LIDAR
Ein Lidar oder Lidar [ 1 ] (Akronym für LiDAR , Light Detection and Ranging oder Laser Imaging Detection and Ranging ) ist ein Gerät, mit dem die Entfernung eines Lasersenders zu einem Objekt oder einer Oberfläche mithilfe eines gepulsten Laserstrahls bestimmt werden kann . Die Entfernung zum Objekt wird durch Messen der Zeitverzögerung zwischen dem Aussenden des Impulses und seiner Detektion durch das reflektierte Signal bestimmt. Im Allgemeinen hat die Lidar -Technologie Anwendungen in der Geologie , Seismologie und Atmosphärenphysik . Auch der Einsatz in Fahrzeugen, insbesondere autonomen, wird untersucht.
Einführung
Lidar ist ein System, das es ermöglicht, eine Wolke von Geländepunkten zu erhalten, indem sie mit einem luftgestützten Laserscanner ( Airborne Light Scanner , ALS) aufgenommen werden. Um diesen Scan durchzuführen, werden zwei Bewegungen kombiniert. Eine Längsachse, die durch die Flugbahn der Ebene gegeben ist, und eine andere Querachse durch einen beweglichen Spiegel, der den vom Scanner emittierten Laserlichtstrahl ablenkt.
Um die Koordinaten der Punktwolke zu kennen, werden die Position des Sensors und der Winkel des Spiegels zu jedem Zeitpunkt benötigt. Dabei wird das System von einem differentiellen GPS-System und einem Trägheitsnavigationssystem (INS) unterstützt. In Kenntnis dieser Daten und der mit dem Entfernungsmesser erhaltenen Entfernung Sensor-Boden erhalten wir die gesuchten Koordinaten. Das Ergebnis sind Zehntausende von Punkten pro Sekunde.
Die Komponenten des Lidars sind:
- Airborne Laser Scanner (ALS). Es sendet Infrarotlichtimpulse aus, mit denen der Abstand zwischen dem Sensor und dem Boden bestimmt wird.
- Differential-GPS . Durch die Verwendung eines Empfängers im Flugzeug und einer oder mehrerer Kontrollstationen am Boden (an Punkten mit bekannten Koordinaten) werden Position und Höhe des Flugzeugs ermittelt.
- Trägheitsnavigationssystem (INS). Es informiert uns über die Kurven und die Flugbahn des Flugzeugs.
- Digitale Videokamera (optional), die es ermöglicht, ein Bild des Untersuchungsbereichs zu erhalten, das zur besten Interpretation der Ergebnisse dient. Dieser kann bei manchen Systemen neben dem ALS montiert werden.
- Luftumgebung. Das kann ein Flugzeug oder ein Helikopter sein . Wenn Sie die Produktivität priorisieren möchten und das Gebiet groß ist, wird das Flugzeug verwendet, und wenn Sie eine höhere Punktdichte wünschen, wird der Hubschrauber verwendet, da er langsamer und niedriger fliegen kann.
Die von den drei Hauptkomponenten ALS, GPS und IMU erhaltenen Messungen werden mit dem gleichen Zeitstempel gemäß dem GPS aufgenommen. Auf diese Weise können sie später in der späteren Berechnung einfach in Beziehung gesetzt werden.
Das Lidar-System erhält außerdem die folgenden Informationen.
- Für jeden ausgesendeten Impuls kann es 2 oder mehr Echos erfassen. Dies ermöglicht es uns, Informationen auf verschiedenen Höhen zu sammeln. Wenn wir beispielsweise über ein Waldgebiet fliegen, kann das erste Echo auf die Baumkronen und das letzte auf die Bodenoberfläche reagieren.
- Die reflektierte Intensität. Dies kann für eine spätere Klassifizierung sehr nützlich sein.
Klassifizierung
Nach Lasertyp:
- Puls-Lidar. Die Abstandsmessung zwischen Sensor und Boden erfolgt durch Messung der Zeit, die ein Puls von seiner Aussendung bis zu seinem Empfang vergeht. Der Emitter funktioniert, indem er Lichtimpulse aussendet.
