Padroneggiare il LiDAR con DJI Enterprise: un opuscolo introduttivo

Nell'attuale panorama tecnologico in rapido progresso, il LiDAR si distingue come strumento fondamentale per varie applicazioni, dalla gestione forestale all'ispezione delle infrastrutture. Immergiti nel mondo del LiDAR con la guida completa di DJI Enterprise. Dai principi fondamentali alle applicazioni nel mondo reale, questo opuscolo fornisce ai lettori conoscenze essenziali sulla tecnologia LiDAR e sul suo potenziale trasformativo.

Introduzione e principi della tecnologia LiDAR

Che cosa è il LiDAR?

LiDAR, acronimo di Light Detection and Ranging, è una tecnologia di telerilevamento che utilizza rapidi impulsi laser per mappare la superficie del bersaglio. Inviando un raggio laser e misurando il tempo impiegato dalla luce per riflettersi dagli oggetti, LiDAR crea mappe tridimensionali dettagliate di punti.

Immagina di essere in una stanza completamente buia con una torcia elettrica. Se punti la torcia elettrica su vari oggetti, la luce rimbalzerà indietro e, osservando quella luce, puoi farti un'idea di dove si trovano le cose e quanto sono lontane. Più volte illumini la torcia e da diverse angolazioni, migliore sarà l'idea che avrai della disposizione della stanza. LiDAR funziona in modo simile, ma invece di utilizzare la luce visibile come una torcia elettrica, utilizza la luce laser invisibile. Ecco come funziona:

1. Emissione : il dispositivo LiDAR invia un rapido impulso di luce laser verso un oggetto.
2. Riflessione : la luce si riflette quindi dall'oggetto e ritorna al sensore LiDAR.
3. Rilevamento : il dispositivo misura il tempo impiegato dalla luce per tornare indietro. Poiché la velocità della luce è costante, questo intervallo di tempo può essere utilizzato per calcolare la distanza tra il sensore LiDAR e l'oggetto bersaglio.

LiDAR contro Photogrammetry

Il sistema LiDAR misura i dati, mentre il sistema di fotogrammetria li calcola. Questa differenza fondamentale li rende più adatti a diverse applicazioni. Il LiDAR utilizza impulsi laser per misurare la realtà, rendendolo ideale per applicazioni che richiedono assoluta certezza dei dati. Il LiDAR può penetrare attraverso la vegetazione e non è influenzato dalle condizioni di illuminazione, il che lo rende un'ottima opzione per la mappatura di foreste o altre aree con fitta copertura vegetale. Il LiDAR è utile anche per creare modelli di terreno accurati e mappe topografiche.

La fotogrammetria utilizza telecamere per catturare immagini sovrapposte di un'area, che vengono poi unite insieme per creare un modello 3D o una mappa ortografica. È meno costoso del LiDAR e può essere utilizzato con hardware standard come qualsiasi drone e telecamera. Ciò lo rende utile per creare modelli altamente dettagliati di edifici e infrastrutture, nonché ortografie ad alta risoluzione per applicazioni di ispezione e monitoraggio.

Quali sono i componenti di un sistema LiDAR aereo integrato?

Componenti hardware

Sistema LiDAR

• Modulo LiDAR : il componente più importante del sistema LiDAR, il modulo laser genera un raggio laser pulsato che viene diretto alla superficie del bersaglio. Il modulo laser è costituito da più componenti, tra cui la sorgente di luce laser, il ricevitore, i componenti ottici e il controller elettronico.
  
  • Sorgente di luce laser : genera brevi impulsi di luce laser utilizzati per misurare la distanza tra il sensore LiDAR e gli oggetti nell'ambiente.
  • Ricevitore : rileva la luce laser riflessa e la converte in un segnale elettronico che può essere elaborato dal sistema LiDAR.
  • Componenti ottici : questi componenti sono responsabili della direzione e della focalizzazione del raggio laser verso la superficie bersaglio e della raccolta della luce riflessa.
  • Controllore elettronico : controlla la temporizzazione e la durata degli impulsi laser ed elabora i segnali provenienti dal ricevitore.
    
