعد ذلك ، يمكنك إعادة تصنيفها وفقًا لذلك ، بما في ذلك إخفاء الضوضاء الأخرى غير المرغوب فيها (على سبيل المثال ، تعيين عتبة للارتفاعات التي تبحث عنها)


صادفت مجموعة أدوات استخدمتها لاستخراج DEM و DTM تسمى LAS Toolset. أنا أستخدمه في ArcGIS ، لكنني أعتقد أنه يمكن استخدامه أيضًا بشكل مستقل.

يمكن العثور على تنزيل مجموعة الأدوات على: http://www.cs.unc.edu/~isenburg/lastools/

من خلال هذا ، يمكنك استخدام المرشحات لتصفية جميع نقاط LAS غير الأرضية / المائية لـ DEM. سيكون لدى DSM عدد أقل من المرشحات الموضوعة وفقًا لما تريد التقاطه. بمجرد تنفيذ ذلك ، يجب أن تكون قادرًا على حفظه في عدد مختلف من الملفات. من الناحية المثالية ، يمكنك استخدام محولات الملفات للارتداد إلى ما تحتاج إليه ، ولكن ضع في اعتبارك أنه كلما زادت مباشرة ، قلت فرصة تلف الملفات.

هذا ما وجدته من تجاربي الشخصية مع استخراج بيانات LiDAR. وآمل أن يساعد هذا!


بعد القيام بذلك مع كل من LiDAR المحمول جواً والأرضي ، أقترح استخدام Whitebox.

يحتوي على مجموعة قوية إلى حد ما من الأدوات خصيصًا للتعامل مع بيانات LiDAR وهو سريع جدًا في التعامل مع ملفات LAS ويمكنه إزالة الكائنات غير الأرضية. تحتوي كل أداة على وصف جيد لكيفية استخدامها والخيارات التي يجب تحديدها.

إنه أيضًا متعدد الأنظمة الأساسية (إذا لم تكن تستخدم Windows).


هناك برنامج تعليمي يتعلق بهذا. رابط لتحويل بيانات سحابة النقطة إلى DEM و DTM و nDSM

البرنامج التعليمي لمطور eCognition 8 - العمل مع Point Clouds في eCognition

آمل أن يساعد هذا.


يوفر الإصدار الحالي من eCognition خوارزميات Point Cloud لتسهيل استخراج المعلومات من البيانات السحابية النقطية.

تتيح لك خوارزمية "Rasterize point cloud" (الاسم السابق: محول ملفات LiDAR) تحويل السحب النقطية (ملفات .las أو .laz) إلى طبقة نقطية ثنائية الأبعاد باستخدام حقول النقطة مثل الارتفاع وعدد المرتجعات. ستتم إضافة هذه المعلومات إلى المشروع كطبقات نقطية إضافية. يمكن معالجة عمليات التنقيط المتعددة لنفس مدخلات سحابة النقطة.

يعد Quick Terrain Modeler حزمة قوية لمعالجة بيانات السحابة النقطية واشتقاق DTM / nDSM. يمكن تحليل المنتجات المشتقة داخل eCognition إذا كنت تفضل العمل مع كائنات الصورة.


في هذا البرنامج التعليمي ، سنستخدم بيانات LiDAR المتاحة للجمهور وحزم البرامج المجانية والمفتوحة المصدر PDAL و QGIS لإنشاء نموذج تضاريس رقمي عالي الدقة (DTM) يمكننا استخدامه في الخرائط والتصورات ثلاثية الأبعاد.

سنحتاج إلى ثلاث حزم مجانية ومفتوحة المصدر لهذا البرنامج التعليمي: Anaconda و Point Data Abstraction Library (PDAL) و QGIS 3. تعمل الثلاثة جميعها على أي من أنظمة تشغيل Windows أو Mac أو Linux. إذا لم تكن قد حصلت عليها بالفعل ، فالرجاء اتباع الإرشادات المناسبة التي يوفرها كل فريق حزمة (إنها سهلة التثبيت إلى حد ما ، ومجانية):

  • من الأسهل الحصول على PDAL من خلال توزيع Python ، Anaconda. لذا ، يرجى أولاً تثبيت Anaconda.
  • ثم استخدم هذه التعليمات للحصول على PDAL عبر Anaconda: PDAL Quickstart.
  • أخيرًا ، لمزيد من المعالجة وتصور نتائجنا ، قم بتثبيت QGIS 3.

الآن دعنا نرى موقع دراستنا ونجمع البيانات من أجله.


يوفر OpenTopography Tool Registry غرفة مقاصة مأهولة بالمجتمع للبرامج والمرافق والأدوات الموجهة نحو بيانات طبوغرافية عالية الدقة (على سبيل المثال تم جمعها باستخدام تقنية lidar) ومعالجتها وتحليلها. تتراوح الأدوات المسجلة أدناه من التعليمات البرمجية المصدر إلى تطبيقات البرامج كاملة الميزات. نرحب بالمساهمات في التسجيل عبر صفحة Contribute a Tool.

وصف: GRASS هو برنامج مجاني لنظام المعلومات الجغرافية (GIS) يستخدم لإدارة وتحليل البيانات الجغرافية المكانية ، ومعالجة الصور ، وإنتاج الرسومات / الخرائط ، والنمذجة المكانية ، والتصور. يستخدم GRASS حاليًا في الأوساط الأكاديمية والتجارية حول العالم ، وكذلك من قبل العديد من الوكالات الحكومية وشركات الاستشارات البيئية. GRASS هو مشروع رسمي لمؤسسة Open Source Geospatial Foundation.

