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LIDAR-Daten für Chicago


Gibt es öffentliche oder private Quellen für LIDAR-Daten für die Stadt Chicago? Die Suche im Internet hat mich zu keiner Quelle geführt und ich bin mir nicht sicher, wie die kommerzielle Welt von LIDAR funktioniert.

Der LIDAR-Punktabstand müsste in einem Intervall liegen, das ich verwenden kann, um die Gebäudehöhe aus den Grundrissen abzuschätzen.


Gehört Chicago einem Regierungsrat an? Häufig erleichtert ein COG LiDAR-Verträge, indem es Gelder der teilnehmenden Gemeinden zusammenlegt. Andernfalls könnten Sie sich an die GIS-Abteilung der City of Chicago wenden: [email protected]


Eine weitere Quelle ist Cook County, die über Lidar verfügt.


LIDAR-Daten für Chicago - Geographische Informationssysteme

Das neue Esri Workbook vermittelt Analysefähigkeiten durch die Kombination von Lidar-Daten und ArcGIS-Software

Redlands, Kalifornien&mdash5. Oktober 2015&mdashEin neues von Esri veröffentlichtes Buch lehrt, wie man Software für geografische Informationssysteme (GIS) verwendet, um LIDAR-Daten zu analysieren und zu visualisieren. Lidar ist ein optisches Fernerkundungssystem, das mithilfe eines Lasers Topografie, Vegetation, Objekte wie Gebäude und den Meeresboden in einigen Tiefen misst. Mit LIDAR gesammelte Daten können verwendet werden, um hochpräzise Höhen- und Geländemodelle zu erstellen.

Räumliche Entscheidungen mit GIS und Lidar treffen: Ein Arbeitsbuch stellt Probleme vor, die mit LIDAR-Daten und den Geoanalysewerkzeugen in der GIS-Software ArcGIS for Desktop von Esri gelöst werden müssen. Das Buch enthält 10 Lernmodule, die sich auf die Verwendung von LIDAR-Daten mit GIS konzentrieren, um Fragen zu beantworten und fundierte Entscheidungen in realen Situationen zu treffen. Zu den Übungen gehören die Bestimmung, wie viel Land für eine Tiefgarage ausgehoben werden muss, das Auffinden von Mobilfunkmasten für eine maximale Signalabdeckung, das Aufstellen von Sonnenkollektoren basierend auf der Sonneneinstrahlung in einem Gebiet, die Analyse der Küstenlinie nach einem großen Hurrikan und der Abschluss einer Hochwasserversicherung making Ratenkarten basierend auf Hurrikan-Überflutungszonen.

Das Arbeitsbuch behandelt grundlegende LIDAR-Datenanalysetechniken, 2D- und 3D-Modellierung, volumetrische Analyse, Schattenkarten, Waldvegetationshöhenanalyse und andere LIDAR-bezogene Analysen. Das Buch ist ein Lehrbuch auf College-Niveau für Studenten und Geoinformatiker und wurde unter der Annahme verfasst, dass die Leser mit LIDAR vertraut sind und einige Erfahrung mit der ArcGIS for Desktop-Software haben.

Räumliche Entscheidungen mit GIS und Lidar treffen: Ein Arbeitsbuch ist das dritte Buch der Reihe Making Spatial Decisions von Kathryn Keranen und Robert Kolvoord. Keranen ist Dozent an der James Madison University in Harrisonburg, Virginia. Kolvoord ist Professor für integrierte Wissenschaft und Technologie an der James Madison University. Sie schrieben Räumliche Entscheidungen mit GIS und Fernerkundung treffen: Ein Arbeitsbuch und Räumliche Entscheidungen mit GIS treffen: Ein Arbeitsbuch , auch von Esri herausgegeben.


Was ist LIDAR?

Lidar-Daten, die mit NOAA-Vermessungsflugzeugen gesammelt wurden, zeigen eine Draufsicht und eine Seitenansicht des Leuchtturms von Loggerhead Key, Dry Tortugas, Florida. NOAA-Wissenschaftler verwenden Lidar-generierte Produkte, um sowohl natürliche als auch von Menschenhand geschaffene Umgebungen zu untersuchen. Lidar-Daten unterstützen Aktivitäten wie Überschwemmungs- und Sturmflutmodellierung, hydrodynamische Modellierung, Küstenlinienkartierung, Notfallmaßnahmen, hydrographische Vermessung und Küstenschwachstellenanalyse.

Lidar, das steht für Lichterkennung und Bereichsanpassung, ist eine Fernerkundungsmethode, die Licht in Form eines gepulsten Lasers verwendet, um Entfernungen (variable Abstände) zur Erde zu messen. Diese Lichtimpulse – kombiniert mit anderen vom Flugsystem erfassten Daten – erzeugen präzise, ​​dreidimensionale Informationen über die Form der Erde und ihre Oberflächeneigenschaften.

Ein Lidar-Instrument besteht im Wesentlichen aus einem Laser, einem Scanner und einem speziellen GPS-Empfänger. Flugzeuge und Hubschrauber sind die am häufigsten verwendeten Plattformen für die Erfassung von Lidar-Daten über weite Gebiete. Zwei Arten von LIDAR sind topografisch und bathymetrisch. Das topografische Lidar verwendet normalerweise einen Nahinfrarot-Laser, um das Land zu kartieren, während das bathymetrische Lidar wasserdurchdringendes grünes Licht verwendet, um auch die Höhe des Meeresbodens und des Flussbetts zu messen.