- Lidar zur Phasenmessung. In diesem Fall sendet der Emitter einen kontinuierlichen Laserstrahl aus. Wenn es das reflektierte Signal empfängt, misst es die Phasendifferenz zwischen dem ausgesendeten und dem reflektierten Signal. Sobald dies bekannt ist, ist es nur noch notwendig, die Anzahl ganzer Wellenlängen aufzulösen, die es zurückgelegt hat (Mehrdeutigkeiten).
Nach Scantyp:
- Linien. Es hat einen rotierenden Spiegel, der den Laserstrahl ablenkt. Erzeugt als Scanmuster parallele Linien auf dem Boden. Der Hauptnachteil dieses Systems besteht darin, dass wir durch Drehen des Spiegels in eine Richtung nicht immer Messungen haben.
- Zickzack. In diesem Fall dreht sich der Spiegel in zwei Richtungen (vor und zurück). Erzeugt Zickzacklinien als Scanmuster. Es hat den Vorteil, dass es immer misst, aber die Drehrichtung ändern muss, die Beschleunigung des Spiegels variiert je nach seiner Position. Dies bedeutet, dass in den Bereichen nahe der seitlichen Abtastgrenze (wo die Drehrichtung des Spiegels variiert) die Dichte der abgetasteten Punkte größer ist als am Nadir.
- Glasfaser Von der zentralen Faser eines Lichtwellenleiters wird der Laserstrahl mit Hilfe kleiner Spiegel zu den seitlich um die Achse angebrachten Fasern gelenkt. Dieses System erzeugt einen Fußabdruck in Form einer Art überlappender Kreise. Da die Spiegel klein sind, erhöht sich die Datenerfassungsgeschwindigkeit im Vergleich zu anderen Systemen, aber der Scanwinkel (FOV) ist geringer.
- Elliptisch (Palmer). In diesem Fall wird der Laserstrahl von zwei Spiegeln abgelenkt, die ein elliptisches Abtastmuster erzeugen. Als Vorteile der Methode können wir anführen, dass das Gelände manchmal aus verschiedenen Perspektiven gescannt wird, obwohl zwei Spiegel die Schwierigkeit durch zwei Winkelmesser erhöhen.
Anwendungen
Wissenschaft
Auf der Skinwalker-Ranch wird LiDAR verwendet, um unbekannte Energien auf der Ranch zu erkennen, von UFOs bis hin zu Mikrowellen-Hintergrundstrahlung UND natürlich beeinflusst die Strahlung die Schutzplatten der gleichen Entfernungseinheit überhaupt nicht.
Topographie
In der Vermessung revolutioniert die Laserentfernungsmessung für großflächige Kartierungsanwendungen die Erfassung digitaler Geländehöhendaten. Diese Technik ist eine Alternative zu anderen Datenerfassungsquellen wie dem Digitalen Geländemodell (DTM). Es kann als Datenquelle für Konturierungs- und Konturerzeugungsprozesse für digitale Orthofotos verwendet werden.
Ein Lidar-System sendet Lichtimpulse aus, die vom Boden und anderen Objekten einer bestimmten Höhe reflektiert werden. Die Photonen der reflektierten Pulse werden in elektrische Impulse umgewandelt und von einem Hochgeschwindigkeits-Datenrekorder interpretiert. Da die Formel für die Lichtgeschwindigkeit bekannt ist, lassen sich die Zeitintervalle zwischen Aussendung und Empfang leicht berechnen. Diese Intervalle werden mithilfe der Positionsinformationen, die von den GPS -Empfängern des Flugzeugs /Bodens und von der bordeigenen Trägheitsmesseinheit (IMU) erhalten werden, die ständig die Höhe des Flugzeugs aufzeichnet , in Entfernungen umgewandelt.