    
• GNSS (Global Navigation Satellite System) viene utilizzato per fornire un georeferenziamento accurato per i risultati LiDAR scansionati. La maggior parte dei sistemi UAV LiDAR utilizza il proprio sistema GNSS individuale per registrare i dati satellitari per il georeferenziamento e la post-elaborazione oppure è integrato con DJI PSDK e utilizza il sistema GNSS del sistema drone.
  
  
• L'IMU (Inertial Measurement Unit) è un dispositivo che misura l'accelerazione e la velocità angolare di un sistema LiDAR. Integrando queste misurazioni nel tempo, l'IMU può determinare la posizione, la velocità e l'assetto del sistema LiDAR nello spazio tridimensionale. Queste informazioni vengono utilizzate per correggere qualsiasi movimento o vibrazione del sistema LiDAR durante il processo di raccolta dati.
  
  
• INS (Inertial Navigation System) utilizza i dati grezzi di un'IMU e li integra per fornire informazioni su posizione, velocità e orientamento di un oggetto rispetto a un punto di partenza, orientamento e velocità noti. INS prende i dati dell'IMU e li integra con le informazioni di posizionamento GNSS per fornire una stima continua della posizione e dell'orientamento del sensore LiDAR durante l'acquisizione dei dati.

Sistema UAV

• un UAV (velivolo senza pilota) , che può essere dotato di un proprio sistema GNSS e RTK/PPK per un georeferenziamento accurato del sistema LiDAR.

Componenti software

• Il software Flight Mission Planning viene utilizzato per pianificare il percorso di volo di un drone dotato di un sistema LiDAR. Questo software consente all'utente di definire un'area da esaminare e quindi genera automaticamente una rotta di volo basata su waypoint. L'utente può regolare i parametri del sistema UAV e le azioni dei sensori per il volo autonomo con waypoint. Il software genera quindi una rotta di volo che copre in modo efficiente l'area e raccoglie i dati necessari per il sistema LiDAR. Questi dati possono essere utilizzati per creare mappe 3D dettagliate o modelli dell'area esaminata
  
  
• Il software Flight Monitoring and Control consente all'utente di monitorare la traiettoria di volo e lo stato del sistema UAV e LiDAR in tempo reale durante la raccolta dati. Il software può visualizzare vari parametri come altitudine, velocità e livello della batteria. Queste informazioni sono fondamentali per garantire la sicurezza dell'UAV e raccogliere dati LiDAR di alta qualità. Inoltre, il software di monitoraggio del volo può avvisare l'utente in caso di problemi o malfunzionamenti durante il volo.
  
  
• Il software Raw Point Cloud Processing è un software OEM sviluppato dai produttori di sensori. Viene utilizzato per elaborare i dati LiDAR grezzi raccolti da tutti i componenti del sistema e per esportare i dati LiDAR in un formato manipolabile come LAS/LAZ per un ulteriore utilizzo.
  
  
• Il software di elaborazione delle nuvole di punti si riferisce a programmi per computer progettati per manipolare e analizzare i dati delle nuvole di punti. A seconda dell'applicazione, il software di elaborazione delle nuvole di punti può essere utilizzato per varie attività, come la creazione di disegni, l'esecuzione di misurazioni, l'estrazione di superfici, la classificazione e altro ancora.

Terminologie e conoscenze chiave 

Riflettività della superficie dell'oggetto 

• Le diverse superfici degli oggetti presentano diversi gradi di riflettività.
• La maggior parte delle superfici degli oggetti ha una riflettività superiore al 10%.
• L'acqua è un forte assorbitore e un tipico laser LiDAR con una lunghezza d'onda di 905nm verrà assorbito direttamente. A meno che il LiDAR non sia di tipo batimetrico e la lunghezza d'onda del laser sia più corta, non penetrerà nell'acqua.

Ecco alcuni esempi di tassi di riflettività superficiale:

• Asfalto fresco: 4-7%
• Erba secca: 15-20%
• Copertura forestale: 5-20%
• Calcestruzzo umido: 30-50%
• Neve: 60-90%

Nuvola di punti colorata in base alla riflettività della superficie (il rosso è alto, il blu è basso)

Metodi di scansione ripetitiva

Modificando il metodo di rotazione all'interno del sensore LiDAR, il sistema LiDAR può ottenere due diverse modalità di scansione meccanica: scansione ripetitiva e scansione non ripetitiva.

