Lidar, hedefi lazer ışığıyla aydınlatarak ve yansıyan ışığı bir sensörle ölçerek bir hedefe olan mesafeyi ölçen bir ölçme yöntemidir. Daha sonra, hedefin dijital 3D temsillerini yapmak için lazer geri dönüş süreleri ve dalga boylarındaki farklılıklar kullanılabilir. Lidar bazen 3D lazer tarama, 3D tarama ve lazer taramanın özel bir kombinasyonu olarak adlandırılır. Karasal, havadan ve mobil uygulamalara sahiptir.
Lidar yaygın olarak jeodezi, jeomatik, arkeoloji, coğrafya, jeoloji, jeomorfoloji, sismoloji, ormancılık, atmosferik fizik, lazer rehberliği, havadan lazer alan haritalama (ALSM) ve lazer altimetri uygulamaları ile yüksek çözünürlüklü haritalar yapmak için kullanılır. Teknoloji aynı zamanda bazı otonom araçların kontrol ve navigasyonunda da kullanılıyor.
Tarım
Tarım robotları, ot ve gübre dispersiyonları, algılama teknikleri ve yabancı ot kontrolü görevi için bitki izciliği gibi çeşitli amaçlarla kullanılmaktadır.
Lidar, pahalı gübrenin nereye uygulanacağını belirlemeye yardımcı olabilir. Tarlaların topografik haritasını oluşturabilir ve tarım arazilerinin yamaçlarını ve güneşe maruz kalma durumunu ortaya çıkarabilir. Tarımsal Araştırma Servisinde araştırmacılar, araziyi yüksek, orta veya düşük verim bölgelerine göre sınıflandırmak için önceki yıllardan elde edilen tarım arazisi verim sonuçlarıyla bu topografik verileri kullanabilirler. Bu, verimi en üst düzeye çıkarmak için gübrenin nereye uygulanacağını göstermektedir.
Lidar artık tarladaki böcekleri izlemek için kullanılıyor. Lidar kullanımı cinsiyet ve tür tanımlaması ile uçan böceklerin hareketlerini ve davranışlarını tespit edebilir. 2017 yılında Amerika Birleşik Devletleri, Avrupa ve Çin’de bu teknoloji hakkında patent başvuruları yayınlandı.
Başka bir uygulama, yeşillik büyümesini ve budama veya diğer bakım ihtiyacını tespit etmek, meyve üretiminde farklılıkları tespit etmek veya bitkileri saymak için meyve bahçelerinde ve üzüm bağlarında mahsul haritalamadır.
Lidar, yeşilliklerin hassas tarım ekipmanlarına veya sürücüsüz bir traktöre GPS sinyallerini engellediği fındık ve meyve bahçeleri gibi GPS tarafından reddedilen durumlarda yararlıdır. Lidar sensörleri, sıraların kenarlarını algılayabilir, böylece tarım ekipmanı GPS sinyali yeniden kurulana kadar hareket etmeye devam edebilir.
Bitki türlerinin sınıflandırılması
Yabancı otların kontrol edilmesi bitki türlerinin tanımlanmasını gerektirir. Bu, 3 boyutlu lidar ve makine öğrenimi kullanılarak yapılabilir. Lidar, bitki konturlarını aralık ve yansıma değerlerine sahip bir “nokta bulutu” olarak üretir. Bu veriler dönüştürülür ve özellikler bundan çıkarılır. Türler biliniyorsa, özellikler yeni veri olarak eklenir. Türler etiketlenir ve özellikleri başlangıçta gerçek ortamdaki türleri tanımlamak için bir örnek olarak saklanır. Bu yöntem etkilidir çünkü düşük çözünürlüklü bir lidar ve denetimli öğrenme kullanır. Bitki boyutundan bağımsız ortak istatistiksel özelliklere sahip hesaplaması kolay bir özellik seti içerir.
Arkeoloji
Lidar, saha kampanyalarının planlanması, orman gölgelik altında haritalama özellikleri ve yerden ayırt edilemeyen geniş, sürekli özelliklerin gözden geçirilmesi de dahil olmak üzere arkeolojide birçok kullanıma sahiptir. Lidar hızlı ve ucuz bir şekilde yüksek çözünürlüklü veri setleri üretebilir. Lidar türevli ürünler analiz ve yorumlama için bir Coğrafi Bilgi Sistemine (CBS) kolayca entegre edilebilir.
Lidar ayrıca, bitki örtüsüyle gizlenmiş mikro topografyayı ortaya çıkarabilen arkeolojik alanların yüksek çözünürlüklü dijital yükseklik modelleri (DEM’ler) oluşturmaya yardımcı olabilir. Geri dönen lidar sinyalinin yoğunluğu, özellikle kızılötesi spektrum kullanılarak haritalama yapılırken alanlar gibi düz vejetated yüzeylerin altına gömülen özellikleri tespit etmek için kullanılabilir. Bu özelliklerin varlığı bitki büyümesini ve dolayısıyla geri yansıyan kızılötesi ışık miktarını etkiler. Örneğin, Kanada Fort Beauséjour – Fort Cumberland Ulusal Tarihi Bölgesi’nde, lidar, 1755’te Fort kuşatmasıyla ilgili arkeolojik özellikleri keşfetmiştir. Yerde veya hava fotoğrafçılığı ile ayırt edilemeyen özellikler, DEM, çeşitli açılardan yapay aydınlatma ile oluşturulmuştur. Başka bir örnek Arlen Chase ve eşi Diane Zaino Chase tarafından Caracol’da çalışmıştır. 2012 yılında, lidar, Honduras ormanının La Mosquitia bölgesindeki efsanevi La Ciudad Blanca şehri veya “Maymun Tanrı’nın Şehri” ni aramak için kullanılmıştır. Yedi günlük haritalama döneminde, insan yapımı yapılara dair kanıtlar bulunmuştur. Haziran 2013’te Mahendraparvata şehrinin yeniden keşfi açıklanmıştır. Güney New England’da, lidar, bölgenin yoğun orman gölgelikleri tarafından hava fotoğrafçılığında gizlenmiş taş duvarları, bina temellerini, terk edilmiş yolları ve diğer manzara özelliklerini ortaya çıkarmak için kullanılmıştır. Kamboçya’da, Demian Evans ve Roland Fletcher tarafından Angkor manzarasında antropojenik değişiklikleri ortaya çıkarmak için lidar verileri kullanılmıştır.