Lidar-Systeme zeichnen Positions- (x,y) und Höhendaten (z) in vordefinierten Intervallen auf. Die resultierenden Daten ergeben ein sehr dichtes Netz von Punkten, typischerweise in Abständen von 1 bis 3 Metern. Die ausgeklügeltsten Systeme liefern nicht nur Daten von der ersten Rückkehr, sondern auch von den folgenden, die Höhen sowohl des Geländes als auch seiner Vegetation liefern. Vegetationshöhen können die Grundlage für die Analyse von Anwendungen verschiedener Vegetationstypen oder Höhentrennungen liefern.
Ein wesentlicher Vorteil dieser Technologie gegenüber anderen besteht darin, dass Daten unter atmosphärischen Bedingungen erfasst werden können, die mit herkömmlicher Luftbildfotografie nicht möglich sind. Beispielsweise kann die Datenerfassung von einem Flugzeug aus erfolgen, das nachts oder bei eingeschränkter Sicht fliegt, wie sie beispielsweise bei nebligem oder bewölktem Wetter auftreten.
Zu den photogrammetrischen Standardprodukten , die aus LIDAR-Daten abgeleitet werden, gehören Kontur- und Höhenmodelle für Orthofotos . Um genaue Konturen zu erhalten, ist eine Nachbearbeitung der Ausgangsdaten erforderlich. Da Lidar-Daten auf erhöhten Objekten (z. B. Gebäuden) erhalten werden, werden ausgeklügelte Algorithmen verwendet, um Punkte relativ zu diesen Objekten zu entfernen. Aufgrund der hohen Punktdichte sind, wenn überhaupt, nur sehr wenige Bruchlinien erforderlich , um das Gelände genau darzustellen. Ungeachtet des Vorhandenseins des LIDAR-Systems und der Verwendung von Nachbearbeitungssoftware müssen Validierungsverfahren in den Prozess eingebaut werden, um sicherzustellen, dass die endgültigen Konturen repräsentativ für das Gelände sind. Der Endbenutzer sollte auch bedenken, dass aus LIDAR abgeleitete Konturen anders aussehen als solche, die mit herkömmlichen photogrammetrischen Techniken kompiliert wurden. Aufgrund der Dichte der erhaltenen Punkte haben von LIDAR abgeleitete Konturen, obwohl sie sehr genau sind, tendenziell ein gezackteres Aussehen.
Nachbearbeitung und 3D -Verifizierung werden auch empfohlen, wenn Lidar-Daten für die digitale Orthofotogenerierung verwendet werden. Obwohl die Anforderungen an die vertikale Genauigkeit für die Generierung von Orthofotos weniger streng sind als für die Konturengenerierung, sollten die Daten auf Massenfehler überprüft werden. Punkte an Gebäuden müssen nicht unbedingt entfernt werden. Tatsächlich werden mit Lidar-Daten modellierte Gebäude in ihrer wahren Position korrigiert (echtes Orthofoto) und radiale Verzerrungen, die durch das Neigen von Gebäuden verursacht werden, werden entfernt. Diese Verbesserung wird etwas durch die Tatsache beeinflusst, dass die Kanten von Gebäuden tendenziell abgerundet aussehen können; dies abhängig von der Lage der Punkte relativ zur Gebäudekante.
Mit der Nachbearbeitung können folgende Daten gewonnen werden:
- Bodennahe Absaugung
- Gebäude entfernen
- Gewinnung von Bäumen und Waldbeständen
- Werkzeuge zur Geländebereinigung
- Erstellung von dreidimensionalen Vektoren
- Werkzeug zum Quadrieren von Gebäuden
- Bearbeitungswerkzeug
- Bilder zuschneiden
Die Genauigkeit der mit der Lidar-Technik gewonnenen Daten hängt ab von:
- Die Pulsfrequenz.
- Die Flughöhe.
- Der Durchmesser des Laserstrahls (systemabhängig)
- GPS/IMU-Datenqualität und Nachbearbeitungsverfahren.
