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Dados LIDAR para Chicago


Existe alguma fonte pública ou privada de dados LIDAR para a cidade de Chicago? A pesquisa online não me levou a nenhuma fonte e não tenho certeza de como funciona o mundo comercial do LIDAR.

O espaçamento de pontos LIDAR precisa estar em um intervalo que eu possa usar para estimar a altura do prédio a partir das pegadas.


Chicago pertence a um conselho de governos? Freqüentemente, um COG facilita os contratos LiDAR reunindo fundos dos municípios participantes. Caso contrário, você pode tentar o departamento de GIS da cidade de Chicago: [email protected]


Outra fonte é Cook County, que tem lidar.


Dados LIDAR para Chicago - Sistemas de Informação Geográfica

Novo livro de exercícios da Esri ensina habilidades de análise, combinando dados Lidar e software ArcGIS

Redlands, Califórnia e mdash 5 de outubro de 2015& mdashUm novo livro publicado pela Esri ensina como usar software de sistema de informação geográfica (GIS) para analisar e visualizar dados lidar. Lidar é um sistema de sensoriamento remoto óptico que usa um laser para medir a topografia, a vegetação, objetos como edifícios e o fundo do oceano em algumas profundidades. Os dados coletados do lidar podem ser usados ​​para criar modelos de elevação e terreno altamente precisos.

Tomando decisões espaciais usando GIS e Lidar: um livro de exercícios apresenta problemas que precisam ser resolvidos usando dados lidar e as ferramentas de análise geoespacial no software GIS da Esri, ArcGIS for Desktop. O livro contém 10 módulos de aprendizagem que se concentram em como usar dados lidar com GIS para responder a perguntas e tomar decisões informadas sobre situações do mundo real. Os exercícios incluem determinar quanta terra escavar para um estacionamento subterrâneo, localizar torres de telefone celular para cobertura máxima de sinal, colocar painéis solares com base na quantidade de radiação solar em uma área, analisar como a costa mudou após um grande furacão e fazer seguro contra inundações mapas de taxas baseados em zonas de inundação de furacões.

A pasta de trabalho cobre técnicas básicas de análise de dados lidar, modelagem 2D e 3D, análise volumétrica, mapas de sombra, análise de altura de vegetação florestal e outras análises relacionadas a lidar. O livro é um livro de nível universitário para estudantes e profissionais de tecnologia geoespacial e foi escrito com a suposição de que os leitores estão familiarizados com o lidar e têm alguma experiência no uso do software ArcGIS for Desktop.

Tomando decisões espaciais usando GIS e Lidar: um livro de exercícios é o terceiro livro da série Making Spatial Decisions escrita por Kathryn Keranen e Robert Kolvoord. Keranen é instrutor da James Madison University em Harrisonburg, Virginia. Kolvoord é professor de ciência e tecnologia integradas na James Madison University. Eles escreveram Tomando decisões espaciais usando GIS e sensoriamento remoto: uma apostila e Tomando decisões espaciais usando GIS: uma apostila , também publicado pela Esri.


O que é lidar?

Os dados Lidar coletados usando a aeronave de pesquisa NOAA revelam uma vista de cima para baixo e lateral do Farol de Loggerhead Key, Dry Tortugas, Flórida. Os cientistas da NOAA usam produtos gerados pelo lidar para examinar ambientes naturais e artificiais. Os dados do Lidar oferecem suporte a atividades como modelagem de inundações e tempestades, modelagem hidrodinâmica, mapeamento da costa, resposta a emergências, levantamento hidrográfico e análise de vulnerabilidade costeira.

Lidar, que significa Detecção de luz e alcance, é um método de sensoriamento remoto que usa luz na forma de um laser pulsado para medir distâncias (distâncias variáveis) até a Terra. Esses pulsos de luz & mdash combinados com outros dados registrados pelo sistema aerotransportado & mdash geram informações tridimensionais precisas sobre a forma da Terra e suas características de superfície.

Um instrumento lidar consiste principalmente em um laser, um scanner e um receptor GPS especializado. Aviões e helicópteros são as plataformas mais comumente usadas para adquirir dados lidar em áreas amplas. Dois tipos de lidar são topográficos e batimétricos. Lidar topográfico normalmente usa um laser infravermelho próximo para mapear a terra, enquanto lidar batimétrico usa luz verde que penetra na água para também medir as elevações do fundo do mar e do leito do rio.

