LiDAR taškų debesų apdorojimas ir klasifikavimas

Pelnas:

• Gebėjimas dirbtinio intelekto darbo eigoje teisingai naudoti LiDAR taškų debesies, grąžos, tankio ir klasių kodų sąvokas
• Galimybė konfigūruoti žemės filtravimą, DTM gamybą ir objektų (pastato, medžio, stulpo) klasifikavimo veiksmus naudojant AI
• Galimybė patikrinti taškų debesies klasifikavimo išvestį su profilio sekcijomis ir aukščio logika

LiDAR (Light Detection and Ranging) – tai aktyvaus aptikimo technologija, kuri siunčia trimačius žemės paviršiaus matavimus, siųsdama lazerio impulsus ir matuojant grįžimo laiką. Rezultatas yra taškų debesis, susidedantis iš milijonų ar net milijardų taškų; Kiekvienas taškas turi x, y, z koordinates ir papildomus požymius. LiDAR tyrimų inžinerijoje; Jis yra būtinas gaminant skaitmeninius reljefo modelius, modeliuojant miškus ir miesto teritorijas, kuriant infrastruktūrą (elektros linijas, kelius). Šiame skyriuje aptariame, kaip dirbtinis intelektas pagreitina taškų debesies apdorojimą ir klasifikavimą. Principas: AI siūlo klasifikaciją; Patikrinimas su aukščio ir sekcijų logika lieka inžinieriui.

Pagrindiniai terminai. Grįžimas – tai keli vieno lazerio impulso aidai, atsispindintys nuo skirtingų paviršių (medžių lapų, šakų, žemės); Pirmasis posūkis dažniausiai yra viršutinis paviršius, paskutinis posūkis dažnai yra žemė. Intensyvumas – grįžtamojo signalo stiprumas; Tai suteikia informacijos apie paviršiaus tipą. Klasės kodas yra standartinė etiketė, priskirta kiekvienam taškui (pvz., žemė, pastatas, žema/vidutinė/aukšta augmenija, vanduo, elektros linija); Jis saugomas LAS/LAZ failo formatu. Žemės filtravimas – tai nežeminių taškų ir pliko žemės paviršiaus (DTM) pašalinimo procesas. Voxel, ląstelė 3D erdvėje; Naudojamas taškiniam debesiui skiesti/apdoroti.

AI vaidmuo taškinių debesų apdorojime

Dirbtinis intelektas šioje srityje prisideda trimis lygiais:

1. Darbo eiga ir parametrų nustatymas. Rekomenduoja grunto filtravimą, triukšmo šalinimą, skiedimo etapus ir parametrus; gamina kodo skeletą (su įrankiais, tokiais kaip PDAL, laspy).
2. Objektų klasifikacija. Giluminio mokymosi modeliai gali suskirstyti taškus į tokias klases kaip pastatas, medis, stulpas, transporto priemonė; Tai sritis, kurioje AI atlieka tikrąjį darbą.
3. Funkcijų ištraukimas ir ataskaita. Ji nustato ir apibendrina logiką, kuri apskaičiuoja išvestinius matavimus, tokius kaip medžio aukštis, pastato grindų plotas ir linijos nuokrypis.

Akloji zona: taškinis debesis yra trimatis ir nėra visiškai matomas plokščiame žemėlapyje. Neteisingas klasifikavimas (pvz., tilto skaičiavimas kaip žemė, žemas krūmas kaip pastatas) žemėlapyje atrodo nekaltas ir iškreipia DTM. Todėl klasifikacija turi būti patikrinta profilio pjūviais (žiūrint vertikalią taško debesies pjūvį iš šono).

Patarimas: prieš patvirtindami klasifikaciją, keliose vietose padarykite vertikalias dalis. Ar žemės klasė tikrai seka apatinį ištisinį paviršių, ar „plaukia“ virš stogų? Išpjova tai parodo iš pirmo žvilgsnio.

Žingsnis po žingsnio: taškų debesies apdorojimas DTM generavimui

1. Susipažinkite su duomenimis. Patvirtinkite taško tankį (taškai/m²), posūkių skaičių, esamų klasių kodus, CRS ir vertikalią atskaitos tašką.
2. Aiškus triukšmas. Pašalinkite ore (didelis triukšmas) ir po žeme (mažas triukšmas) sklindančius iškrypimus.
3. Filtruokite žemę. Atskirkite ne antžeminius taškus (pastatą, medį, transporto priemonę) ir palikite antžeminius taškus. Šis žingsnis yra DTM širdis.
4. Sukurti paviršių. Atlikite tinklelio DTM interpoliaciją iš žemės taškų.
5. Patvirtinti. Patikrinkite žemės pėdsaką su profilio sekcijomis; Palyginkite aukščius su žinomais aukščio taškais.