Bei optimalen Messbedingungen können Genauigkeiten von 1 Meter in den Positionskoordinaten und etwa 15 cm in der Höhenkoordinate erreicht werden. Für jede groß angelegte Anwendung, die eine hohe Präzision erfordert, müssen die erhaltenen Daten jedoch mit anderen Techniken verglichen werden. Die erhaltenen Punkte (mit ihren dreidimensionalen Koordinaten) werden normalerweise digitalen Bildern überlagert. Dazu werden digitale Photogrammetriestationen eingesetzt.
Dateiformate
Die meisten Lidar-Systeme und -Anwendungen arbeiten mit demselben Format, dem LAS-Format , dessen Spezifikation von der American Society for Photogrammetry & Remote Sensing (ASPRS) entwickelt wurde und das sich zu einem De-facto-Standard für die Arbeit mit Daten entwickelt hat
LAS ist ein öffentliches Dateiformat, das den Austausch von Dateien mit dreidimensionalen Punktwolkeninformationen ermöglicht. Das LAS-Format ist eine Binärdatei, die alle Informationen aus dem LIDAR-System verwaltet und sie entsprechend der Art der Daten und des Erfassungssystems bewahrt. [ 2 ]
Geschwindigkeitserkennung
Es ist die Technologie, mit der Laserkanonen der Polizei die Geschwindigkeit von Fahrzeugen im Straßenverkehr bestimmen. Es unterscheidet sich vom Radar dadurch , dass statt Radiowellen ein gepulster Laserlichtstrahl im Infrarotband mit einer Pulsfrequenz von 33 MHz und einer Wellenlänge von 904 nm verwendet wird.
Die Vorteile von Lidar gegenüber Radar sind mehrere:
- Es ist viel schneller. Unter normalen Umständen können Sie die Geschwindigkeit des Fahrzeugs in nur 3 Zehntelsekunden ermitteln.
- Da es einen Laserlichtstrahl aussendet, divergiert der Strahl nicht so stark und ist viel schmaler als der Radarstrahl, der sich ausbreitet und von der Umgebung reflektiert wird. Der Laserstrahl bildet einen sehr schmalen Kegel. Bei etwa 500 Metern hat es eine Breite von etwa 2,5 Metern im Durchmesser, mit der die Kanone auf ein bestimmtes Fahrzeug zielen und dessen Geschwindigkeit ermitteln kann, auch wenn mehr Autos um es herum kreisen. Es kann daher bei starkem Verkehr eingesetzt werden, indem es auf die Fahrzeuge der Wahl abzielt. Darüber hinaus ist aufgrund dieser Arbeitsweise und ihrer Geschwindigkeit die Erkennung mit Detektoren, die in vom Strahl beleuchteten Fahrzeugen installiert sind, ziemlich ineffektiv, da es zu spät ist, wenn der Detektor vor dem Vorhandensein des Lasers warnt, da die Waffe bereits vorhanden ist hat Ihre Geschwindigkeit aufgezeichnet.
- Es ist einfacher zu handhaben, zu transportieren und zu warten.
- Es ist billiger als ein Radar.
- Es kann wie das Radar nachts, im Regen, von Brücken, in geparkten Fahrzeugen, im automatischen oder manuellen Modus usw. arbeiten.
- Die einzige Einschränkung des Lidar-Lasers besteht darin, dass er immer stationär sein muss. Das Radar kann mobil verwendet werden, der Lidar-Laser kann während der Messung jedoch nicht bewegt werden.
Adaptive Optik
Adaptive Optik ist eine Technik, die es ermöglicht, die wichtigsten Störungen zu korrigieren , denen astronomische Bilder durch die Erdatmosphäre ausgesetzt sind . Mit diesem System ist es möglich, schärfere Bilder zu erhalten, oder wie Astronomen erklären, mit besserer räumlicher Auflösung. Der Unterschied, den diese Technik einführt, ist vergleichbar mit dem Betrachten eines Objekts, das sich auf dem Grund eines Beckens mit Wasser oder ohne Wasser befindet.