Um mapa lidar de Lynnhaven Inlet, Virginia.

Os sistemas Lidar permitem que cientistas e profissionais de mapeamento examinem ambientes naturais e artificiais com exatidão, precisão e flexibilidade. Os cientistas da NOAA estão usando o lidar para produzir mapas costeiros mais precisos, fazer modelos digitais de elevação para uso em sistemas de informações geográficas, para auxiliar em operações de resposta a emergências e em muitas outras aplicações.

Os conjuntos de dados Lidar para muitas áreas costeiras podem ser baixados do portal da web do Office for Coastal Management Digital Coast.


LiDAR para Distribuição de Manejo de Vegetação

A ComEd conduz um LiDAR e um piloto de prova de conceito de imagens hiperespectrais.

A Commonwealth Edison Co. tem conduzido o gerenciamento de vegetação baseado em ciclo em nível de circuito, de quatro anos, por mais de 18 anos. Durante esse tempo, a concessionária observou uma tendência geral de queda nas interrupções relacionadas à vegetação e nas melhores métricas de confiabilidade da vegetação registradas. Essas descobertas sugerem que o gerenciamento de vegetação baseado em ciclo em nível de circuito (VM) foi bem-sucedido para a concessionária ao longo dos primeiros quatro ciclos completos. No entanto, as metas de confiabilidade crescentes, bem como os desafios de orçamento associados à VM, estão levando muitos utilitários, incluindo o Commonwealth Edison (ComEd), a explorar novas tecnologias e métodos para reduzir custos e interrupções relacionadas a árvores.

Os empreiteiros de corte de árvores (TTC) da ComEd estão envolvidos com taxas por milha de circuito em uma base regional. As árvores são aparadas para atingir distâncias de desobstrução especificadas, o que pode criar variabilidade na carga de trabalho do TTC, dependendo das espécies de árvores e densidade do dossel. Por exemplo, os TTC recebem o mesmo custo por milha, quer uma milha seja uma floresta densa ou uma milha de campos agrícolas. Durante o processo de licitação, o potencial TTC deve inspecionar em campo o máximo possível do sistema e fornecer um lance de custo por milha que considere todas as necessidades de compensação.

A ComEd atende a um terço do norte de Illinois - incluindo Chicago, a terceira maior cidade dos EUA, com um sistema de distribuição que cobre cerca de 35.000 milhas de circuito, de densas comunidades urbanas a campos agrícolas rurais. Pode ser um desafio para a TTC fornecer taxas precisas que realmente levem em consideração todas as variabilidades do sistema. Devido à incerteza do trabalho, a TTC pode incorporar custos adicionais em sua proposta para proteção contra o desconhecido.

Tecnologia de Sensoriamento Remoto

As necessidades de alocação da tripulação costumam ser um desafio devido à variabilidade no escopo do trabalho. Por estar historicamente em um contrato de custo por milha, o ComEd não possui os dados para estimar a carga de trabalho por circuito. Embora um escopo de trabalho médio possa ser criado por milha de circuito, as diferenças entre o trabalho por circuito, ou mesmo extensão, podem flutuar, resultando em necessidades variáveis ​​de força de trabalho. As necessidades da tripulação não afetam diretamente uma empresa de serviços públicos financeiramente em um contrato de custo por milha, mas podem ser indiretamente afetadas se o TTC tiver dificuldade em cumprir os níveis de pessoal.

Detecção e alcance de luz (LiDAR) é uma tecnologia de sensoriamento remoto que usa luz laser pulsada para caracterizar objetos e localizá-los no espaço 3-D. A tecnologia de sensoriamento remoto da LiDAR tem sido usada na transmissão de VM por mais de uma década. Provou ser uma ferramenta benéfica para identificar a vegetação em torno da infraestrutura de serviços públicos, fornecendo uma representação geográfica precisa de objetos na superfície da terra. Com a evolução da tecnologia, os custos de coleta do LiDAR diminuíram e, como resultado, o LiDAR para distribuição VM está começando a surgir como uma opção viável para capturar a vegetação ao redor do sistema de distribuição.

