Faida:
- Uwezo wa kutumia dhana za wingu la uhakika la LiDAR, kurudi, msongamano na nambari za darasa kwa usahihi katika mtiririko wa kazi wa AI.
- Uwezo wa kusanidi kuchuja ardhi, uzalishaji wa DTM na kitu (jengo, mti, pole) hatua za uainishaji na AI.
- Uwezo wa kuthibitisha pato la uainishaji wa wingu na sehemu za wasifu na mantiki ya mwinuko
LiDAR (Kugundua Mwanga na Kuanzia) ni teknolojia inayotumika ya kugundua ambayo hutoa vipimo vya pande tatu za uso wa dunia kwa kutuma mipigo ya leza na kupima muda wa kurudi. Matokeo yake ni wingu la uhakika linalojumuisha mamilioni au hata mabilioni ya pointi; Kila nukta ina x, y, z kuratibu na sifa za ziada. LiDAR katika uhandisi wa uchunguzi; Ni muhimu kwa ajili ya kuzalisha mifano ya ardhi ya kidijitali, kuiga misitu na maeneo ya mijini, na kuunda miundombinu (laini za umeme, barabara). Katika kitengo hiki, tunashughulikia jinsi akili bandia huharakisha usindikaji na uainishaji wa nukta. Kanuni: AI inapendekeza uainishaji; Uthibitishaji wenye urefu na mantiki ya sehemu unabaki kwa mhandisi.
Masharti ya msingi. Kurudi ni echoes nyingi za pigo moja ya laser iliyoonyeshwa kutoka kwa nyuso tofauti (majani ya miti, matawi, ardhi); Zamu ya kwanza ni kawaida uso wa juu, zamu ya mwisho mara nyingi ni ardhi. Uzito ni nguvu ya ishara iliyorejeshwa; Inatoa kidokezo juu ya aina ya uso. Msimbo wa darasa ni lebo ya kawaida iliyopewa kila nukta (kama vile ardhi, jengo, mimea ya chini/kati/juu, maji, njia ya umeme); Imehifadhiwa katika umbizo la faili la LAS/LAZ. Uchujaji wa ardhi ni mchakato wa kuondoa pointi zisizo za chini na kuondoa uso usio na ardhi (DTM). Voxel, kiini katika nafasi ya 3D; Inatumika kuongeza/kuchakata wingu la uhakika.
Jukumu la AI katika Uchakataji wa Pointi Cloud
Akili ya Bandia inachangia katika uwanja huu katika viwango vitatu:
- Mtiririko wa kazi na usanidi wa parameta. Inapendekeza kuchuja ardhi, kuondolewa kwa kelele, hatua za dilution na vigezo; hutoa mifupa ya msimbo (na zana kama vile PDAL, laspy).
- Uainishaji wa kitu. Miundo ya kujifunza kwa kina inaweza kuainisha pointi katika madarasa kama vile jengo, mti, nguzo, gari; Hili ndilo eneo ambalo AI hufanya kazi halisi.
- Uchimbaji wa kipengele na ripoti. Inabainisha na kufupisha mantiki ambayo hukokotoa vipimo vilivyotolewa kama vile urefu wa mti, eneo la sakafu ya jengo, na sag ya mstari.
Mahali pa upofu: wingu la uhakika lina pande tatu na halionekani kikamilifu kwenye ramani bapa. Uainishaji usio sahihi (k.m. kuhesabu daraja kama ardhi, kichaka cha chini kama jengo) inaonekana isiyo na hatia kwenye ramani na inapotosha DTM. Kwa hiyo, uainishaji lazima uhakikishwe na vipande vya wasifu (kutazama kipande cha wima cha wingu la uhakika kutoka upande).
Kidokezo: Chukua sehemu za wima katika maeneo kadhaa kabla ya kuthibitisha uainishaji. Darasa la ardhini linafuata uso wa chini unaoendelea, au "huelea" juu ya paa? Mkataba unaonyesha hii kwa muhtasari.
Hatua kwa Hatua: Uchakataji wa Wingu la Pointi kwa Kizazi cha DTM
- Pata kujua data. Thibitisha msongamano wa pointi (nukta/m²), idadi ya zamu, misimbo ya darasa ya sasa, CRS na hifadhidata wima.
- Kelele wazi. Ondoa vyombo vya nje vya hewa (kelele ya juu) na chini ya ardhi (kelele ya chini).
- Chuja ardhi. Tenga sehemu zisizo za ardhini (jengo, mti, gari) na acha sehemu za ardhini. Hatua hii ndio moyo wa DTM.
- Tengeneza uso. Tekeleza tafsiri ya gridi ya DTM kutoka kwa sehemu za ardhini.