Die Bedeutung für die astronomische Forschung spricht dafür, dass alle Teleskope oder Observatorien mit Teleskopen größer als 4 Meter für ihre Bedürfnisse geeignete adaptive Optiksysteme entwickelt haben oder entwickeln.
Die Möglichkeiten, die die adaptive Optik der Astronomie bietet, sind spektakulär. Das Entfernen atmosphärischer Störungen ist im Wesentlichen gleichbedeutend mit der Beobachtung aus dem Weltraum.
Atmosphärische Störungen verursachen einen Verlust an Schärfe oder räumlicher Auflösung. Dieser Verlust führt einerseits zu einer verminderten Fähigkeit, Objekte aufzulösen, d. h. detaillierte Untersuchungen ihrer Morphologie durchzuführen. Andererseits beeinflusst es auch die Fähigkeit, schwache Objekte zu erkennen, da das Bild in größeren Lichtpunkten gestreut wird.
Die durch die adaptive Optik eingeführte Verbesserung kann anhand des Verhältnisses der Größe des Teleskops zur Größe des besten Bildes, das es erhalten kann, quantifiziert werden. Die Detektionsleistung eines Teleskops steigt mit dem Durchmesser seines Hauptspiegels und nimmt mit der Größe des Bildes ab, das es von einem Punktobjekt erzeugt (daher die Bedeutung der Bildqualität in einem Teleskop). Daher besteht der Unterschied mit demselben 10-Meter-Spiegel zwischen der Fähigkeit, Bilder von 0,4 Bogensekunden (was in einer Nacht mit ausgezeichneter Sicht möglich ist) und einem Bild von 0,04 Bogensekunden zu fokussieren, was mit einer adaptiven Optik möglich sein sollte System wäre gleichbedeutend mit einem Primärspiegel von 100 Metern. Daher haben, wie eingangs erwähnt, die meisten wichtigen Observatorien und Teleskope entweder bereits ein eigenes adaptives Optiksystem oder arbeiten daran.
Adaptive Optik ist eine Technologie, mit der wir einen Großteil der Aberrationen bestimmen und korrigieren können, mit denen die Wellenfront der beobachteten Objekte ankommt. Die Wellenfront ist die geometrische Hülle aller Lichtstrahlen, die gleichzeitig aus einem leuchtenden Objekt austreten. Wenn der Ursprung des Lichts ein Punkt ist, ist die Wellenfront kugelförmig; aber wenn es weit genug entfernt ist, wie im Fall von Sternen, ist diese Front praktisch flach.
In einem adaptiven Optiksystem wird die durch die Atmosphäre gestörte Wellenfront zunächst von einem Wellenfrontsensor analysiert , der ihre Aberrationen bestimmt . Diese Information wird an den Phasenrekonstruktor 10 weitergegeben , der die vorzunehmenden Korrekturen und die vom verformbaren Spiegel aufzunehmenden Verformungen berechnet, um die ursprünglichen Aberrationen der Wellenfront zu kompensieren.
Mit der "Erfassung" der Wellenfront ist das Ziel, die Aberrationen zu messen, die durch die Atmosphärensäule eingeführt werden, die das vom astronomischen Objekt kommende Licht durchdringt. Normalerweise sind die zu untersuchenden Objekte sehr lichtschwach, daher muss die Messung von Wellenfrontstörungen mit einem hellen Stern in der Nähe des interessierenden Objekts durchgeführt werden, damit das Licht dieses Referenzsterns ungefähr dieselbe Atmosphärensäule durchdringt wie das Objekt. Es ist jedoch nicht immer möglich, Sterne nahe genug am astronomischen Objekt zu finden, die hell genug sind, um die Wellenfront zu messen.
Die gefundene Lösung dieses Problems besteht in der Herstellung künstlicher Sterne durch Anregung der in den oberen Schichten der Atmosphäre vorhandenen Natriumschicht mit einem Laserstrahl. Dies erfordert den Einsatz von Hochleistungslasern und ist eine Technik, die sich noch in voller Entwicklung befindet.
