ನನ್ನ ಬಳಿ ಲಿಡಾರ್ ಡೇಟಾ ಇದೆ - ಈಗ ಏನು?

ಅವರು LIDAR ನಲ್ಲಿ ಜಿಐಎಸ್ ಕೆಲಸ ಮತ್ತು ಪಡೆದ ಮಾಹಿತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಒಂದು ಬೆಂಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿ ಜಾಗತಿಕ ಮಾಪಕ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಪಕ ಜ್ಞಾನ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಬಗ್ಗೆ ಮಾತಾಡುತ್ತಾನೆ ಅಲ್ಲಿ ಡೇವಿಡ್ Mckittrick, ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಪ್ರಕಟವಾದ ಒಂದು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ.

ಲೇಖನವನ್ನು ಓದಿದ ನಂತರ, ನಾನು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದವರೆಗೆ ಆಡಲು ಗ್ಲೋಬಲ್ ಮ್ಯಾಪರ್ ಅನ್ನು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಅದು ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವ ಆ ಉಪಕರಣದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು xyz ಪಠ್ಯ ಫೈಲ್‌ಗಳಿಂದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಭೂಪ್ರದೇಶದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುವುದು ಬಹಳ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಇಂದು, ಲಿಡಾರ್ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶವು ಹೆಚ್ಚು ಕೈಗೆಟುಕುವಂತಾಗುತ್ತಿರುವಾಗ, ಅವರೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನೋಡುವುದು ಮತ್ತು ಗ್ಲೋಬಲ್ ಮ್ಯಾಪರ್ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಮೂದಿಸುವುದು ಕೆಟ್ಟದ್ದಲ್ಲ. ನಾನು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ, ನಾನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ ಇದು ನನಗೆ ಆಶ್ಚರ್ಯವನ್ನುಂಟು ಮಾಡಿದೆ; ನವೀಕರಿಸಿದ ಮುಖದೊಂದಿಗೆ, ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆರೆಯುವ ಮತ್ತು ಈಗಾಗಲೇ ಮೊದಲೇ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿದ ಸಲಹೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಸರಳತೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಇತರ ದಿನ, ನಾನು ಡಾನ್ ಎಚ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಗಮನಕ್ಕೆ, ಟೇಬಲ್ egeomates -ನನ್ನ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಕರು ಒಂದು- ಡ್ರೋನ್ ಬಿಡ್‌ದಾರರಿಂದ ಮಾಡಿದ ಪ್ರಸ್ತಾಪದಲ್ಲಿ ಅವನ ಕಣ್ಣುಗಳಲ್ಲಿ ಗೊಂದಲದ ಹೊಳಪು; ಇದು ಕ್ಯಾಡಾಸ್ಟ್ರಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಆಗಿತ್ತು; ಬಹಳ ದುಃಖದಿಂದ ನಾನು ಅದನ್ನು ಕ್ಲೌಡ್‌ನಿಂದ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿತ್ತು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಶೀಲ ರಾಷ್ಟ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಸಮರ್ಥನೀಯತೆಗೆ ಯಾವುದೇ ಕನಿಷ್ಠ ಷರತ್ತುಗಳಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ನೆನಪಿಸಬೇಕಾಗಿತ್ತು; ಆದರೂ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ನಾವು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಬಗ್ಗೆ ಒಮ್ಮತವನ್ನು ತಲುಪಿದ್ದೇವೆ. ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳ ಹಿಂದೆ ಈ ತಂತ್ರದ ಅಡಚಣೆಯು ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್‌ನ ಕೆಲವು ಸರ್ಕಾರಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾವನೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿತು, ಈಗ ಅದನ್ನು ಹಿಸ್ಪಾನಿಕ್ ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ಇತರ ದೇಶಗಳಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಇದು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ "ತರಂಗ ಸವಾರಿ" ಬಯಕೆಯನ್ನು ನಮೂದಿಸಬಹುದು. ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ. , ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದು ಆದರೆ ಅದರೊಂದಿಗೆ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ.

ಒಂದು ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಲಿಡಾರ್ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಬೇಡಿಕೆಯಿರುವ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ನಾವು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡರೆ, ಅದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಏನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ (ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ 'ಪಾಯಿಂಟ್ ಮೇಘ ಸಂಗ್ರಹ' ಕುರಿತು ಮಾತನಾಡುವುದು); ಅದರ ಬಳಕೆಯು ನಮಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಫಲಿತಾಂಶ ಮತ್ತು ಸಮಯದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಉಳಿತಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸುವಾಗ. ಸರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿದರೆ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅಭ್ಯಾಸಗಳ ಮೂಲಕ ನಾವು ಸಾಧಿಸಿದ್ದಕ್ಕಿಂತ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಜಗತ್ತನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಲಿಡಾರ್ ಡೇಟಾ ನಮಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. 3D ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಮೂಲಕ ಈಗ ನೀವು ನಿಜವಾದ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೊಸ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸಹ ನೀವು ಸಂವಹನ ಮಾಡಬಹುದು.