Além disso, as imagens hiperespectrais (HI), uma tecnologia relativamente nova no utilitário VM, é uma tecnologia de sensoriamento remoto que caracteriza espécies de árvores individuais e dados de saúde em grande escala geográfica usando aeronaves de asas fixas ou rotativas. Um melhor entendimento da composição das espécies para todo o sistema é uma informação valiosa porque as taxas de crescimento das árvores e a probabilidade de causar uma interrupção podem ser correlacionadas às espécies.

Escopo do Trabalho Piloto

O ComEd conduziu um estudo piloto no verão de 2017 para examinar a viabilidade do LiDAR e HI para distribuição VM, com foco na captura de densidade, espécies e saúde da vegetação e geração de escopo de trabalho futuro. A teoria era que os dados do LiDAR poderiam ser usados ​​para reestruturar futuros contratos de liberação de linha de preços de milhas de circuito para um contrato de escopo de trabalho mais preciso, como distância de corte linear ou baseado em unidade.

Quatro zonas geográficas distintas foram selecionadas para o piloto para capturar a diversidade do território de serviço do ComEd. A zona nordeste / centro-leste (NE / CE) representou uma área suburbana com reservas florestais e copa densa de árvores. A zona de Evanston representava casas de alta densidade com árvores maduras e becos. A zona sudeste (SE) representou uma área urbana de alta densidade com espécies de árvores fracamente arborizadas e becos. A zona noroeste (NW) representou uma área rural de baixa população com agricultura e densidade de árvores esparsas. No total, a cobertura da área piloto foi de aproximadamente 2,5% do território de serviço com base na quilometragem do circuito.

O piloto usou a aquisição de LiDAR por meio de aeronaves de asa fixa para simular uma aquisição de sistema completo. A aquisição da LiDAR começou em junho de 2017, com os dados processados ​​disponíveis até o final de julho de 2017. A ComEd deu aos fornecedores da LiDAR a oportunidade de apresentar resultados adicionais, mas os resultados mínimos gerais solicitados foram os seguintes:

  • Conjunto de dados LiDAR pós-processados ​​em um formato de sistema de informação geográfica baseado em ESRI (GIS), classificando postes, linhas de distribuição, volume de folhagem, copas de árvores, localizações de árvores em relação a linhas de distribuição, edifícios e obstruções circundantes, bem como sua proximidade com linhas de distribuição.
  • Aquisição e análise de HI para espécies de árvores e saúde.
  • Qualquer software proprietário necessário para visualização.

Cinco fornecedores foram entrevistados e convidados a apresentar propostas. Um scorecard de avaliação foi desenvolvido para classificar os fornecedores com base em critérios como experiência técnica (distribuição VM específica), domínio do projeto, habilidades técnicas, resultados e preços. Dois fornecedores foram selecionados. O Fornecedor A conduziu a aquisição de LiDAR e HI para NE / CE e Evanston, enquanto o Fornecedor B conduziu a aquisição de LiDAR e infravermelho próximo em todas as quatro zonas.

Coleta de Dados de Campo

O fornecedor A entregou todos os dados solicitados de julho de 2017 a setembro de 2017. O fornecedor B só conseguiu fornecer entregas parciais até dezembro de 2017, ponto em que seu contrato foi renegociado e fechado devido a limitações de tempo.

As análises de campo foram conduzidas pelo ComEd como uma verificação de garantia de qualidade dos dados. O fornecedor B tinha vários locais onde a configuração do circuito estava incorreta. Em áreas onde os dois fornecedores voaram, uma comparação lado a lado foi conduzida. Havia várias áreas onde o Fornecedor A mapeou corretamente o circuito, mas o Fornecedor B não. Acredita-se que os algoritmos proprietários do fornecedor para mapear a infraestrutura foram a causa dos erros. Um erro comum de ambos os fornecedores foi a interpretação de condutores onde os fios neutros corriam na mesma altura que os condutores primários. Por exemplo, se uma única fase terminou em um pólo, mas um fio neutro continuou por outro intervalo na mesma altura, os fornecedores o identificaram incorretamente como uma continuação do primário. A interpretação dos condutores foi o desvio mais comum encontrado na infraestrutura de mapeamento, por isso é algo a se observar em qualquer aquisição futura de LiDAR.

