LiDAR リモート センシング: 原理、アプリケーション、無料リソースおよびソフトウェア

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航空機搭載LiDARセンサー離散反射測定として知られるレーザーパルスから特定の点を捕捉することも、全波形と呼ばれる、1 ns (約 15 cm をカバーする) などの固定間隔で反射する完全な信号を記録することもできます。全波形 LiDAR は主に林業で使用されますが、ディスクリート リターン LiDAR はさまざまな分野で幅広い用途に使用されます。この記事では主にディスクリート リターン LiDAR とその用途について説明します。この章では、LiDAR の基本コンポーネント、仕組み、精度、システム、利用可能なリソースなど、LiDAR に関するいくつかの重要なトピックについて説明します。

LiDAR の基本コンポーネント

地上の LiDAR システムは通常、500 ~ 600 nm の波長のレーザーを使用しますが、航空機の LiDAR システムは 1000 ~ 1600 nm の範囲のより長い波長のレーザーを使用します。標準的な航空機搭載 LiDAR セットアップには、レーザー スキャナー、距離を測定するユニット (測距ユニット)、および制御、監視、記録用のシステムが含まれます。また、差分全地球測位システム (DGPS) と慣性測定ユニット (IMU) も含まれており、多くの場合、位置および方位システムとして知られる単一のシステムに統合されています。このシステムは、正確な位置 (経度、緯度、高度) と方位 (ロール、ピッチ、方位) データを提供します。

 レーザーがエリアを走査するパターンは、ジグザグ、平行、または楕円形の経路など、さまざまです。DGPS と IMU データを、校正データと取り付けパラメータとともに組み合わせることで、システムは収集されたレーザー ポイントを正確に処理できます。これらの点には、1984 年の世界測地系 (WGS84) 測地系を使用した地理座標系の座標 (x、y、z) が割り当てられます。

LiDARの仕組みリモートセンシング作品?簡単に説明する

LiDAR システムは、ターゲットの物体または表面に向けて高速レーザー パルスを放射します。

レーザーパルスはターゲットで反射し、LiDARセンサーに戻ります。

センサーは、各パルスがターゲットに到達して戻ってくるまでにかかる時間を正確に測定します。

光の速度と移動時間を使用して、ターゲットまでの距離が計算されます。

GPS および IMU センサーからの位置および方向データと組み合わせることで、レーザー反射の正確な 3D 座標が決定されます。

これにより、スキャンされた表面またはオブジェクトを表す高密度の 3D 点群が生成されます。

LiDARの物理原理

LiDAR システムは、パルス波と連続波の 2 種類のレーザーを使用します。パルス LiDAR システムは、短い光パルスを送信し、このパルスがターゲットに到達して受信機に戻るまでにかかる時間を測定することによって機能します。この往復時間の測定は、ターゲットまでの距離を決定するのに役立ちます。送信光信号(AT)と受信光信号(AR)の両方の振幅を表示した図に例を示します。このシステムで使用される基本方程式には、光の速度 (c) とターゲットまでの距離 (R) が含まれており、システムは光が戻ってくるまでの時間に基づいて距離を計算できます。

航空LiDARを使用したディスクリートリターンと全波形測定。

典型的な航空機搭載 LiDAR システム。

検出器とターゲットの特性の両方を考慮する LiDAR の測定プロセスは、標準の LiDAR 方程式によって要約されます。この方程式はレーダー方程式から適応されたもので、LiDAR システムが距離を計算する方法を理解する際の基礎となります。送信信号のパワー (Pt) と受信信号のパワー (Pr) の関係を示します。基本的に、この方程式は、ターゲットで反射した後にどれだけの透過光が受信機に戻るかを定量化するのに役立ちます。これは、距離を決定し、正確なマップを作成するために重要です。この関係では、距離やターゲット表面との相互作用による信号の減衰などの要因が考慮されます。