Kodėl gruntinis filtravimas yra labai svarbus?

Vienintelis skirtumas tarp DTM (plikos žemės) ir DSM (paviršiaus) yra tai, ar nuo žemės esantys taškai yra atskirti, ar ne. Tūrio skaičiavimui, nuolydžio analizei, vandens srauto modeliavimui ar potvynių tyrimui reikalingas DTM; Jei naudojamas DSM, pastatai ir medžiai klaidingai laikomi „žeme“ ir rezultatas iškraipomas. Grunto filtravimo parametrai koreguojami pagal reljefą: stačiais šlaitais per daug agresyvus filtras ištrina ir tikrą žemę, lygioje vietoje atsipalaidavęs filtras žemus objektus sumaišo su žeme. AI gali pasiūlyti gerą pradinį parametrą, tačiau rezultatas turi būti išbandytas skerspjūviu.

Atsargiai: tiltai ir viadukai yra klasikiniai spąstai. Tai virš žemės pakabinamos konstrukcijos; Jei žemės filtras klaidingai juos laiko žeme, DTM bus sukurtas „rinkinys“, kurio iš tikrųjų nėra, ir vandens srauto analizė bus visiškai klaidinga.

Trys mini dėklai: pagal numerius

1 atvejis – tilto gaudyklė. Atliekant potvynio modeliavimą, žemės filtras tiltą priskyrė žemei; WTC pasirodė netikra užtvanka, užtvėrusi upelį, o modelis apskaičiavo, kad vanduo kaupsis prieš srovę. Profilio pjūvis aiškiai rodė tiltą; Perklasifikavus tilto taškus, srautas sumodeliuotas teisingai.

2 atvejis – medžių aukščio inventorizacija. Miško tyrime 240 hektarų AI padedamas klasifikavimas išskyrė medžių lajos modelį iš aukštesnės augalų klasės ir apskaičiavo, kad vidutinis medžių aukštis yra maždaug 18 m. Jis buvo lyginamas su 30 atsitiktinių medžių matavimu lauke; skirtumas buvo ±0,8 m. Nepriklausomas lauko matavimas padarė modelio išvestį patikimą.

3 atvejis. Triukšmo taško aukščio klaida. Kai DTM buvo sukurtas neišvalius kelių ore pakibusių triukšmo taškų (paukščių, dulkių), aukštis vienoje kameroje šoktelėjo 40 m virš tikrosios vertės. Užsakymo valdymo ir triukšmo valymo veiksmas pašalino šiuos atskirus atšokimus. Pamoka: prieš DTM būtinas pašalinių dalių valymas.

Silpnas raginimas / stiprus raginimas

Silpnas raginimas:

Žemės modelis atsiranda iš šio taško debesies.

Galingas raginimas:

Užduotis: Sukurkite DTM generavimo darbo eigą ir PDAL/laspy sistemą iš LiDAR taškų debesies. Kontekstas:- Tankis ~12 balų/m², turima sukimosi informacija, CRS EPSG:5256, vertikalus atskaitos taškas TUDKA turi būti nurodytas- Plotas: mišrus (upelis, tiltas, retas pastatas, status šlaitas) Reikalavimai:1) Seka: triukšmo šalinimas -> grunto filtravimas -> DTM interpoliacija.2) Filtravimo rizikos laiptelių palyginimui. karas3) skerspjūvis ir žinomas aukščio taškas.4) Parašykite skirtumą tarp DTM ir DSM ir kodėl šiam darbui reikalingas DTM.

Didelis greito tankis suteikia reljefo riziką (tiltas, šlaitas) ir patikrinimo žingsnį; išėjo ir tinka į lauką.