Um telêmetro foi usado durante as análises de campo para medir a vegetação e as folgas de superfície dura, que foram então comparados com os dados fornecidos pelos fornecedores. No geral, as folgas foram consideradas precisas, considerando que ocorreram dois a três meses da estação de cultivo desde a coleta de dados inicial.

Uma revisão de campo dos dados de saúde da árvore foi inconclusiva. Ao revisar a análise do Fornecedor A de saúde por espécie, foi constatado que as espécies coníferas tinham uma porcentagem maior de árvores prejudiciais à saúde do que as espécies decíduas. Acredita-se que usar o mesmo índice de saúde padronizado para coníferas e árvores decíduas distorceu as classificações de saúde. As espécies de árvores por meio de HI foram consideradas moderadamente precisas no campo, com uma precisão geral relatada pelo fornecedor como 78%.

Com base em vários anos de resultados de investigação de interrupção, o olmo siberiano e o bordo de prata são consistentemente as duas principais espécies causadoras de interrupção do ComEd. Portanto, o foco adicional foi colocado em garantir que essas espécies fossem identificadas corretamente. Uma matriz de confusão foi preparada para a zona NE / CE. Ele ilustra a precisão do produtor, que é a validação de um conjunto de dados conhecido, e a precisão de um usuário, que representa a precisão da classificação de campo. O olmo siberiano teve uma precisão de usuário de 93,3% e uma precisão de produtor de 82,4%, enquanto o bordo de prata teve 74,4% e 98,3%, respectivamente.

Preço volumétrico

O conceito inicial para o piloto era usar dados para desenvolver uma distância de compensação linear ou estrutura contratual baseada em unidade. O fator limitante com o corte linear é que ele considera apenas uma dimensão da vegetação, no entanto, as árvores podem circundar as linhas de energia por cima, pelas laterais e por baixo. Como o LiDAR pode capturar um produto 3-D, o volume de compensação (pés cúbicos) foi desenvolvido como um conceito a ser explorado.

O ComEd pediu aos fornecedores que enviassem cálculos volumétricos para cada uma de suas áreas-piloto. O volume da vegetação foi calculado dentro de um raio de 10 pés das linhas de distribuição, pois 10 pés é a distância média de desobstrução necessária no ComEd durante a manutenção do ciclo. Uma exibição 3-D dos dados LiDAR com invasão de vegetação ao redor das linhas de distribuição foi preparada. Um contorno de cilindro vermelho foi adicionado à imagem para auxiliar na visualização do raio de corte de 10 pés ao redor das linhas.

Uma vez que os dados volumétricos foram recebidos, o ComEd enviou um TTC experiente para áreas específicas dentro das zonas piloto NE / CE, NW e SE para calcular as horas manuais e da tripulação da árvore de içamento que seriam necessárias para aparar a área de acordo com as especificações de trim de ciclo. Áreas especificadas dentro de três das quatro zonas foram selecionadas, em vez de cada zona em sua totalidade, devido às limitações de tempo. As horas estimadas fornecidas pelo TTC foram convertidas em um custo total por área especificada usando as taxas atuais de tempo e equipamento (T&E).

Os custos totais foram divididos pelo volume LiDAR nas áreas especificadas para desenvolver um custo regional por pé cúbico ($ / pés cúbicos). O $ / pés cúbicos foi aplicado a todas as áreas piloto e comparado com as taxas regionais de $ / milha médias de quatro anos. Uma economia bruta potencial de 5,4% foi calculada usando este método.

Os dois principais benefícios da precificação volumétrica, além da economia potencial já observada, foram o gerador de escopo de trabalho e o potencial aumento da concorrência. Se uma linha de base puder ser desenvolvida para horas / pés cúbicos e o LiDAR for usado para os circuitos do ciclo, o escopo de trabalho e as necessidades da equipe podem ser identificados por período para um ano de ciclo inteiro. Além disso, se os dados volumétricos fossem fornecidos durante o processo de licitação, isso criaria uma arena consistente e comparativa, de modo que todos os potenciais TTC receberiam o mesmo escopo de trabalho, em vez de taxas de base apenas em descer uma parte das linhas ou TTC existente usando histórico dados. O aumento da concorrência de licitações resulta em aumento do preço competitivo. Ter um escopo de trabalho exato incluído durante a licitação também eliminaria ou reduziria o risco de TTC embutido em seus preços. Possuir o escopo de trabalho exato também beneficiaria a concessionária nas negociações do contrato.

