वनस्पति क्षेत्रों में LiDAR: जमीनी अवलोकन और उनकी सीमाओं का मूल्यांकन

परिभाषित करें कि प्रश्न जमीन से संबंधित है या वृक्षावरण से

वनस्पति सर्वेक्षण इलाके, वृक्षावरण संरचना, सापेक्ष वृक्ष की ऊंचाई या उनके संबंध को लक्षित कर सकते हैं। प्रत्येक उद्देश्य बदलता है जो अवलोकन मायने रखता है। यदि DTM की आवश्यकता है, तो प्रचुर मात्रा में वृक्षावरण-शीर्ष बिंदु यह साबित नहीं करते हैं कि जमीन दर्ज की गई थी। यदि वनस्पति संरचना की आवश्यकता है, तो आक्रामक सफाई से बहुमूल्य जानकारी समाप्त हो सकती है। उत्पादों और विश्लेषण इकाइयों जैसे प्लॉट, कॉरिडोर अनुभाग, या नमूना क्षेत्रों को परिभाषित करें। तय करें कि मैदान में परिणामों की जाँच कैसे होगी। यह सेंसर और डेटा संग्रह विकल्पों को घने दिखने वाले बादल के बजाय सूचना की आवश्यकता की ओर निर्देशित करता है, जिसकी स्पष्ट पूर्णता का इच्छित विश्लेषण से बहुत कम संबंध हो सकता है।

जमीनी अवलोकनों को अंतराल और ज्यामिति से जोड़ें

कुछ लेज़र पल्स पत्तियों और शाखाओं के बीच के छिद्रों के माध्यम से जमीन तक पहुँच सकते हैं। अवसर वनस्पति संरचना, देखने की दिशा, कैप्चर ज्यामिति और सिस्टम विशेषताओं पर निर्भर करता है। LiDAR केवल सभी ठोस वृक्षावरणों के आर-पार नहीं देखता है। घने आवरण के तहत, ज़मीनी अवलोकन विरल या असमान रह सकते हैं। इलाके के विवरण का वादा करने से पहले साइट का निरीक्षण करें। एक परीक्षण ब्लॉक को कठिन वनस्पति का प्रतिनिधित्व करना चाहिए और स्वीकृत जमीनी बिंदुओं के स्थानिक वितरण को प्रदर्शित करना चाहिए, न कि केवल एक रंगीन अवलोकन। अनुरोधित उत्पाद के लिए पर्याप्त समर्थन की कमी वाले क्षेत्रों की पहचान करें ताकि अतिरिक्त माप या स्पष्ट सीमा पर शीघ्र विचार किया जा सके।

सभी रिटर्न को उपयोगी जमीनी समर्थन से अलग करें

कुछ सिस्टम अपनी क्षमताओं के अनुसार, एक पल्स से कई रिटर्न रिकॉर्ड करते हैं। ये ऊर्ध्वाधर संरचना का वर्णन करने में मदद कर सकते हैं, लेकिन अंतिम रिटर्न स्वचालित रूप से ग्राउंड नहीं होता है। शाखाएँ, झाड़ियाँ या अन्य सतहें अंतर्निहित भूभाग तक पहुँचे बिना नीची हो सकती हैं। ज्यामिति और संदर्भ का उपयोग करके वर्गीकृत करें, फिर परिणाम का निरीक्षण करें। जहां प्रासंगिक हो वहां रिटर्न विशेषताएँ और पंक्ति पहचान बनाए रखें। निर्यात के दौरान विशेषता हानि बाद के मूल्यांकन विकल्पों को कम कर सकती है। अवर्गीकृत और स्वीकृत ग्राउंड-पॉइंट घनत्व से अलग कुल घनत्व की रिपोर्ट करें, जिससे प्राप्तकर्ताओं को यह समझने में मदद मिलेगी कि कौन से अवलोकन वास्तव में किसी इलाके के उत्पाद का समर्थन करते हैं।

साइट की स्थितियों के अनुसार योजना बनाएं

मार्गों में भू-आकृति, कवर, परिचालन पहुंच और विमान क्षमता का ध्यान रखना चाहिए। अतिरिक्त दृष्टिकोण या कवरेज कुछ परिस्थितियों में मदद कर सकते हैं, लेकिन तकनीकी सेटिंग्स और पैंतरेबाज़ी को सिस्टम दस्तावेज़ीकरण और अनुमोदित ऑपरेटिंग योजना का पालन करना होगा। ढलानों और कैनोपी अंतरालों पर स्कैनिंग ज्यामिति और प्रक्षेपवक्र समर्थन का आकलन करें। प्रासंगिकता की जांच किए बिना पिछले प्रोजेक्ट के मापदंडों की नकल न करें। बार-बार तुलना के लिए मौसमी वनस्पति स्थितियों को रिकॉर्ड करें। ग्राउंड अवलोकन, स्थिति रिकॉर्ड और फ़ील्ड सत्यापन पर एक साथ विचार करने की आवश्यकता है; कोई भी एकल उड़ान पैरामीटर प्रत्येक वन या वृक्षारोपण वातावरण में पूर्ण जमीनी कवरेज की गारंटी नहीं दे सकता है।

