LiDAR, tehlikeli operasyonlar yerine orman kaynakları araştırmalarını daha güvenli ve verimli hale getiriyor

Uygulama Arka Planı

Orman kaynaklarının mevcut durumuna ve gelişimine hakim olmanın ana yolu olarak orman kaynakları araştırması, sürdürülebilir orman kaynaklarının yönetimi ve korunması için büyük önem taşımaktadır.

Geleneksel orman araştırma teknolojisi nispeten geri ve kapsamlıdır.Müfettişlerin, yüksek emek yoğunluğu ve öngörülemeyen risklerle ormanın iç bölgelerine inmeleri gerekiyor.Orman parametrelerinin elde edilmesi, saha çalışanları tarafından saha örneklemesine ve saha ölçümüne bağlıdır.Kullanılan araçlar, yalnızca elde taşınan altimetre, DBH cetveli ve şerit metre gibi nispeten orijinal ölçüm cihazlarıyla sınırlıdır.Sadece zaman alıcı ve zahmetli olmakla kalmayıp, aynı zamanda sadece küçük ölçekli ormanlık alan bilgilerini elde edebilir ve inceleme kapsamı kapsamlı değildir.

Uzaktan algılama teknolojisinin hızlı gelişimi, verimli ve geniş alanlı orman kaynakları araştırmasının gerçekleştirilmesi için umut vermektedir.Ancak, optik uzaktan algılama görüntülerinin orman örtüsüne "Nüfuz edememesi" ve orman dikey yapı bilgisini elde edemediği gerçeği nedeniyle, mevcut etkin meşcere parametreleri sınırlıdır.

Uygulama Yönü

LiDAR teknolojisi, büyük ölçüde güneş gibi harici ışık kaynaklarına dayanan geleneksel optik uzaktan algılamadan farklıdır.Hedefleri tespit etmek için aktif olarak lazer ışınları yayarak tüm hava koşullarında çalışma yeteneğine sahiptir.Multiecho teknolojisinin desteğiyle, lidar tarafından yayılan darbeli lazer ışını, orman dikey yapı bilgisini tamamen elde etmek için üç boyutlu nokta bulutu verilerini elde etmek için ağaç gövdesine ve hatta orman boşluğundan zemine ulaşabilir ve son olarak ağaç yüksekliği, DBH ve hacim gibi orman parametre bilgilerini çıkarın.

Şu anda, geniş alanlı orman kaynaklarının araştırılması ve izlenmesi, esas olarak karasal ve SLAM 3D lazer tarayıcılarla desteklenen hava kaynaklı LiDAR biçimindedir.LiDAR teknolojisi esas olarak bitki sayısı, ağaç yüksekliği, DBH ve gölgelik yoğunluğu gibi temel meşcere parametrelerinin çıkarılmasına ve meşcere hacminin tahminine uygulanır.

01 Stand sayısı

Ağaç sayısı, meşcere yoğunluğunu tanımlamak için önemli bir indeks olan belirli bir alandaki ağaçların miktar bilgisidir.Ağaç numarası çıkarma algoritması, yerel maksimum algılama için nokta bulutu verileri tarafından üretilen gölgelik yükseklik modeline (CHM) dayanır.Penceredeki maksimum değeri elde etmek için CHM'yi geçtikten sonra, bitki numarası bilgisini almak için taç tepe noktası elde edilebilir.

02 Stand ağaç yüksekliği

Meşcere yüksekliği sadece ağaç büyümesinin bir yansıması değil, aynı zamanda orman hacmini tahmin etmek için de önemli bir parametredir.LiDAR teknolojisi, sadece orman gölgelik nokta bulutunu değil, aynı zamanda orman gölgelik altındaki arazi nokta bulutunu da elde edebilir.İki işlemle elde edilen CHM'ye dayanarak, tek ağaç yükseklik parametreleri taç köşeleri kullanılarak çıkarılabilir.

03 DBH ağaçların

DBH, ağaçların büyüme durumunu değerlendirmek için önemli parametrelerden biridir.