Waldbewirtschaftung
Bei der Brandbekämpfung ist die Verfügbarkeit eines genauen Modells der an jedem Punkt am Boden vorhandenen Brennstoffart unerlässlich, um das Verhalten des Feuers genau vorhersagen zu können und somit Entscheidungen über die anzuwendenden oder über die Angriffstechniken treffen zu können die notwendigen Mittel zur Brandbekämpfung. [ 3 ]
Dank Lidar ist es möglich, eine genaue Karte von Kraftstoffmodellen auf der Grundlage der von den Lidar-Messungen erfassten vertikalen Informationen zu erstellen. Darüber hinaus ist es möglich, die Genauigkeit weiter zu verbessern, indem die vom Lidar erfassten Daten mit den auf andere Weise gewonnenen Daten, beispielsweise multispektralen Bildern, kombiniert werden. [ 4 ]
Unter Berücksichtigung der vom Lidar gelieferten Höhenwerte und der vertikalen Verteilung der Brennstoffe, erfasst durch die relative Position in unterschiedlichen Höhenintervallen von Messgruppen innerhalb der Punktwolke, ist es möglich, sowohl die Menge an vorhandener Biomasse als auch die zu bestimmen Art davon. [ 5 ]
Geologie und Bodenkunde
Das Erscheinen der Lidar-Technologie hat einen großen Fortschritt in der Erforschung der Erde bedeutet. Dank der hochauflösenden digitalen Höhenmodelle, die mit dieser Technik gewonnen werden, kann sie in verschiedenen Bereichen der Geologie angewendet werden .
Die Möglichkeit, Modelle topografischer Strukturen im Detail zu erhalten: Flusskanäle, Terrassen, ua, hat das Studium physikalischer und chemischer Prozesse der Erdoberfläche gefördert und erleichtert; Einwirkung atmosphärischer Einflüsse, Charakterisierung und Genese von Reliefformen, Erosions- und Verwitterungsprozesse...
Diese Technik hat es geschafft, die Führung als grundlegendes Werkzeug für die Fehlererkennung, -überwachung und -untersuchung zu übernehmen. Mit digitalen 3D-Modellen ermöglicht es, das Vorher und Nachher einer Plattenbewegung zu erhalten und präzise Messungen durchzuführen, was der Schlüssel zum Verständnis der Entstehung dieser natürlichen Phänomene ist.
Unter anderen geologischen Anwendungen ist die Überwachung von Gletschern (um den Rückgang von Gletschern und seine Beziehung zu Änderungen im Wasserkreislauf zu bewerten), die Analyse von Küstenveränderungen, Bewegungen tektonischer Platten, Vulkanausbrüche, Erdrutsche usw. zu erwähnen.
Felsmechanik
Lidar wird in der Gesteinsmechanik häufig zur Charakterisierung von Gesteinsmassen und zur Erkennung von Neigungsänderungen eingesetzt. Einige der Eigenschaften von Gesteinsmassen, die aus 3-D-Punktwolken extrahiert werden können, die von LiDAR erfasst wurden, sind:
- Orientierung von Ungänzen [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]
- Diskontinuitätsabstand und RQD [ 9 ] [ 10 ]
- Öffnen von Diskontinuitäten
- Persistenz von Diskontinuitäten [ 10 ] [ 11 ]
- Rauheit von Ungänzen [ 10 ]
- Wasserversickerung
Einige dieser Eigenschaften wurden bei der Charakterisierung von Gesteinsmassen durch RMR verwendet . Da außerdem die Orientierung von Diskontinuitäten aus LiDAR-Daten bestimmt werden kann, ist es auch möglich, die geomechanische Qualität von Felshängen mit SMR zu erhalten . Schließlich ermöglicht der Vergleich verschiedener 3D-Punktwolken eines Hangs, die zu unterschiedlichen Zeiten aufgenommen wurden, die Veränderungen, die in der Szene während des untersuchten Zeitintervalls aufgrund der Entwicklung von Steinschlägen oder anderen Gravitationsprozessen erzeugt werden.