يحتوي GRASS على عدد من الوظائف المتعلقة بمعالجة وتحليل Lidar وعالي الدقة DEM. تتم هنا مناقشة عناصر ليدار الخاصة بالعشب: http://grass.osgeo.org/wiki/ LIDAR

وصف: DielmoOpen LiDAR هو برنامج مفتوح المصدر مع ترخيص GNU GPL ومقره في gvSIG لإدارة بيانات LiDAR. يسمح بالوصول إلى بيانات LiDAR الأصلية وتصورها وتحليلها ، جنبًا إلى جنب مع إمكانية تصور أحجام كبيرة (مئات الجيجا بايت) من بيانات LiDAR الأصلية (نقاط غير منتظمة في تنسيقات LAS و BIN) جنبًا إلى جنب مع البيانات الجغرافية الأخرى. في المستقبل القريب ، ستنتج أيضًا منتجات نهائية أساسية مثل (DSM ، DTM ، صور الكثافة ، إلخ) والمنتجات النهائية ذات القيمة المضافة الجديدة.

تطوير برامج مفتوحة المصدر لإدارة بيانات LiDAR ، ونأمل أن نجعل هذه التكنولوجيا في متناول مستخدمي GIS القياسيين والمجتمعات العلمية ، كهدف نهائي لزيادة استخدام بيانات LiDAR.

لتطوير هذا التطبيق ، حصلنا على تعاون من مجلس فالنسيا الإقليمي للبنى التحتية والنقل - CIT والمعهد الجغرافي الوطني في إسبانيا - IGN

وصف: تمكن FME المستخدمين في المؤسسات الرائدة في جميع أنحاء العالم من تحويل البيانات المكانية حتى يتمكنوا من استخدامها ومشاركتها في أي مكان وفي أي وقت وكيفما كانت هناك حاجة إليها. تمكنك القدرات التي لا مثيل لها من FME ودعمها لأكثر من 250 تنسيقًا مكانيًا وغير مكاني من التغلب بسرعة على أي تحد يتعلق باستخدام البيانات المكانية ومشاركتها ، بحيث يمكنك تركيز طاقاتك على أهدافك ، بدلاً من ذلك.

على وجه التحديد ، تدعم FME تنسيقات بيانات LiDAR ، مما يتيح لك الاستفادة من ثروة المعلومات في أصول LiDAR الخاصة بك من خلال تمكينك من إعداد بيانات LiDAR الخاصة بك بسرعة لتناسب احتياجاتك الخاصة.

Safe Software ، الشركة المصنعة لـ FME ، هي الشركة الرائدة عالميًا في سوق تكنولوجيا تحويل البيانات المكانية.

وصف: ArcGIS (الإصدار 10.1) أدوات النص البرمجي للمعالجة الجغرافية لإزالة الحفر (أو الأحواض) من نماذج الارتفاع الرقمي باستخدام مزيج من القص والتعبئة. يوفر هذا البديل لأداة التعبئة القياسية مسارات تدفق أكثر واقعية مع تعديل يدوي أقل مطلوب. مثالي لمجموعات البيانات عالية الدقة مثل LiDAR.

تتيح الأداة أيضًا للمستخدمين وضع علامة على انخفاضات معينة ليتم تركها بدون تعديل عن طريق تعيين أدنى خلية بحيث يكون لها قيمة لا توجد بيانات. يمكن استخدام هذه الميزة لإنشاء خزانات بالإضافة إلى ميزات الصرف المعروفة مثل مداخل مجاري العواصف.

يحتوي أيضًا على C ++ التنفيذي الذي يمكن تشغيله عبر مدخلات سطر الأوامر بشكل مستقل عن ArcGIS ، والتي تعمل على ملفات شبكة ASCII.

وصف: يتكون نظام التحليل والتصور FUSION / LDV من برنامجين رئيسيين ، FUSION و LDV (عارض بيانات LIDAR) ، ومجموعة من برامج سطر الأوامر الخاصة بالمهام. تتكون الواجهة الرئيسية ، التي توفرها FUSION ، من نافذة عرض رسومية ونافذة تحكم. تعرض شاشة FUSION جميع بيانات المشروع باستخدام شاشة عرض ثنائية الأبعاد نموذجية لأنظمة المعلومات الجغرافية. وهو يدعم مجموعة متنوعة من أنواع وتنسيقات البيانات بما في ذلك ملفات الأشكال والصور ونماذج التضاريس الرقمية ونماذج سطح المظلة وبيانات إرجاع LIDAR. يوفر LDV بيئة تصور ثلاثية الأبعاد لفحص وقياس مجموعات فرعية من البيانات المكانية الصريحة. توفر برامج سطر الأوامر تحليلًا محددًا وقدرات معالجة البيانات المصممة لجعل FUSION مناسبًا لمعالجة عمليات اقتناء LIDAR الكبيرة.

توفر أدوات سطر الأوامر وبرامج المعالجة ، المسماة FUSION LIDAR Toolkit أو FUSION-LTK ، إمكانات معالجة واسعة النطاق بما في ذلك ترشيح نقطة الأرض المجردة ، وتركيب السطح ، وتحويل البيانات ، وتقييم الجودة لعمليات اقتناء LIDAR الكبيرة. تم تصميم هذه البرامج للتشغيل من موجه الأوامر أو باستخدام برامج الدُفعات.

يعمل نظام FUSION على جميع الإصدارات الحالية من Windows وقد تم استخدامه بنجاح على أنظمة LINUX باستخدام WINE. يعتمد نظام التصور FUSION / LDV على واجهة المستخدم الرسومية. تتطلب أدوات سطر الأوامر استخدام ملفات الدُفعات لتكون أكثر فاعلية.

وصف: LP360 for ArcGIS هو امتداد لـ ArcMap يسمح بتصور ومعالجة غيوم نقطية كبيرة جدًا (LIDAR ومطابقة الصورة الكثيفة) في بيئة سطح مكتب GIS مألوفة. يتوفر LP360 في ثلاثة مستويات من الإمكانيات ، ويوفر أدوات من التصور السريع وتوليد المنتجات المشتقة من خلال الميزات المتقدمة مثل التصنيف التلقائي للأرض واستخراج بصمة المبنى.