- Thibitisha. Angalia ufuatiliaji wa ardhi na sehemu za wasifu; Linganisha miinuko na sehemu za mwinuko zinazojulikana.
Kwa nini Uchujaji wa Ardhi ni Muhimu?
Tofauti pekee kati ya DTM (ardhi tupu) na DSM (uso) ni kama sehemu za nje ya ardhi zimetenganishwa au la. Hesabu ya kiasi, uchanganuzi wa mteremko, muundo wa mtiririko wa maji au utafiti wa mafuriko unahitaji DTM; Ikiwa DSM itatumika, majengo na miti hukosewa kama "ardhi" na matokeo yake ni potofu. Vigezo vya kuchuja ardhini vinarekebishwa kulingana na eneo: katika eneo lenye mwinuko mwingi, kichujio chenye fujo kupita kiasi pia kinafuta ardhi halisi, katika eneo tambarare, kichujio kisicho huru hukosea vitu vya chini kwa ardhi. AI inaweza kupendekeza parameta nzuri ya kuanzia, lakini matokeo lazima yajaribiwe kwa sehemu.
Tahadhari: Madaraja na viaducts ni mtego wa kawaida. Hizi ni miundo iliyosimamishwa juu ya ardhi; Ikiwa kichujio cha ardhini kitazingatia kimakosa hizi kama msingi, "seti" itaundwa katika DTM ambayo haipo kabisa na uchanganuzi wa mtiririko wa maji hautakuwa sahihi kabisa.
Kesi Tatu Ndogo: Kwa Nambari
Kesi ya 1 - Mtego wa daraja. Katika modeli ya mafuriko, kichujio cha ardhini kiliainisha daraja kama ardhi; Bwawa la uwongo lilionekana katika WTC, likizuia mkondo, na mfano ulihesabu kuwa maji yatajilimbikiza juu ya mto. Sehemu ya wasifu ilionyesha wazi daraja; Sehemu za daraja zilipoainishwa upya, mtiririko ulichorwa ipasavyo.
Kesi 2 - Hesabu ya urefu wa mti. Kwa hekta 240 katika utafiti wa msitu, uainishaji uliosaidiwa na AI ulitoa muundo wa mwavuli wa miti kutoka kwa darasa la juu la mmea na kukokotoa urefu wa wastani wa mti wa takriban 18 m. Ililinganishwa na kipimo cha mkono cha miti 30 bila mpangilio shambani; tofauti ilikuwa ndani ya ± 0.8 m. Kipimo cha uga kinachojitegemea kilifanya pato la modeli kutegemewa.
Kesi ya 3 - Hitilafu ya mwinuko wa sehemu ya kelele. Wakati DTM ilitolewa bila kusafisha pointi kadhaa za kelele (ndege, vumbi) zilizosimamishwa hewani, mwinuko katika seli moja uliruka 40 m juu ya thamani halisi. Hatua ya kudhibiti kuagiza na kusafisha kelele iliondoa milipuko hii ya mtu binafsi. Somo: Kusafisha nje ni muhimu kabla ya DTM.
Uhamasishaji dhaifu / Uhamasishaji Wenye Nguvu
Agizo dhaifu:
Mfano wa ardhi unatoka kwenye wingu hili la uhakika.
Agizo lenye nguvu:
Jukumu: Tengeneza mtiririko wa kazi wa kizazi cha DTM na mfumo wa PDAL/laspy kutoka kwa wingu la uhakika la LiDAR. Muktadha:- Uzito ~ pointi 12/m², maelezo ya mzunguko yanapatikana, CRS EPSG:5256, data wima ya TUDKA lazima ibainishwe- Eneo: mchanganyiko (mkondo, daraja, jengo dogo, mteremko mwinuko) Mahitaji:1) Msururu: uondoaji wa kelele -> uchujaji wa ardhini -> Ukalifishaji wa DTM/mteremko wa njia ya mteremko wa DTM na mteremko mwinuko) hatari.3) Uthibitishaji: hatua ya kulinganisha na sehemu-tofauti ya wasifu na sehemu ya mwinuko inayojulikana.4) Andika tofauti kati ya DTM na DSM na kwa nini DTM inahitajika kwa kazi hii.
Msongamano mkali wa haraka hutoa hatari za ardhi ya eneo (daraja, mteremko) na hatua ya uthibitishaji; akatoka na kuendana na uwanja.