प्रतिनिधि प्रोफ़ाइल में वर्गीकरण की समीक्षा करें

घनी वनस्पतियों, खुले मैदान, ढलानों और आवरण संक्रमणों के माध्यम से क्रॉस-सेक्शन चुनें। जांचें कि क्या एल्गोरिदम विश्वसनीय इलाके का अनुसरण करता है या इसके बजाय निचली वृक्षावरण सतहों को जोड़ता है। इसके विपरीत, अत्यधिक आक्रामक सेटिंग्स द्वारा तीक्ष्ण जमीनी विशेषताओं को हटाया जा सकता है। अनिश्चित पैटर्न की व्याख्या करते समय फ़ील्ड साक्ष्य और सहायक तस्वीरें का उपयोग करें। पहले और बाद के उदाहरण सुरक्षित रखें. ऊपर से नीचे वर्गीकरण रंग प्रदर्शन ऊर्ध्वाधर गलतियों को छिपा सकता है, जबकि प्रोफाइल दिखाता है कि क्या पैरामीटर परिवर्तन वास्तविक ग्राउंड सपोर्ट में सुधार करता है या केवल परिणाम को सुचारू बनाता है। विविध परिदृश्य में पसंदीदा सेटिंग लागू करने से पहले कई स्थितियों की समीक्षा करें।

कमजोर जमीनी समर्थन वाले क्षेत्र मानचित्र पर दिखाएँ

परियोजना-औसत घनत्व लगभग बिना किसी जमीनी बिंदु वाले क्षेत्रों को छुपा सकता है। स्थानिक रूप से गणनाओं या दूरियों का निरीक्षण करें और उन्हें प्रस्तावित DTM ग्रिड से संबंधित करें। व्यापक अनदेखे क्षेत्रों को ऐसे नहीं भरना चाहिए जैसे कि उन्हें खुले मैदान के समान ही समर्थन प्राप्त हो। यदि अंतर्वेशन की आवश्यकता है, तो इसकी विधि और सीमाओं का दस्तावेजीकरण करें और कम-आत्मविश्वास वाले क्षेत्रों की पहचान करने पर विचार करें। एक समर्थन मानचित्र मापे गए आकार को अनुमानित आकार से अलग करता है। यह पहुंच योजना, इलाके की व्याख्या और स्थानीय जमीनी स्वरूप के प्रति संवेदनशील अन्य कार्यों के लिए मायने रखता है। यह प्राप्तकर्ताओं को यह समझने में भी मदद करता है कि स्पष्ट रेखापुंज विवरण वास्तव में कैनोपी के नीचे देखी गई जानकारी से अधिक क्यों हो सकता है।

उपयुक्त आधार पर वनस्पति की ऊँचाई को सामान्य करें

वनस्पति-ऊंचाई विश्लेषण चयनित जमीनी मॉडल के साथ अवलोकनों की तुलना करता है। एक पक्षपाती आधार सापेक्ष वृक्षावरण की ऊंचाई को बदलता है, भले ही ऊपरी सतह के अवलोकन संतोषजनक दिखाई देते हों। सामान्यीकरण से पहले निर्देशांक प्रणाली, ऊंचाई संदर्भ और ग्रिड संरेखण की जांच करें। कैनोपी किनारों, ढलानों और ब्लॉक जोड़ों पर अविश्वसनीय मूल्यों की समीक्षा करें। प्रत्येक नकारात्मक परिणाम को उसका कारण खोजे बिना दूर न करें; पंजीकरण या इंटरपोलेशन समस्या पैटर्न की व्याख्या कर सकती है। सटीक DTM संस्करण और सामान्यीकरण विधि को बनाए रखें। यदि इलाके में बाद में सुधार किया जाता है, तो यह संबंध मूल रूप से उपयोग किए गए ऊंचाई स्रोत का ट्रैक खोए बिना विश्लेषण को अद्यतन करने की अनुमति देता है।

पर्यावरण के लिए उपयुक्त संदर्भों के साथ सत्यापन करें

वनस्पति के नीचे संदर्भ माप की अपनी चुनौतियाँ हैं। उत्पाद का उचित परीक्षण करने में सक्षम विधि चुनें और उसकी सीमाओं का दस्तावेजीकरण करें। त्रुटि व्यवहार भिन्न होने पर खुली और ढकी हुई स्थितियों को अलग करें। प्रसंस्करण में प्रयुक्त नियंत्रण बिंदु पर्याप्त स्वतंत्र साक्ष्य नहीं हैं। जाँच बिंदु स्थान, कवर, अंतर और बहिष्करण के कारणों को रिकॉर्ड करें। यदि परीक्षण केवल खुले पहुंच मार्गों पर उपलब्ध है, तो इसके परिणामों को पूरे जंगल में विस्तारित करने के बजाय उस सीमा को बताएं। प्राप्तकर्ताओं को पता होना चाहिए कि वास्तव में कौन से वातावरण की तुलना विश्वसनीय संदर्भों से की गई थी और कौन से वातावरण का कम प्रत्यक्ष मूल्यांकन किया गया है।