يضيف LP360 إلى إمكانات العرض الأصلية لـ ArcGIS 10.1 من خلال توفير القدرة على العمل مع المشاريع الكبيرة جدًا مثل مجموعات بيانات LIDAR الجوية على مستوى المقاطعة. من فحص الجودة إلى عمليات استخراج الميزات المتقدمة ، تعد LP360 الأداة المفضلة لمحترفي LIDAR في جميع أنحاء العالم.


خلفية

LIDAR و INSAR كلاهما مستشعران نشطان يصدران نبضة من الطاقة ويسجلان عودتها عند المستشعر. يستخدم LIDAR أداة تحديد مدى بالليزر سريعة النبض مثبتة في طائرة خفيفة مع نظام تحديد المواقع العالمي التفاضلي المصاحب ونظام الملاحة بالقصور الذاتي (INS) لتحديد موقع الطائرة وتوجيهها. يتم مسح عشرة آلاف إلى 30.000 نقطة XYZ في الثانية بدقة مكانية تبلغ بضعة ديسيمترات ، بتكلفة بضع مئات من المائة في المائة لكل نقطة. يبلغ ارتفاع الطيران حوالي 1000 متر وسرعة الطيران في حدود 100 عقدة. تشمل النقاط التي تم مسحها الأرض والنباتات والهياكل ، وتتطلب ترشيحًا مكثفًا لاستخراج نماذج التضاريس الصالحة للاستخدام. في المناطق المزروعة بكثافة ، يمكن تحدي أنظمة LIDAR لتحديد سطح الأرض. تستخدم معظم أنظمة LIDAR ليزر قريب من الأشعة تحت الحمراء لا يخترق الضباب أو المطر. (فاولر 2001)

يتجاوز INSAR بعض هذه المشاكل. تحلق أعلى وأسرع من معظم أنظمة LIDAR ، يمكن للطائرة المجهزة بـ INSAR أن تغطي مساحات كبيرة. الأطوال الموجية الأطول (سم إلى م) تخترق الضباب والمطر. نتج عن أعمال التطوير المكثفة أنظمة تعالج البيانات بنفس سرعة الحصول عليها تقريبًا. لسوء الحظ ، هناك مقايضات ذات صلة بطول الموجة: أطول ،

أطوال موجية 0.5 متر (P-band) مع إمكانية اختراق الغطاء النباتي إلى الأرض بالضرورة تفتقر إلى أطوال موجية عالية الدقة المكانية لبضعة سنتيمترات (نطاق X) توفر دقة مكانية أفضل ولكنها تصور قمم الأشجار. (هينسلي وآخرون 2001)


استخرج معلومات DEM و DTM من صورة LIDAR باستخدام E-Cognition - نظم المعلومات الجغرافية

يعد نموذج التضاريس الرقمية (DTM) في مناطق الغابات معلومات لا تقدر بثمن للعديد من الدراسات البيئية والهيدرولوجية والبيئية ، على سبيل المثال ، ترسيم مستجمعات المياه ، وارتفاع مظلة الغطاء النباتي ، والنمذجة الديناميكية للمياه ، والكتلة الحيوية للغابات وتقديرات الكربون. هناك عدد قليل من الحلول لاستخراج معلومات نموذج الارتفاع الرقمي. تُستخدم أنظمة الليدار المحمولة جواً على نطاق واسع وبنجاح لتقدير DEMs مع دقة ترتيب السنتيمتر ودقة مكانية عالية. ومع ذلك ، فإن تكلفة التشغيل الباهظة والتغطية الصغيرة للصور تمنع استخدام مستشعرات الليدار المحمولة جواً على نطاق واسع أو عالمي. على الرغم من توفر مجموعات بيانات ليدار IceSAT / GLAS (نظام قياس الارتفاع بالليزر للجليد والسحابة والأرض / نظام مقياس الارتفاع بالليزر لعلوم الأرض) لتقدير DTM العالمي بتكلفة منخفضة نسبيًا ، فإن حجم البصمة الكبير البالغ 70 مترًا والفاصل الزمني 172 مترًا غير كافيين تطبيقات مختلفة. نقترح في هذه الدراسة استخراج DEM ذي الدقة العالية للأرض العارية فوق المناطق المغطاة بالنباتات من مزيج من التماسك المعقد لقياس التداخل من بيانات TanDEM-X (TDX) أحادية التمرير عند استقطاب HH ونموذج السطح الرقمي (DSM) المشتق من WorldView عالي الدقة (WV) الصور عن طريق نموذج الحجم العشوائي فوق الأرض (RVoG). نموذج RVoG هو نموذج مستخدم على نطاق واسع وناجح لعكس ارتفاع مظلة غابة SAR (Polarimetric SAR) (Pol-InSAR). يتم الحصول على DEM العاري من خلال ارتباط الديكور الحجمي المعقد في نموذج RVoG مع DSM المقدرة بتقنية القياس التصويري المجسم. يمكن تقدير ارتفاع مظلة الغابة عن طريق طرح نموذج الأرض المجردة المقدر من DSM. أخيرًا ، تم استخدام DTM من نظام lidar المحمول جواً للتحقق من تقديرات DEM للأرض العارية وتقديرات ارتفاع مظلة الغابة.


يتجاوز Lidar نماذج الارتفاع الرقمية التقليدية للأرض العارية (DEMs) من خلال إنتاج معلومات سحابة نقطية يمكن تصنيفها إلى ميزات موجودة مثل الغطاء النباتي والهياكل التي من صنع الإنسان.