Metodo di scansione ripetitiva

La scansione ripetuta copre solo il campo visivo orizzontale (70,4°×4,5°)

Vantaggio : nella mappatura mobile, gli oggetti vengono scansionati solo per un periodo di tempo molto breve, perché la deriva della precisione della navigazione inerziale è molto piccola in un breve lasso di tempo, quindi il modello scansionato è relativamente più accurato.

Svantaggio : il FOV verticale è molto piccolo e non ci sono quasi informazioni sulla superficie verticale. Se sono richieste informazioni sulla superficie verticale, devono essere pianificate almeno due traiettorie di volo per compensare la perdita di FOV verticale.

Applicazione : per scenari con terreno relativamente mite e requisiti di elevata precisione, come la misurazione del terreno e la generazione generale di DEM/DSM.

*Si consiglia di utilizzare scansioni ripetitive durante i rilievi topografici per garantire la precisione della nuvola di punti.

Animazione di scansione ripetitiva (vista dall'alto)

Metodo di scansione non ripetitiva

La scansione non ripetitiva può coprire rapidamente l'intero campo visivo (70,4°×77,2°)

Vantaggi: fornisce una copertura FOV completa, può eseguire scansioni verticali e ottiene buone informazioni verticali da una singola scansione senza impostare un angolo di gimbal.

Svantaggio : nella mappatura mobile, gli oggetti vengono scansionati in posizioni e tempi diversi, basandosi sulla precisione costante della navigazione inerziale. Se la precisione della navigazione inerziale varia nel tempo, la precisione del modello diminuirà. Ciò si traduce in oggetti sfocati o duplicati, nuvole di punti più spesse e fili più spessi. Questo effetto è particolarmente pronunciato nelle scansioni non ripetitive, che hanno un campo visivo più ampio.

Applicazione : adatto per scenari con requisiti di accuratezza relativamente bassi, requisiti di elevata efficienza e requisiti di informazioni complete sull'elevazione, come la modellazione 3D urbana, la modellazione di strutture tridimensionali complesse, l'ispezione di linee elettriche, la mappatura rapida di emergenza, ecc.

*Nello scenario di ispezione di linee elettriche, se si sceglie il volo a linea singola, si consiglia di utilizzare il metodo di scansione non ripetitiva.

Animazione di scansione non ripetitiva (vista dall'alto verso il basso)

Lunghezza d'onda

I sistemi LiDAR utilizzano laser per emettere impulsi di luce, con la lunghezza d'onda del laser che determina le caratteristiche dell'impulso. La lunghezza d'onda del laser influenza la capacità del sistema LiDAR di penetrare vari materiali e i tipi di riflessioni che può rilevare. Di seguito sono riportati due tipi comuni di LiDAR e il loro intervallo di lunghezza d'onda corrispondente

• I LiDAR nel vicino infrarosso (NIR) utilizzano in genere laser con lunghezze d'onda comprese tra 800 e 1.000 nanometri. I sistemi LiDAR NIR sono più efficaci nel penetrare la vegetazione e possono rilevare più ritorni da un singolo impulso, il che li rende ideali per applicazioni forestali. Tuttavia, questi sistemi LiDAR non possono penetrare l'acqua e non sono adatti per applicazioni batimetriche.
  
  
• I LiDAR batimetrici utilizzano lunghezze d'onda di luce più corte nello spettro verde e blu per penetrare l'acqua e misurare la profondità del fondale marino. La luce laser verde con una lunghezza d'onda di 532 nm è la più comunemente utilizzata per i LiDAR batimetrici poiché penetra l'acqua meglio di altre lunghezze d'onda. La luce laser blu con una lunghezza d'onda di 445 nm è utilizzata anche in alcuni sistemi LiDAR batimetrici poiché fornisce una migliore penetrazione in condizioni di acqua limpida. I sistemi LiDAR batimetrici sono utilizzati per applicazioni quali la mappatura del fondale marino, la gestione delle zone costiere e l'ispezione delle infrastrutture sottomarine.

Campo di rilevamento

Il range di rilevamento si riferisce alla distanza massima alla quale un sistema LiDAR può rilevare e misurare con precisione gli oggetti. Diversi fattori influenzano il range di rilevamento di un sistema LiDAR, tra cui la potenza e la lunghezza d'onda del laser, la sensibilità del ricevitore e la riflettività degli oggetti sottoposti a scansione. In genere, la specifica del range di rilevamento viene fornita con la riflettività della superficie target o le condizioni ambientali come riferimento.