2012 yılında Lidar, Meksika’nın Michoacán’daki Angamuco’daki Purépecha yerleşiminin bugünkü Manhattan’daki kadar çok binaya sahip olduğunu saptamıştır; El Mirador kenti diğer sitelerde 2018 yılında, lidar kullanan arkeologlar Maya Biyosfer Rezervinde, Maya uygarlığının daha önce düşünülenden çok daha büyük olduğunu gösteren “büyük bir yerleşim” olan 60.000’den fazla insan yapımı yapı keşfetmiştir.
Otonom Araçlar
Otonom araçlar, dönen lazer ışınlarını kullanarak engel tespiti ve ortamlarda güvenle dolaşmaktan kaçınmak için lidar kullanabilirler. Lidar sensöründen maliyet haritası veya nokta bulutu çıktıları, ortamdaki potansiyel engellerin nerede bulunduğunu ve robotun bu potansiyel engellerle ilgili olarak nerede olduğunu belirlemek için robot yazılımı için gerekli verileri sağlar. Singapur’un Singapur-MIT Araştırma ve Teknoloji İttifakı (SMART), özerk lidar araçları için aktif olarak teknolojiler geliştirmektedir. Robotik veya araç otomasyonunda yaygın olarak kullanılan lidar sensörleri üreten şirketlere örnek olarak Sick ve Hokuyo verilebilir. Lidar sensörlerinden yararlanan engel algılama ve kaçınma ürünlerine örnek olarak Autonomous Solution, Inc. Tahmini 3D Lazer Sistemi ve Velodyne HDL-64E verilebilir. Lidar simülasyon modelleri otonom araba simülatörlerinde de sunulmaktadır.
İlk nesil otomotiv adaptif cruise control sistemleri sadece lidar sensörlerini kullanmıştır.
Taşıma sistemleri için nesne algılama
Ulaşım sistemlerinde, araç ve yolcu güvenliğini sağlamak ve sürücü yardımı sağlayan elektronik sistemler geliştirmek için aracı ve çevresini anlamak şarttır. Lidar sistemleri ulaşım sistemlerinin güvenliğinde önemli bir rol oynamaktadır. Adaptif Hız Kontrolü (ACC), Acil Fren Yardımı ve Kilitlenmeyi Önleyici Fren Sistemi (ABS) gibi sürücü yardımına ve araç güvenliğine katkıda bulunan birçok elektronik sistem, bir aracın ortamının otonom ya da yarı özerk olarak hareket edeceğini tespit etmeye bağlıdır. Lidar haritalaması ve tahmini bunu başarır.
Temel hususlara genel bakış:
Mevcut lidar sistemleri, lazer ışınını bölen döner altıgen aynalar kullanır. Üst üç kiriş araç ve ileri engeller için, alt kirişler şerit işaretlerini ve yol özelliklerini tespit etmek için kullanılır. Lidar kullanmanın en büyük avantajı, mekansal yapının elde edilmesi ve bu verilerin, araçta bulunan nesnelerin statik ve dinamik özellikleri açısından araç ortamının daha iyi bir resmini elde etmek için radar vb. ortamı. Tersine, lidarla ilgili önemli bir sorun, kötü hava koşullarında nokta bulutu verilerinin yeniden yapılandırılmasındaki zorluktur. Şiddetli yağmurda, örneğin, lidar sisteminden yayılan ışık atımları kısmen ‘yankı’ adı verilen verilere gürültü ekleyen yağmur damlacıklarından yansır.
Aşağıda, araç ortam koşullarını tespit etmek için lidar verilerinin işlenmesi ve sensör füzyonu yoluyla diğer sensörlerden gelen verilerle birlikte kullanılan çeşitli yaklaşımlar açıklanmaktadır.
3-D lidar kullanarak GRID tabanlı işleme ve radar ölçümü ile füzyon
Philipp Lindner ve Gerd Wanielik tarafından önerilen bu yöntemde lazer verileri çok boyutlu bir doluluk ızgarası kullanılarak işlenir. Dört katmanlı bir lazerden gelen veriler, sinyal düzeyinde önceden işlenir ve daha sonra engellerin özelliklerini çıkarmak için daha yüksek bir seviyede işlenir. Bir kombinasyon iki ve üç boyutlu ızgara yapısı kullanılır ve bu yapılardaki boşluk birkaç ayrı hücreye döşenir. Bu yöntem, çok sayıda ham ölçüm verisinin, kanıt ızgarasının hücreleri olan uzamsal kaplarda toplanmasıyla etkili bir şekilde ele alınmasına izin verir. Her hücre, hücre işgalini tanımlayan bir olasılık ölçüsü ile ilişkilidir. Bu olasılık, zaman içinde elde edilen lidar sensörünün menzil ölçümü ve Bayes teoremi ile ilişkili yeni bir menzil ölçümü kullanılarak hesaplanır. İki boyutlu bir ızgara önündeki bir engeli gözlemleyebilir, ancak engelin arkasındaki alanı gözlemleyemez. Bunu ele almak için, engelin arkasındaki bilinmeyen duruma 0.5 olasılık verilir. Üçüncü boyutu veya başka terimlerle çok katmanlı bir lazer kullanılarak, bir nesnenin uzamsal konfigürasyonu, ızgara yapısına bir karmaşıklık derecesine eşlenebilir. Bu, ölçüm noktalarının üç boyutlu bir ızgaraya aktarılmasıyla elde edilir. İşgal altındaki ızgara hücreleri 0,5’ten büyük bir olasılığa sahip olacak ve haritalama, olasılığa bağlı olarak renk kodlu olacaktır. Kullanılmayan hücreler 0,5’ten daha düşük bir olasılığa sahip olacak ve bu alan genellikle beyaz boşluk olacaktır. Bu ölçüm daha sonra araç üzerindeki sensör konumu ve dünya koordinat sistemindeki araç konumu kullanılarak bir ızgara koordinat sistemine dönüştürülür. Sensörün koordinatları, araç üzerindeki konumuna bağlıdır ve aracın koordinatları, sert bir sahneye göre araç hareketini tahmin eden egomotion tahmini kullanılarak hesaplanır. Bu yöntem için ızgara profili tanımlanmalıdır. İletilen lazer ışınının dokunduğu ızgara hücreleri, Bresenham’ın çizgi algoritması uygulanarak hesaplanır. Uzamsal olarak genişletilmiş yapıyı elde etmek için, bu hücrelerin bağlı bir bileşen analizi gerçekleştirilir. Bu bilgi daha sonra nesnenin uzamsal özelliklerini elde etmek için dönen bir kaliper algoritmasına aktarılır. Lidar algılamaya ek olarak, iki kısa menzilli radar kullanılarak elde edilen RADAR verileri, nesnenin hızı gibi ek dinamik özelliklerini elde etmek için entegre edilmiştir. Ölçümler nesneye potansiyel bir mesafe fonksiyonu kullanılarak atanır.
