Elde tutulan LiDAR Ormancılık Araştırmasında Devrim Yaratacak: Noktalık Bulutlardan Dijitalleşme ile Kesin Meyve Ağacı Verilerine

Orman araştırmalarını düşündüğünüzde aklınıza ne geliyor? Yoğun ormanlarda yürürken ölçüm bandı ve bir yükseklik ölçer mi? Ya da bir ağacın altında durup yukarı bakıyor musunuz?Yüksekliğini tahmin etmeye çalışıyorum.Bu geleneksel yöntemler sadece iş yoğunluğu değil aynı zamanda yanlışlıklara da yatkındır.3 boyutlu tarama teknolojisinin AI algoritmaları ile birlikte ormancılık anketlerini nasıl kolay ve doğru hale getirdiğini göstermek!

Geleneksel orman araştırmaları genellikle ölçüm bandı ve yükseklik ölçüm cihazı taşımayı gerektirir, yoğun ormanlarda ve uzak dağlarda gezinir.İnsanın da hatası vardır.Orman araştırma endüstrisindeki en önemli sorunlar şunlardır:

• Geleneksel el ölçümleri (kaset ölçümü/yükseklik ölçümü) zaman alıcı, emek yoğun ve pahalıdır.
• Değişiklikler, bölge örtüsü ve insan hatası, hataların kontrol edilmesini zorlaştırır.
• Sadece temel doğrusal veriler toplanabilir ve veri boyutu sınırlıdır, bu da hassas yönetimin ihtiyaçlarını karşılamaz.
• Büyük ölçekli anketler sadece örneklemeye dayanır ve bu da temsil edici olmayan verilerle sonuçlanır.

LiDAR teknolojisinin gelişmesiyle birlikte, 3D nokta bulutu teknolojisi ormancılık araştırmalarında dijital bir devrim yarattı.verilerin verimli ve esnek toplama yetenekleriyle, orman araştırmalarını "manuel ve ham" yaklaşımından "akıllı ve hassas" bir döneme taşıyor.Meyve ağaçlarını hasarlardan korumak ve tırmanıştan kaynaklanan güvenlik risklerini ortadan kaldırmakBasit bir tarama ile tüm orman alanının 3 boyutlu yapısı yakalanır.

Elde tutulan LiDAR'ın temel avantajı, gerçek dünyadaki orman manzarasını dijital olarak yakalama ve özel yazılımlar aracılığıyla bireysel ağaç bilgilerini hassas bir şekilde çıkarma ve analiz etme yeteneğidir.Tüm süreç basit ve verimlidir.Tüm veri toplama ve çıkış işlemini tamamlamak için dört adım şunlardır:

Bu resme bir göz atalım:

Bu bir el laser tarayıcısı kullanarak toplanan 3 boyutlu nokta bulutu verileridir. Nokta bulutu sadece orman alanının gerçek rengini (manzara ağaçları veya orman standları gibi) değil aynı zamanda,entegre yüksek hassasiyetli RTK modülü ile, karmaşık kontrol noktalarına gerek kalmadan mutlak koordinat nokta bulutlarının gerçek zamanlı çıkışını sağlar.Yer ölçümcüleri basitçe planlanmış bir yol boyunca yürüyebilir ve zengin 3 boyutlu uzay koordinatları bilgisi toplayabilirlerİster yoğun ağaç taçları, ister altındaki ağaç gövdeleri olsun, her şey kolayca "dijitalleştirilir".

Ağaçlar üst üste yatan dallarla birlikte büyüdüklerinde, geleneksel yöntemlerle aralarını ayırt etmek zordur. Bununla birlikte, nokta bulutu yazılımında her şey netleşir.Güçlü uzaylı kümelenme algoritmaları sayesinde, yazılım ağaçları kesin bir şekilde segmentleyebilir, her ağaca farklı renk etiketleri atayabilir.ve ormancılık araştırmaları artık sadece ormanı görmüyorAma şimdi ağaçları tam olarak görebiliyorum.

Tek ağaç segmentasyonu tamamlandıktan sonra, gerçek çalışma başlar. özel hesaplama ve analiz modülü zengin bir araç kutusu sunar:birleşme, ağaçları silmek, destek çubuklarını çıkarmak, taç analizi ve hatta stok hacmi ve karbon depolamasını hesaplamak.

"Attribute Calculation" tuşuna tıklayarak sistem otomatik olarak ayrıntılı bir ağaç raporu oluşturur.

• Yerel konum (X, Y, Z)
• Ağacın yüksekliği (m)
• DBH (Süt yüksekliğindeki çap) (cm)
• Taç çapı (m)
• Yer çapı (m)
• Dal yüksekliği (m)

Veriler doğru ve eksiksiz, hepsi tek tıklamayla!

Veriler elinizdeyken haritalar gereklidir. Proje raporlama veya orman yönetimi için olsun, sezgisel bir dağılım haritası olması gerekir.Yazılım güçlü bir “Distribution Map” jenerasyon aracı içerirMülkiyet eşiklerini belirleyerek gerçek dünya gereksinimlerine göre ağaçları doğru bir şekilde filtreleyebilirsiniz (örneğin, sadece 5 metreden daha uzun ağaçlar veya belirli bir değerden daha büyük bir DBH olanları gösterin).

El ölçümlerinden LiDAR dijital anketlerine kadar, bu sadece araçlarda bir yükseltme değil, ormancılık anketlerine yaklaşımdaki bir dönüşümdür.Neden giderek daha fazla insan orman araştırmaları için el LiDAR'a dönüyorÇekirdek dört yenilmez avantajta yatıyor:

• Dokunmasız tarama:Mükemmel bir şekilde, meyve ağaçlarına zarar vermeden veya tırmanıştan güvenlik riskini göze almadan, karmaşık meyve bahçesi arazisine uyarlanabilir.
• 3 boyutlu ağaç yapısının yüksek hassasiyetle restore edilmesi:Ağaç yüksekliği, DBH ve taç çapı hataları geleneksel aletlere göre önemli ölçüde daha düşüktür.
• Verimlilik artışı:Alan çalışmalarının ve ofis çalışmalarının, yeryüzünde veri doğrulama ile birleştirilmesi.
• İzlenebilir ve kolayca entegre edilebilen veriler:Dijital nokta bulutu verileri, meyve bahçelerinin iyi yönetimini destekleyen çok boyutlu ağaç parametrelerini otomatik olarak çıkarabilir.

"Ormanda yürümekten" "bilgisayara bakmaya", "tahmin etmekten" "doğru hesaplamaya"," Elde tutulan LiDAR, geleneksel meyve ağacı araştırmalarının birçok zorluğunu tamamen çözdü.Ormancılık araştırmalarında "manuel ve kaba" bir yaklaşımdan "tek tıklama taraması, akıllı analiz" modeline devrim yarattı.