Andere Anwendungen
In der Atmosphärenphysik ist es durch den Einsatz von Lidar-Instrumenten möglich, die Dichte bestimmter Bestandteile der Atmosphäre ( Aerosole , Wolken , Kalium , Natrium , molekularer Sauerstoff und Stickstoff usw.) zu messen. Mit modernster Technik ist es möglich, Temperaturprofile zu berechnen oder die Windstruktur zu messen.
Da Autohersteller und Technologieunternehmen sich bemühen, autonome Fahrzeuge zu entwickeln, ist Lidar zu einer äußerst begehrten Technologie geworden. [ 12 ] Der Nachteil dieser Sensoren ist ihr Preis (sie können Zehntausende von Dollar kosten ). Neue Entwicklungen zielen darauf ab, einen Lidar-Sensor auf einem Chip zu haben, der kleiner als ein Reiskorn ist. Diese Entwicklung zielt nicht darauf ab, die aktuellen Sensoren zu ersetzen, sondern mit ihnen zu koexistieren, da ein Lidar-Sensor zwar eine Präzision über große Entfernungen bietet, ein Festkörper-Lidar jedoch für die Erkennung auf kurze Entfernungen gedacht wäre und sich auf Details konzentriert, die manchmal unbemerkt bleiben. [ 13 ] Jüngste Studien haben gezeigt, dass der Einsatz von Lidar zusammen mit Techniken der künstlichen Intelligenz Lösungen für die Herausforderungen des autonomen Fahrens bieten kann. [ 14 ] [ 15 ]
Referenzen
- ^ "LiDAR" . Abgerufen am 23. März 2018 .
- ^ "LAS-Format, der LiDAR-Datenstandard" .
- ↑ Muge, Mutlu; Sorin C. Popescu. «Bewertung von Waldbrennstoffmodellen mittels Lidar-Fernerkundung». Fernerkundung der Umwelt .
- ↑ Muge, Mutlu; Sorin C. Popescu. «Kartierung von Oberflächenbrennstoffmodellen mit Lidar und multispektraler Datenfusion für das Brandverhalten». Fernerkundung der Umwelt .
- ^ García, Mariano; David Riaño, Emilio Chuvieco, Javier Salas, F. Mark Danson. «Multispektrale und LiDAR-Datenfusion für die Kartierung von Kraftstoffarten unter Verwendung von Support Vector Machine und Entscheidungsregeln». Fernerkundung der Umwelt .
- ↑ Gigli, Giovanni; Casagli, Nicola (1. Februar 2011). "Halbautomatische Extraktion von Gesteinsstrukturdaten aus hochauflösenden LIDAR-Punktwolken" . Internationale Zeitschrift für Felsmechanik und Bergbauwissenschaften 48 (2): 187-198. ISSN 1365-1609 . doi : 10.1016/j.ijrmms.2010.11.009 . Abgerufen am 9. November 2019 .
- ↑ Riquelme, Adrian J.; Abellan, A.; Thomas, R.; Jaboyedoff, M. (1. Juli 2014). „Ein neuer Ansatz für die halbautomatische Erkennung von Felskluft aus 3D-Punktwolken“ . Computer & Geowissenschaften 68 : 38-52. ISSN 0098-3004 . doi : 10.1016/j.cageo.2014.03.014 . Abgerufen am 9. November 2019 .
- ^ Slob, S. (2010). Automatisierte Gesteinscharakterisierung mit terrestrischem 3-D- Laserscanning . Technische Universität Delft. ISBN 9789090253640 . Abgerufen am 9. November 2019 .