Avantajlar ve dezavantajlar
Nesnelerin geometrik özellikleri, döner kumpas algoritması kullanılarak 3-D doluluk ızgarası tarafından elde edilen ölçümlerden verimli bir şekilde çıkarılır. Radar verilerinin lidar ölçümlerine birleştirilmesi, engelin hızı ve engelin yeri gibi, aracın veya sürücünün güvenliği sağlamak için yapılacak eyleme karar vermesine yardımcı olan sensör konumuna göre bilgi verir. Tek endişe, bu veri işleme tekniğini uygulamak için hesaplama gereksinimidir. Gerçek zamanlı olarak uygulanabilir ve 3-boyutlu doluluk ızgarası büyük ölçüde kısıtlanmışsa etkili olduğu kanıtlanmıştır. Ancak bu, 3-D ızgara temsili için, uzamsal verileri daha etkili bir şekilde manipüle eden özel mekansal veri yapıları kullanılarak daha da geniş bir aralığa geliştirilebilir.
Birden çok nesne algılama ve izleme için 3 boyutlu lidar ve renkli kamera füzyonu
Bu yöntemde Soonmin Hwang ve ark., tarafından önerilen çerçeve dört adıma ayrılmıştır. İlk olarak, kamera ve 3 boyutlu lidardan gelen veriler sisteme girilir. Lidar ve kameradan gelen her iki giriş paralel olarak elde edilir ve kameradan alınan renkli görüntü lidar ile kalibre edilir. Verimliliği artırmak için, ön işleme olarak yatay 3-D nokta örnekleme uygulanır. İkincisi, segmentasyon aşaması, tüm 3-D noktalarının sensörden uzaklık başına birkaç gruba ayrıldığı ve yakın düzlemden uzak düzleme yerel düzlemlerin ardışık olarak tahmin edildiği yerdir. Yerel düzlemler istatistiksel analiz kullanılarak tahmin edilmektedir. İlk düzlemi hesaplamak için sensöre daha yakın nokta grubu kullanılır. Geçerli yerel düzlem kullanılarak, bir sonraki yerel düzlem yinelemeli bir güncelleme ile tahmin edilir. 2-D görüntüdeki nesne teklifleri, ön plandaki nesneleri arka plandan ayırmak için kullanılır. Daha hızlı ve doğru algılama ve izleme için 300 fps’de Nesne Tahmini için İkili Normlu Degradeler kullanılır. BING, bir görüntü penceresinin nesnesini tahmin etmek için, özellik çıkarma ve test işlemini hızlandıran normlu gradyan ve ikili versiyonunun bir kombinasyonudur. Bu şekilde ön plan ve arka plan nesneleri ayrılır. BING kullanarak bir görüntünün nesnelliğini tahmin ettikten sonra nesneler oluşturmak için 3-D noktaları gruplandırılır veya kümelenir. Kümeleme, daha az parametrik özelliğinden dolayı sağlam olabilen DBSCAN (Gürültülü Uygulamaların Yoğunluk Bazlı Mekansal Kümelenmesi) algoritması kullanılarak yapılır. Kümelenmiş 3-D noktaları, yani 3-D segmenti kullanılarak, 2-D görüntü üzerine 3-D noktaları yansıtılarak daha doğru ilgi alanları (ROI’ler) oluşturulur. Üçüncü adım, geniş ölçüde iki parçaya bölünmüş algılamadır. Birincisi, Hızlı R-CNN kullanılarak elde edilen 2-D görüntüde nesne algılamadır, çünkü bu yöntemin eğitime ihtiyacı yoktur ve aynı zamanda bir görüntüyü ve ilgilenilen birkaç bölgeyi de dikkate alır. İkincisi, spin görüntü yöntemi kullanılarak yapılan 3 boyutlu uzayda nesne tespiti. Bu yöntem, belirli bir nesneyi temsil etmek için yerel ve global histogramları çıkarır. İki boyutlu görüntü ve 3 boyutlu uzay nesnesi algılama sonuçlarını birleştirmek için, aynı 3 boyutlu bölge dikkate alınır ve 2 boyutlu görüntü ve 3 boyutlu alandan iki bağımsız sınıflandırıcı dikkate alınan bölgeye uygulanır. Skor kalibrasyonu her iki dedektörden de tek bir güven skoru elde etmek için yapılır. Bu tek puan olasılık şeklinde elde edilir. Son adım takip etmektir. Bu, hareket eden nesneleri şimdiki ve geçmiş çerçevede ilişkilendirerek yapılır. Nesne izleme için segment eşleme benimsenir. Ortalama, standart sapma, nicelenmiş renk histogramları, hacim boyutu ve bir segmentin 3-D nokta sayısı gibi özellikler hesaplanır. Öklid mesafesi, segmentler arasındaki farkları ölçmek için kullanılır. Bir nesnenin görünüşünü ve kaybolmasını değerlendirmek için, iki farklı çerçeveden benzer bölümler (Öklid mesafesine bağlı olarak elde edilir) alınır ve fiziksel mesafe ve farklılık puanları hesaplanır. Skorlar önceki karedeki her segment için bir aralığın ötesine geçerse, izlenen nesnenin kaybolduğu kabul edilir.