البيانات وخرائط أمبير

البرامج

تواصل اجتماعي

معلومات عامة

موقع

ساعات مكتب RDC:
من الاثنين إلى الجمعة ، من 8 صباحًا حتى 4 مساءً
عن طريق موعد فقط


أعلى 6 مصادر بيانات LiDAR مجانية

هل يبدو أنه يمثل تحديًا كبيرًا للعثور على مصادر بيانات LiDAR؟

ماذا عن مجانا بيانات LiDAR مصادر؟

نحن نتفهم. LiDAR هو وحش من مجموعة بيانات للعمل معها. ما هي صيغ GIS الأخرى التي لها خاصة تنسيق الضغط (LAZ). هيا! هل سبق لك أن رأيت ملفًا بأشكاله خاصة تنسيق الضغط؟

هذه الحقيقة وحدها تجعل مستودعات LiDAR كنوز وطنية في نظم المعلومات الجغرافية.

لذلك ، كما يقول الدكتور إيفل * خنصر في الفم * - أخرج الليزر

(ليزر ليدار بالطبع). نحن نخرج الليزر في هذا المنشور الخاص على 6 مصادر بيانات LiDAR مجانية.

1. افتح الطبوغرافيا

جعلت Open Topography قائمتنا لأفضل 10 مصادر بيانات نقطية ومتجهة عالمية مجانية. وهو محق في ذلك.

إذا كنت لا تعرف التضاريس المفتوحة ، فمن المحتمل أن تأخذ نظرة خاطفة. الجمال وراء Open Topography هو نظام المجتمع المفتوح. عندما يقوم المستخدمون بالتسجيل ، يمكنهم تحميل بياناتهم حتى يتمكن المجتمع الأكبر من الوصول إليها.

يمكنك أنت أيضًا المساعدة في تنمية الطبوغرافيا المفتوحة لتصبح واحدة من أكبر التضاريس بوابات البيانات المفتوحة للحصول على بيانات LiDAR المجانية. أنيق جدا.

  • Open Topography هو مستودع بيانات تعاوني لمستخدمي LiDAR.
  • تعرض خريطة الويب البديهية نقاط LiDAR كبيانات قابلة للتنزيل مع بيانات وصفية

2. USGS Earth Explorer

في السابق ، كان بإمكان المستخدمين الوصول إلى بيانات USGS LiDAR من خلال CLICK (مركز تنسيق ومعرفة معلومات LiDAR). ومع ذلك ، يتم توفير هذه الخدمة الآن بواسطة USGS Earth Explorer.

هل تريد بيانات USGS Earth Explorer LiDAR؟ إذا كنت مستخدمًا جديدًا لهذا النظام الأساسي ، فلدينا دليل سريع لتنزيل البيانات على USGS Earth Explorer.

بالنسبة إلى LiDAR ، إنها عملية بسيطة:

أولاً ، أدخل معايير البحث (KML ، الإحداثيات ، إلخ). بعد ذلك ، حدد خانة الاختيار لـ LiDAR في علامة تبويب مجموعات البيانات. أخيرًا ، انقر فوق علامة تبويب النتائج لمعرفة مجموعات بيانات LiDAR المتاحة.

  • ابحث عن بيانات LiDAR بواجهة سهلة الاستخدام
  • تصفية عمليات البحث حسب الوقت وتعيين منطقة الاهتمامات في الخريطة من خلال المناطق والإحداثيات المحددة مسبقًا

بالإضافة إلى ذلك ، يقع USGS Earth Explorer على رأس 15 مصدرًا مجانيًا لبيانات الأقمار الصناعية ، لذلك يستحق بالتأكيد وقتك لمعرفته من الداخل إلى الخارج.

3. جرد الارتفاعات المشترك بين الوكالات في الولايات المتحدة

كانت هناك حركة في الولايات المتحدة من أجل أ مجموعة بيانات LiDAR الوطنية. هذه المبادرة يقودها جرد الارتفاعات المشترك بين الوكالات الأمريكية (USIEI). NOAA و USGS يقودان هذا الجهد التعاوني.

لقد تقدمت عدة دول بالفعل في مجموعاتها الخاصة. لمعرفة أي الحالات هي بالضبط ، يمنحك USIEI Inventory هذه المعلومات جنبًا إلى جنب مع الدقة الرأسية وتباعد النقاط وتاريخ التجميع. تنزيل البيانات المادية ليس بالأمر السهل. تحتفظ صفحة ويكيبيديا لمجموعة بيانات LiDAR الوطنية بمواقع مصدر التنزيل.

  • مصادر LiDAR لامركزية مع بيانات جزئية وغير كاملة عبر الولايات المتحدة
  • يعرض عارض بيانات USIEI LiDAR القائمة الوطنية للبيانات الطبوغرافية المعروفة عالية الدقة

4. NOAA Digital Coast

مهمة NOAA (بمعنى بيانات LiDAR) واضحة. بشكل عام ، يريدون التقاط ساحلي بيانات منطقة LiDAR. بعد ذلك ، يقدمون هذه البيانات بشكل مفتوح للجمهور.

تمنحك خريطة الويب للساحل الرقمي من NOAA القدرة على معرفة موقع LiDAR الساحلي بالضبط في الولايات المتحدة. هذا يجعل بحثك عن بيانات LiDAR الساحلية أمرًا لا يحتاج إلى تفكير. اذهب مع NOAA.

  • تطبيق ويب سلس للبحث عن بيانات LiDAR المجانية وتحليلها وتنزيلها.
  • ارسم المنطقة التي تهمك وانقر على تنزيل بيانات LiDAR.

5. شبكة المرصد البيئي الوطني (NEON)

أحد الأشياء الرائعة حول شبكة المرصد البيئي الوطني (NEON) هو أنها تمول من قبل مؤسسة العلوم الوطنية. شيء رائع آخر حول NEON هو العمل المذهل الذي يقومون به مع LiDAR المحمول جواً لرسم خريطة لحامل النباتات.

