894 resultados para LIDAR (light detection and ranging)


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SIMLIDAR is an application developed in Cþþ that generates an artificial orchard using a Lindenmayer system. The application simulates the lateral interaction between the artificial orchard and a laser scanner or LIDAR (Light Detection and Ranging). To best highlight the unique qualities of the LIDAR simulation, this work focuses on apple trees without leaves, i.e. the woody structure. The objective is to simulate a terrestrial laser sensor (LIDAR) when applied to different artificially created orchards and compare the simulated characteristics of trees with the parameters obtained with the LIDAR. The scanner is mounted on a virtual tractor and measures the distance between the origin of the laser beam and the nearby plant object. This measurement is taken with an angular scan in a plane which is perpendicular to the route of the virtual tractor. SIMLIDAR determines the distance measured in a bi-dimensional matrix N M, where N is the number of angular scans and M is the number of steps in the tractor route. In order to test the data and performance of SIMLIDAR, the simulation has been applied to 42 different artificial orchards. After previously defining and calculating two vegetative parameters (wood area and wood projected area) of the simulated trees, a good correlation (R2 ¼ 0.70e0.80) was found between these characteristics and the wood area detected (impacted) by the laser beam. The designed software can be valuable in horticulture for estimating biomass and optimising the pesticide treatments that are performed in winter.

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La utilización de una cámara fotogramétrica digital redunda en el aumento demostrable de calidad radiométrica debido a la mejor relación señal/ruido y a los 12 bits de resolución radiométrica por cada pixel de la imagen. Simultáneamente se consigue un notable ahorro de tiempo y coste gracias a la eliminación de las fases de revelado y escaneado de la película y al aumento de las horas de vuelo por día. De otra parte, el sistema láser aerotransportado (LIDAR - Light Detection and Ranging) es un sistema con un elevado rendimiento y rentabilidad para la captura de datos de elevaciones para generar un modelo digital del terreno (MDT) y también de los objetos sobre el terreno, permitiendo así alcanzar alta precisión y densidad de información. Tanto el sistema LIDAR como el sistema de cámara fotogramétrica digital se combinan con otras técnicas bien conocidas: el sistema de posicionamiento global (GPS - Global Positioning System) y la orientación de la unidad de medida inercial (IMU - Inertial Measure Units), que permiten reducir o eliminar el apoyo de campo y realizar la orientación directa de los sensores utilizando datos de efemérides precisas de los satélites. Combinando estas tecnologías, se va a proponer y poner en práctica una metodología para generación automática de ortofotos en países de América del Sur. Analizando la precisión de dichas ortofotos comparándolas con fuente de mayor exactitud y con las especificaciones técnicas del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA) se determinará la viabilidad de que dicha metodología se pueda aplicar a zonas rurales. ABSTRACT Using a digital photogrammetric camera results in a demonstrable increase of the radiometric quality due to a better improved signal/noise ratio and the radiometric resolution of 12 bits per pixel of the image. Simultaneously a significant saving of time and money is achieved thanks to the elimination of the developing and film scanning stages, as well as to the increase of flying hours per day. On the other hand, airborne laser system Light Detection and Ranging (LIDAR) is a system with high performance and yield for the acquisition of elevation data in order to generate a digital terrain model (DTM), as well as objects on the ground which allows to achieve high accuracy and data density. Both the LIDAR and the digital photogrammetric camera system are combined with other well known techniques: global positioning system (GPS) and inertial measurement unit (IMU) orientation, which are currently in a mature evolutionary stage, which allow to reduce and/or remove field support and perform a direct guidance of sensors using specific historic data from the satellites. By combining these technologies, a methodology for automatic generation of orthophotos in South American countries will be proposed and implemented. Analyzing the accuracy of these orthophotos comparing them with more accurate sources and technical specifications of the National Aerial Orthophoto (PNOA), the viability of whether this methodology should be applied to rural areas, will be determined.