Avantajlar ve dezavantajlar
Bu yöntemin avantajları 2-D görüntü ve 3-D verileri birlikte kullanmaktır, F-skoru (testin doğruluğunun bir ölçüsünü verir), ortalama hassasiyet (AP), lidardan sadece 3-D veri olduğundakinden daha yüksektir. Kullanılmış. Bu puanlar çerçeveyi değerlendiren geleneksel ölçümlerdir. Bu yöntemin dezavantajı, BING, nesne sınırlama kutularının küçük bir setini öngördüğü için, nesne teklifi tahmini için BING’in kullanılmasıdır.
Lidar kullanarak engel tespiti ve yol ortamının tanınması
Kun Zhou ve ark. sadece nesne algılama ve izlemeye odaklanmakla kalmaz, aynı zamanda şerit işaretleme ve yol özelliklerini de tanır. Daha önce de belirtildiği gibi, lidar sistemleri lazer ışını altı ışına bölen dönen altıgen aynalar kullanır. Üst üç katman, araçlar ve yol kenarı nesneleri gibi ileri nesneleri tespit etmek için kullanılır. Sensör, hava koşullarına dayanıklı malzemeden üretilmiştir. Lidar tarafından tespit edilen veriler birkaç segmente kümelenir ve Kalman filtresi tarafından izlenir. Buradaki veri kümelemesi, araçlar, tabelalar vb. gibi farklı nesneleri ayıran nesne modeline dayanan her bir segmentin özelliklerine dayanarak yapılır. Bu özellikler, nesnenin boyutlarını vb. içerir. Araçların arka kenarlarındaki reflektörler araçları diğer nesnelerden ayırır. Nesne izleme, izleme kararlılığı ve nesnelerin hızlandırılmış hareketi dikkate alınarak 2 aşamalı bir Kalman filtresi kullanılarak yapılır Lidar yansıtıcı yoğunluk verileri, tıkanıklıklarla başa çıkmak için güçlü regresyon kullanılarak frenleme tespiti için kullanılır. Yol işaretlemesi, pürüzlü ve parlak yüzeyler ayırt edilerek değiştirilmiş bir Otsu yöntemi kullanılarak tespit edilir.
Avantajları
Şerit kenarlığını gösteren yol kenarındaki reflektörler bazen çeşitli nedenlerden dolayı gizlenir. Bu nedenle, yol sınırını tanımak için başka bilgilere ihtiyaç vardır. Bu yöntemde kullanılan lidar, nesneden yansıtıcılığı ölçebilir. Böylece, bu veri ile yol sınırı da tanınabilir. Ayrıca, hava şartlarına dayanıklı kafaya sahip sensör kullanımı, kötü hava koşullarında bile nesnelerin algılanmasına yardımcı olur. Sel öncesi ve sonrası kanopi yükseklik modeli buna iyi bir örnektir. Lidar, yüksek detaylı kanopi yüksekliği verilerini ve yol kenarlığını algılayabilir.
Lidar ölçümleri, engelin mekansal yapısını tanımlamaya yardımcı olur. Bu, nesneleri boyuta göre ayırt etmeye ve üzerinde sürmenin etkisini tahmin etmeye yardımcı olur.
Lidar sistemleri, daha iyi menzil ve eğrilerdeki engellerin algılanmasına yardımcı olan geniş bir görüş alanı sağlar. Bu, daha dar bir görüş alanına sahip RADAR sistemlerine göre önemli bir avantajdır. Lidar ölçümünün farklı sensörlerle kaynaşması, gerçek zamanlı uygulamalarda sistemi sağlam ve kullanışlı hale getirir, çünkü lidar bağımlı sistemler algılanan nesne hakkındaki dinamik bilgileri tahmin edemez.
Lidar’ın manipüle edilebileceği, kendi kendini süren otomobillerin kaçmak için harekete geçtiği gösterilmiştir.
Biyoloji ve Koruma
Lidar, ormancılıkta da birçok uygulama bulmuştur. Kanopi yükseklikleri, biyokütle ölçümleri ve yaprak alanı havadaki lidar sistemleri kullanılarak incelenebilir. Benzer şekilde lidar, Enerji ve Demiryolu ve Ulaştırma Bakanlığı da dahil olmak üzere birçok endüstri tarafından daha hızlı bir anket yöntemi olarak kullanılmaktadır. Topografik haritalar, oryantiring haritalarının üretimi gibi eğlence amaçlı kullanım da dahil olmak üzere, lidardan kolayca yararlanılabilir.
Buna ek olarak, Save the Redwoods League, Kuzey Kaliforniya sahilindeki uzun kızıl ağaçların haritasını çıkarmak için bir proje üstlenilmiştir. Lidar, araştırma bilimcilerinin sadece daha önce eşlenmemiş ağaçların yüksekliğini ölçmesine değil, aynı zamanda sekoya ormanının biyolojik çeşitliliğini de belirlemesine izin vermiştir. North Coast lidar projesinde Lig ile çalışan Stephen Sillett, bu teknolojinin eski sekoya ağaçlarını korumak ve korumak için gelecekteki çabaları yönlendirmede yararlı olacağını iddia etmektedir.