كل ما عليك فعله هو الذهاب إلى NEON Open Data Portal واكتب LiDAR في حقل البحث. ستحصل على مجموعة من منتجات LiDAR مع تواريخ للاختيار من بينها.

على الرغم من أن بعض بيانات NEON قد لا تحتوي على ما يكفي من ضمان الجودة / مراقبة الجودة لتلبية احتياجات المستخدم النهائي ، إلا أننا ما زلنا نعتقد أن بيانات LiDAR المحمولة جواً لديها بعض الإمكانات الجادة.

  • اختيار الحد الأدنى من LiDAR لأنه في مرحلة البناء
  • بداية مجموعة من LiDAR متاحة للجمهور

6. بيانات LIDAR عبر الإنترنت

من تعرف؟ قد يكون هذا هو المكان الذي يتجه إليه مستقبل LiDAR - أ خريطة LiDAR العالمية. لا تضحك. لدينا خريطة الأرض بالصور البصرية بالفعل.

مهمة LiDAR Online طموحة. بغض النظر عن المكان الذي تعيش فيه ، يوضح لك مصدر البيانات هذا مكان وجود LiDAR بالضبط على الأرض. من المسلم به ، أنه أصبح الآن عارياً قليلاً من حيث مصادر LiDAR ، فإن LiDAR Online يظهر الكثير من الوعد.

  • يمتد LiDAR حول العالم - معظمه في أوروبا وأمريكا الشمالية والجنوبية وأفريقيا.
  • خريطة الويب مع النقاط التي تحدد مصادر بيانات LiDAR المجانية.

الملخص: مصادر بيانات LiDAR

قبل قراءة هذا المقال ، ربما فكرت بيانات LiDAR المجانية كان من الصعب الحصول عليها؟

الآن ، أنت تعلم أن الأمر ليس بهذا السوء.

لقد قدمنا ​​لك 6 خيارات مجانية لمصادر بيانات LiDAR.

على الفور ، لقد فعلت يتقن فن الحصول على بيانات سحابة نقطة LiDAR بدون تكاليف.


استيراد وترتيب بيانات المصدر الخاصة بك في وحيد القرن

تعد GIS أداة رائعة للجمع بين مجموعات البيانات المتنوعة والكبيرة ، ولكنها في هذه المرحلة من تطورها ليست أداة رائعة للتحرير ثلاثي الأبعاد مثل Rhinoceros. يسد المكون الإضافي RhinoTerrain الفجوة بين وحيد القرن ونظام المعلومات الجغرافية. لذا فإن سير العمل لدينا الآن ينطوي على تبادل مع وحيد القرن.

استيراد الإطارات الخاصة بك وشبكة Ascii

إذا كنت تفتح ملف Rhino جديدًا ، فاختر نموذجًا لـ Large Models in Meters. ولكن في الوقت الحالي ، ما عليك سوى استخدام Condor_St_wilds_master.3dm الملف المقدم في المجلد المخطوطات cad.

استخدم rhinoterrain's يستورد. > ملف شكل ArcMap لاستيراد الإطارات الخاصة بك. سهل. يتم إرفاق عملية استيراد asciiGrid بملحق RhinoTerrain> استيراد> ArcInfo AsciiGrid أداة. قبل استيراد شبكة ascii هذه ، من المستحسن إنشاء طبقة جديدة تسمى asciiGrid وجعلها الطبقة النشطة في Rhino. وإلا فسيتم تشغيله في الطبقة الافتراضية الخاصة بك ، وسيتعين عليك نقلها لاحقًا. إذا لم يتعرف Rhino على ملف ascii الذي قمت بإنشائه باستخدام arcmap ، فحاول تغيير نوع الملف المنسدلة لأسفل للتعرف على "جميع أنواع الملفات" - وليس فقط الخرطوم الذي يحتوي على لاحقة .asc. عند مطالبتك بنظام إحداثيات ، اختر استخدم نظام تنسيق بيانات الإدخال. في الموجه التالي ، اختر استيراد كـ Pointcloud.

قم باستيراد الإطار المحيط وإطار السياق.

مقياس النموذج

نظرًا لأن بعض مستندات التصميم الخاصة بنا تشير إلى الارتفاع بالأقدام ، فسنستخدم الآن الامتداد الوحدات الأمر في وحيد القرن لتوسيع النموذج إلى القدمين.

قم بإنشاء شبكة السياق

تم صنع شبكتنا الأولى باستخدام pointcloud الذي نتج عن استيرادنا لشبكة Asciigrid. حدد كائن pointcloud هذا واختر Rhinoterrain> شبكة> إنشاء شبكة التضاريس. هذا الأمر واضح ومباشر. عليك التأكد من اختيار ملف قبول الخيار لإنهائه. من أجل المتعة ، قم بتبديل نافذة المنظور الخاصة بك إلى وضع العرض. لإبقاء الأشياء نظيفة ، يجب عليك نقل هذه الشبكة الجديدة إلى طبقة مسماة شبكة السياق

ثنى السياق التقويمي

نموذج terrani رائع ولكنه يفتقر إلى التفاصيل المهمة. للحصول على فكرة أفضل عما يحدث ، يمكننا وضع الصورة العظمية التي تم تصديرها من ArcMap. استخدم ال RhinoTerrain> الصور> خريطة Orthophoto على DTM قيادة. عند مطالبتك بـ amesh ، اختر شبكتك. ثم حدد ملف work.groundplans / Context_ortho_bathymetry.jpg. يجب أن ترى الآن صورة تقويمية ملونة مع قياس السباحة من مخطط ملاحي NOAA مثبت على شبكة التضاريس الخاصة بك.