No geral, o piloto confirmou que o LiDAR pode capturar a proximidade das árvores aos fios de distribuição com alta precisão. O fornecedor A teve uma precisão relativa de 6,6 cm com uma média de 31,33 pontos por metro quadrado (PPMS). Todas as árvores dentro da distância de alcance foram identificadas individualmente, com proximidade a fios, saúde das árvores e espécies. Conhecer as densidades da vegetação, a composição e a saúde das espécies pode ser usado para a previsibilidade de danos por tempestades e programas VM baseados em confiabilidade. Outro benefício foi a identificação de todos os circuitos empilhados, sejam dois alimentadores de 12 kV ou um de 12 kV e 34 kV no mesmo pólo.

De acordo com a estrutura de contrato atual da ComEd de custo por milha de circuito, os TTC são pagos por milha de circuito, independentemente de os circuitos estarem no mesmo pólo. O LiDAR identifica todos os alimentadores empilhados e informações sobre a vegetação ao redor deles, portanto, uma estrutura de contrato revisada usando essas informações poderia ser desenvolvida com economias de custo potencialmente significativas.

As medições sem vegetação fornecidas durante o piloto incluíram fio-a-terra, fio-a-fio, fio-estrutura, comprimento do vão, altura do poste e georretificação dos ativos da concessionária. Essas medições combinadas com dados de vegetação fornecem benefícios adicionais, como validação e priorização de folgas de linha para inspeção de manutenção, validação de soluções de engenharia para circuitos de baixo desempenho e identificação de conexões de postes de terceiros.

O plano da ComEd é conduzir uma implementação em fases de distribuição LiDAR para desenvolver o conceito de preço volumétrico ainda mais e solidificar os benefícios identificados. Uma parte dos circuitos de compensação de ciclo de 2020 serão utilizados em 2019 para coletar dados LiDAR, incluindo volumes. Esses dados serão analisados ​​até 2020, comparando as horas de corte reais com o volume para desenvolver uma linha de base de horas / pés cúbicos. Os dados serão compartilhados com a TTC para ajudar a estabelecer o preço volumétrico como uma metodologia reconhecida.

Além do volume, uma investigação mais aprofundada será feita sobre os outros benefícios da vegetação e não-vegetação. Com base nos resultados do piloto, uma próxima etapa futura poderia ser a implementação de todo o sistema com novos contratos de preços volumétricos.


Dados LIDAR para Chicago - Sistemas de Informação Geográfica

Novo livro de exercícios da Esri ensina habilidades de análise, combinando dados Lidar e software ArcGIS

Redlands, Califórnia e mdash 5 de outubro de 2015& mdashUm novo livro publicado pela Esri ensina como usar software de sistema de informação geográfica (GIS) para analisar e visualizar dados lidar. Lidar é um sistema de sensoriamento remoto óptico que usa um laser para medir a topografia, a vegetação, objetos como edifícios e o fundo do oceano em algumas profundidades. Os dados coletados do lidar podem ser usados ​​para criar modelos de elevação e terreno altamente precisos.

Tomando decisões espaciais usando GIS e Lidar: um livro de exercícios apresenta problemas que precisam ser resolvidos usando dados lidar e as ferramentas de análise geoespacial no software GIS da Esri, ArcGIS for Desktop. O livro contém 10 módulos de aprendizagem que se concentram em como usar dados lidar com GIS para responder a perguntas e tomar decisões informadas sobre situações do mundo real. Os exercícios incluem determinar quanta terra escavar para um estacionamento subterrâneo, localizar torres de telefone celular para cobertura máxima de sinal, colocar painéis solares com base na quantidade de radiação solar em uma área, analisar como a costa mudou após um grande furacão e fazer seguro contra inundações mapas de taxas baseados em zonas de inundação de furacões.