Vale la pena notare che la portata massima di rilevamento specificata dai produttori di LiDAR è solitamente testata in base a una riflettività del 90%, il che non è significativo per l'uso pratico. La distanza di rilevamento a una riflettività del 10% ha un significato più pratico poiché si applica alla maggior parte delle superfici.

Per i sistemi LiDAR è preferibile un raggio di rilevamento più lungo, poiché consente una maggiore area di copertura e una raccolta dati più completa.

Resi multipli

Il laser in un sistema LiDAR invia impulsi. Quando questi impulsi colpiscono ostacoli, si riflettono indietro. Poiché la luce non viene completamente bloccata, continua a rimbalzare ogni volta che colpisce qualcosa. Questo fa sembrare che il LiDAR possa "vedere attraverso" la vegetazione. Ma ciò che accade realmente è che il LiDAR rileva il terreno e la chioma degli alberi guardando attraverso gli spazi tra le foglie.

1. Primo ritorno : è il primo riflesso catturato dal sensore, spesso proveniente dall'oggetto più in alto nel percorso dell'impulso laser (come le cime degli alberi o la sommità degli edifici).
   
   
2. Ritorni intermedi : sono riflessioni di oggetti tra l'oggetto più in alto e il terreno (come rami o finestre).
   
   
3. Ultimo ritorno : di solito è il riflesso dal suolo o dalla base di un oggetto.

*Pioggia o smog nell'aria possono causare interferenze e rumore nei dati LiDAR. In queste situazioni, si consiglia di utilizzare il "single return" più forte.

Applicazioni correlate

La capacità di rilevare più ritorni consente una comprensione più dettagliata dell'oggetto. Ad esempio:

1. Estrazione della vegetazione : segmentazione delle singole piante, conteggio, calcolo della biomassa e analisi dei parametri della vegetazione.
   
   
2. Mappatura topografica : estrazione del DEM (modello digitale di elevazione) dal DSM (modello digitale di superficie) per l'analisi del terreno.
   
   
3. Modellazione delle linee elettriche : le linee elettriche spesso si sovrappongono e la capacità di multi-ritorno può misurare più strati di cavi in una volta sola, riducendo la perdita di dati dovuta a ostruzioni.

Divergenza del raggio

La divergenza del raggio si riferisce alla diffusione o all'ampliamento di un raggio laser sulla distanza. La divergenza del raggio rappresenta l'angolo in cui il raggio laser si diffonde mentre viaggia dal sensore LiDAR e si allontana ulteriormente dal suo punto di origine.

In sostanza, una divergenza del raggio più piccola significa che il laser rimane più concentrato su distanze maggiori, mentre una divergenza del raggio più grande significa che il laser si diffonderà di più durante il tragitto.

Impatto sulla penetrazione della chioma

In ambienti come le foreste, una divergenza del raggio più piccola (raggio più focalizzato) è in genere più efficace nel penetrare la chioma e raggiungere il terreno sottostante. Questo perché un raggio laser più concentrato può trovare più facilmente gli spazi tra foglie e rami, con conseguente migliore rilevamento del punto a terra. D'altro canto, un laser con una divergenza del raggio più elevata potrebbe disperdersi di più nella chioma e potrebbe non raggiungere il suolo della foresta in modo altrettanto efficace.

Impatto sulla densità dei punti e sulla risoluzione

Mentre un fascio più focalizzato (divergenza più piccola) può fornire risultati più accurati e con una risoluzione più elevata, un fascio con divergenza maggiore può coprire un'area più ampia con ogni impulso, portando a una densità di punti e a una risoluzione potenzialmente inferiori sul bersaglio. Impatto sulla densità di punti e sulla risoluzione

Impatto sulla portata e sulla distribuzione dell'energia

I laser con una divergenza del fascio più piccola mantengono la loro concentrazione di energia su distanze maggiori. Ciò è fondamentale per i sistemi LiDAR che devono funzionare su lunghe distanze. Man mano che il fascio diverge di più, l'energia si distribuisce su un'area più ampia, riducendo potenzialmente la potenza del segnale di ritorno, specialmente a distanze maggiori.

