Добивки:
- Способност да се користат концептите на LiDAR точка облак, враќање, густина и кодови за класи правилно во работниот тек на ВИ
- Способност за конфигурирање на чекори за филтрирање на земјата, производство на DTM и класификација на објекти (зграда, дрво, столб) со ВИ
- Способност да се потврди излезот од класификација на облакот на точки со делови од профилот и логика на височина
LiDAR (Light Detection and Ranging) е технологија за активна детекција која произведува тридимензионални мерења на површината на земјата со испраќање ласерски импулси и мерење на времето за враќање. Резултатот е облак со точки кој се состои од милиони, па дури и милијарди точки; Секоја точка има x, y, z координати и дополнителни атрибути. LiDAR во геодетско инженерство; Неопходен е за производство на дигитални модели на терен, моделирање на шуми и урбани области и создавање инфраструктура (водови, патишта). Во оваа единица, покриваме како вештачката интелигенција ја забрзува обработката и класификацијата на облакот во точка. Принцип: ВИ предлага класификација; Верификацијата со логиката на висина и пресек останува кај инженерот.
Основни поими. Враќањето е повеќекратни ехо на еден ласерски пулс рефлектирани од различни површини (лисја од дрвја, гранки, земја); Првиот свиок е обично горната површина, последниот свиок е често земјата. Интензитетот е јачината на вратениот сигнал; Тоа дава поим за типот на површината. Шифрата на класата е стандардна ознака доделена на секоја точка (како земја, зграда, ниска/средна/висока вегетација, вода, далновод); Се чува во формат на датотека LAS/LAZ. Филтрирањето на земјата е процес на отстранување на точките кои не се заземјуваат и се отстранува површината на голото земја (DTM). Voxel, ќелија во 3D простор; Се користи за разредување/обработка на облакот на точката.
The Role of AI in Point Cloud Processing
Вештачката интелигенција придонесува во ова поле на три нивоа:
- Работен тек и поставување параметри. Препорачува филтрирање на земјата, отстранување на бучава, чекори и параметри за разредување; произведува код скелет (со алатки како PDAL, laspy).
- Класификација на објекти. Моделите за длабоко учење можат да ги класифицираат точките во класи како што се зграда, дрво, столб, возило; Ова е областа каде што вештачката интелигенција ја врши вистинската работа.
- Извлекување на карактеристики и извештај. Ја воспоставува и сумира логиката што ги пресметува добиените мерења како што се висината на дрвото, површината на подот на зградата и попуштањето на линијата.
Слепа точка: облакот со точки е тродимензионален и не е целосно видлив на рамна карта. Погрешната класификација (на пр. броење мост како земја, ниска грмушка како зграда) изгледа невино на картата и го искривува DTM. Затоа, класификацијата мора да биде потврдена со профилни парчиња (гледање на вертикално парче од точкастиот облак од страна).
Совет: Земете вертикални делови на неколку локации пред да потврдите класификација. Дали класата на земја навистина ја следи долната континуирана површина или „плови“ над покривите? The cutaway shows this at a glance.
Чекор по чекор: Точка обработка на облак за генерирање на DTM
- Запознајте се со податоците. Потврдете ја густината на точката (точки/m²), бројот на вртења, тековните шифри на класи, CRS и вертикалната податок.
- Чист шум. Отстранете ги надворешните делови од воздухот (висок шум) и подземните (низок шум).
- Филтрирајте ја земјата. Изолирајте ги неземните точки (зграда, дрво, возило) и оставете голи точки на земјата. Овој чекор е срцето на DTM.
- Генерирајте површина. Изведете интерполација на мрежната DTM од земјените точки.
- Потврди. Проверете ја трагата на земјата со профилните делови; Споредете ги висините со познатите висински точки.
Зошто е критична филтрацијата на земјата?
Единствената разлика помеѓу DTM (гола земја) и DSM (површина) е дали точките надвор од земјата се одвоени или не. Пресметка на волумен, анализа на наклон, моделирање на проток на вода или студија за поплави бара DTM; Ако се користи DSM, зградите и дрвјата погрешно се сметаат за „земја“ и резултатот е искривен. Параметрите за филтрирање на земјата се приспособуваат според теренот: во стрмна површина, премногу агресивен филтер исто така ја брише вистинската земја, во рамна област, лабавиот филтер ги греши ниските предмети со земјата. Вештачката интелигенција може да предложи добар почетен параметар, но резултатот мора да се тестира во пресек.
Внимание: Мостовите и вијадуктите се класична замка. Тоа се структури суспендирани над земјата; Ако филтерот за заземјување погрешно ги смета за заземјување, ќе се создаде „сет“ во DTM што всушност не постои и анализата на протокот на вода ќе биде целосно погрешна.
Три мини случаи: според бројките
Случај 1 - Мост замка. Во моделирањето на поплави, филтерот за земја го класифицираше мостот како земја; Во WTC се појави лажна брана, блокирајќи го потокот, а моделот пресметал дека водата ќе се акумулира горе. Делот за профилот јасно го покажа мостот; Кога точките на мостот беа прекласифицирани, протокот беше правилно моделиран.
Случај 2 - Инвентар за висина на дрвото. За 240 хектари во студија за шума, класификацијата со помош на вештачка интелигенција ја извлече шемата на крошна на дрвјата од повисоката класа на растенија и ја пресмета просечната висина на дрвото од приближно 18 m. Тоа беше споредено со рачно мерење на 30 случајни дрвја на терен; разликата беше во рамките на ± 0,8 m. Независното мерење на теренот го направи резултатот на моделот сигурен.