Eine Lidar-Karte von Lynnhaven Inlet, Virginia.

Mit Lidar-Systemen können Wissenschaftler und Kartierungsexperten sowohl natürliche als auch von Menschenhand geschaffene Umgebungen mit Genauigkeit, Präzision und Flexibilität untersuchen. NOAA-Wissenschaftler verwenden Lidar, um genauere Küstenlinienkarten zu erstellen, digitale Höhenmodelle für die Verwendung in geografischen Informationssystemen zu erstellen, bei Notfalleinsätzen zu helfen und in vielen anderen Anwendungen.

Lidar-Datensätze für viele Küstengebiete können vom Office for Coastal Management Digital Coast Webportal heruntergeladen werden.


LiDAR für das Management der Verteilungsvegetation

ComEd führt ein Proof-of-Concept-Pilotprojekt für LiDAR und hyperspektrale Bilder durch.

Commonwealth Edison Co. führt seit mehr als 18 Jahren ein vierjähriges, zyklusbasiertes Vegetationsmanagement auf Kreisebene durch. Während dieser Zeit verzeichnete das Versorgungsunternehmen einen allgemeinen Abwärtstrend bei den Vegetationsunterbrechungen und den bisher besten Messwerten für die Vegetationszuverlässigkeit. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass das zyklusbasierte Vegetationsmanagement (VM) auf Kreisebene während der ersten vier vollständigen Zyklen für das Versorgungsunternehmen erfolgreich war. Steigende Zuverlässigkeitsziele sowie Budgetherausforderungen im Zusammenhang mit VM veranlassen jedoch viele Versorgungsunternehmen, darunter Commonwealth Edison (ComEd), neue Technologien und Methoden zu erforschen, um Kosten und baumbedingte Unterbrechungen zu reduzieren.

Die Tree Trimming Contractors (TTC) von ComEd arbeiten mit Tarifen pro Strecke pro Meile auf regionaler Basis. Bäume werden beschnitten, um festgelegte Lichtraumabstände zu erreichen, was je nach Baumart und Baumkronendichte zu Schwankungen in der Arbeitsbelastung des TTC führen kann. Zum Beispiel werden TTC die gleichen Kosten pro Meile bezahlt, egal ob eine Meile dichter Wald oder eine Meile Ackerland ist. Während des Bieterverfahrens sollte der potenzielle TTC so viel wie möglich des Systems vor Ort inspizieren und ein Cost-per-Meile-Gebot abgeben, das alle Trimmanforderungen berücksichtigt.

ComEd bedient das nördliche Drittel von Illinois – einschließlich Chicago, der drittgrößten Stadt der USA, mit einem Verteilungssystem, das fast 35.000 Kilometer umfasst, von dichten städtischen Gemeinden bis hin zu ländlichen Feldern. Für TTC kann es eine Herausforderung sein, genaue Tarife zu liefern, die wirklich alle Schwankungen im System berücksichtigen. Aufgrund der Ungewissheit der Arbeiten kann TTC zusätzliche Kosten in ihr Angebot einbeziehen, um sich gegen das Unbekannte zu schützen.

Fernerkundungstechnologie

Der Bedarf an Besatzungszuweisungen ist aufgrund der Variabilität des Arbeitsumfangs oft eine Herausforderung. Da ComEd in der Vergangenheit einen Cost-per-Meile-Vertrag hatte, verfügt er nicht über die Daten, um die Arbeitsbelastung pro Strecke abzuschätzen. Obwohl pro Strecke ein durchschnittlicher Arbeitsumfang erstellt werden kann, können die Unterschiede zwischen der Arbeit pro Strecke oder sogar Spanne schwanken, was zu einem unterschiedlichen Personalbedarf führt. Der Besatzungsbedarf wirkt sich bei einem Cost-per-Meile-Vertrag nicht direkt finanziell auf ein Versorgungsunternehmen aus, kann jedoch indirekt betroffen sein, wenn das TTC Schwierigkeiten hat, den Personalbestand zu erreichen.

Light Detection and Ranging (LiDAR) ist eine Fernerkundungstechnologie, die gepulstes Laserlicht verwendet, um Objekte zu charakterisieren und im 3D-Raum zu lokalisieren. Die Fernerkundungstechnologie von LiDAR wird seit mehr als einem Jahrzehnt in Übertragungs-VM verwendet. Es hat sich als nützliches Werkzeug zur Identifizierung von Vegetation in der Umgebung von Versorgungsinfrastrukturen erwiesen, indem es eine genaue geografische Darstellung von Objekten auf der Erdoberfläche liefert. Mit der Weiterentwicklung der Technologie sind die Kosten für die LiDAR-Sammlung gesunken, und als Folge davon taucht LiDAR für die Verteilungs-VM als praktikable Option zur Erfassung der das Verteilungssystem umgebenden Vegetation auf.

Darüber hinaus ist Hyperspectral Imagery (HI), eine relativ neue Technologie in Utility VM, eine Fernerkundungstechnologie, die einzelne Baumarten und Gesundheitsdaten in großem geografischen Maßstab mit Hilfe von Starr- oder Drehflüglern charakterisiert. Ein besseres Verständnis der Artenzusammensetzung für das gesamte System ist eine wertvolle Information, da Baumwachstumsraten und die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls mit Arten korreliert werden können.