Jeoloji ve Toprak Bilimi
Havadaki ve durağan lidar tarafından üretilen yüksek çözünürlüklü dijital yükseklik haritaları, jeomorfolojide (Dünya yüzey topografyasının kökeni ve evrimi ile ilgili jeobilim dalı) önemli ilerlemelere yol açmıştır. Nehir terasları ve nehir kanalı bankaları gibi ince topografik özellikleri tespit etme, bitki örtüsü gölgesinin altındaki kara yüzeyi yükselmesini ölçme, yükseklikteki uzamsal türevleri daha iyi çözme ve tekrar araştırmaları arasındaki yükseklik değişikliklerini tespit etme gibi lidar yetenekleri birçok yeni çalışmayı sağlamıştır. 2005 yılında Mont Blanc masifindeki Tour Ronde, iklim değişikliğinin ve yüksek irtifadaki permafrostun bozulmasının neden olduğu iddia edilen büyük kaya yüzleri üzerinde şiddetli kaya düşmesi oluşumunu izlemek için lidarın kullanıldığı ilk yüksek dağ olmuştur.
Lidar ayrıca yapısal jeoloji ve jeofizikte havadaki lidar ve GPS arasında arızaların tespiti ve incelenmesi, yükselmenin ölçülmesi için bir kombinasyon olarak kullanılmaktadır. İki teknolojinin çıktısı, araziler için son derece hassas yükseklik modelleri üretebilir – modeller, ağaçlar yoluyla zemin yüksekliğini bile ölçebilir. Bu kombinasyon en meşhur ABD, Washington’daki Seattle Fayının yerini bulmak için kullanılmıştır. Bu kombinasyon aynı zamanda Mt. St. Helens 2004’teki yükselişten önceki ve sonraki verileri kullanmıştır. Havadaki lidar sistemleri buzulları izler ve küçük miktarlarda büyüme veya düşüş tespit etme yeteneğine sahiptir. Uydu tabanlı bir sistem olan NASA ICESat, bu amaç için bir lidar alt sistemi içerir. NASA Havadan Topoğrafik Haritalayıcı, ayrıca buzulları izlemek ve kıyı değişikliği analizi yapmak için yaygın olarak kullanılmaktadır. Kombinasyon aynı zamanda toprak araştırması yaparken toprak bilimcileri tarafından da kullanılır. Ayrıntılı arazi modellemesi, toprak bilimcilerinin toprak mekansal ilişkilerindeki kalıpları belirten eğim değişikliklerini ve yer şekil kırılmalarını görmelerini sağlar.
Atmosfer
Başlangıçta, yakut lazerlere dayanarak, lazerin icat edilmesinden kısa bir süre sonra meteorolojik uygulamalar için lidar inşa edilmiş ve lazer teknolojisinin ilk uygulamalarından birini temsil etmiştir. Lidar teknolojisi o zamandan beri yeteneklerde büyük ölçüde genişlemiştir ve lidar sistemleri, profil bulutlarını, rüzgarları ölçmeyi, aerosolleri incelemek ve çeşitli atmosferik bileşenleri ölçmeyi içeren bir dizi ölçüm yapmak için kullanılmaktadır. Atmosferik bileşenler de yüzey basıncı (oksijen veya azot emilimini ölçerek), sera gazı emisyonları (karbondioksit ve metan), fotosentez (karbondioksit), yangınlar (karbon monoksit) ve nem (su buharı) gibi yararlı bilgiler sağlayabilir. Atmosferik lidarlar, ölçüm türüne bağlı olarak yere dayalı, havadan veya uydu olabilir.
Atmosferik lidar uzaktan algılama iki şekilde çalışır
– Atmosferden geri saçılımı ölçerek ve
– Yerdeki dağınık yansımayı (lidar havadayken) veya başka bir sert yüzeyi ölçerek.
Atmosferden geri saçılma, doğrudan bir miktar bulut ve aerosol verir. Rüzgarlar veya cirrus buz kristalleri gibi geri saçılımdan elde edilen diğer türetilmiş ölçümler, algılanan dalga boyunun ve / veya polarizasyonun dikkatle seçilmesini gerektirir. Doppler lidar ve Rayleigh Doppler lidar, geri saçılan ışığın frekansını ölçerek ışın boyunca sıcaklık ve / veya rüzgar hızını ölçmek için kullanılır. Hareket halindeki gazların Doppler genişlemesi, sonuçta ortaya çıkan frekans kayması yoluyla özelliklerin belirlenmesini sağlar. Konik tarama NASA HARLIE LIDAR gibi tarama lidarları, atmosferik rüzgar hızını ölçmek için kullanılmıştır. ESA rüzgar görevi ADM-Aeolus, dikey rüzgar profillerinin küresel ölçümlerini sağlamak için bir Doppler lidar sistemi ile donatılacaktır. 2008 Yaz Olimpiyatları’nda yat yarışması sırasında rüzgar alanlarını ölçmek için bir doppler lidar sistemi kullanılmıştır.
Doppler lidar sistemleri artık yenilenebilir enerji sektöründe rüzgar hızı, türbülans, rüzgar hızı ve rüzgar kesme verilerini elde etmek için başarıyla uygulanmaya başlamıştır. Hem darbeli hem de sürekli dalga sistemleri kullanılmaktadır. Darbeli sistemler dikey mesafe çözünürlüğü elde etmek için sinyal zamanlamasını kullanırken, sürekli dalga sistemleri dedektör odaklamaya dayanır.
Eolics terimi, hesaplamalı akışkanlar mekaniği simülasyonları ve Doppler lidar ölçümlerini kullanarak rüzgarın işbirliğine dayalı ve disiplinler arası çalışmasını tanımlamak için önerilmiştir.
Havadaki bir lidarın zemin yansıması, lidar dalga boyunda bir yüzey yansıtma ölçüsü verir (atmosferik geçirgenliğin iyi bilindiği varsayılarak), ancak zemin yansıması tipik olarak atmosferin absorpsiyon ölçümlerini yapmak için kullanılır. “Diferansiyel absorpsiyon lidarı” (DIAL) ölçümleri, yüzey yansıtıcılığını ve diğer iletim kayıplarını hesaba katmak için iki veya daha fazla aralıklı (<1 nm) dalga boyu kullanır, çünkü bu faktörler dalga boyuna nispeten duyarsızdır. Belirli bir gazın uygun emme hatlarına ayarlandığında, DIAL ölçümleri atmosferdeki o gazın konsantrasyonunu (karışım oranını) belirlemek için kullanılabilir. Bu, tüm lidar yolu boyunca entegre emilimin bir ölçüsü olduğundan, Entegre Yol Diferansiyel Emilim (IPDA) yaklaşımı olarak adlandırılır. IPDA lidarları darbeli veya CW olabilir ve tipik olarak iki veya daha fazla dalga boyu kullanabilir. IPDA lidarları, karbondioksitin ve metanın uzaktan algılanması için kullanılmıştır.