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Los sistemas LIDAR (Light Detection and Ranging) permiten medir la distancia entre dos puntos, evaluando el tiempo que tarda una señal óptica (generalmente procedente de un Láser) en hacer un recorrido de ida y vuelta entre dichos puntos. En los sistemas CW-RM (Continuous Wave - Random Modulated) esta evaluación se hace calculando la correlación entre la señal emitida (pseudoaleatoria) y la recibida (cuyo retardo depender de la distancia entre los puntos). Este sistema CW-RM tiene la ventaja sobre los TOF (Time Of Flight) de que funcionan bien ún con señales recibidas de reducida relación señal a ruido. La precisión de la medida, depende, entre otros parámetros, del tiempo de bit de la secuencia pseudoaleatoria y de la frecuencia de muestreo del sistema que capta las señales y posteriormente las correla. El objetivo del presente trabajo es realizar un sistema de gran precisión, utilizando señales pseudoaleatorias de tiempo de bit de centenas de pico segundo y frecuencia de muestreo de Gs/s, para lo que deberemos utilizar equipamiento disponible en laboratorio, as mismo deberemos seleccionar y con guiar los láseres emisores para que puedan trabajar a estas velocidades. La primera etapa del proyecto será el conocimiento del instrumental de laboratorio que vamos a utilizar en el set-up. La segunda etapa será la realización de un primer montaje en el que se conectará emisor y receptor a través de una fibra óptica de longitud conocida. Esto nos permitir á el desarrollo de algoritmos para extraer información de la medida y para una calibración del instrumental para posteriores medidas. La tercera etapa es el diseño definitivo con emisor al aire para el que tendremos que ajustar todos los elementos ópticos del sistema, de modo que se pueda detectar la luz reflejada y además se pueda reducir parte de la luz de background.

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Las últimas técnicas de teledetección existentes en el mercado han abierto la posibilidad de introducir mejoras en los trabajos de caracterización y gestión del medio fluvial. Es el caso de los sensores láser transportados desde plataformas aéreas, cuyas innovaciones tecnológicas suponen un gran incremento de la resolución horizontal, y sobre todo vertical, de las imágenes y datos resultantes. Estas técnicas, conocidas con el nombre genérico de LiDAR (Light Detection and Ranging) están ya siendo empleadas en la actualidad en multitud de aplicaciones relacionadas con la ingeniería civil, la creación de cartografía especializada, o la gestión del medio natural. Sin embargo, hasta la fecha, existen escasas referencias sobre la utilización de esta herramienta en la caracterización y gestión del medio fluvial. Este artículo repasa las principales características técnicas de la teledetección láser, la evolución sufrida por esta herramienta en los últimos años, y muy especialmente las aplicaciones que ofrece para el manejo de los sistemas fluviales. Se exponen, además, ejemplos prácticos de utilización de los datos LiDAR en el medio ribereño, en diferentes tramos y cauces, algunos de ellos pertenecientes a la cuenca del Ebro.

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Hoy en día los nuevos desarrollos en teledetección permiten la mejora de la caracterización y gestión del entorno fluvial. Especial relevancia muestra el escaneo laser aerotransportado. Este sistema es conocido como LiDAR (Light Detection and Ranging) y desde sus orígenes ha mejorado de manera excepcional sus resultados tanto en la precisión espacial de los puntos obtenidos, su post-procesado como su clasificación. Todo ello con una reducción de los costes, ahora asumible para ser incorporado en los proyectos de restauración fluvial. Sin embargo, no ha sido hasta fechas recientes cuando han comenzado a aparecer referencias en este sentido. Dando continuidad a esta línea de investigación, en este trabajo se presenta el resumen de los avances en relación al papel que puede presentar la tecnología LiDAR en un proyecto de restauración fluvial.