Pilotarbeitsumfang

ComEd führte im Sommer 2017 eine Pilotstudie durch, um die Lebensfähigkeit von LiDAR und HI für die Verbreitung von VM zu untersuchen, wobei der Schwerpunkt auf der Erfassung von Vegetationsdichte, Arten und Gesundheit und der Generierung zukünftiger Arbeitsmöglichkeiten lag. Die Theorie war, dass LiDAR-Daten verwendet werden könnten, um zukünftige Line-Clearance-Verträge von Circuit-Meilen-Preisen auf einen genaueren Arbeitsumfangsvertrag umzustrukturieren, wie z. B. auf linearer Trimmdistanz oder auf Einheitenbasis.

Für das Pilotprojekt wurden vier unterschiedliche geografische Zonen ausgewählt, um die Vielfalt des Servicegebiets von ComEd zu erfassen. Die nordöstliche/zentrale östliche (NO/CE) Zone repräsentierte ein Vorstadtgebiet mit Waldschutzgebieten und dichten Baumkronen. Die Evanston-Zone repräsentierte Häuser mit hoher Dichte mit altem Baumbestand und Alleen. Die südöstliche (SE) Zone stellte ein städtisches Gebiet mit hoher Dichte mit schwach bewaldeten Baumarten und Alleen dar. Die nordwestliche (NW) Zone repräsentierte ein ländliches Gebiet mit geringer Bevölkerungszahl mit Landwirtschaft und spärlicher Baumdichte. Insgesamt betrug die Abdeckung des Pilotgebiets ungefähr 2,5% des Servicegebiets basierend auf der Laufleistung der Rennstrecke.

Der Pilot verwendete die LiDAR-Erfassung durch Starrflügler, um eine vollständige Systemerfassung nachzuahmen. Die LiDAR-Akquisition begann im Juni 2017, wobei die verarbeiteten Daten bis Ende Juli 2017 verfügbar waren. ComEd gab LiDAR-Anbietern die Möglichkeit, zusätzliche Leistungen zu präsentieren, aber die insgesamt geforderten Mindestleistungen waren wie folgt:

  • Nachbearbeiteter LiDAR-Datensatz in einem standardmäßigen ESRI-basierten geographischen Informationssystem (GIS)-Format, das Strommasten, Verteilungslinien, Laubvolumen, Baumkronen, Baumstandorte relativ zu Verteilungslinien, Gebäuden und umgebenden Hindernissen sowie deren Nähe zu Verteilungslinien.
  • HI-Erfassung und -Analyse für Baumarten und Gesundheit.
  • Jede proprietäre Software, die zum Anzeigen erforderlich ist.

Fünf Anbieter wurden interviewt und zur Abgabe von Angeboten aufgefordert. Es wurde eine Bewertungs-Scorecard entwickelt, um die Anbieter basierend auf Kriterien wie technischer Erfahrung (speziell für Distributions-VMs), Projektbeherrschung, technischen Fähigkeiten, Leistungen und Preis einzustufen. Zwei Anbieter wurden ausgewählt. Anbieter A führte die LiDAR- und HI-Akquisition für NE/CE und Evanston durch, während Anbieter B die LiDAR- und Nahinfrarot-Akquisition in allen vier Zonen durchführte.

Felddatenerfassung

Lieferant A lieferte alle angeforderten Daten von Juli 2017 bis September 2017. Lieferant B konnte bis Dezember 2017 nur Teilleistungen liefern, woraufhin sein Vertrag aus Zeitgründen neu verhandelt und geschlossen wurde.

Feldreviews wurden von ComEd zur Qualitätssicherung der Daten durchgeführt. Anbieter B hatte mehrere Standorte, an denen die Schaltungskonfiguration falsch war. In Gebieten, in denen beide Anbieter flogen, wurde ein direkter Vergleich durchgeführt. Es gab mehrere Bereiche, in denen Anbieter A die Schaltung korrekt kartierte, Anbieter B jedoch nicht. Es wird angenommen, dass die proprietären Algorithmen des Anbieters für die Kartierung der Infrastruktur die Fehlerursache waren. Ein häufiger Fehler beider Anbieter war die Auslegung von Leitern, bei denen Neutralleiter auf der gleichen Höhe wie Primärleiter verlaufen. Wenn beispielsweise eine einzelne Phase an einem Pol endete, aber ein Neutralleiter über eine weitere Spanne auf der gleichen Höhe weitergeführt wurde, identifizierten die Verkäufer sie fälschlicherweise als Fortsetzung der Primärseite. Die Interpretation von Leitern war die häufigste Abweichung bei der Kartierungsinfrastruktur, daher ist dies bei zukünftigen LiDAR-Erwerbungen zu beachten.

Während der Felduntersuchungen wurde ein Entfernungsmesser verwendet, um die Vegetation und die Bodenfreiheit zu messen, die dann mit den von den Anbietern gelieferten Daten verglichen wurden. Insgesamt wurde festgestellt, dass die Clearances korrekt waren, wenn man bedenkt, dass seit der ersten Datenerhebung zwei bis drei Monate der Vegetationsperiode vergangen waren.