Sentetik dizi lidarı, bir dizi detektörüne ihtiyaç duymadan görüntüleme lidarına izin verir. Doppler hız ölçümü, ultra hızlı kare hızı (MHz) görüntülemenin yanı sıra uyumlu lidarda benek azaltımı için de kullanılabilir. Grant tarafından atmosferik ve hidrosferik uygulamalar için kapsamlı bir lidar bibliyografyası verilmektedir.
Scheimpflug prensibi
Atmosferik uzaktan algılama için başka bir lidar tekniği ortaya koyulmuştur. Scheimpflug lidarı (slidar) olarak adlandırılan Scheimpflug prensibine dayanmaktadır.
“Scheimpflug prensibinin anlamı, bir lazer ışını atmosfere iletildiğinde, tüm aydınlatıcı prob hacminin geri saçılma eko’sunun, nesne düzlemi, görüntü düzlemi ve lens düzlemi olduğu sürece diyaframı azaltmadan aynı anda odakta olmasıdır. birbiriyle kesişiyor “. İletilen lazer ışınının geri saçılma yankısını çözmek için iki boyutlu bir CCD / CMOS kamera kullanılır.
Bu nedenle, geleneksel lidar teknolojilerinde olduğu gibi, karmaşık nanosaniye darbe ışık kaynakları kullanmak yerine uzaktan algılama için diyot lazerler gibi sürekli dalga ışık kaynakları kullanılabilir. SLidar sistemi aynı zamanda kompakt lazer diyotları ve dizi dedektörlerine dayanan sağlam ve ucuz bir sistemdir. Scheimpflug prensibine dayanan sürekli dalga (CW) NO2 DIAL sistemi, ışık kaynağı olarak kompakt yüksek güçlü bir CW çok modlu 450 nm lazer diyot kullanılarak geliştirilmiştir. NO2 absorpsiyon spektrumunun çevrimiçi ve çevrim dışı dalga boylarındaki lazer emisyonları, lazer diyotun enjeksiyon akımının ayarlanmasıyla uygulanır. Lidar sinyalleri, Scheimpflug prensibini karşılayan 45 ° eğimli alan CCD görüntü sensörü ile tespit edilir. Yakın yatay bir yolda menzil kararlı NO2 konsantrasyonları NO2 DIAL sistemi tarafından 0.3-3 km aralığında elde edilir ve geleneksel bir hava kirliliği izleme istasyonu tarafından ölçülenlerle iyi bir uyum gösterir. 0,3–1 km’lik bölgede % 95 güven seviyesinde ± 0,9 ppbv’lik bir algılama hassasiyeti, karanlık NO2 ortamının doğru konsantrasyon ölçümüne izin veren 15 dakikalık ortalama ve 700 m menzil çözünürlüğü ile elde edilir. Bu çalışmada gösterilen düşük maliyetli ve sağlam DIAL sistemi, alan NO2 uzaktan algılama uygulamaları için birçok olasılık sunmaktadır.
Kolluk Kuvvetleri
Lidar hız silahları, hız sınırı uygulama amacıyla araçların hızını ölçmek için polis tarafından kullanılır. Ayrıca, adli tıp alanında olay yeri incelemelerine yardımcı olmak için kullanılmaktadır. Bir sahnenin taranması, daha sonra incelenmek üzere nesne yerleştirme, kan ve diğer önemli bilgilerin tam ayrıntılarını kaydetmek için alınır. Bu taramalar ayrıca atış durumunda mermi yörüngesini belirlemek için de kullanılabilmektedir.
Askeri
Çok az askeri uygulamanın olduğu bilinmektedir ve sınıflandırılmıştır (AGM-129 ACM gizli nükleer seyir füzesinin lidar tabanlı hız ölçümü gibi), ancak görüntüleme için kullanımlarında önemli miktarda araştırma yapılmaktadır. Daha yüksek çözünürlüklü sistemler, tanklar gibi hedefleri belirlemek için yeterli ayrıntı toplar. Askeri lidar uygulamalarına örnek olarak Areté Associates’in mayın karşı savaşı için Havadaki Lazer Madeni Tespit Sistemi (ALMDS) verilebilir.
Bir NATO raporu (RTO-TR-SET-098) biyolojik savaş ajanlarının ayrımcılığı için göze çarpan tespit yapmak için potansiyel teknolojileri değerlendirilmiştir. Değerlendirilen potansiyel teknolojiler Uzun Dalga Kızılötesi (LWIR), Diferansiyel Saçılma (DISC) ve Ultraviyole Lazer Kaynaklı Floresan (UV-LIFT) idi. Rapor şu sonuca varmıştır: Yukarıda test edilen ve tartışılan lidar sistemlerinin sonuçlarına dayanarak, Görev Grubu, kısa vadeli (2008-2010) stand-off tespit sistemlerinin uygulanması için en iyi seçeneğin UV-LIF olmasını önermektedir. Bununla birlikte, uzun vadede, ayırıcı Raman spektroskopisi gibi diğer tekniklerin biyolojik savaş ajanlarının tanımlanmasında yararlı olduğu kanıtlanabilmiştir.