Interazione atmosferica

La divergenza del raggio può anche svolgere un ruolo nel modo in cui il laser interagisce con particelle nell'atmosfera come polvere, nebbia o pioggia. Un raggio laser con una divergenza maggiore potrebbe disperdersi di più a causa delle interazioni con queste particelle, il che può ridurre la portata effettiva e la precisione del sistema LiDAR in determinate condizioni.

Frequenza di campionamento

La frequenza di campionamento si riferisce al numero di punti raccolti da un sistema LiDAR in un dato periodo. Si misura in hertz (Hz). Una frequenza di campionamento più elevata significa che vengono raccolti più punti al secondo, con conseguente nuvola di punti più densa.

Tuttavia, una frequenza di campionamento più elevata significa anche che vengono raccolti più dati, il che può portare a dimensioni di file maggiori e tempi di post-elaborazione più lunghi. Pertanto, la frequenza di campionamento di un sistema LiDAR dovrebbe essere scelta con attenzione in base alle specifiche esigenze di densità del progetto.

È importante notare che la sola frequenza di campionamento non determina l'accuratezza dei dati LiDAR. Anche altri fattori, come la divergenza del raggio laser e l'accuratezza dell'IMU e del GPS, svolgono un ruolo significativo nel determinare l'accuratezza dei dati.

Calibrazione IMU

La precisione del LiDAR è strettamente legata alla precisione dell'IMU. Quando un drone vola a un ritmo costante, l'IMU potrebbe perdere la sua precisione. Quindi, la maggior parte dei sistemi LiDAR aerei richiede la calibrazione dell'IMU prima, durante e dopo il volo. Se l'IMU non è calibrata, può produrre dati imprecisi, influenzando le analisi successive e le applicazioni che si basano sui dati LiDAR.

Esistono due metodi comuni per calibrare l'IMU durante il volo del drone: le calibrazioni "a otto" e "a accelerazione-rallentamento". Sia i metodi di calibrazione manuale che quelli automatici forniscono gli stessi risultati.

Il sistema LiDAR integrato di DJI utilizza il metodo di calibrazione "accelerazione-rallentamento" e il processo di calibrazione IMU viene integrato automaticamente quando si esegue un volo di missione. Quando si pilota manualmente il sistema LiDAR di DJI, l'app DJI Pilot ricorderà all'utente di ricalibrare l'IMU dopo un periodo di tempo di volo.

Fattori che influenzano le prestazioni

Efficienza e velocità di penetrazione possono essere influenzate da vari fattori nella tecnologia LiDAR. La divergenza del raggio e i ritorni multipli svolgono un ruolo nella penetrazione, mentre la calibrazione IMU influisce sulla precisione. L'allineamento delle strisce influisce sulla precisione e diversi metodi di scansione influenzano la copertura e la densità della scansione verticale. Anche la velocità di volo e la velocità di campionamento influiscono sulla densità.

Fattori che influenzano la densità :

• Frequenza di campionamento : una frequenza di ripetizione degli impulsi (PRF) o una frequenza di campionamento più elevate possono determinare una maggiore densità di punti, supponendo che altri fattori come la velocità di volo e l'altitudine rimangano costanti.
  
  
• Altitudine di volo : volare a un'altitudine inferiore solitamente determina una maggiore densità di punti perché gli impulsi laser hanno un'impronta minore sul terreno.
  
  
• Sovrapposizione : il rilevamento con linee di volo sovrapposte può aumentare la densità dei punti nelle regioni sovrapposte.
  
  
• Terreno e vegetazione : caratteristiche come foreste dense possono dare origine a più risultati da un singolo impulso laser, aumentando potenzialmente la densità effettiva in quelle aree.
  
  
• Velocità di volo: una velocità di volo più lenta consente una maggiore densità di punti poiché il sensore LiDAR ha più tempo per inviare impulsi laser e rilevarne i ritorni.

Elaborazione dei dati LiDAR grezzi

Densità della nuvola di punti

La densità descrive il numero di punti LiDAR raccolti per unità di area. Spesso è espressa come punti per metro quadrato (pts/m^2). Ad esempio, una densità di 10 pts/m^2 significa che, in media, ci sono 10 punti di ritorno LiDAR in ogni metro quadrato dell'area esaminata.