A pasta de trabalho cobre técnicas básicas de análise de dados lidar, modelagem 2D e 3D, análise volumétrica, mapas de sombra, análise de altura de vegetação florestal e outras análises relacionadas a lidar. O livro é um livro de nível universitário para estudantes e profissionais de tecnologia geoespacial e foi escrito com a suposição de que os leitores estão familiarizados com o lidar e têm alguma experiência no uso do software ArcGIS for Desktop.

Tomando decisões espaciais usando GIS e Lidar: um livro de exercícios é o terceiro livro da série Making Spatial Decisions escrita por Kathryn Keranen e Robert Kolvoord. Keranen é instrutor da James Madison University em Harrisonburg, Virginia. Kolvoord é professor de ciência e tecnologia integradas na James Madison University. Eles escreveram Tomando decisões espaciais usando GIS e sensoriamento remoto: uma apostila e Tomando decisões espaciais usando GIS: uma apostila , também publicado pela Esri.


A classificação de pistas é um problema fundamental para a direção autônoma e a localização auxiliada por mapas. Muitos algoritmos existentes contam com filtros 1D ou 2D projetados especiais para extrair recursos de marcações de pista de imagens coloridas ou dados LiDAR. No entanto, esses recursos feitos à mão não podiam ser robustos sob várias condições de direção e iluminação.

Neste artigo, propomos um novo algoritmo para fundir imagens coloridas e dados LiDAR juntos. Nosso algoritmo consiste em dois estágios. No primeiro estágio, segmentamos as superfícies das estradas e registramos os dados LiDAR com as imagens coloridas correspondentes. No segundo estágio, treinamos redes neurais convolucionais (CNNs) para classificar patches de imagem em marcações de pista e não marcações. Comparando com os algoritmos baseados em recursos feitos à mão, nosso algoritmo aprende um conjunto de kernels para extrair e integrar recursos de duas modalidades diferentes. A taxa de classificação em nível de pixel em nossos experimentos mostra que nosso algoritmo é robusto para diferentes condições, como sombras e oclusões.


Redlands, Califórnia, 5 de outubro de 2015 —Um novo livro publicado pela Esri ensina como usar software de sistema de informação geográfica (GIS) para analisar e visualizar dados lidar. Lidar é um sistema de sensoriamento remoto óptico que usa um laser para medir a topografia, a vegetação, objetos como edifícios e o fundo do oceano em algumas profundidades. Os dados coletados do lidar podem ser usados ​​para criar modelos de elevação e terreno altamente precisos.

Tomando decisões espaciais usando GIS e Lidar: A pasta de trabalho apresenta problemas que precisam ser resolvidos usando dados LIDAR e as ferramentas de análise geoespacial no software Esri & # 8217s GIS, ArcGIS for Desktop. O livro contém 10 módulos de aprendizagem que se concentram em como usar dados lidar com GIS para responder a perguntas e tomar decisões informadas sobre situações do mundo real. Os exercícios incluem determinar quanta terra escavar para um estacionamento subterrâneo, localizar torres de telefone celular para cobertura máxima de sinal, colocar painéis solares com base na quantidade de radiação solar em uma área, analisar como a costa mudou após um grande furacão e fazer seguro contra inundações mapas de taxas baseados em zonas de inundação de furacões.

A pasta de trabalho cobre técnicas básicas de análise de dados lidar, modelagem 2D e 3D, análise volumétrica, mapas de sombra, análise de altura de vegetação florestal e outras análises relacionadas a lidar. O livro é um livro de nível universitário para estudantes e profissionais de tecnologia geoespacial e foi escrito com a suposição de que os leitores estão familiarizados com o lidar e têm alguma experiência no uso do software ArcGIS for Desktop.

Fazendo decisões espaciais usando GIS e Lidar: um livro é o terceiro livro da série Making Spatial Decisions escrita por Kathryn Keranen e Robert Kolvoord. Keranen é instrutor da James Madison University em Harrisonburg, Virginia. Kolvoord é professor de ciência e tecnologia integradas na James Madison University. Eles escreveram Tomando decisões espaciais usando GIS e sensoriamento remoto: um livro e fazendo decisões espaciais usando GIS: um livro, também publicado pela Esri.