Lazerle indüklenen Floresan’a (LIF) dayalı kısa menzilli kompakt spektrometrik lidar, stadyumlar, metrolar ve havaalanları gibi kritik iç, yarı kapalı ve açık hava mekanları üzerinde aerosol formunda biyo-tehditlerin varlığını saptamıştır. Bu gerçek zamana yakın kapasite, bir biyo-aerosol salımının hızlı bir şekilde tespit edilmesini sağlayacak ve yolcuları korumak ve kontaminasyonun boyutunu en aza indirmek için önlemlerin zamanında uygulanmasına izin verecektir.
Uzun Menzilli Biyolojik Standoff Algılama Sistemi (LR-BSDS), ABD Ordusu için biyolojik bir saldırının mümkün olan en erken ayrılma uyarısını sağlamak için geliştirilmiştir. Biyolojik ve kimyasal maddeler içeren sentetik aerosol bulutlarını uzun menzilde tespit etmek için helikopterle taşınan havadaki bir sistemdir. Tespit aralığı 30 km veya daha fazla olan LR-BSDS, Haziran 1997’de sahaya sürülmüştür. Alman şirketi Sick AG tarafından üretilen beş lidar birimi, 2005 DARPA Grand Challenge’ı kazanan otonom otomobil olan Stanley’de kısa menzilli tespit için kullanılmıştır.
Robotik bir Boeing AH-6, Haziran 2010’da lidar kullanan engellerden kaçınmayı da içeren tamamen otonom bir uçuş gerçekleştirmiştir.
Madencilik
Cevher hacimlerinin hesaplanması için cevher çıkarma alanlarında periyodik (aylık) tarama yapılarak yüzey verileri önceki tarama ile karşılaştırılarak yapılır.
Lidar sensörleri ayrıca Rio Tinto’nun Geleceğin Madeni’nde kullanılan Komatsu Otonom Nakliye Sistemi (AHS) gibi robotik madencilik araçlarının engel tespiti ve önlenmesi için de kullanılabilir.
Fizik ve Astronomi
Dünya çapında bir gözlemevi ağı, ay üzerine yerleştirilen reflektörlere olan mesafeyi ölçmek için lidarları kullanarak, ayın konumunun milimetre hassasiyetiyle ölçülmesine ve genel görelilik testlerinin yapılmasına izin verir. Mars Yörüngeli Lazer Altimetre, MOLA, Mars’ın yörüngesindeki bir uyduda (NASA Mars Global Surveyor) kırmızı gezegenin muhteşem bir küresel topografik araştırmasını üretmek için bir lidar aleti kullanmıştır. Lazer altimetreler, Mars, Ay (e Lunar Orbiter Lazer Altimetre (LOLA) Cıva (Mercury Lazer Altimetre (MLA), YAKIN-Shoemaker Lazer Menzil (NLR)’nin global yükseklik modellerini üretmiştir. Gelecek görevlerde lazer altimetre deneyleri de yer alacaktır. Jüpiter Buzlu Aylar Kaşifi (JUICE) görevinin bir parçası olarak Ganymede Lazer Altimetre (GALA) olarak.
Eylül 2008’de NASA Phoenix Lander, Mars atmosferindeki karı tespit etmek için lidar kullanmıştır.
Atmosferik fizikte lidar, orta ve üst atmosferin potasyum, sodyum veya moleküler azot ve oksijen gibi belirli bileşenlerinin yoğunluklarını ölçmek için bir uzaktan algılama aracı olarak kullanılır. Bu ölçümler sıcaklıkları hesaplamak için kullanılabilir. Lidar ayrıca rüzgar hızını ölçmek ve aerosol parçacıklarının dikey dağılımı hakkında bilgi vermek için de kullanılabilir.
JET nükleer füzyon araştırma tesisinde, Birleşik Krallık’ta Abingdon, Oxfordshire yakınlarında, lidar Thomson Saçılımı plazmanın Elektron Yoğunluğu ve Sıcaklık profillerini belirlemek için kullanılmıştır.
Kaya mekaniği
Lidar, kaya mekaniğinde, kaya kütle karakterizasyonu ve eğim değişimi tespiti için yaygın olarak kullanılmaktadır. Kaya kütlesinden bazı önemli jeomekanik özellikler, lidar vasıtasıyla elde edilen 3-D nokta bulutlarından elde edilebilir. Bu özelliklerden bazıları:
– Süreksizlik yönelimi
– Süreksizlik aralığı ve RQD
– Süreksizlik diyaframı
– Süreksizlik kalıcılığı
– Süreksizlik pürüzlülüğü
– Su sızması
Bu özelliklerin bazıları RMR indeksi ile kaya kütlesinin jeomekanik kalitesini değerlendirmek için kullanılmıştır. Ayrıca, süreksizliklerin yönelimi mevcut metodolojiler kullanılarak elde edilebildiğinden, bir kaya eğiminin jeomekanik kalitesini SMR indeksi üzerinden değerlendirmek mümkündür. Buna ek olarak, farklı zamanlarda elde edilen bir eğimden farklı 3-D nokta bulutlarının karşılaştırılması, araştırmacıların, kaya düşmeleri veya diğer heyelan süreçleri sonucunda bu zaman aralığında sahnede üretilen değişiklikleri incelemelerine izin verir.
THOR
THOR, Dünya’nın atmosfer koşullarını ölçmek için tasarlanmış bir lazerdir. Lazer bir bulut örtüsüne girer ve geri dönüş halinin kalınlığını ölçer. Sensör, dönüş ışığını ölçmek için kullanılan 7,5 inç genişliğinde bir fiber optik açıklığa sahiptir.
Robotik
Lidar teknolojisi robotikte çevre algısı ve nesne sınıflandırması için kullanılmaktadır. Lidar teknolojisinin arazinin üç boyutlu yükseklik haritalarını, zemine yüksek hassasiyetli mesafeyi ve yaklaşma hızını sağlama yeteneği, robotik ve insanlı araçların yüksek derecede hassasiyetle güvenli inişini sağlayabilir. Lidar, aynı anda lokalizasyon ve haritalama için robotikte yaygın olarak kullanılmaktadır ve robot simülatörlerine iyi entegre edilmiştir. Daha fazla örnek için yukarıdaki Askeri bölüme bakınız.