Eine Feldprüfung der Baumgesundheitsdaten war nicht schlüssig. Bei der Überprüfung der Gesundheitsaufschlüsselung von Anbieter A nach Art wurde festgestellt, dass Nadelbaumarten einen höheren Prozentsatz an ungesunden Bäumen aufwiesen als Laubbaumarten. Es wird angenommen, dass die Verwendung des gleichen standardisierten Gesundheitsindex für Nadel- und Laubbäume die Gesundheitsklassifizierungen verzerrt hat. Es wurde festgestellt, dass Baumarten durch HI im Feld mäßig genau sind, mit einer Gesamtgenauigkeit von 78 %, die vom Verkäufer angegeben wird.

Basierend auf mehrjährigen Untersuchungsergebnissen zu Ausfällen sind Sibirische Ulme und Silberahorn durchweg die beiden häufigsten Arten, die Ausfälle verursachen. Daher wurde ein zusätzlicher Fokus darauf gelegt, sicherzustellen, dass diese Arten korrekt identifiziert werden. Für die NE/CE-Zone wurde eine Konfusionsmatrix erstellt. Es veranschaulicht die Genauigkeit des Herstellers, die die Validierung eines bekannten Datensatzes darstellt, und die Genauigkeit des Benutzers, die die Genauigkeit der Feldklassifizierung darstellt. Sibirische Ulme hatte eine Benutzergenauigkeit von 93,3% und eine Herstellergenauigkeit von 82,4%, während Silberahorn 74,4% bzw. 98,3% hatte.

Volumetrische Preise

Das ursprüngliche Konzept für den Piloten bestand darin, anhand von Daten eine lineare Trimmdistanz oder eine einheitenbasierte Vertragsstruktur zu entwickeln. Der begrenzende Faktor beim linearen Trimmen besteht darin, dass nur eine Dimension der Vegetation berücksichtigt wird, Bäume können jedoch Stromleitungen von oben, von den Seiten und von unten umgeben. Da LiDAR ein 3D-Produkt erfassen kann, wurde das Trimmvolumen (Kubikfuß) als zu untersuchendes Konzept entwickelt.

ComEd forderte die Anbieter auf, für jeden ihrer Pilotbereiche volumetrische Berechnungen vorzulegen. Das Vegetationsvolumen wurde innerhalb eines Radius von 10 Fuß um die Verteilungslinien berechnet, da 10 Fuß der durchschnittliche Abstand ist, der bei ComEd während der Zykluswartung erforderlich ist. Es wurde eine 3D-Darstellung der LiDAR-Daten mit Vegetationseingriff um die Verteilungslinien erstellt. Dem Bild wurde ein roter Zylinderumriss hinzugefügt, um den Trimmradius von 10 Fuß um die Linien herum sichtbar zu machen.

Sobald die volumetrischen Daten empfangen wurden, schickte ComEd erfahrene TTC in bestimmte Gebiete innerhalb der NE/CE-, NW- und SE-Pilotzonen, um die manuellen und Hebebaum-Besatzungsstunden zu berechnen, die erforderlich wären, um den Bereich auf die Cycle-Trim-Spezifikationen zu trimmen. Aus Zeitgründen wurden bestimmte Gebiete innerhalb von drei der vier Zonen ausgewählt und nicht jede Zone in ihrer Gesamtheit. Die vom TTC gelieferten geschätzten Stunden wurden unter Verwendung der aktuellen Zeit- und Ausrüstungssätze (T&E) in Gesamtkosten pro spezifiziertem Bereich umgerechnet.

Die Gesamtkosten wurden durch das LiDAR-Volumen in den angegebenen Gebieten geteilt, um regionale Kosten pro Kubikfuß ($/cu ft) zu entwickeln. Der $/cu ft wurde auf alle Pilotgebiete angewendet und mit den vierjährigen durchschnittlichen regionalen $/Meilen-Raten verglichen. Mit dieser Methode wurde ein Einsparungspotenzial von 5,4 % brutto berechnet.

Zwei Hauptvorteile der volumetrischen Preisgestaltung, die über die bereits erwähnten Einsparungspotenziale hinausgehen, waren der Arbeitsumfangsgenerator und ein potenzieller verstärkter Wettbewerb. Wenn eine Basislinie für Stunden/m³ entwickelt werden kann und LiDAR für die Kreise im Zyklus geflogen wird, können Arbeitsumfang und Besatzungsbedarf für ein ganzes Zyklusjahr pro Spanne ermittelt werden. Wenn während des Bieterverfahrens volumetrische Daten bereitgestellt würden, würde dies außerdem eine konsistente und vergleichende Arena schaffen, sodass alle potenziellen TTC den gleichen Arbeitsumfang erhalten würden, anstatt sich ausschließlich auf die Berechnung eines Teils der Linien oder bestehender TTC unter Verwendung historischer . zu stützen Daten. Erhöhter Angebotswettbewerb führt zu wettbewerbsfähigeren Preisen. Die Einbeziehung eines genauen Arbeitsumfangs in das Angebot würde auch das Risiko, das TTC in die Preisgestaltung einbezieht, beseitigen oder reduzieren. Der genaue Arbeitsumfang würde auch dem Nutzen bei Vertragsverhandlungen zugute kommen.