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LIDAR (LIght Detection And Ranging) first return elevation data of the Boston, Massachusetts region from MassGIS at 1-meter resolution. This LIDAR data was captured in Spring 2002. LIDAR first return data (which shows the highest ground features, e.g. tree canopy, buildings etc.) can be used to produce a digital terrain model of the Earth's surface. This dataset consists of 74 First Return DEM tiles. The tiles are 4km by 4km areas corresponding with the MassGIS orthoimage index. This data set was collected using 3Di's Digital Airborne Topographic Imaging System II (DATIS II). The area of coverage corresponds to the following MassGIS orthophoto quads covering the Boston region (MassGIS orthophoto quad ID: 229890, 229894, 229898, 229902, 233886, 233890, 233894, 233898, 233902, 233906, 233910, 237890, 237894, 237898, 237902, 237906, 237910, 241890, 241894, 241898, 241902, 245898, 245902). The geographic extent of this dataset is the same as that of the MassGIS dataset: Boston, Massachusetts Region 1:5,000 Color Ortho Imagery (1/2-meter Resolution), 2001 and was used to produce the MassGIS dataset: Boston, Massachusetts, 2-Dimensional Building Footprints with Roof Height Data (from LIDAR data), 2002 [see cross references].

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This dataset consists of 2D footprints of the buildings in the metropolitan Boston area, based on tiles in the orthoimage index (orthophoto quad ID: 229890, 229894, 229898, 229902, 233886, 233890, 233894, 233898, 233902, 237890, 237894, 237898, 237902, 241890, 241894, 241898, 241902, 245898, 245902). This data set was collected using 3Di's Digital Airborne Topographic Imaging System II (DATIS II). Roof height and footprint elevation attributes (derived from 1-meter resolution LIDAR (LIght Detection And Ranging) data) are included as part of each building feature. This data can be combined with other datasets to create 3D representations of buildings and the surrounding environment.

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O uso de tecnologias no setor florestal tem permitido dentre outras possibilidades, conhecer a real condição da floresta desempenhando o menor trabalho possível, o que garante uma maior eficiência ao se tratar, por exemplo, em tipos de amostragem no inventário florestal. A pesquisa teve como objetivo testar a eficiência da amostragem aleatória e sistemática em quatro níveis de intensidade amostral para produzir estimativas de biomassa seca acima do solo e comparar mapas de predição de biomassa com dados gerados pelo LIDAR (Light Detection and Ranging). O trabalho foi realizado em uma reserva florestal de 800 ha do Campo Experimental da Embrapa Acre. Os dados foram fornecidos pela Embrapa Acre e gerados em duas fases, a primeira por meio de um inventário 100%, no qual foi utilizado para simular a amostragem na área de estudo, sendo utilizado todas as árvores vivas com DAP > 30 cm, a segunda fase através de dados LIDAR, ou seja, utilizando o perfilhamento à Laser aerotransportado. Para simular a amostragem foram utilizados três tamanhos de parcelas distintos 20mx20m, 50mx50m e 100mx100m em diferentes intensidades amostrais que foram 0,5%, 1%, 5% e 10%. O parâmetro utilizado para comparação foi o da biomassa seca acima do solo em Mg.ha-1 pelo teste Tukey, a 95% de probabilidade através do programa Minitab17 e as parcelas foram sorteadas e distribuídas por meio de simulações de instalação de parcelas utilizando o Arc GIS 10. Os dados LIDAR foram amostrados por uma empresa contratada, a partir deles foram realizados todos os modelos e a extrapolação das métricas para toda a área através do comando gridmetrics. Os mapas de predição foram confeccionados pela ferramenta de interpolação vizinhos próximos do Arc GIS 10 e as comparações entre os mapas foram feitas pela ferramenta do Arc GIS 10, Zonal statistic. A biomassa média obtida do inventário florestal foi de 155,2 Mg.ha-1, sendo que o tamanho de parcela ótimo encontrado foi de 50mx50m e os tratamentos que mais se aproximaram da média do inventário florestal foram o aleatório com intensidade amostral de 5% e o sistemático com intensidade amostral de 10%. Os tratamentos que atenderam o erro aceitável de 10% foram à amostragem aleatória com intensidades amostrais de 5% e 10% e a amostragem sistemática com intensidade amostral de 10%. Não houve diferença estatística significativa entre os tratamentos. Os mapas de vegetação baseados na biomassa que melhor representaram a biomassa seca acima do solo no tamanho de parcela 50mx50m foram na amostragem aleatória com intensidade amostral de 10%, e na amostragem sistemática com intensidades amostrais de 5% e 10%, comparando com os mapas gerados a partir do inventário 100% e dos dados LIDAR. Pode-se concluir que o tamanho ótimo de parcela foi de 50mx50m, com intensidades amostrais acima de 5% não havendo diferença entre os métodos de amostragem e que os mapas gerados pelo inventário 100% e pelos dados LIDAR foram equivalentes.