एक सूचनात्मक वानिकी हैंडओवर बनाएँ

रिपोर्ट में कवर संदर्भ, ग्राउंड-पॉइंट समर्थन, प्रोफाइल, DTM और सीमित-समर्थन क्षेत्रों को मिलाएं। जहां वृक्षावरण-ऊंचाई वाले उत्पाद शामिल हैं, उनकी विधि और इलाके के आधार की व्याख्या करें। बाद की व्याख्या और मॉडलिंग से प्रत्यक्ष अवलोकनों को अलग करें। केवल एक सम्मोहक पूर्वावलोकन के बजाय इस साक्ष्य के माध्यम से NiVO LiDAR कॉन्फ़िगरेशन का आकलन करें। ऐसे निर्णयों के लिए भूभाग मॉडल उपयोग करने से पहले पूरक सर्वेक्षण पर चर्चा करें, जिन्हें मॉडल में उपलब्ध न होने वाला सूक्ष्म विवरण चाहिए। यह वनस्पति अवलोकनों के महत्व को बरकरार रखता है जबकि इस वादे से बचता है कि साइट का प्रत्येक अस्पष्ट हिस्सा समान स्तर की विश्वसनीय जमीनी जानकारी प्रदान करता है।

उदाहरणात्मक परिदृश्य: घनी वृक्षावरण लेकिन सीमित जमीनी अवलोकन

एक काल्पनिक वन-किनारे LiDAR सर्वेक्षण की कल्पना करें जिसका पूर्वावलोकन काफी विस्तृत दिखाई देता है। अनुरोधित उत्पाद संभावित पहुँच मार्ग की समीक्षा के लिए भूभाग मॉडल है। एक समीक्षक सभी रिटर्न से स्वीकृत ग्राउंड पॉइंट को अलग करता है और पाता है कि घनी वृक्षावरण इसके नीचे समान रूप से सघन समर्थन प्रदान नहीं करती है। केवल औसत परियोजना घनत्व की रिपोर्ट करने के बजाय ग्राउंड-पॉइंट वितरण को मैप किया जाता है। प्रोफ़ाइल खुले कगार, लगाए गए किनारे और मार्ग के सबसे अस्पष्ट हिस्से को पार करती हैं। वे दिखाते हैं कि कहां भूभाग अंतर्वेशन पर निर्भर करता है और कहां प्रत्यक्ष अवलोकन मजबूत स्थानीय समर्थन प्रदान करते हैं। इसलिए समीक्षा रंगीन प्रदर्शन में संयुक्त सभी बिंदुओं की उपस्थिति के बजाय इच्छित सतह का अनुसरण करती है।

केवल अंतराल भरने के लिए निचली शाखाओं को जमीन के रूप में स्वीकार करने से बचने के लिए वर्गीकरण का परीक्षण किया जाता है। जहां उपलब्ध हो वहां उपयुक्त फ़ील्ड साक्ष्य की तुलना दर्ज की गई प्रस्तुत स्थितियों से की जाती है। खुले मैदान के समान दर्जा देने के बजाय खराब समर्थित क्षेत्रों की पहचान की जाती है। यदि मार्ग नियोजन के लिए अनुपलब्ध विवरण की आवश्यकता होती है, तो स्वीकृति से पहले पूरक सर्वेक्षण पर चर्चा की जाती है। पैकेज वृक्षावरण जानकारी, जमीनी अवलोकन और मॉडल किए गए इलाके को अलग करता है। यह काल्पनिक मामला उपयोगी वनस्पति संरचना को संरक्षित करता है जबकि एक आकर्षक घने बादल को संपूर्ण जमीनी जानकारी का एक असमर्थित वादा बनने से रोकता है। यह उपयोगकर्ताओं को यह निर्णय लेने के लिए एक स्थानिक आधार भी देता है कि कोई अन्य माप कहाँ सबसे मूल्यवान है।

मार्ग की समीक्षा के लिए, टीम वास्तविक जमीनी अवलोकनों द्वारा समर्थित मोटे या स्पष्ट रूप से सीमित उत्पाद के साथ एक अच्छे दिखने वाले इंटरपोलेटेड इलाके ग्रिड की तुलना करती है। यह नहीं मानता कि बेहतर ग्रिड स्वचालित रूप से अधिक जानकारीपूर्ण है। स्वीकृति यह पहचानती है कि कौन से हिस्से इच्छित व्याख्या का समर्थन करते हैं और कहाँ अन्य माप की आवश्यकता है। ग्राउंड-सपोर्ट मानचित्र, वर्गीकरण उदाहरण और परीक्षण की गई संदर्भ स्थितियाँ डेटासेट के साथ रहती हैं। यह उत्पाद को आगे के काम की योजना बनाने के लिए उपयोगी बनाता है, साथ ही दृश्य रेखापुंज विवरण को प्रत्येक कैनोपी अनुभाग के नीचे नई मापी गई जमीन समझने से रोकता है।