Insgesamt bestätigte das Pilotprojekt, dass LiDAR die Nähe von Bäumen zu Verteilerleitungen mit hoher Genauigkeit erfassen kann. Anbieter A hatte eine relative Genauigkeit von 6,6 cm mit einem Durchschnitt von 31,33 Punkten pro Quadratmeter (PPMS). Alle Bäume in Reichweite wurden einzeln identifiziert, mit Nähe zu Drähten, Baumgesundheit und Arten. Die Kenntnis von Vegetationsdichte, Artenzusammensetzung und Gesundheit kann für die Vorhersagbarkeit von Sturmschäden und zuverlässigkeitsbasierte VM-Programme verwendet werden. Ein weiterer Vorteil war die Identifizierung aller gestapelten Stromkreise, egal ob zwei 12-kV-Abzweige oder ein 12-kV- und 34-kV-Strom am selben Pol.

Gemäß der aktuellen Vertragsstruktur von ComEd mit Kosten pro Streckenmeile werden TTC pro Streckenmeile bezahlt, unabhängig davon, ob sich die Strecken auf demselben Pol befinden. LiDAR identifiziert alle gestapelten Feeder und Vegetationsinformationen um sie herum, sodass eine überarbeitete Vertragsstruktur unter Verwendung dieser Informationen mit potenziell erheblichen Kosteneinsparungen entwickelt werden könnte.

Während des Pilotprojekts durchgeführte Messungen ohne Vegetation umfassten Draht-zu-Erde, Draht-zu-Draht, Draht-Struktur, Spannweite, Masthöhe und Geokorrektur von Versorgungsanlagen. Diese Messungen in Kombination mit Vegetationsdaten bieten zusätzliche Vorteile wie die Validierung und Priorisierung von Leitungsabständen für Wartungsinspektionen, die Validierung von technischen Lösungen für Schaltungen mit schlechter Leistung und die Identifizierung von Mastbefestigungen von Drittanbietern.

Der Plan von ComEd besteht darin, eine schrittweise Implementierung von Distributions-LiDAR durchzuführen, um das Konzept der volumetrischen Preisgestaltung weiterzuentwickeln und die identifizierten Vorteile zu festigen. Ein Teil der Cycle-Trim-Circuits des Jahres 2020 wird 2019 geflogen, um LiDAR-Daten, einschließlich der Mengen, zu sammeln. Diese Daten werden dann bis 2020 analysiert, wobei die tatsächlichen Trimmstunden mit dem Volumen verglichen werden, um eine Basislinie in Stunden/m³ zu entwickeln. Die Daten werden mit TTC geteilt, um die volumetrische Preisgestaltung als anerkannte Methode zu etablieren.

Neben dem Volumen werden weitere Untersuchungen zu den anderen Vorteilen der Vegetation und der Nichtvegetation durchgeführt. Basierend auf den Pilotergebnissen könnte ein zukünftiger nächster Schritt die vollständige Systemimplementierung mit neuen volumetrischen Preisverträgen sein.


LIDAR-Daten für Chicago - Geographische Informationssysteme

Das neue Esri Workbook vermittelt Analysefähigkeiten durch die Kombination von Lidar-Daten und ArcGIS-Software

Redlands, Kalifornien&mdash5. Oktober 2015&mdashEin neues von Esri veröffentlichtes Buch lehrt, wie man Software für geografische Informationssysteme (GIS) verwendet, um LIDAR-Daten zu analysieren und zu visualisieren. Lidar ist ein optisches Fernerkundungssystem, das mit einem Laser Topographie, Vegetation, Objekte wie Gebäude und den Meeresboden in einigen Tiefen vermisst. Mit LIDAR gesammelte Daten können verwendet werden, um hochpräzise Höhen- und Geländemodelle zu erstellen.

Räumliche Entscheidungen mit GIS und Lidar treffen: Ein Arbeitsbuch stellt Probleme vor, die mit LIDAR-Daten und den Geoanalysewerkzeugen in der GIS-Software ArcGIS for Desktop von Esri gelöst werden müssen. Das Buch enthält 10 Lernmodule, die sich auf die Verwendung von LIDAR-Daten mit GIS konzentrieren, um Fragen zu beantworten und fundierte Entscheidungen in realen Situationen zu treffen. Zu den Übungen gehören die Bestimmung, wie viel Land für eine Tiefgarage ausgehoben werden muss, das Auffinden von Mobilfunkmasten für eine maximale Signalabdeckung, das Aufstellen von Sonnenkollektoren basierend auf der Sonneneinstrahlung in einem Gebiet, die Analyse der Küstenlinie nach einem großen Hurrikan und der Abschluss einer Hochwasserversicherung making Ratenkarten basierend auf Hurrikan-Überflutungszonen.

Das Arbeitsbuch behandelt grundlegende LIDAR-Datenanalysetechniken, 2D- und 3D-Modellierung, volumetrische Analyse, Schattenkarten, Waldvegetationshöhenanalyse und andere LIDAR-bezogene Analysen. Das Buch ist ein Lehrbuch auf College-Niveau für Studenten und Geoinformatiker und wurde unter der Annahme geschrieben, dass die Leser mit LIDAR vertraut sind und einige Erfahrung mit der ArcGIS for Desktop-Software haben.

Räumliche Entscheidungen mit GIS und Lidar treffen: Ein Arbeitsbuch ist das dritte Buch der Reihe Making Spatial Decisions von Kathryn Keranen und Robert Kolvoord. Keranen ist Dozent an der James Madison University in Harrisonburg, Virginia. Kolvoord ist Professor für integrierte Wissenschaft und Technologie an der James Madison University. Sie schrieben Räumliche Entscheidungen mit GIS und Fernerkundung treffen: Ein Arbeitsbuch und Räumliche Entscheidungen mit GIS treffen: Ein Arbeitsbuch , auch von Esri herausgegeben.