ಇದು LiDAR ಆಗಿದೆ

ಡೇವಿಡ್ ಸ್ವಲ್ಪ ಸರಿಯಾಗಿ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ: "LiDAR ಡೇಟಾ ಉತ್ಪನ್ನ ಆದರೆ ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳ ಅಲ್ಲ"ಹೀಗೆ ವಿಷಯ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಮ್ಮ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಡೇಟಾ ಪಡೆಯುವ ನಮಗೆ, ಒಂದು adeucado ಸಂಸ್ಕರಣದ ನಂತರ, ವಿವಿಧ ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಮಾದರಿಗಳು ಪಡೆಯಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಇನ್ಪುಟ್.

ಆದರೆ, ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರಲು ನಾವು ಹಿಂತಿರುಗಿ ಲಿಡಾರ್ ಡೇಟಾದ ಮೂಲ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಲಿಡಾರ್ (ಬೆಳಕು ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪ) 3D ಚುಕ್ಕೆಗಳ ವೆಕ್ಟರ್ ಸ್ವರೂಪವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಲಿಡಾರ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅಥವಾ ಫೈಲ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಅಥವಾ ಶತಕೋಟಿ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ನಿಕಟ ಅಂತರ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ ly ಿಕವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರದ ನಿಕಟತೆಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

LiDAR ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಲೇಸರ್ ಪ್ರಸರಣ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಗತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ, ನಿಖರ ಮತ್ತು ಸಂಚರಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಜಂಟಿ ಅನುಷ್ಠಾನ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಒಂದು ವಾಯುಗಾಮಿ ವೇದಿಕೆಯ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಬಿಂದು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಮಿಷನ್ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಫಲಿತ ಲೇಸರ್ ನಾಡಿ ಸಮಯದ ಸ್ವಾಗತ ನಡುವೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ವ್ಯತ್ಯಾಸದಿಂದ ಪಡೆದ ಮೌಲ್ಯವು X, Y, Z ಎನ್ನಲಾಗಿದೆ.

ನಿಧಾನವಾಗಿ ಹಾರುವ ವಿಮಾನ ಅಂತರದ ಎತ್ತರದ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹಾರುವ ವೇಗವಾಗಿ ಬಿಂದುಗಳ ಮೋಡದ ರಚಿಸಲು. ವಿಮಾನ ಅಥವಾ ಡ್ರೋನ್, ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಡೇಟಾ ಕೆಲಸ ಬಳಸುವ ಡೆಸ್ ಸೆನ್ಸರ್ ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಲಕ್ಷಣಗಳು, ಬಣ್ಣ, ಪ್ರತಿಬಿಂಬ ತೀವ್ರತೆಯ ಒಂದು ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ನಾಡಿ ಪ್ರತಿ ಪ್ರತಿಫಲದ ಸಂಖ್ಯೆ, ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸೇರಿಸಿಕೊಂಡರು ಮಾಡಬಹುದು.

ಏನು LiDAR ಡೇಟಾ ಮಾಡಬಹುದಾಗಿದೆ

ಬೀಯಿಂಗ್ ಸ್ಪಷ್ಟ ದಶಮಾಂಶ LiDAR ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 3D ಮಾದರಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವ ರೂಪಾಂತರವು ಒಳಗಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ನಂತರ ಸ್ಥಾಪನೆಗೆ ವೆಕ್ಟರ್ / ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ವಸ್ತುಗಳು 3D ವ್ಯೂಹದಲ್ಲಿನ ಜ್ಯಾಮಿತಿಯ ಆಕೃತಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನಗಳು, ಡಿಜಿಟಲ್ ಎಲೆವೇಶನ್ ಮಾಡೆಲ್ (DEM) ಅಥವಾ ಪೀಳಿಗೆಯ ಮಾತನಾಡಲು ಅಂಕಗಳನ್ನು. ಇದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮಾಹಿತಿ ಪಡೆಯಲು, ಮೋಡದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೇಲ್ಮೈ ವಿವಿಧ ಬಿಂದು ಸಂಬಂಧಿ ನೆಲಕ್ಕೆ, ಅಥವಾ ಬಿಂದುಗಳ ಸಾಂದ್ರತೆಯು, ಇತರ ಲಕ್ಷಣಗಳ ನಡುವೆ ಮಾರ್ಪಾಟಾಗಿದ್ದು ಉನ್ನತಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಾಧ್ಯ.

ಎಡಿಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ LiDAR ಡೇಟಾ

ಇದು ಬಹಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ಕಡತಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯ ಹೆಚ್ಚು ಅಂಕಗಳನ್ನು ಸೇರಿವೆ ಆಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಮೋಡದ ಒಂದು ಸೋಸುವಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಬಳಸುವ ಮೊದಲು, ಅನುಕೂಲವಾಗುವಂತಹ ಪದರದ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುವುದು. ಪಡೆದ ಸಾರಾಂಶ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಸೋಸುವಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಸೂಕ್ತ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ ಮೋಡದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮೇಲೆ ಅಗತ್ಯ ಮಾಹಿತಿ ಒದಗಿಸಲು.

LiDAR ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಉತ್ತಮಪಡಿಸಲು

ಕೇವಲ ಅಗತ್ಯ ವಸ್ತುಗಳ ತೆಗೆದ ನಂತರ, ಮುಂದಿನ ಹಂತದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ಭೂಮಿ ಆ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪುನರ್ವರ್ಗೀಕರಿಸು ಆಗಿದೆ. , ನಾವು ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಮಾಡಬೇಕು. ಉತ್ತಮ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ DEM ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.
ಇಲ್ಲಿ ನಾವು ನಾವು ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಡೇಟಾ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅದೇ ತರುವಾಯದ ರಿಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಾರೆ. ಎರಡೂ ವಿಧಾನಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಯಾಂತ್ರಿಕ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.

ಈ ಗ್ಲೋಬಲ್ ಮ್ಯಾಪರ್ನಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಕನಿಷ್ಠ, ಸಂಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಹಂತದಲ್ಲಿ. ಮತ್ತು ಶಬ್ದವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ, ಮೇಲ್ಮೈ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾದ ದತ್ತಾಂಶವು ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಲ್ಲ ಎಂದು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಗ್ಲೋಬಲ್ ಮ್ಯಾಪರ್ ಮೂಲಕ, ಯೋಜನಾ ಪ್ರದೇಶದ ಭೌಗೋಳಿಕ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಿಂದ ಹೊರಗಿರುವ ಬಿಂದುಗಳ ಸಮರ್ಪಕ ನಿರ್ಮೂಲನೆಯನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅವುಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಆಯ್ಕೆಗಳಿವೆ.
ಈಗ ದತ್ತಾಂಶದ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡೋಣ. ಜಾಗತಿಕ ಮಾಪಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನೆಲದ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭದಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾದ reclassifies ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಡೇಟಾ ನಷ್ಟವಾಗುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಯಾವ ಹಲವಾರು ಸಮಗ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಆ ಮಾಡಬಹುದು ಮಟ್ಟದ ರೆಸಲ್ಯೂಷನ್ಸ್ ಒಂದು DEM ಬಳಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದು ಅಂಕಗಳನ್ನು ತುಲನಾತ್ಮಕ ಶೇಕಡಾವಾರು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.

ನಾನು ಮೊದಲು ಮತ್ತು ಚಂಡಮಾರುತ ನಂತರ ದತ್ತಾಂಶ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ ಉದಾಹರಣೆ; ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ವಿಝರ್ಡ್ ತಂಡಗಳನ್ನು ಮಾಡದೆಯೇ, ತಂತ್ರಾಂಶ, ಪಡೆಯಲು, ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, ಫಿಲ್ಟರ್ ಹೊಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಒಂದು ಕೆಲಸದೊತ್ತಡದ ಬಹುತೇಕ ಸಲಹೆ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

ಇತರ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಕಟ್ಟಡಗಳು, ಮರಗಳು ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ತಂತಿಗಳು, ಇದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆ ಪುನರ್ವರ್ಗೀಕರಿಸು ಮಾಡಬಹುದು.