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Nas últimas décadas o aumento da expansão das áreas urbanas conduziu a rápidas mudanças nos ambientes urbanos. Estas mudanças necessitam de uma observação e compreensão, por forma a permitir a monitorização e avaliação do processo de planeamento urbano. A utilização de dados obtidos por Deteção Remota (DR), aliada aos Sistemas de Informação Geográfica (SIG), surge como uma fonte de informação válida para modelar, recolher, armazenar, exibir e analisar os sistemas urbanos. Neste contexto, a informação planimétrica e altimétrica recolhida por sensores remotos pode ser explorada por forma a extrair informação acerca do uso e ocupação do solo, e apresenta-la sob a forma de indicadores para apoio à decisão. Um sistema de indicadores urbanos baseados em dados obtidos por DR constitui uma ferramenta para as cidades transmitirem os diferentes riscos urbanos bem como na promoção de medidas e estratégias para um eficiente planeamento urbano. A dissertação de mestrado proposta tem como principal objetivo a criação de um sistema de indicadores urbanos que caracterize a cidade de Lisboa ao nível das áreas verdes e do volume construído. Assim, de forma a atingir o objetivo principal é desenvolvida uma metodologia baseada em informação altimétrica e planimétrica que permite analisar as áreas verdes da cidade de Lisboa bem como o volume construído. A informação altimétrica urbana (3D) é derivada de dados cartográficos oficiais (curvas de nível que originam um Modelo Digital de Terreno) e informação recolhida por LiDAR (Light Detection And Ranging) (que representa o Modelo Digital de Superfície). A informação 2D é extraída de uma imagem do satélite de alta resolução Worldview-2 de 2010, com um pixel de 0,5m, do concelho de Lisboa, através de técnicas de processamento digital de imagem. A informação recolhida permite, por um lado a modelação 3D do edificado, e por outro a quantificação 2D da cobertura vegetal em meio urbano. Posteriormente, num ambiente SIG, a informação extraída é cruzada com dados censitários e dados de uso e ocupação do solo. A análise ocorre tendo por base as Subsecções Estatísticas (SSE) da cidade de Lisboa (INE, 2011) e o sistema proposto inclui assim a extração de indicadores divididos tematicamente em indicadores de área e indicadores de volume. Os resultados obtidos permitem relacionar as áreas verdes, a população e o volume construído.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar a possibilidade de se estimar o diâmetro à altura do peito (DAP) com os dados de altura e de número de árvores derivados do escâner a laser aerotransportado (LiDAR, "light detection and ranging"), e determinar o volume de madeira de talhão de Eucalyptus sp. a partir dessas variáveis. O número total de árvores detectadas foi obtido com uso da filtragem de máxima local. A altura de plantas estimada pelo LiDAR apresentou tendência não significativa à subestimativa. A estimativa do DAP foi coerente com os valores encontrados no inventário florestal; porém, também mostrou tendência à subestimativa, em razão do comportamento observado quanto à altura. A variável número de fustes apresentou valores próximos aos observados nas parcelas do inventário. O LiDAR subestimou o volume total de madeira do talhão em 11,4%, em comparação ao volume posto na fábrica. A tendência de subestimação da altura das árvores (em média, cerca de 5%) impactou a estimativa do volume individual de árvores e, consequentemente, a do volume do talhão. No entanto, é possível gerar equações de regressão que estimam o DAP com boa precisão, a partir de dados de altura de plantas obtidos pelo LiDAR. O modelo parabólico é o que possibilita as melhores estimativas da produção volumétrica dos talhões de eucalipto.

