Manipularea seturilor de date LIDAR (Light Detection and Ranging)

Tehnologia LIDAR (Light Detection and Ranging), reprezintă o tehnică activă de teledetecție cu ajutorul căreia putem obține date de o acuratețe ridicată despre topografia terenului, vegetație, clădiri etc.
Informații despre principiile LIDAR apar dinainte de descoperirea laserului. Din anul 1930 datează prima încercare de măsurare a densității aerului în partea superioară a atmosferei.
Acronimul de LIDAR a fost introdus pentru prima data în anul 1953 de către Middelton și Spilhaus.
În anul 1960, odată cu descoperirea laserului (implementat de compania Hughes Aircraft), se trece la dezvoltarea tehnologiilor LIDAR moderne, evoluție ce a continuat de-a lungul timpului.

Caracteristici ale tehnologiei LIDAR

Tehnologia LIDAR folosește 3 sisteme de bază: scanarea laser pentru o cât mai bună măsurare a distanțelor, sistemul de poziționare global (GPS) și Inertial Measurement Unit (IMU) pentru înregistrarea orientării (Fig.1). Toate aceste 3 sisteme necesită calculatoare puternice cu o capacitate ridicată de stocare și calcul.
Cu ajutorul scanării laser sunt înregistrate diferențele de timp dintre impulsurile laser trimise din avionul ce efectuează zborul și cele reflectate de suprafața topografică.
Sistemul GPS (Global Position System) este reprezentat dintr-un receptor GPS situate în cadrul avionului ce realizează zborul pentru a înregistra poziția continuă a acestuia și o stație GPS (diferențial GPS) amplasată în teren pentru a corecta diferențele, astfel încât să se obțină o traiectorie cât mai bună a aparatului de zbor.
Sistemul IMU constă într-un set de giroscoape și accelerometre ce măsoară continuu înălțimea, accelerația, avionului.

Figura 1. Sistemul LIDAR

Pentru obținerea de date referitoare la topografia terenului, sistemul LIDAR recepționează impulsurile laser în intervalul de lungime de undă cuprins între 1040 – 1060 nm (banda infraroșu apropiat). Pentru obținerea de date referitoarea la batimetrie, undele laser sunt centrate aproximativ pe intervalul de undă de 530 nm (benzile albastru și verde, benzi în care undele laser au capacitatea de a penetra apa).
Tehnologia LIDAR evită de asemenea problemele de ortorectificare, deoarece fiecare punct este georeferențiat.
Seturile de date LIDAR se găsesc fie în formatul LAS, fie în formatul ASCII.

Manipularea seturilor de date LIDAR

Seturile de date LIDAR și nu numai, constau în sute de milioane de puncte (puncte ce conțin informații de tipul x,y,z), ce sunt foarte mari pentru a fi manipulate. Pentru procesarea unui set așa mare de date, transferul dintre disk și memoria internă (numit și I/O – input/output), reduce semnificativ performanța mașinii de calcul ducând chiar la blocaje.
Un algoritm eficient de procesare a intrărilor – ieșirilor care minimizează numărul de accesări ale diskului extern duce la îmbunătățiri semnificative a performanței.
Există numeroase aplicații ce au module de interpolare, însă toate acestea întâmpină dificultăți în manipularea seturilor mari de date (de ordinul sutelor de milioane).
Cercetările făcute de profesorii Pankaj K. Agarwal, Lars Arge și Andrew Danner au scos în evidență următoarele:
Toate metodele de interpolare ale aplicației ArcGis 9.1 și anume Kriging, IDW (Inverse Distance Weight), Spline și Topo-to-Raster (bazată pe metoda ANUDEM a lui Hutchinson), nu au reușit să proceseze mai mult de 25 de milioane de puncte pentru a obține un DEM la o rezoluție spațială de 6 m, singura care s-a apropiat cel mai mult fiind metoda Topo-to-Raster (aproximativ 21 de milioane de puncte).
O altă aplicație a fost GRASS, folosindu-se modulul s.surf.rst, dar nici acesta nu a reușit să interpoleze mai mult de 25 de milioane de puncte. Singura aplicație ce a reușit sa proceseze un număr mai mare de 25 de milioane de puncte (aproximativ 50 de milioane de puncte), a fost aplicația QTModeler 4 a companiei Applied Imagery.

Cei trei profesori amintiți mai sus, au impelementat un algoritm I/O (input/output) mult mai eficient, pentru a reliza un DEM folosind seturi de date LIDAR (un set S de N puncte), bazat pe procedeul “quad-tree segmentation” ce reușește să proceseze un număr mult mai mare de puncte. Algoritmul constă în trei faze: faza de fragmentare, pentru care segmentarea este calculată în funcție de setul de date S; faza identificării vecinului, unde pentru fiecare segment în descompunere se calculează punctele din segment și segmentele învecinate relevante și faza de interpolare, unde suprafața este interpolată și sunt calculate valorile ficărei celule a grid-ului din segment.
Algoritmul a fost implementat în aplicația C++. Ca date de intrare, folosește un set de date S, o valoare pentru dimensiunea celulei grid-ului și un parametru Kmax care stabilește numărul maxim de puncte dintr-un segment și calculează suprafața interpolată a grid-ului folosind algoritmul de segmentare și metoda spline pentru interpolare.
Folosind acest algoritm, s-a reușit interpolarea unui set de date de 500 milioane de puncte (aproximativ 20 Gb), în urma căreia s-a obținut un grid cu o rezoluție spațială de 6 m într-un timp de 53 de ore.
Este de observat faptul că acest algoritm permite procesarea unui numar destul de mare de date, pretându-se foarte bine la interpolarea seturilor de date LIDAR.

Aplicații utile pentru procesarea datelor LIDAR

ALDPAT, aplicație utilă în analiza și clasificarea datelor LIDAR. Aplicație free.

HHViewer, aplicație ce permite utilizatorilor să vizualizeze, analizeze, editeze seturi de date 2D și 3D. Aplicație comercială.

LIDAR Analyst extensie a aplicației ArcGIS, extensie ce extrage automat și vizualizează 3D date despre topografia terenului, clădiri, pomi și areale acoperite cu păduri, obținute din seturi de date LIDAR. Aplicație comercială.

LViz, aplicație implementată de către Jeffrey Conner cercetător în cadrul Universității din Arizona, conceput special pentru interpolarea și vizualizarea 3D a datelor LIDAR. Aplicație free.

MARS, aplicație concepută pentru analiza, procesarea și manipularea seturilor mari de date. Aplicație comercială.

Quick Terrain Modeler, aplicație implementaă de Jonhs Hopkins, ce reușește să proceseze și să vizualizeze 3D seturi mari de date (aproximativ 200 de milioane de puncte). Aplicație comercială.

Terrasolid, aplicație destinată procesării seturilor mari de date obținute prin scanare laser. Aplicație comercială.

Bibliografie

Claus Weitkamp – Lidar: Range-Resolved Optical Remote Sensing of the Atmosphere
Pankaj K. Agarwal, Lars Arge și Andrew Danner – From Point Cloud to Grid DEM: A Scalable Approach
GEON
Lidar Remote Sensing Overview
LIDAR Technology