استخرج معلومات DEM و DTM من صورة LIDAR باستخدام E-Cognition - نظم المعلومات الجغرافية

إنتاج بيانات ارتفاع التضاريس باستخدام LiDAR

& quotLIDAR (اكتشاف الضوء وتحديد المدى أو الكشف عن التصوير بالليزر وتحديد المدى) هي تقنية تحدد المسافة إلى كائن أو سطح باستخدام نبضات الليزر. & quot (http://en.wikipedia.org/wiki/Lidar). يشبه LiDAR تقنية RADAR الأكثر شيوعًا إلى حد ما. تقيس كلتا التقنيتين الفارق الزمني بين إطلاق النبضات وعودتها لتحديد المسافة إلى الجسم. ومع ذلك ، يستخدم LiDAR الأطوال الموجية للأشعة فوق البنفسجية أو المرئية أو القريبة من الأشعة تحت الحمراء بينما يستخدم RADAR موجات الميكروويف أو موجات الراديو. نظرًا لأن LiDAR يستخدم أطوال موجات أقصر (الضوء على عكس الراديو أو الموجات الدقيقة) فهو أكثر قدرة على توفير بيانات عالية الدقة. يسمح استخدام هذه الأطوال الموجية القصيرة باكتشاف أجسام أصغر بكثير مما يمكن باستخدام RADAR. (http://en.wikipedia.org/wiki/Lidar). لهذا السبب ، حل LiDAR محل RADAR في العديد من التطبيقات المختلفة.

الأنواع الثلاثة العامة من مكتشف المدى LiDAR و DIAL و Doppler. جهاز تحديد المدى LiDARs هو الأقل تعقيدًا من بين الثلاثة. يتم استخدامها بشكل شائع في تطبيقات بيانات الموارد الجغرافية والطبيعية. يتضمن ذلك كل شيء بدءًا من إنشاء DEM / DTM وحتى قياس ارتفاعات الكائنات الفردية. يقيس DIAL (الامتصاص التفاضلي LiDAR) أشياء مثل التركيزات الكيميائية في الغلاف الجوي. يقيس دوبلر ليدار سرعة هدف محدد. يتم استخدامه لتطبيقات مثل قياس سرعة الرياح. (http://vulcan.wr.usgs.gov/Monitoring/LIDAR/description_LIDAR.html)

مكتشف المدى LiDAR ونماذج الارتفاع الرقمية (DEM)

تُعرف الطريقة الشائعة للحصول على بيانات جهاز البحث عن المدى LiDAR باسم المسح بالليزر المحمول جواً. تُصدر ماسحات الليزر المحمولة جوا عددًا كبيرًا من النبضات الضوئية (تصل إلى 150000 نبضة في الثانية). تُركب هذه الماسحات الضوئية على طائرة تحلق على ارتفاعات متفاوتة تعتمد على الدقة المطلوبة وعلى التضاريس المغطاة. تتكون الكاميرا المستخدمة للحصول على البيانات من الليزر (الذي ينبعث منه شعاع الضوء) ، والماسح الضوئي (الذي يحدد السرعة التي يمكن جمع النبضات في النظام) ، وجهاز الاستقبال (الذي يستقبل الإشارة المنعكسة) ، و أنظمة تحديد المواقع والملاحة (التي تحدد الموقع المطلق لجهاز الاستشعار بما في ذلك مستقبل GPS ووحدة القياس بالقصور الذاتي IMU).

تتم الإشارة إلى LiDAR جغرافيًا إلى سطح الأرض باستخدام Real Time Kinematic GPS (RTK) ، وهي طريقة دقيقة للتصحيح التفاضلي في الوقت الفعلي لبيانات GPS التي تتطلب ارتباطًا بتردد لاسلكي بين محطة أساسية وعربة الجوالة (DiBiase 2006). (& quot التصحيح التفاضلي هو فئة من التقنيات لتحسين دقة تحديد المواقع GPS من خلال مقارنة القياسات المأخوذة بواسطة اثنين أو أكثر من أجهزة الاستقبال. & quot (DiBiase 2006)) تم تجهيز وحدات GPS هذه بساعات عالية الدقة (أوقات قياسية تصل إلى .2 نانوثانية) أيضًا كوحدة IMU (وحدة القياس بالقصور الذاتي) لقياس درجة انحدار ودوران المستشعر على متن الطائرة. يمكن أن تكون الدقة الرأسية قوية مثل 15 سم RMSE والدقة الأفقية أقل من متر ، حسب حجم المنطقة. (http://www.ndep.gov/USDAFS_LIDAR.pdf)

يوضح الشكل 1 أعلاه كيف تجمع أداة الاستشعار LIDAR (Airborne Laser Scanner) نقاط البيانات. تم أخذ هذا الرسم البياني من مركز الخدمات الساحلية التابع للإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA). ( http://www.csc.noaa.gov/products/sccoasts/html/tutlid.htm)

يوضح الشكل 2 أعلاه نقاط LiDAR الأولية على الصورة. غالبًا ما يتم تصفية البيانات من مجموعات النقاط لإنشاء DEM ، وهو منتج مشترك لبيانات LiDAR .. تم أخذ هذا الرسم البياني من موقع الويب الخاص بمركز جامعة ولاية أوهايو لرسم الخرائط. (http://www.cfm.ohio-state.edu/research/AIMS/GIM.htm)

يعد إنشاء DEM أحد الاستخدامات الأكثر شيوعًا لمكتشف المدى LiDAR. تتضمن بيانات Raw DEM LiDAR المرتجعات لكل الكائنات الموجودة على الأرض ، مثل المباني والأشجار والغطاء النباتي وما إلى ذلك. يتم بعد ذلك تصفية هذه البيانات الأولية لتشمل فقط البيانات التي من المرجح أن تكون العوائد الأخيرة (تلك التي وصلت إلى الأرض) باستخدام الاستيفاء ، وهي طريقة مستخدمة & quot لتقدير قيمة غير معروفة من القيم المعروفة المجاورة للمناطق التي لا توجد فيها نقاط & quot (DiBiase 2006) ، يتم استخدام هذه البيانات التي تمت تصفيتها لإنشاء DEM لمنطقة معينة. غالبًا ما تُستخدم الأطروحات التي تم إنشاؤها DEM لإنشاء خطوط كفاف دقيقة على مسافات صغيرة تصل إلى قدمين. (http://www.integralgis.com/pdf/LIDAR.pdf).