ಡಿಜಿಟಲ್ ಮೇಲ್ಮೈ ಮಾದರಿ ಸೃಷ್ಟಿ

ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲಾ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಾಗಿದೆ 3D ನಿರ್ವಹಿಸಲು, LiDAR ಮೋಡದ ಡೇಟಾ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಎಂದು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನಾವು ಒಂದು ಘನಾಕೃತಿಯ ಮಾದರಿ 3D ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಆಧಾರವಾಗಿ ಮೂಲಕ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎತ್ತರದಲ್ಲಿದೆ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು) ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಬಿಂದುವಿನ ಜೊತೆಗೂ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ "ಜಾಲರಿ" ಎಂಬ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಸಿದರು. ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಭೂಪ್ರದೇಶ (ಡಿಜಿಟಲ್ ಮೇಲ್ಮೈ ಮಾದರಿ) ಅಥವಾ ನೆಲದ ಮೇಲೆ ಒಂದು ಮೇಲ್ಮೈ, ಒಂದು ಅರಣ್ಯದ (ಡಿಜಿಟಲ್ ಮೇಲ್ಮೈ ಮಾದರಿ) ಮಾಹಿತಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು. ಇವೆರಡರ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ಮೈ ರಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ.

ನಾವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ LiDAR, ಒಂದು DTM (ಡಿಜಿಟಲ್ ಭೂಪ್ರದೇಶ ಮಾದರಿ) ಸೃಷ್ಟಿ ಪ್ರಮುಖ ಉದ್ದೇಶ ಮಾಹಿತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ, ಜಾಗತಿಕ ಮಾಪಕ ಪರಿಮಾಣ ಲೆಕ್ಕ ಸೇರಿದಂತೆ ಭೂಪ್ರದೇಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸಾಧನಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ; ಕಟ್ ಮತ್ತು ಫಿಲ್ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು; ಬಾಹ್ಯರೇಖೆ ಪೀಳಿಗೆಯ; ಜಲಾನಯನ ಪ್ರದೇಶಗಳ ನಿರ್ಬಂಧವಿಲ್ಲದ; ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ದೃಷ್ಟಿ ಸಾಲುಗಳನ್ನು.

ಬೇರ್ಪಡಿಸುವಿಕೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣ

ಸಾಂದ್ರವಾದ ಪಾಯಿಂಟ್ ಮೋಡದಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದರಿಂದ ಲಿಡಾರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಹೊಸ ಮಾರ್ಗದ ಕಡೆಗೆ ಹೊಸ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಪಕ್ಕದ ಬಿಂದುಗಳ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ರಚನೆಯಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಗಳ ವಿವರಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಇದನ್ನು ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ; ವಿದ್ಯುತ್ ರೇಖೆಗಳು ಅಥವಾ ಕೇಬಲ್ಗಳು ನೆಲದ ಮೇಲೆ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತವೆ, ಇದನ್ನು ಮೂರು ಆಯಾಮದ ರೇಖೆಗಳಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ; ಎತ್ತರದ ಸಸ್ಯವರ್ಗ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾದ ಬಿಂದುಗಳ ಸಾಮೂಹಿಕ ರಚನೆಯಿಂದ ಪಡೆದ ಮರದ ಬಿಂದುಗಳು. ವೆಕ್ಟರ್ ಉಪಕರಣಗಳು ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಜಾಗತಿಕ ಮಾಪಕ ಸಹ ಮಾಡಬಹುದು 3D ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಲಂಬವಾಗಿರುವ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳು ಒಂದು ಸರಣಿಯ ನಂತರ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಉದ್ಧರಣ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಇಂತಹ ಬೀದಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ದಂಡೆ ಯಾವುದೇ ಉದ್ದನೆಯ ರಚನೆ, ನಿಖರವಾದ ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಮಾದರಿ ರಚಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.

ಡೇವಿಡ್ ತೀರ್ಮಾನವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಲಿಡಾರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಎಲ್ಲವೂ ಅಲ್ಲ; ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಸಾಧನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಇದು, ನಾನು ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಂಡಿತು ಕೊನೆಯ ಬಾರಿಗೆ 2011 ಎಂದು ಕುತೂಹಲಕಾರಿಯಾಗಿದ್ದರೂ ಆವೃತ್ತಿ 11 ಜೊತೆ. ನಾನು ಈಗಾಗಲೇ ಲಿಡಾರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೆ ಆದರೆ ಅದು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಖಿನ್ನತೆಯನ್ನುಂಟುಮಾಡಿದೆ, ನಾನು ಅದನ್ನು ನೋಡುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿದೆ 13 ಆವೃತ್ತಿ ಅಲ್ಲಿ ಆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಸ್ವಲ್ಪ ಸುಧಾರಿಸಿದೆ. ಇದನ್ನು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಆವೃತ್ತಿ 18 ಲಿಡಾರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲವನ್ನು ಮಾಡುವ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಡಿಮೆ-ವೆಚ್ಚದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪರ್ಯಾಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.

ಭೇಟಿ ಜಾಗತಿಕ ಮಾಪಕ