- ↑ Riquelme, Adrian J.; Abellan, Antonio; Tomas, Roberto (10. September 2015). "Diskontinuitätsabstandsanalyse in Gesteinsmassen mit 3D-Punktwolken" . Ingenieurgeologie 195 : 185-195. ISSN 0013-7952 . doi : 10.1016/j.enggeo.2015.06.009 . Abgerufen am 9. November 2019 .
- ↑ abc Sturzenegger , M .; Steadt, D. (12. Juni 2009). "Erdnahe digitale Nahbereichsphotogrammetrie und terrestrisches Laserscanning zur Diskontinuitätscharakterisierung in Gesteinsschnitten" . Ingenieurgeologie 106 (3): 163-182. ISSN 0013-7952 . doi : 10.1016/j.enggeo.2009.03.004 . Abgerufen am 9. November 2019 .
- ↑ Riquelme, Adrian; Thomas, Robert; Cano, Miguel; Pfarrer, Jose Luis; Abellán, Antonio (24. Mai 2018). "Automatische Kartierung der Diskontinuitätspersistenz auf Gesteinsmassen unter Verwendung von 3D-Punktwolken" . Felsmechanik und Felsingenieurwesen (10/2018).
- ↑ «Wie funktioniert Lidar? Dies ist die autonome Autotechnologie, für die Marken kämpfen . Ecomotor.es (elEconomista.es) . Abgerufen am 7. September 2017 .
- ↑ Álvarez, Raúl (9. August 2016). „Die Zukunft autonomer Autos könnte in diesem winzigen Sensor liegen“ . Xataka . Abgerufen am 7. September 2017 .
- ↑ Fernando Braun; Gerardo Beruvides; Rodolfo Haber; Antonio Artuñedo (14. September 2017). „Obstacle Recognition Based on Machine Learning für On-Chip-LiDAR-Sensoren in einem Cyber-Physical System“ . Sensoren (auf Englisch) 17 (9): 2109. ISSN 1424-8220 . PMID 28906450 . doi : 10.3390/s17092109 . Abgerufen am 5.5.2021 .
- ↑ Kastanie, Fernando; Beruvides, Gerardo; Villalonga, Alberto; Haber, Rodolfo (10. Mai 2018). „Self-Tuning-Methode für erhöhte Zuverlässigkeit der Hinderniserkennung basierend auf LiDAR-Sensormodellen des Internets der Dinge“ . Sensoren 18 ( 5): 1508. ISSN 1424-8220 . PMID 29748521 . doi : 10.3390/s18051508 .
Ergänzende Bibliographie
- Gil, Emilio; Llorens, Jordi; Llop, Jordi; Fabregas, Xavier; Gallart, Montserrat (2013). " Verwendung eines terrestrischen LIDAR-Sensors zur Abdrifterkennung bei der Weinbergsspritzung ." Sensoren . 13 (1): 516–534. doi : 10.3390/s130100516. ISSN 1424-8220. PMC 3574688. PMID 23282583.
- Erbe, E. (2011). 3D-Laserscanning für Erbe. Beratung und Anleitung für Benutzer zum Laserscanning in Archäologie und Architektur. Verfügbar unter www.english-heritage.org.uk. 3D-Laserscanning für das Kulturerbe | Historisches England
- Heritage, G. & Large, A. (Hrsg.). (2009). Laserscanning für die Umweltwissenschaften. John Wiley & Söhne. ISBN 1-4051-5717-8
- Maltamo, M., Næsset, E., & Vauhkonen, J. (2014). Forstwirtschaftliche Anwendungen des luftgestützten Laserscannings: Konzepte und Fallstudien (Band 27). Springer Wissenschafts- und Wirtschaftsmedien. ISBN 94-017-8662-3
- Shan, J. & Toth, CK (Hrsg.). (2008). Topografisches Laser-Ranging und -Scanning: Prinzipien und Verarbeitung. CRCpress. ISBN 1-4200-5142-3
- Vosselman, G., & Maas, HG (Hrsg.). (2010). Luftgestütztes und terrestrisches Laserscanning. Whittles Verlag. ISBN 1-4398-2798-2