Diversi settori verticali hanno requisiti diversi per la densità del cloud di punti:

• Rilievo e mappatura : per le mappe in scala 1:500, la densità richiesta della nuvola di punti è ≥16 punti/metro quadrato.
  
  
• Ispezione delle linee elettriche : per un'analisi dettagliata delle barriere arboree o per ispezioni approfondite, le linee di trasmissione richiedono in genere almeno 25 punti/metro quadrato. Alcune specifiche richiedono densità ancora migliori, che in genere vanno da 50 a 250 punti/metro quadrato.
  
  
• Rilievo forestale : per soddisfare le esigenze di segmentazione dei singoli alberi è necessaria una densità della nuvola di punti di almeno 20 punti/metro quadrato.
  
  

Il software di elaborazione delle nuvole di punti grezzi solitamente ha anche una funzione per regolare la densità dei punti

Verifica della precisione dell'elevazione LiDAR

La verifica dell'accuratezza dei dati LiDAR mediante punti di controllo dell'elevazione è un metodo comune per garantire che i modelli digitali di elevazione (DEM) o i modelli digitali del terreno (DTM) derivati siano rappresentazioni accurate del terreno.

Principi per l'impostazione dei punti di controllo dell'elevazione:

• I posti di blocco devono essere distribuiti uniformemente e posizionati in modo ben visibile.
• Evitare di posizionarli in aree in cui le piste di volo si sovrappongono o dove ci sono bruschi cambiamenti di altitudine.
• I posti di blocco devono essere situati su superfici esposte e piane.
• Il riferimento di elevazione per i punti di controllo deve corrispondere al riferimento di elevazione della nuvola di punti laser.

Linee guida per i punti di controllo dell'elevazione:

• Distribuire i posti di blocco in modo uniforme in punti liberi.
• Non posizionarli dove le rotte di volo si incrociano o dove il livello del terreno cambia rapidamente.
• Dovrebbero trovarsi su un terreno aperto e pianeggiante.
• Assicuratevi che la loro altezza corrisponda a quella utilizzata nei dati LiDAR.

Formato nuvola di punti LAS

Il formato LAS è stato sviluppato dall'American Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ASPRS) per consentire lo scambio di dati di point cloud LiDAR tra diverse aziende e agenzie. Il formato LAS è un formato di file standardizzato per l'archiviazione e lo scambio di dati di point cloud LiDAR, contenente informazioni sulla posizione, l'intensità, la classificazione e altri attributi di ciascun punto. È anche il risultato consegnabile dai sistemi DJI LiDAR.

Il formato LAS per i dati del cloud di punti include informazioni quali le coordinate tridimensionali dei punti, i colori RGB, la riflettanza, l'ora GPS, il numero di ritorni e il tipo di ritorno di un punto.

Il versioning del file LAS può essere un problema quando si cerca di leggere o scrivere un file. È importante assicurarsi che la versione del file LAS utilizzata sia compatibile con il software di terze parti utilizzato per elaborarlo. Alcuni software di terze parti potrebbero non essere in grado di leggere o scrivere determinate versioni dei file LAS. Se si verifica un problema di compatibilità, potrebbe essere necessario utilizzare una versione diversa del file LAS o trovare un software di terze parti diverso che supporti la versione utilizzata. DJI Terra esporta i dati del point cloud LiDAR nel formato LAS versione 1.2, che è una versione altamente compatibile del file LAS.

Colorazione della nuvola di punti

Le nuvole di punti colorate possono fornire un contesto aggiuntivo agli utenti, rendendo più facile interpretare e comprendere i dati. Ad esempio, un edificio e un albero potrebbero avere forme strutturali simili in certi aspetti, ma il colore può differenziarli all'istante.

La maggior parte dei sistemi LiDAR aerei sono dotati di telecamere RGB che catturano immagini ad alta risoluzione simultaneamente alla raccolta dati LiDAR. Queste immagini possono quindi essere utilizzate per assegnare valori di colore ai punti LiDAR corrispondenti.

Vantaggi della colorazione:

• Aspetto visivo: le nuvole di punti colorate sono più accattivanti e comprensibili rispetto a quelle in scala di grigi.
  