Keturi kopijuojami šablonai

1) Preliminari taškų debesies apžvalga:

Interpretuokite šiuos LAS/LAZ metaduomenis: taško tankis, sukimosi pasiskirstymas, esamų klasių kodai, CRS/vertikalusis atskaitos taškas. Pažymėkite trūkstamą arba įtartiną informaciją ir nurodykite, ką reikia išspręsti prieš pradedant procesą. Metaduomenys: [santrauka]

2) Antžeminio filtravimo sąranka:

Parašykite žemės filtravimo žingsnius su PDAL; Pateikite reljefo tipo [plokščias/nuolydis/mišrus] parametrų rekomendacijas. Taip pat įspėja apie tilto, žemo krūmo ir stačių šlaitų pavojų. Pridėkite rezultato patikrinimo veiksmą naudodami profilio skiltį.

3) Objekto klasifikacijos patikrinimas:

Parašykite planą, kaip patikrinti taškinių debesų klasifikaciją (žemė/pastatas/augalas/linija): kokius profilio ruožus reikia paimti, kokių klasių mišinių tikimasi (tiltas-žemė, krūmų statyba), kaip kiekvieną patikrinti.

4) Išvestinių priemonių valdymas:

Patikrinkite, ar šie išvestiniai matavimai (medžio aukštis, pastato pėdsakas, linijos nuokrypis) yra patikimi: žingsnis, neigiama vertė, nuokrypiai. Pridėkite palyginimo su lauko matavimu pasiūlymą. Matmenys: [lentelė]

Taškinio debesies sąvokų palyginimas

koncepcija

Reikšmė

Svarba

Pirmas/paskutinis posūkis

Pirmas/paskutinis smūgio aidas

Viršutinis paviršius ir žemės atskyrimas

Klasės kodas

Taško etiketė

DTM/DSM ir objektų ištraukimas

gruntinis filtravimas

Grindų išorės atskyrimas

DTM pagrindas

Tankis (taškas/m²)

Mėginių ėmimo dažnis

Detalumo ir tikslumo riba

Profilio skyrius

Vertikalus pjūvio vaizdas

Klasifikacijos patikrinimas

Dažnos klaidos

• DTM gamyba be grunto filtravimo. Tiesą sakant, gaunamas DSM; džinsai / apimtis iškreipta.
• Tiltų/viadukų skaičiavimas kaip gruntas. Netikras rinkinys, netinkamas srauto modelis.
• Nevalyti triukšmo taškų. Vienetiniai džinsinio audinio purslai.
• Klasifikacijos pagal skerspjūvį netikrinama. Žemėlapyje trūksta nekaltai atrodančių 3D klaidų.
• Vertikalaus atskaitos taško nepaisymas. Džinsai sėdi ant neteisingos nuorodos.
• Tikimasi nepakankamo detalumo intensyvumo. Objektų, mažesnių už taškų diapazoną, negalima išspręsti.

Apibendrinant

Dirbtinis intelektas LiDAR taškų debesies apdorojime; Tai darbo eigos redagavimo, žemės filtravimo parametrų, objektų klasifikavimo ir išvestinių matavimų skaičiavimo greitintuvas. Privalomas žingsnis gaminant DTM yra žemės filtravimas; Jei to praleisite, bus gautas DSM, o aukščio / tūrio / srauto analizės bus iškraipytos. Tipiški spąstai yra tiltai, statūs šlaitai ir triukšmo taškai. Patikrinkite kiekvieną klasifikaciją naudodami profilio dalis ir žinomus aukščio taškus; Visada išaiškinkite vertikalųjį atskaitos tašką.

Taikymo užduotis

Pasirinkite LiDAR scenarijų (pavyzdžiui, slėnį su upeliu ir tiltu). Leiskite AI atlikti triukšmo pašalinimo, žemės filtravimo ir DTM interpoliacijos veiksmus; Paprašykite įspėti apie tilto ir šlaito riziką. Tada parašykite patikros planą: sukonkretinkite, kur eisite profilio sekciją ir su kokiais žinomais aukščio taškais lyginsite.

kontrolinis sąrašas

• [ ] Patvirtinau taško tankį, sukimosi informaciją ir CRS/vertikalųjį atskaitos tašką.
• [ ] Išvaliau triukšmą / pašalinius dalykus.
• [ ] Atskyriau žemės išorę DTM naudodamas žemės filtravimą.
• [ ] Patikrinau tilto/viaduko ir šlaito riziką.
• [ ] Klasifikaciją patikrinau profilio sekcijomis.
• [ ] Palyginau aukščius su žinomais taškais.
• [ ] Aš naudoju DTM, o ne DSM, atlikdamas aukštį / garsumą / srautą.
• [ ] Inžinieriaus patvirtinime palikau klasifikacijos priėmimą.