Manuel ölçüm yöntemi, DBH parametresi olarak ağacın kökünden 1,3 m uzaktaki ağacın çapını ölçmek için DBH cetvelini kullanmaktır.Karasal veya SLAM LiDAR nokta bulutu verilerine dayalı ağaç DBH bilgilerini çıkarma yöntemi, Hough uydurma daire yöntemidir.Bu yöntem, tek ağaç nokta bulutunu segmentlere ayırmak için kullanılır.Bu temelde, 1,3 m DBH yüksekliğindeki nokta bulutu verileri, karşılık gelen iki boyutlu ızgara görüntüsünü oluşturmak için yakalanır.Daha sonra dairesel uydurma için Hough dönüşümü uydurma daire algoritması kullanılır ve elde edilen dairesel çap ağaç DBH'si olarak kabul edilebilir.

04Stand kanopi yoğunluğu

Gölgelik yoğunluğu, orman büyümesinin makro yansımasıdır ve kesim yoğunluğunu belirleyen anahtar faktördür.Gölgelik yoğunluğu, gölgelik projeksiyonu ve orman arazisi alanının yüzdesidir.

Geleneksel uzaktan algılama yöntemlerinin, Ortofoto Görüntüsünden (DOM) orman kanopisini bölümlere ayırmak için karmaşık görüntü işleme algoritmalarını kullanması ve ardından kanopinin orman alanına oranını sayarak gölgelik yoğunluğunu hesaplaması gerekir.Çoklu yankı teknolojisine dayalı LiDAR, basit ve verimli olan ilk ekonun bitki örtüsü noktalarının ilk ekonun toplam noktalarına oranını doğrudan sayarak gölgelik yoğunluğunu elde eder.

LiDAR'ın Avantajları

LiDAR, orman kaynaklarının araştırılması ve izlenmesinde bariz avantajlara sahiptir:

1. Büyük ölçekli orman kaynaklarının araştırılması ihtiyaçlarını karşılamak için yüksek operasyonel verimlilik

Örnek olarak Hi-Cloud havadaki LiDAR PM-1500 alındığında, dallar, gövde ve yüzey gibi kapsamlı üç boyutlu bilgileri etkili bir şekilde elde edebilen dört yankı ve 2 milyon nokta / s'ye kadar tarama hızına sahiptir. Stand parametrelerini doğru bir şekilde çıkarın.Ayrıca 1500 metre uzunluğundaki menzili sayesinde sadece yüksek düşüşlü dağlık araziden korkmamakla kalmayıp, aynı zamanda geniş bir kapsama alanına sahip tek harekat ve inceleme harekâtının verimliliği büyük ölçüde iyileştirildi.

2.Daha az manuel müdahale, personel güvenliği

PM-1500 havadan LiDAR'ın operasyon yarıçapı 30 km'ye ulaşabilir ve görev, rota planlamasından sonra manuel müdahaleye gerek kalmadan otomatik olarak yürütülebilir.Personel soruşturmasının güvenliğini sağlamak ve kazaları önlemek için operatörlerin ormanlık alanın derinliklerine inmesine gerek yoktur.

3.Orman kaynakları araştırmasının zengin sonuçları

Geleneksel uzaktan algılama araçlarıyla elde edilebilen meşcere sayısı, taç genişliği ve kanopi yoğunluğu gibi konvansiyonel parametrelere ek olarak, LiDAR teknolojisi ayrıca ağaç yüksekliği ve DBH parametrelerini doğrudan elde edebilir ve meşcere hacmini doğru bir şekilde tahmin edebilmek için orman kaynakları araştırması için daha doğru ve kapsamlı parametre bilgileri.

4.Veriler nesnel, doğru ve izlenebilir

Saha örnekleme anketine manuel olarak dayanıldığında, anket kapsamının ve nesnelerinin seçimi genellikle rastgele ve özneldir ve anket faaliyeti, izlenebilirlik olmadan yalnızca bir kez gerçekleştirilebilir, bu da anket sonuçlarının nesnelliğini ve doğruluğunu sağlamanın zorluğuna yol açabilir.

LiDAR teknolojisine dayalı olarak, bir yandan tüm aralığı kapsayan orman nokta bulutu verileri elde edilebilirken, diğer yandan nokta bulutu veri işleme algoritmasına dayalı olarak aralık içindeki genel meşcere parametrelerinin otomatik olarak çıkarılması gerçekleştirilebilir. .

Ek olarak, havadaki, karasal, SLAM ve diğer çok kaynaklı LiDAR verilerinin füzyon işlemi yoluyla, daha ayrıntılı tek ağaç standı parametre çıkarma gereksinimlerini bile karşılayabilir.LiDAR teknolojisi, stand parametrelerinin çıkarılmasında emsalsiz bir objektifliğe ve etkinliğe sahiptir.