  
• Analisi avanzata: il colore può fornire informazioni aggiuntive, ad esempio aiutando nell'analisi della vegetazione distinguendo tra diversi tipi di piante o nella mappatura urbana per differenziare tra diverse infrastrutture.
  
  • Integrazione con altri set di dati: una nuvola di punti colorata può essere facilmente integrata con altri set di dati geospaziali, offrendo una visione completa di un'area rilevata.
• Processo di fotogrammetria aggiuntivo: oltre alla colorazione delle nuvole di punti, è possibile utilizzare anche le foto RGB per l'elaborazione fotogrammetrica.

Traiettoria di volo

La traiettoria si riferisce al percorso percorso da un UAV dotato di un sistema LiDAR durante la raccolta dati. La traiettoria è un fattore critico nell'elaborazione dei dati LiDAR perché fornisce dati di posizione per ogni punto nel point cloud. Le informazioni sulla traiettoria sono necessarie per georeferenziare accuratamente i dati LiDAR e produrre modelli 3D accurati dell'area esaminata.

SBET si riferisce a Smoothed Best Estimate of Trajectory. È un formato di file post-elaborato comunemente utilizzato che contiene dati GPS e IMU altamente accurati. Questo formato del file di traiettoria può essere correlato con il point cloud LAS per un'ulteriore post-elaborazione. Il file di traiettoria di post-elaborazione della missione LiDAR viene solitamente generato automaticamente insieme al file LAS del point cloud consegnabile. Può essere importato in software di terze parti per la visualizzazione della traiettoria.

Regolazione della striscia

La regolazione delle strisce è una procedura per correggere errori sistematici e disallineamenti nei dati LiDAR aerei, specialmente quando raccolti su più strisce di volo. Quando un terreno viene esaminato utilizzando LiDAR aerei, l'area è solitamente coperta da più strisce sovrapposte o percorsi di volo. La sovrapposizione è intenzionale per garantire la continuità della copertura e facilitare la correzione degli errori.

Durante l'acquisizione dei dati LiDAR, diversi fattori possono introdurre errori nei dati:

• Deriva del sensore: nel tempo, le letture dell'IMU e del GPS potrebbero subire lievi deviazioni.
  
  
• Dinamica del volo: turbolenza, rapidi cambiamenti di altitudine e cambiamenti nell'orientamento dell'aereo possono influenzare i dati acquisiti.

A causa di questi fattori, le strisce di volo adiacenti possono talvolta mostrare discrepanze verticali o orizzontali. Se non corretti, questi errori possono influenzare le analisi e le applicazioni successive che si basano sui dati LiDAR.

Vantaggi della regolazione delle strisce:

• Maggiore coerenza dei dati: riduce le discrepanze e garantisce la continuità tra le piste di volo adiacenti.
  
  
• Derivati di qualità superiore: la qualità dei prodotti derivati, quali i modelli digitali di elevazione (DEM) e i modelli digitali di superficie (DSM), è migliorata.
  
  
• Affidabilità: aumenta la fiducia nell'accuratezza del set di dati LiDAR, rendendolo più affidabile per varie applicazioni, dalla mappatura topografica alla silvicoltura.

Elaborazione dei dati LiDAR grezzi con il software DJI Terra

Il software DJI Terra è l'unico software supportato utilizzato per elaborare ed esportare i dati grezzi del cloud di punti LiDAR raccolti da un sistema DJI LiDAR nel formato universale LAS.

Caratteristiche principali dell'elaborazione LiDAR

DJI Terra è un software di elaborazione dati raw LiDAR gratuito che consente la creazione di deliverable di point cloud LAS dai dati raw LiDAR. È anche ricco di funzionalità aggiuntive.

Regola la densità della nuvola di punti

Si riferisce al numero di punti raccolti per unità di area. Questa funzione consente di regolare la densità dei punti per soddisfare specifiche esigenze del settore.

Ottimizzare la precisione del Point Cloud

Questa funzionalità utilizza l'algoritmo LPP (Locality Preserving Projections) per ridurre al minimo il comune fenomeno di stratificazione delle nuvole di punti, allineando le nuvole di punti su uno strato più sottile per migliorare la precisione del modello di nuvola di punti.

Nuvola di punti liscia

Questa funzionalità perfeziona la nuvola di punti filtrando il rumore e riducendo l'impatto degli errori, per creare una rappresentazione visiva più fluida.