إنشاء DEM من LiDAR له مزايا وعيوب. لقد أثبتت أنها وسيلة دقيقة للغاية لإنشاء DEM مع دقة رأسية قابلة للتحقيق تزيد عن متر واحد. هذا مثير للإعجاب عند مقارنته بـ USGS الذي أنشأ 7.5 دقيقة DEM والتي تتميز بدقة هدف نموذجية تبلغ 7 أمتار. (ديبياسي 2006). يوفر LiDAR أيضًا القدرة على جمع البيانات عبر مساحة كبيرة في فترة زمنية قصيرة نسبيًا بمستوى تكلفة مقبول. ومع ذلك ، في الوقت نفسه ، لا تثبت بيانات LiDAR أنها مفيدة في مناطق الاهتمام الأصغر عند مقارنتها بالطرق الأخرى مثل القياس التصويري ، الذي يستخدم الصور المجسمة لقياس المسافات الرأسية والأفقية. أيضًا ، يمكن أن يؤدي التوافر التجاري لبعض رؤوس LiDAR عالية الدقة إلى جعل جمع البيانات أقل توقيتًا وفي بعض الحالات يحظر جمع البيانات. أخيرًا ، من وجهة نظر تشغيلية ، فإن وقت المعالجة والطاقة اللازمتين لاستهلاك مجموعات البيانات الكبيرة نوعًا ما يمثل عقبة.

يوضح الشكل 3 أعلاه اختلاف الدقة بين LiDAR DEM و USGS DEM لنفس المنطقة الجغرافية. لاحظ التفاصيل المحسنة في LiDAR DEM. هذا هو نتيجة دقة أعلى. هذه الأرقام مأخوذة من موقع الويب الخاص بمركز جامعة ولاية أوهايو لرسم الخرائط. (http://www.cfm.ohio-state.edu/research/AIMS/GIM.htm)

تُستخدم بيانات LiDAR على نطاق واسع لرسم خرائط الموارد الجغرافية والطبيعية وتحليلها. كانت إحدى المجموعات التي أدركت مزايا بيانات LiDAR هي مسؤولي الأشغال العامة المسؤولين عن صيانة الطرق والصرف الصحي في مقاطعة آيلاند بواشنطن. يأمل هؤلاء الأفراد في استخدام بيانات LiDAR لتقليل الوقت والتكاليف المرتبطة بمختلف مشاريع الطرق والصرف في جميع أنحاء المقاطعة. في بداية هذا المشروع ، كان معروفًا أن تكلفة إنشاء LiDAR DEM وتكلفة المسح التصويري DEM كانت متماثلة تقريبًا. كان معروفًا أيضًا أن LiDAR لديه القدرة على إنشاء مجموعة بيانات أكثر دقة من الطريقتين بالإضافة إلى استبدال بعض الأعمال الميدانية الضرورية.

بعد الاستحواذ ، تمت تصفية البيانات التي تم جمعها لإنشاء طبقتين من البيانات ، DEM و DTM (نموذج التضاريس الرقمية). تم استخدام DEM لإنشاء خرائط محيطية بفاصل 2 قدم (باستخدام العديد من حزم برامج GIS) ، والتي قدمت دقة كافية للتخطيط وسمحت بدورها للأشياء بالتقدم بشكل أسرع. على سبيل المثال ، تم التخلص من الحاجة إلى إجراء مسح أولي للموقع لمهام مثل تخطيط عدة تحسينات على الطرق والتقاطعات. أيضًا ، كان تحليل الجريان السطحي أكثر كفاءة عند مقارنته بالطرق التي تستخدم 10 أمتار USGS DEM التي تم استخدامها في الماضي. صرح راندي براكيت ، مهندس إنشاءات الأشغال العامة ، قائلاً & quot ؛ لقد تم تحسين قدرتنا على تحديد حدود مستجمعات المياه وحساب الجريان السطحي بشكل كبير من خلال ملامح القدمين & quot. الفائدة الثالثة كانت القدرة على إنشاء خريطة إغاثة مظللة. ساعدت هذه الخريطة في تصور التضاريس من خلال السماح بالتعرف السهل على المناطق في المقاطعة التي غمرتها مناطق منحدرات شديدة الانحدار. عانت هذه المناطق من الانهيارات الطينية المتكررة في الماضي وكانت أكثر المناطق عرضة للانهيارات الطينية في المستقبل.

يوضح الشكل 4 أعلاه انهيارًا طينيًا قديمًا كما يمكن رؤيته في DEM. لاحظ الكومة الظاهرة في وسط الدائرة الحمراء التي كانت موجودة بعد حدوث الانهيار الطيني. تم أخذ هذا الرقم من LIDAR Sounds Island County Applauds New Data Source. (http://www.geoplace.com/gw/2004/0402/0402dem1.asp)

تخطط مقاطعة الجزيرة لاستخدام LiDAR في المستقبل لمشاريع مثل رسم خرائط المنحدرات الشديدة أو بيانات الطبوغرافيا التكاملية في النماذج الجيولوجية المائية. تعمل بيانات LiDAR حاليًا كخريطة أساسية لنظام المعلومات الجغرافية وقد تم استخدامها لتحل محل أنواع مختلفة من العمل الميداني في المقاطعة. فتح هذا المشروع أعين الإدارات الأخرى في المقاطعة حيث يخطط العديد منهم لاستخدام بيانات LiDAR في مرحلة ما في المستقبل. (LIDAR Sounds Island County تشيد بمصدر البيانات الجديد. بقلم مات ناش. (http://www.geoplace.com/gw/2004/0402/0402dem1.asp))