Die Fahrspurklassifizierung ist ein grundlegendes Problem beim autonomen Fahren und der kartengestützten Lokalisierung. Viele bestehende Algorithmen beruhen auf speziell entwickelten 1D- oder 2D-Filtern, um Merkmale von Fahrbahnmarkierungen aus Farbbildern oder LiDAR-Daten zu extrahieren. Diese handgefertigten Features konnten jedoch unter verschiedenen Fahr- und Lichtbedingungen nicht robust sein.

In diesem Artikel schlagen wir einen neuartigen Algorithmus vor, um Farbbilder und LiDAR-Daten miteinander zu verschmelzen. Unser Algorithmus besteht aus zwei Stufen. Im ersten Schritt segmentieren wir Straßenoberflächen und registrieren LiDAR-Daten mit den entsprechenden Farbbildern. In der zweiten Stufe trainieren wir Convolutional Neural Networks (CNNs), um Bildfelder in Fahrbahnmarkierungen und Nichtmarkierungen zu klassifizieren. Im Vergleich zu den Algorithmen, die auf handgefertigten Funktionen basieren, lernt unser Algorithmus eine Reihe von Kerneln, um Funktionen aus zwei verschiedenen Modalitäten zu extrahieren und zu integrieren. Die Klassifizierungsrate auf Pixelebene in unseren Experimenten zeigt, dass unser Algorithmus robust gegenüber verschiedenen Bedingungen wie Schatten und Okklusionen ist.


Redlands, Kalifornien, 5. Oktober 2015 —Ein neues von Esri veröffentlichtes Buch lehrt, wie man Software für geografische Informationssysteme (GIS) verwendet, um LIDAR-Daten zu analysieren und zu visualisieren. Lidar ist ein optisches Fernerkundungssystem, das mit einem Laser Topographie, Vegetation, Objekte wie Gebäude und den Meeresboden in einigen Tiefen vermisst. Mit LIDAR gesammelte Daten können verwendet werden, um hochpräzise Höhen- und Geländemodelle zu erstellen.

Räumliche Entscheidungen mit GIS und Lidar treffen: Eine Arbeitsmappe stellt Probleme vor, die mit LIDAR-Daten und den Geoanalysewerkzeugen in der GIS-Software ArcGIS for Desktop von Esri gelöst werden müssen. Das Buch enthält 10 Lernmodule, die sich auf die Verwendung von LIDAR-Daten mit GIS konzentrieren, um Fragen zu beantworten und fundierte Entscheidungen in realen Situationen zu treffen. Zu den Übungen gehören die Bestimmung, wie viel Land für eine Tiefgarage ausgehoben werden muss, das Auffinden von Mobilfunkmasten für eine maximale Signalabdeckung, das Aufstellen von Sonnenkollektoren basierend auf der Sonneneinstrahlung in einem Gebiet, die Analyse der Küstenlinie nach einem großen Hurrikan und der Abschluss einer Hochwasserversicherung making Ratenkarten basierend auf Hurrikan-Überflutungszonen.

Das Arbeitsbuch behandelt grundlegende LIDAR-Datenanalysetechniken, 2D- und 3D-Modellierung, volumetrische Analyse, Schattenkarten, Waldvegetationshöhenanalyse und andere LIDAR-bezogene Analysen. Das Buch ist ein Lehrbuch auf College-Niveau für Studenten und Geoinformatiker und wurde unter der Annahme geschrieben, dass die Leser mit LIDAR vertraut sind und einige Erfahrung mit der ArcGIS for Desktop-Software haben.

Making Spatial Decisions Using GIS and Lidar: A Workbook ist das dritte Buch der Reihe Making Spatial Decisions von Kathryn Keranen und Robert Kolvoord. Keranen ist Dozent an der James Madison University in Harrisonburg, Virginia. Kolvoord ist Professor für integrierte Wissenschaft und Technologie an der James Madison University. Sie schrieben Making Spatial Decisions Using GIS and Remote Sensing: A Workbook und Making Spatial Decisions Using GIS: A Workbook, ebenfalls veröffentlicht von Esri.


Lernen Sie, Entscheidungen mit Lidar-Daten und geografischen Informationssystemen zu treffen

Redlands, Kalifornien – 5. Oktober 2015 – Ein neues von Esri veröffentlichtes Buch lehrt, wie man Software für geografische Informationssysteme (GIS) verwendet, um LIDAR-Daten zu analysieren und zu visualisieren. Lidar ist ein optisches Fernerkundungssystem, das mit einem Laser Topographie, Vegetation, Objekte wie Gebäude und den Meeresboden in einigen Tiefen vermisst. Mit LIDAR gesammelte Daten können verwendet werden, um hochpräzise Höhen- und Geländemodelle zu erstellen.