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The topography of many floodplains in the developed world has now been surveyed with high resolution sensors such as airborne LiDAR (Light Detection and Ranging), giving accurate Digital Elevation Models (DEMs) that facilitate accurate flood inundation modelling. This is not always the case for remote rivers in developing countries. However, the accuracy of DEMs produced for modelling studies on such rivers should be enhanced in the near future by the high resolution TanDEM-X WorldDEM. In a parallel development, increasing use is now being made of flood extents derived from high resolution Synthetic Aperture Radar (SAR) images for calibrating, validating and assimilating observations into flood inundation models in order to improve these. This paper discusses an additional use of SAR flood extents, namely to improve the accuracy of the TanDEM-X DEM in the floodplain covered by the flood extents, thereby permanently improving this DEM for future flood modelling and other studies. The method is based on the fact that for larger rivers the water elevation generally changes only slowly along a reach, so that the boundary of the flood extent (the waterline) can be regarded locally as a quasi-contour. As a result, heights of adjacent pixels along a small section of waterline can be regarded as samples with a common population mean. The height of the central pixel in the section can be replaced with the average of these heights, leading to a more accurate estimate. While this will result in a reduction in the height errors along a waterline, the waterline is a linear feature in a two-dimensional space. However, improvements to the DEM heights between adjacent pairs of waterlines can also be made, because DEM heights enclosed by the higher waterline of a pair must be at least no higher than the corrected heights along the higher waterline, whereas DEM heights not enclosed by the lower waterline must in general be no lower than the corrected heights along the lower waterline. In addition, DEM heights between the higher and lower waterlines can also be assigned smaller errors because of the reduced errors on the corrected waterline heights. The method was tested on a section of the TanDEM-X Intermediate DEM (IDEM) covering an 11km reach of the Warwickshire Avon, England. Flood extents from four COSMO-SKyMed images were available at various stages of a flood in November 2012, and a LiDAR DEM was available for validation. In the area covered by the flood extents, the original IDEM heights had a mean difference from the corresponding LiDAR heights of 0.5 m with a standard deviation of 2.0 m, while the corrected heights had a mean difference of 0.3 m with standard deviation 1.2 m. These figures show that significant reductions in IDEM height bias and error can be made using the method, with the corrected error being only 60% of the original. Even if only a single SAR image obtained near the peak of the flood was used, the corrected error was only 66% of the original. The method should also be capable of improving the final TanDEM-X DEM and other DEMs, and may also be of use with data from the SWOT (Surface Water and Ocean Topography) satellite.

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In the current work are presented the results about the study of digital mapping of analogs referents the fluvial oil reservoirs in the Açu Formation. With the regional recognizing in the south corner of Potiguar Basin was selected a area of 150 Km square in the west of Assu city. In this area was chosen the outcrops for the digital mapping and from the data fields and remote sensors were done the depositional architectural for the fluvial deposits, which it was named coarse meandering fluvial systems. In the deposits were individualized 3 (three) fluvial cycles, which they was separated by bounding surface of fifth order. Such cycles are preferentially sandy, with fining-upward sequence finished in flood plain deposits. Inner of the sandy levels of the filling channels were characterized least cycles, normaly incomplete, constituted by braided sandy bodies and bounding surfaces of fourth order. In the mapped area was chosen a outcrop with great exposition, where it was possible to see tipical deposits of filling channel and was in this outcrop that was done the digital mapping. In this outcrop was used diverse technics and tools, which they integrated sedimentological, altimetric (GPS, Total Station), LIDAR (Light Detection and Ranging), digital photomosaic of high resolution and of the inner geometries (Ground Penetration Radar) data sets. For the integrating, interpretation and visualization of data was used software GoCAD®. The final product of the outcrop digital mapping was the photorealistic model of part of the cliff (or slope) because the observed reflectors in the radargrams were absents. A part of bar oblique accretion was modeled according to GPR gride of 200x200 meters in the alluvial Assu river probable recent analog. With the data of inner geometries was developed the three-dimentional sedimentary architectural, where it was possible characterize sand sheet deposits and many hierarchy of braided channels. At last, simulations of sedimentary geometries and architectures of the Potiguar Basin Fluvial Reservoirs were done with PetBool software, in order to understand the capacity of this program in simulations with a lot of numbers of conditioning wells. In total, 45 simulations was acquired, where the time and the channel numbers increase in relation of the conditioning wells quantity. The deformation of the meanders was detected from the change of simulated dominion dimensions. The presence of this problem was because the relationship between the simulated dominion and the width of the meander