Случај 3 - Грешка во висината на точката на бучава. Кога DTM беше генериран без да се исчистат неколку точки на бучава (птици, прашина) суспендирани во воздухот, висината во една ќелија скокна 40 m над вистинската вредност. Чекорот за контрола на нарачката и чистење на бучавата ги отстрани овие индивидуални отскокнувања. Поука: Неопходно е да се исчисти надворешното пред DTM.
Слаба навестување / Силен навестување
Слаба навестување:
Моделот на земјата излегува од оваа точка облак.
Моќен потсетник:
Задача: Конструирај работен тек на генерирање на DTM и рамка PDAL/laspy од облакот за точки LiDAR. Контекст:- Густина ~12 поени/м², достапни информации за ротација, CRS EPSG:5256, вертикална податок TUDKA мора да биде наведена - Површина: мешана (поток, мост, ретка градба, стрмна падина) Барања:1) Секвенца: отстранување на бучава -> филтрирање на заземјување -> DTD. предупредување за наклон за ризици од филтрирање.3) Верификација: чекор за споредба со пресек на профилот и позната висинска точка.4) Напишете ја разликата помеѓу DTM и DSM и зошто е потребен DTM за оваа работа.
Силната брза густина дава ризици на теренот (мост, наклон) и чекор на верификација; излезе и одговара на теренот.
Четири шаблони за копирање
1) Прелиминарен преглед на точка облак:
Толкувајте ги следните метаподатоци LAS/LAZ: густина на точка, дистрибуција на вртење, тековни шифри на класи, CRS/вертикална податок. Обележете ги исчезнатите или сомнителните информации и наведете што треба да се реши пред да започне процесот. Метаподатоци: [резиме]
2) Поставување филтрирање на земјата:
Напишете чекори за филтрирање на земјата со PDAL; Дајте препорака за параметри за типот на теренот [рамен/наклон/мешан]. Исто така, предупредува на ризик од мост, ниска грмушка и стрмни падини. Додадете го чекорот за потврдување на резултатот со делот за профил.
3) Проверка на класификација на објекти:
Напишете план за да ја потврдите класификацијата на облак со точки (земја/зграда/постројка/линија): кои делови од профилот треба да се преземат, кои мешавини од класи се очекуваат (мост-земја, градба на грмушка), како да се потврди секој од нив.
4) Контрола на изведени мерки:
Проверете ги следните изведени мерења (висина на дрвото, отпечаток на градба, попуштање на линијата) за веродостојност: висина, негативна вредност, оддалеченост. Додадете предлог за споредба со теренско мерење. Димензии: [табела]
Point Cloud Concepts Comparison
концепт
Значење
Важност
Прв/последен свиок
Прво/последното ехо на ударот
Одделување на горната површина наспроти земјата
Шифра на класа
Ознака со точки
DTM/DSM и екстракција на објект
филтрирање на земјата
Одвојување на надворешната страна на подот
Основање на ДТМ
Густина (точка/m²)
Фреквенција на земање примероци
Ограничување на детали и точност
Секција за профил
Вертикален поглед на парче
Проверка на класификација
Вообичаени грешки
- Производство на DTM без филтрирање на земјата. Всушност, се добива ДСМ; фармерки/волуменот е искривен.
- Броење на мостови/вијадукти како земја. Лажен сет, модел на погрешен тек.
- Не чистење на точките за бучава. Едини тексас прскања.
- Непроверување на класификацијата по пресек. Недостасуваат невини 3D грешки на картата.
- Игнорирање на вертикалната податок. Фармерките седат на погрешна референца.
- Очекувам недоволен интензитет на детали. Објектите помали од опсегот на точки не може да се решат.
Сумирано
Вештачка интелигенција во обработката на облак точка LiDAR; Тоа е акцелератор за уредување на работниот тек, параметри за филтрирање на земјата, класификација на објекти и пресметка на изведени мерки. Задолжителниот чекор во производството на DTM е филтрирање на земјата; Ако ова се испушти, ќе се добие DSM и ќе се искриват анализите на височина/волумен/проток. Мостовите, стрмните падини и точките за бучава се типични замки. Потврдете ја секоја класификација со профилни делови и познати висински точки; Секогаш разјаснете ја вертикалната податок.
Задача за апликација
Изберете LiDAR сценарио (на пример, долина со поток и мост). Дали вештачката интелигенција произведува чекори за отстранување бучава, филтрирање на земјата и интерполација на DTM; Замолете го да предупреди за ризиците од мостот и наклонот. Потоа напишете план за верификација: конкретизирајте каде ќе го однесете делот за профилот и со кои познати висински точки ќе го споредите.
листа за проверка
- [ ] Ја потврдив густината на точката, информациите за ротација и CRS/вертикалната податок.
- [ ] Ја исчистив бучавата/оддалечените делови.
- [ ] Ја одвоив надворешната страна на земјата за DTM со филтрирање на земјата.
- [ ] Ги проверив ризиците од мост/вијадукт и наклон.
- [ ] Ја потврдив класификацијата со секциите на профилот.
- [ ] Ги споредив висините со познати точки.
- [ ] Користев DTM, а не DSM, за работа на елевација/волумен/проток.
- [ ] Го задржав прифаќањето на класификацијата во инженерско одобрение.