Räumliche Entscheidungen mit GIS und Lidar treffen: Ein Arbeitsbuch stellt Probleme dar, die mit LIDAR-Daten und den Geoanalysewerkzeugen in der GIS-Software ArcGIS for Desktop von Esri gelöst werden müssen. Das Buch enthält 10 Lernmodule, die sich auf die Verwendung von LIDAR-Daten mit GIS konzentrieren, um Fragen zu beantworten und fundierte Entscheidungen in realen Situationen zu treffen. Zu den Übungen gehören die Bestimmung, wie viel Land für eine Tiefgarage ausgehoben werden muss, das Auffinden von Mobilfunkmasten für eine maximale Signalabdeckung, das Aufstellen von Sonnenkollektoren basierend auf der Sonneneinstrahlung in einem Gebiet, die Analyse der Küstenlinie nach einem großen Hurrikan und der Abschluss einer Hochwasserversicherung making Ratenkarten basierend auf Hurrikan-Überflutungszonen.

Das Arbeitsbuch behandelt grundlegende LIDAR-Datenanalysetechniken, 2D- und 3D-Modellierung, volumetrische Analyse, Schattenkarten, Waldvegetationshöhenanalyse und andere LIDAR-bezogene Analysen. Das Buch ist ein Lehrbuch auf College-Niveau für Studenten und Geoinformatiker und wurde unter der Annahme verfasst, dass die Leser mit LIDAR vertraut sind und einige Erfahrung mit der ArcGIS for Desktop-Software haben.

Räumliche Entscheidungen mit GIS und Lidar treffen: Ein Arbeitsbuch ist das dritte Buch der Reihe Making Spatial Decisions von Kathryn Keranen und Robert Kolvoord. Keranen ist Dozent an der James Madison University in Harrisonburg, Virginia. Kolvoord ist Professor für integrierte Wissenschaft und Technologie an der James Madison University. Sie schrieben Räumliche Entscheidungen mit GIS und Fernerkundung treffen: Ein Arbeitsbuch und Räumliche Entscheidungen mit GIS treffen: Ein Arbeitsbuch , auch von Esri herausgegeben.


Was ist die LiDAR-Technologie und wie funktioniert sie?

LiDAR, oder Light Detection and Ranging, ist eine beliebte Fernerkundungsmethode, mit der die genaue Entfernung eines Objekts auf der Erdoberfläche gemessen wird. Obwohl es zum ersten Mal in den 1960er Jahren verwendet wurde, als Laserscanner an Flugzeugen montiert wurden, erlangte LiDAR erst zwanzig Jahre später die Popularität, die es verdiente. Erst in den 1980er Jahren nach der Einführung von GPS wurde es zu einer beliebten Methode zur Berechnung genauer Geodaten. Da sich der Anwendungsbereich nun auf zahlreiche Bereiche ausgeweitet hat, sollten wir mehr über die LiDAR-Mapping-Technologie und ihre Funktionsweise wissen. Was ist die LiDAR-Technologie und wie funktioniert sie? Hier sind ein paar Einblicke darüber, die gut zu wissen sind.

LiDAR-Technologie

Laut dem American Geoscience Institute verwendet LiDAR einen gepulsten Laser, um die variablen Entfernungen eines Objekts von der Erdoberfläche zu berechnen. Diese Lichtimpulse – zusammen mit den vom Flugsystem gesammelten Informationen – erzeugen genaue 3D-Informationen über die Erdoberfläche und das Zielobjekt.

Es gibt drei Hauptkomponenten eines LiDAR-Instruments – den Scanner, den Laser und den GPS-Empfänger. Andere Elemente, die bei der Datensammlung und -analyse eine wichtige Rolle spielen, sind der Fotodetektor und die Optik. Die meisten staatlichen und privaten Organisationen verwenden Helikopter, Drohnen und Flugzeuge, um LiDAR-Daten zu erfassen.

Arten von LiDAR-Systemen

LiDAR-Systeme werden basierend auf ihrer Funktionalität in zwei Typen unterteilt: Airborne LiDAR & Terrestrial LiDAR.

Luftgestütztes LiDAR

Airborne LiDAR wird zum Sammeln von Daten auf einem Hubschrauber oder einer Drohne installiert. Sobald es aktiviert wird, sendet Airborne LiDAR Licht in Richtung Bodenoberfläche, das sofort nach dem Auftreffen auf das Objekt zum Sensor zurückkehrt und seine Entfernung genau misst. Airborne LiDAR wird weiter in zwei Typen unterteilt – Topologisches LiDAR und Bathymetrisches LiDAR.

Terrestrisches LiDAR

Im Gegensatz zu Airborne werden terrestrische LiDAR-Systeme auf sich bewegenden Fahrzeugen oder Stativen auf der Erdoberfläche installiert, um genaue Datenpunkte zu sammeln. Diese sind durchaus üblich, um Autobahnen zu beobachten, Infrastruktur zu analysieren oder sogar Punktwolken innerhalb und außerhalb von Gebäuden zu sammeln. Es gibt zwei Arten von terrestrischen LiDAR-Systemen – mobiles LiDAR und statisches LiDAR.

Wie funktioniert LiDAR?