يعد إنشاء DEM أحد الاستخدامات الأكثر شيوعًا لبيانات LiDAR. ومع ذلك ، هناك العديد من الاستخدامات العملية الأخرى للبيانات. على سبيل المثال ، تواجه شركات المرافق العامة أميال وأميال من الكهرباء المحتملة أو إعاقة خط الغاز على أساس يومي. هذه العوائق (الأشجار الكبيرة ، والنباتات ، وما إلى ذلك) لها تأثير كارثي محتمل على ملايين الأشخاص الذين يعتمدون على خطوط المرافق للحصول على الطاقة أو الوقود. هناك قدر هائل من الموارد التي يتم نشرها لمراقبة ممرات المرافق هذه على أساس سنوي. كان أحد الحلول الحديثة هو استخدام بيانات LiDAR لتحديد المناطق التي تشكل فيها الأشجار أو الهياكل الأخرى تهديدًا لخط الكهرباء أو الغاز. يتيح هذا الحل أيضًا فهمًا أفضل لنقاط الوصول وكثافة الغطاء النباتي والتضاريس.

كما تم استخدام LiDAR على نطاق واسع في صناعة منتجات الغابات. تعتمد العديد من قياسات الغابات على المنحدرات وكثافة الغطاء النباتي والارتفاعات الخضرية. ينتج LiDAR عالي الدقة (5 جزء في المليون أو أفضل) ارتفاعات نباتية بدقة باستخدام DTM وبيانات نقطة العودة الأولى. تُستخدم هذه البيانات ، عند دمجها مع الصور الجوية ، في جرد الغابات ودراسات البقاء ورسم خرائط الغطاء النباتي وفي بعض الحالات تمايز الأنواع.

يوضح الشكل 5 أعلاه صورة تم إنشاؤها من ارتفاع نباتي LiDAR لمزرعة غابات في جنوب الولايات المتحدة. تمثل وحدات البكسل الأكثر سطوعًا أطول الأشجار. الصورة مجاملة من صاحب العمل الحالي.

يستخدم LiDAR أيضًا في تطبيقات مثل رسم الخرائط الجيومورفية والتنبؤ بالفيضانات وقياسات المنحدرات وتخطيط مجرى المياه. على الرغم من أنه حل جديد ومثير للعديد من التحديات التي تواجه الصناعات المختلفة ، إلا أنه يحتوي على بعض القيود. في كثير من الحالات (كما هو الحال في صناعة الغابات) ، هناك حاجة إلى بيانات عالية الدقة ، وهي مكلفة للغاية وتستغرق وقتًا طويلاً لجمعها ومعالجتها. كما أن توافر البائعين والعدد المحدود من ماسحات الليزر يطرح مشكلة أيضًا. غالبًا ما يتم تجنب المشروعات التي لها مواعيد نهائية صارمة أو يتم اختراق جدولها الزمني. بالإضافة إلى ذلك ، تنطبق مزايا التكلفة فقط على المشاريع الكبيرة إلى حد ما بسبب تكلفة الحصول على البيانات ووقت المعالجة اللاحق.

حاليًا ، هناك مجموعة متنوعة من البائعين الذين يقدمون بيانات LiDAR التجارية. يقوم العديد من هؤلاء البائعين بتحديث مكتبة البيانات الخاصة بهم باستمرار من عمليات الاستحواذ السابقة والحالية. كما أتاحت مجموعات ووكالات مختلفة ، مثل ولاية أيداهو ، بيانات LiDAR عبر الإنترنت. (The state of Idaho provides data for an area west of Boise that was collected by the Bureau of Reclamation. http://www.insideidaho.org/geodata/LiDAR/ ). As this technology improves the cost and time involved for data acquisition will become more applicable for smaller applications. At the moment there are high intensity sensors that collect and incredible amount of data in a relatively short amount of time. As more of these sensors become available, the benefits of them will be truly realized.

Below is a link that displays many different providers of Geospatial data. Included in this list are some of the major LiDAR vendors.

Wikipedia, the free encyclopedia. (http://en.wikipedia.org/wiki/Lidar) Accessed February 27, 2006.

Linda Mark, USGS/Cascades Volcano Observatory, October 2004.http://vulcan.wr.usgs.gov/Monitoring/LIDAR/description_LIDAR.html Accessed February 28, 2006.

GIS Cafe.com- September 2001 (http://www.integralgis.com/pdf/LIDAR.pdf) Accessed March 1, 2006.

Evaluation of Multi-Return LiDAR for Forestry Applications. (http://www.ndep.gov/USDAFS_LIDAR.pdf) Accessed March, 1 2006.

DiBiase, David (2006) GEOG 482- The Nature of Geographic Information (Winter 2006) .LESSON 7: REPRESENTING TERRAIN (AND OTHER SURFACES) Part 2., Sect A. Accessed March 1, 2006.


Create Elevation Products

These steps show how to extract an orthophoto and DEM from the point cloud data.

  1. From the ENVI LiDAR menu bar, select Process > Process Data. The Project Properties dialog appears.
  2. Under the Outputs tab, select the options for Produce Orthophoto و Produce DEM. You will not create a DSM since you already created one in ENVI.
  3. Keep the default output formats for the orthophoto and DEM:

  • قم بتمكين ملف Variable Sensitivity Algorithm اختيار.
  • من DEM Sensitivity drop-down list, select 30 - Medium.
  • Leave the default value of 2 إلى عن على Constant Height Offset (cm).

This concludes the tutorial. If you have further questions about point cloud generation or ENVI LiDAR, please refer to ENVI Help.