Aprenda a tomar decisões usando dados Lidar e sistemas de informações geográficas

Redlands, Califórnia - 5 de outubro de 2015 - Um novo livro publicado pela Esri ensina como usar software de sistema de informação geográfica (GIS) para analisar e visualizar dados lidar. Lidar é um sistema de sensoriamento remoto óptico que usa um laser para medir a topografia, a vegetação, objetos como edifícios e o fundo do oceano em algumas profundidades. Os dados coletados do lidar podem ser usados ​​para criar modelos de elevação e terreno altamente precisos.

Tomando decisões espaciais usando GIS e Lidar: um livro de exercícios apresenta problemas que precisam ser resolvidos usando dados lidar e as ferramentas de análise geoespacial no software Esri & # 8217s GIS, ArcGIS for Desktop. O livro contém 10 módulos de aprendizagem que se concentram em como usar dados lidar com GIS para responder a perguntas e tomar decisões informadas sobre situações do mundo real. Os exercícios incluem determinar quanta terra escavar para um estacionamento subterrâneo, localizar torres de telefone celular para cobertura máxima de sinal, colocar painéis solares com base na quantidade de radiação solar em uma área, analisar como a costa mudou após um grande furacão e fazer seguro contra inundações mapas de taxas baseados em zonas de inundação de furacões.

A pasta de trabalho cobre técnicas básicas de análise de dados lidar, modelagem 2D e 3D, análise volumétrica, mapas de sombra, análise de altura de vegetação florestal e outras análises relacionadas a lidar. O livro é um livro de nível universitário para estudantes e profissionais de tecnologia geoespacial e foi escrito com a suposição de que os leitores estão familiarizados com o lidar e têm alguma experiência no uso do software ArcGIS for Desktop.

Tomando decisões espaciais usando GIS e Lidar: um livro de exercícios é o terceiro livro da série Making Spatial Decisions escrita por Kathryn Keranen e Robert Kolvoord. Keranen é instrutor da James Madison University em Harrisonburg, Virginia. Kolvoord é professor de ciência e tecnologia integradas na James Madison University. Eles escreveram Tomando decisões espaciais usando GIS e sensoriamento remoto: uma apostila e Tomando decisões espaciais usando GIS: uma apostila , também publicado pela Esri.


O que é a tecnologia LiDAR e como funciona?

LiDAR, ou detecção e alcance de luz, é um método popular de sensoriamento remoto usado para medir a distância exata de um objeto na superfície da Terra. Embora tenha sido usado pela primeira vez na década de 1960, quando os scanners a laser foram montados em aviões, o LiDAR não alcançou a popularidade que merecia até vinte anos depois. Foi apenas durante a década de 1980, após a introdução do GPS, que ele se tornou um método popular para calcular medições geoespaciais precisas. Agora que seu escopo se espalhou por vários campos, devemos saber mais sobre a tecnologia de mapeamento LiDAR e como ela funciona. O que é a tecnologia LiDAR e como funciona? Aqui estão alguns insights sobre isso que é bom saber.

Tecnologia LiDAR

De acordo com o American Geoscience Institute, o LiDAR usa um laser pulsado para calcular as distâncias variáveis ​​de um objeto da superfície terrestre. Esses pulsos de luz - somados às informações coletadas pelo sistema aerotransportado - geram informações 3D precisas sobre a superfície da Terra e o objeto alvo.

Existem três componentes principais de um instrumento LiDAR - o scanner, o laser e o receptor GPS. Outros elementos que desempenham um papel vital na coleta e análise de dados são o fotodetector e a óptica. A maioria das organizações governamentais e privadas usa helicópteros, drones e aviões para adquirir dados LiDAR.

Tipos de sistemas LiDAR

Os sistemas LiDAR são divididos em dois tipos com base em sua funcionalidade - LiDAR aerotransportado e LiDAR amp terrestre.

LiDAR aerotransportado

O LiDAR aerotransportado é instalado em um helicóptero ou drone para a coleta de dados. Assim que é ativado, o Airborne LiDAR emite luz em direção à superfície do solo, que retorna ao sensor imediatamente após atingir o objeto, dando uma medida exata de sua distância. O LiDAR aerotransportado é dividido em dois tipos - LiDAR topológico e LiDAR batimétrico.