Violezo Vinne Vinakiliwa
1) Mapitio ya awali ya wingu:
Tafsiri metadata ifuatayo ya LAS/LAZ: msongamano wa pointi, usambazaji wa mzunguko, misimbo ya sasa ya darasa, CRS/data wima. Weka alama kwenye taarifa inayokosekana au ya kutiliwa shaka na uorodheshe kile kinachohitaji kusuluhishwa kabla ya kuanza mchakato. Metadata: [muhtasari]
2) Usanidi wa kuchuja ardhini:
Andika hatua za kuchuja ardhi na PDAL; Toa mapendekezo ya kigezo kwa aina ya ardhi ya eneo [gorofa/mteremko/mchanganyiko]. Pia inaonya juu ya hatari za daraja, kichaka kidogo na mteremko mwinuko. Ongeza hatua ya kuthibitisha matokeo na sehemu ya wasifu.
3) Uthibitishaji wa uainishaji wa kitu:
Andika mpango wa kuthibitisha uainishaji wa nukta ya wingu (ardhi/jengo/mtambo/mstari): ni sehemu zipi za wasifu zinapaswa kuchukuliwa, michanganyiko ya aina gani inatarajiwa (upande wa daraja, ujenzi wa msituni), jinsi ya kuthibitisha kila moja.
4) Udhibiti wa kipimo unaotokana:
Angalia vipimo vifuatavyo vinavyotokana (urefu wa mti, alama ya jengo, sag ya mstari) ili kupata uwezekano: kiwango, thamani hasi, nje. Ongeza pendekezo la kulinganisha na kipimo cha sehemu. Vipimo: [meza]
Ulinganisho wa Dhana za Wingu la Point
dhana
Maana
Umuhimu
Zamu ya kwanza/mwisho
Echo ya kwanza / ya mwisho ya pigo
Sehemu ya juu dhidi ya utengano wa ardhi
Msimbo wa darasa
Lebo ya nukta
DTM/DSM na uchimbaji wa kitu
uchujaji wa ardhi
Kutenganisha nje ya sakafu
Msingi wa DTM
Msongamano (nukta/m²)
Mzunguko wa sampuli
Kikomo cha kina na usahihi
Sehemu ya wasifu
Mwonekano wa kipande wima
Uthibitishaji wa uainishaji
Makosa ya kawaida
- Kuzalisha DTM bila kuchujwa kwa ardhi. Kwa kweli, DSM inapatikana; jeans/kiasi kimepotoshwa.
- Kuhesabu madaraja/njia kama ardhi. Seti ghushi, muundo wa mtiririko usio sahihi.
- Sio kusafisha sehemu za kelele. denim splashes umoja.
- Kutokuthibitisha uainishaji kwa sehemu mbalimbali. Inakosa hitilafu zisizo na hatia za 3D kwenye ramani.
- Kupuuza hifadhidata wima. Jeans hukaa kwenye kumbukumbu isiyo sahihi.
- Kutarajia kiwango cha kutosha cha maelezo. Vipengee vidogo kuliko safu ya nukta haviwezi kutatuliwa.
Kwa muhtasari
Akili ya bandia katika usindikaji wa wingu wa uhakika wa LiDAR; Ni kichapuzi cha uhariri wa mtiririko wa kazi, vigezo vya kuchuja ardhini, uainishaji wa vitu na hesabu ya kipimo kinachotokana. Hatua ya lazima katika kuzalisha DTM ni kuchuja ardhi; Ikiwa hii itaachwa, DSM itapatikana na uchanganuzi wa mwinuko/kiasi/mtiririko utapotoshwa. Madaraja, miteremko mikali na sehemu za kelele ni mitego ya kawaida. Thibitisha kila uainishaji na sehemu za wasifu na sehemu za mwinuko zinazojulikana; Daima fafanua data wima.
Jukumu la maombi
Chagua hali ya LiDAR (kwa mfano, bonde lenye mkondo na daraja). Kufanya AI itoe uondoaji wa kelele, uchujaji wa ardhini, na hatua za ukalimani wa DTM; Iulize ikuonye kuhusu hatari za daraja na mteremko. Kisha andika mpango wa uthibitishaji: unganisha ambapo utachukua sehemu ya wasifu na ni sehemu gani za mwinuko zinazojulikana utalinganisha nazo.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Nilithibitisha msongamano wa pointi, maelezo ya mzunguko na hifadhidata ya CRS/wima.
- [ ] Nilisafisha kelele/vitoa nje.
- [ ] Nilitenganisha sehemu ya nje ya ardhi kwa DTM kwa kuchuja ardhini.
- [ ] Nilikagua hatari za daraja/njia na mteremko.
- [ ] Nilithibitisha uainishaji na sehemu za wasifu.
- [ ] Nililinganisha miinuko na sehemu zinazojulikana.
- [ ] Nilitumia DTM, si DSM, kwa kazi ya mwinuko/kiasi/mtiririko.
- [ ] Niliweka kukubalika kwa uainishaji katika idhini ya mhandisi.