LiDARリモートセンシングの応用例

 LiDAR リモート センシングには、さまざまな分野にわたる多数の用途があります。
 高解像度数値標高モデル (DEM) を作成するための地形および地形マッピング。
樹冠の構造とバイオマスを研究するための森林と植生のマッピング。
 侵食と海面の変化を監視するための海岸および海岸線のマッピング。
 都市計画と、建物や交通ネットワークを含むインフラストラクチャのモデリング。
 史跡や遺物の考古学および文化遺産の文書化。
 地質調査および採掘調査。地表特徴のマッピングと監視作業を目的とします。
 自律車両ナビゲーションと障害物検出。
 火星の表面のマッピングなどの惑星探査。

LiDARの応用_(1)

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私たちについてもっと知る

LiDAR リソース:

LiDAR データ ソースとフリー ソフトウェアの不完全なリストを以下に示します。LiDAR データ ソース:
1.開いた地形http://www.opentopography.org
2.USGS アース エクスプローラーhttp://earthexplorer.usgs.gov
3.米国政府機関間の標高目録https://coast.noaa.gov/在庫/
4.アメリカ海洋大気局 (NOAA)デジタルコーストhttps://www.coast.noaa.gov/dataviewer/#
5.ウィキペディアLiDARhttps://en.wikipedia.org/wiki/National_Lidar_Dataset_(米国)
6.ライダーオンラインhttp://www.lidar-online.com
7.国立生態学的観測ネットワーク—NEONhttp://www.neonscience.org/data-resources/get-data/airborne-data
8.スペイン北部の LiDAR データhttp://b5m.gipuzkoa.net/url5000/en/G_22485/PUBLI&consulta=HAZLIDAR
9.英国のLiDARデータhttp://catalogue.ceda.ac.uk/list/?return_obj=ob&id=8049、8042、8051、8053

無料のLiDARソフトウェア:

1.ENVIが必要です。http://bcal.geology.isu.edu/Envitools.shtml
2.フグロビューア(LiDAR およびその他のラスター/ベクター データの場合) http://www.fugroviewer.com/
3.フュージョン/LDV(LiDAR データの可視化、変換、分析) http://forsys.cfr.washington.edu/fusion/fusionlatest.html
4.LAS ツール(LAS ファイルの読み取りと書き込みのためのコードとソフトウェア) http://www.cs.unc.edu/~isenburg/lastools/
5.LASユーティリティ(LAS ファイルの視覚化と変換のための GUI ユーティリティのセット) http://home.iitk.ac.in/~blohani/LASUtility/LASUtility.html
6.リブラス(LAS形式を読み書きするためのC/C++ライブラリ) http://www.liblas.org/
7.MCC-ライダー(LiDAR のマルチスケール曲率分類) http://sourceforge.net/projects/mcclidar/
8.MARS FreeView(LiDAR データの 3D 視覚化) http://www.merrick.com/Geospatial/Software-Products/MARS-Software
9.完全な分析(LiDARpoint のクラウドと波形を処理および視覚化するためのオープンソース ソフトウェア) http://fullanalyze.sourceforge.net/
10.点群マジック (A set of software tools for LiDAR point cloud visualiza-tion, editing, filtering, 3D building modeling, and statistical analysis in forestry/ vegetation applications. Contact Dr. Cheng Wang at wangcheng@radi.ac.cn)
11.クイック地形リーダー(LiDAR 点群の視覚化) http://appliedimagery.com/download/ 追加の LiDAR ソフトウェア ツールは、Open Topography ToolRegistry Web ページ (http://opentopo.sdsc.edu/tools/listTools) から入手できます。

謝辞

  • この記事には、Vinícius Guimarães 著「LiDAR Remote Sensing and Applications」(2020 年)の調査結果が組み込まれています。記事全文はこちらからご覧いただけます。ここ。
  • LiDAR データ ソースとフリー ソフトウェアのこの包括的なリストと詳細な説明は、リモート センシングと地理分析の分野の専門家と研究者に不可欠なツールキットを提供します。

 

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投稿時刻: 2024 年 4 月 16 日