LiDAR terrestre

Ao contrário do Airborne, os sistemas terrestres LiDAR são instalados em veículos em movimento ou tripés na superfície da terra para coletar pontos de dados precisos. São bastante comuns para observação de rodovias, análise de infraestrutura ou mesmo coleta de nuvens de pontos de dentro e de fora de edifícios. Os sistemas LiDAR terrestres têm dois tipos - LiDAR móvel e LiDAR estático.

Como funciona o LiDAR?

LiDAR segue um princípio simples - lançar luz laser em um objeto na superfície da terra e calcular o tempo que leva para retornar à fonte LiDAR. Dada a velocidade com que a luz viaja (aproximadamente 186.000 milhas por segundo), o processo de medição da distância exata através do LiDAR parece ser incrivelmente rápido. No entanto, é muito técnico. A fórmula que os analistas usam para chegar à distância precisa do objeto é a seguinte:

A distância do objeto = (Velocidade da Luz x Tempo de Voo) / 2

LiDAR pode ser usado para realizar muitos objetivos de desenvolvimento, alguns dos quais são:

Oceanografia

Quando as autoridades querem saber a profundidade exata da superfície do oceano para localizar qualquer objeto no caso de um acidente marítimo ou para fins de pesquisa, elas usam a tecnologia LiDAR para cumprir sua missão. Além de localizar objetos, o LiDAR também é usado para calcular a fluorescência do fitoplâncton e a biomassa na superfície do oceano, o que de outra forma é muito desafiador.

Elevação Digital ou Modelo de Terreno

As elevações do terreno desempenham um papel crucial durante a construção de estradas, grandes edifícios e pontes. A tecnologia LiDAR tem coordenadas x, y e z, o que torna incrivelmente fácil produzir a representação 3D de elevações para garantir que as partes interessadas possam tirar as conclusões necessárias com mais facilidade.

Agricultura e Arqueologia

As aplicações típicas da tecnologia LiDAR no setor agrícola incluem a análise das taxas de rendimento, pesquisa de safra e dispersão de sementes. Além disso, também é usado para planejamento de campanha, mapeamento sob a copa da floresta e muito mais.

Além das aplicações mencionadas acima, LiDAR é usado por geocientistas para desenterrar segredos relacionados à geomorfologia, bem como por militares para realizar várias operações de segurança perto das fronteiras nacionais.


Aprenda a tomar decisões usando dados Lidar e sistemas de informações geográficas

Um novo livro publicado pela Esri ensina como usar software de sistema de informação geográfica (GIS) para analisar e visualizar dados lidar. Lidar é um sistema de sensoriamento remoto óptico que usa um laser para medir a topografia, a vegetação, objetos como edifícios e o fundo do oceano em algumas profundidades. Os dados coletados do lidar podem ser usados ​​para criar modelos de elevação e terreno altamente precisos.

Tomando decisões espaciais usando GIS e Lidar: A pasta de trabalho apresenta problemas que precisam ser resolvidos usando dados LIDAR e as ferramentas de análise geoespacial no software Esri & # 8217s GIS, ArcGIS for Desktop. O livro contém 10 módulos de aprendizagem que se concentram em como usar dados lidar com GIS para responder a perguntas e tomar decisões informadas sobre situações do mundo real. Os exercícios incluem determinar quanta terra escavar para um estacionamento subterrâneo, localizar torres de telefone celular para cobertura máxima de sinal, colocar painéis solares com base na quantidade de radiação solar em uma área, analisar como a costa mudou após um grande furacão e fazer seguro contra inundações mapas de taxas baseados em zonas de inundação de furacões.

A pasta de trabalho cobre técnicas básicas de análise de dados lidar, modelagem 2D e 3D, análise volumétrica, mapas de sombra, análise de altura de vegetação florestal e outras análises relacionadas a lidar. O livro é um livro de nível universitário para estudantes e profissionais de tecnologia geoespacial e foi escrito com a suposição de que os leitores estão familiarizados com o lidar e têm alguma experiência no uso do software ArcGIS for Desktop.

Tomando decisões espaciais usando GIS e Lidar: A Workbook é o terceiro livro da série Making Spatial Decisions escrita por Kathryn Keranen e Robert Kolvoord. Keranen é instrutor da James Madison University em Harrisonburg, Virginia. Kolvoord is a professor of integrated science and technology at 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.


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