Classificazione del punto di terra

Utilizzato per distinguere i punti a terra dagli altri oggetti nella nuvola di punti per generare un modello digitale di elevazione (DEM).

Genera DEM

Questa funzione genera un modello digitale di elevazione (DEM) in formato GeoTiFF a partire dalla nuvola di punti del terreno classificata.

Controllo e spostamento della precisione verticale

Verifica l'accuratezza dei dati LiDAR utilizzando punti di controllo dell'elevazione per garantire che i DEM o DTM derivati siano rappresentazioni accurate del terreno.

Trasformazione del sistema di coordinate

Consente la facile trasformazione dei sistemi di coordinate geodetiche o proiettate locali per diversi progetti di mappatura e rilevamento in tutto il mondo.

Applicazioni LiDAR aviotrasportate

Gestione forestale

Il LiDAR ha un'ampia gamma di applicazioni nella gestione forestale. Può stimare l'altezza degli alberi, misurare la biomassa e mappare la struttura forestale. Utilizzando il LiDAR, i gestori forestali possono ottenere informazioni dettagliate sulla volta forestale, cosa difficile da ottenere utilizzando i metodi di rilevamento tradizionali. Uno dei principali vantaggi del LiDAR è la sua capacità di rilevare più ritorni da un singolo impulso laser, consentendogli di "vedere attraverso" la vegetazione e mappare accuratamente la superficie del terreno. Questa capacità rende il LiDAR particolarmente utile per stimare l'elevazione del terreno e identificare i cambiamenti nella copertura forestale nel tempo, il che può essere utile per tracciare gli sforzi di deforestazione e riforestazione. Inoltre, il LiDAR può aiutare nello sviluppo di inventari forestali, che sono fondamentali per una gestione forestale sostenibile.

Misurazione volumetrica

La tecnologia LiDAR può fornire misurazioni accurate per calcoli di volumetria, il che è utile per settori quali estrazione mineraria, edilizia e silvicoltura. Utilizzando i dati del point cloud LiDAR, è possibile calcolare con precisione il volume di una scorta o la quantità di materiale rimosso da un sito. Queste informazioni possono essere utilizzate per la gestione dell'inventario, il controllo dei costi e la pianificazione delle risorse.

Rilievo topografico

LiDAR è ovviamente uno strumento efficace per i rilievi topografici, in quanto può mappare con precisione la forma e le caratteristiche della superficie terrestre. A differenza della fotogrammetria, LiDAR può penetrare attraverso la chioma e catturare misurazioni accurate della superficie del terreno, anche in aree con fitta copertura vegetale. Questo perché LiDAR utilizza impulsi laser per rilevare il terreno e la chioma degli alberi guardando attraverso gli spazi tra le foglie, con conseguente migliore rilevamento dei punti a terra.

Ricerca archeologica

L'Airborne LiDAR può essere facilmente utilizzato nella ricerca archeologica per mappare aree enormi e difficili da raggiungere e scoprire strutture nascoste sulla superficie. Il sensore LiDAR può penetrare la vegetazione e catturare dati ad alta risoluzione, rendendo possibile identificare strutture che sarebbero difficili o impossibili da vedere da terra. Ciò può aiutare gli archeologi a comprendere meglio la disposizione di antiche città e insediamenti e ad acquisire informazioni sulle passate attività umane.

Ispezione delle linee elettriche

La tecnologia LiDAR può essere utilizzata per ispezionare le linee elettriche, il che può essere impegnativo a causa dell'altezza e della posizione delle linee. Utilizzando i dati del point cloud LiDAR, è possibile creare una mappa dettagliata delle linee elettriche e dei loro dintorni. Ciò può aiutare a identificare potenziali problemi come la crescita della vegetazione o linee cedevoli, che possono causare interruzioni di corrente o pericoli per la sicurezza.

Ispezione delle infrastrutture

Grazie alla capacità del LiDAR di rilevare piccole imperfezioni e crepe, molti stanno utilizzando la tecnologia per scansionare carreggiate e facciate di edifici/ponti. Ciò può aiutare ad avvisare i project manager di problemi con le strutture che devono essere risolti immediatamente. Con la cattura delle facciate in particolare, è importante implementare un sistema LiDAR che sia gimblato per affrontare la facciata.