LiDAR folgt einem einfachen Prinzip – Laserlicht auf ein Objekt auf der Erdoberfläche werfen und die Zeit berechnen, die es braucht, um zur LiDAR-Quelle zurückzukehren. Angesichts der Geschwindigkeit, mit der sich das Licht fortbewegt (ungefähr 186.000 Meilen pro Sekunde), scheint der Prozess der Messung der genauen Entfernung durch LiDAR unglaublich schnell zu sein. Allerdings sehr technisch. Die Formel, die Analysten verwenden, um die genaue Entfernung des Objekts zu ermitteln, lautet wie folgt:

Die Entfernung des Objekts = (Lichtgeschwindigkeit x Flugzeit) / 2

LiDAR kann verwendet werden, um viele zu erreichen Entwicklungsziele, einige davon sind:

Ozeanographie

Wenn die Behörden die genaue Tiefe der Meeresoberfläche wissen wollen, um bei einem Seeunfall oder zu Forschungszwecken ein Objekt zu lokalisieren, setzen sie die LiDAR-Technologie ein, um ihre Mission zu erfüllen. Neben der Ortung von Objekten wird LiDAR auch zur Berechnung von Phytoplankton-Fluoreszenz und -Biomasse an der Meeresoberfläche verwendet, was ansonsten sehr anspruchsvoll ist.

Digitales Höhen- oder Geländemodell

Beim Bau von Straßen, großen Gebäuden und Brücken spielen Geländehöhen eine entscheidende Rolle. Die LiDAR-Technologie verfügt über x-, y- und z-Koordinaten, wodurch es unglaublich einfach ist, die 3D-Darstellung von Höhen zu erstellen, um sicherzustellen, dass die Beteiligten die notwendigen Rückschlüsse leichter ziehen können.

Landwirtschaft & Archäologie

Typische Anwendungen der LiDAR-Technologie im Agrarsektor sind Ertragsanalysen, Pflanzenscouting und Saatgutverteilung. Darüber hinaus wird es auch für die Kampagnenplanung, Kartierung unter den Baumkronen und mehr verwendet.

Abgesehen von den oben genannten Anwendungen wird LiDAR von Geowissenschaftlern zum Aufdecken geomorphologischer Geheimnisse sowie vom Militär zur Durchführung verschiedener Sicherheitsoperationen in der Nähe der Landesgrenzen verwendet.


Lernen Sie, Entscheidungen mit Lidar-Daten und geografischen Informationssystemen zu treffen

Ein neues von Esri veröffentlichtes Buch lehrt, wie man Software für geografische Informationssysteme (GIS) verwendet, um LIDAR-Daten zu analysieren und zu visualisieren. Lidar ist ein optisches Fernerkundungssystem, das mithilfe eines Lasers Topografie, Vegetation, Objekte wie Gebäude und den Meeresboden in einigen Tiefen misst. Mit LIDAR gesammelte Daten können verwendet werden, um hochpräzise Höhen- und Geländemodelle zu erstellen.

Räumliche Entscheidungen mit GIS und Lidar treffen: Eine Arbeitsmappe stellt Probleme vor, die mit LIDAR-Daten und den Geoanalysewerkzeugen in der GIS-Software ArcGIS for Desktop von Esri gelöst werden müssen. Das Buch enthält 10 Lernmodule, die sich auf die Verwendung von LIDAR-Daten mit GIS konzentrieren, um Fragen zu beantworten und fundierte Entscheidungen über reale Situationen zu treffen. Zu den Übungen gehören die Bestimmung, wie viel Land für eine Tiefgarage ausgehoben werden muss, das Auffinden von Mobilfunkmasten für eine maximale Signalabdeckung, das Aufstellen von Sonnenkollektoren basierend auf der Sonneneinstrahlung in einem Gebiet, die Analyse der Küstenlinie nach einem großen Hurrikan und der Abschluss einer Hochwasserversicherung making Ratenkarten basierend auf Hurrikan-Überflutungszonen.

Das Arbeitsbuch behandelt grundlegende LIDAR-Datenanalysetechniken, 2D- und 3D-Modellierung, volumetrische Analyse, Schattenkarten, Waldvegetationshöhenanalyse und andere LIDAR-bezogene Analysen. Das Buch ist ein Lehrbuch auf College-Niveau für Studenten und Geoinformatiker und wurde unter der Annahme verfasst, dass die Leser mit LIDAR vertraut sind und einige Erfahrung mit der ArcGIS for Desktop-Software haben.

Making Spatial Decisions Using GIS and Lidar: A Workbook ist das dritte Buch der Reihe Making Spatial Decisions von Kathryn Keranen und Robert Kolvoord. Keranen ist Dozent an der James Madison University in Harrisonburg, Virginia. Kolvoord ist Professor für integrierte Wissenschaft und Technologie an der James Madison University. They wrote Making Spatial Decisions Using GIS and Remote Sensing: A Workbook and Making Spatial Decisions Using GIS: A Workbook, also published by Esri.

Making Spatial Decisions Using GIS and Lidar: A Workbook is available in print (ISBN: 9781589484290 264 pages, $79.99 or as an e-book (ISBN: 9781589484344). The book is available at online retailers worldwide, at esri.com/esripress, or by calling 1-800-447-9778. Outside the United States, visit esri.com/esripressorders for complete ordering options, or visit esri.com/distributors to contact your local Esri distributor. Interested retailers can contact Esri Press book distributor Ingram Publisher Services.

Since 1969, Esri has been giving customers around the world the power to think and plan geographically. The market leader in GIS, Esri software is used in more than 350,000 organizations worldwide including each of the 200 largest cities in the United States, most national governments, more than two-thirds of Fortune 500 companies, and more than 7,000 colleges and universities. Esri applications, running on more than one million desktops and thousands of Web and enterprise servers, provide the backbone for the world’s mapping and spatial analysis. Esri is the only vendor that provides complete technical solutions for desktop, mobile, server, and Internet platforms.