Uzay Uçuşu
Lidar, yakınlık operasyonlarında ve uzay aracının istasyon tutuculuğunda bağıl hızın menzil bulma ve yörünge elemanı hesaplaması için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Lidar, uzaydan gelen atmosferik çalışmalar için de kullanılmıştır. Bir uzay aracından ışınlanan lazer ışığının kısa darbeleri atmosferdeki küçük parçacıkları yansıtabilir ve uzay aracı lazeri ile hizalanmış bir teleskopa geri dönebilir. Bilim adamları, lidarın ‘yankısını’ tam olarak zamanlayarak ve teleskop tarafından ne kadar lazer ışığı alındığını ölçerek, parçacıkların yerini, dağılımını ve doğasını doğru bir şekilde belirleyebilirler. Sonuç, bulut damlacıklarından endüstriyel kirleticilere kadar başka yollarla tespit edilmesi zor olan atmosferdeki bileşenleri incelemek için devrim niteliğinde yeni bir araçtır. ”
Lazer altimetrisi, Mars’ın Mars Orbital Lazer Altimetre (MOLA) haritalaması, Ayın Yörünge Lazer Altimetre (LOLA) ve Ay’ın Ay Altimetre (LALT) haritalaması dahil olmak üzere gezegenlerin dijital yükseklik haritalarını yapmak için kullanılır ve Merkür’ün Merkür Lazer Altimetresi (MLA) haritalaması için kullanılmaktadır.
Ölçme
Havadaki lidar sensörleri, uzaktan algılama alanındaki şirketler tarafından kullanılır. Bir DTM (Dijital Arazi Modeli) veya DEM (Dijital Yükseklik Modeli) oluşturmak için kullanılabilirler; bir uçak tek bir köprüde 3-4 km genişliğinde bir alan elde edebileceğinden, bu daha büyük alanlar için oldukça yaygın bir uygulamadır. Kanopinin yüksekliğinin yanı sıra zemin yüksekliğinin verilebildiği ormanlarda bile daha düşük bir üst köprü ile 50 mm’nin altında daha yüksek dikey doğruluk elde edilebilir. Tipik olarak, verileri WGS’ye (Dünya Jeodezik Sistemi) bağlamak için coğrafi referanslı bir kontrol noktası üzerinden yapılandırılmış bir GNSS alıcısına ihtiyaç vardır.
LiDAR hidrografik incelemede de kullanılmaktadır. Suyun berraklığına bağlı olarak, LiDAR 0,9 m ila 40 m derinlikleri 15 cm dikey doğruluk ve 2,5 m yatay doğrulukla ölçebilir.
Ormancılık
Ormancılık yönetimini geliştirmek için lidar sistemleri de uygulanmıştır. Ölçümler, orman arazilerinde envanter almak ve bireysel ağaç yüksekliklerini, taç genişliğini ve taç çapını hesaplamak için kullanılır. Diğer istatistiksel analizler, gölgelik hacmi, ortalama, minimum ve maksimum yükseklikler ve bitki örtüsü tahminleri gibi toplam grafik bilgilerini tahmin etmek için lidar verilerini kullanılmaktadır. Hava LiDAR, 2020’nin başlarında Avustralya’daki çalı yangınlarını haritalamak için kullanıldı. Veriler, çıplak toprağı görüntülemek ve sağlıklı ve yanmış bitki örtüsünü tanımlamak için manipüle edilmiştir.
Ulaşım
Lidar, demiryolu endüstrisinde varlık yönetimi ve varlık departmanları tarafından varlık durum raporları oluşturmak için yol koşullarını değerlendirmek amacıyla kullanılmaktadır. CivilMaps.com, alanında lider bir firmadır. Lidar otomobiller için adaptif cruise control (ACC) sistemlerinde kullanılmaktadır. Siemens, Hella, Ouster ve Cepton gibi sistemler, araç ile önündeki herhangi bir araç arasındaki mesafeyi izlemek için tampon gibi aracın ön tarafına monte edilmiş bir lidar cihazı kullanır. Öndeki araç yavaşlarsa veya çok yakınsa, ACC aracı yavaşlatmak için frenleri uygular. İlerideki yol açık olduğunda, ACC aracın sürücü tarafından önceden ayarlanan bir hıza ulaşmasını sağlar. Daha fazla örnek için yukarıdaki Askeri bölüme bakınız. Lidar tabanlı bir cihaz olan Ceilometer, dünya çapındaki havaalanlarında pist yaklaşma yollarındaki bulutların yüksekliğini ölçmek için kullanılır.
Rüzgar Çiftliği Optimizasyonu
Lidar, rüzgar hızlarını ve rüzgar türbülansını doğru bir şekilde ölçerek rüzgar çiftliklerinden enerji üretimini arttırmak için kullanılabilir. Deneysel lidar sistemleri bir rüzgar türbininin naceline monte edilebilir veya yaklaşmakta olan yatay rüzgarları ölçmek için dönen çarka entegre edilebilir, rüzgar türbininin ardından rüzgarları ve bileşenleri korumak ve gücü artırmak için bıçakları proaktif olarak ayarlanmalıdır. Lidar ayrıca rüzgar türbininin güç eğrisini ölçerek rüzgar türbininin performansını doğrulamak için rüzgar türbini güç üretimi ile karşılaştırmak üzere gelen rüzgar kaynağını karakterize etmek için de kullanılır. Rüzgar çiftliği optimizasyonu uygulanan eoliklerde bir konu olarak düşünülebilir. Rüzgarla ilgili endüstride Lidar’ın diğer bir yönü, rüzgar potansiyelini değerlendirmek için Lidar, taranan yüzeyler üzerinde hesaplamalı akışkan dinamiği kullanmaktır, bu da optimum rüzgar çiftlikleri yerleşimi için kullanılabilir.
Fotovoltaik Dağılım Optimizasyonu
Lidar, uygun çatı üstlerini ve gölgeleme kayıplarını belirleyerek planlamacılara ve geliştiricilere şehir düzeyinde fotovoltaik sistemlerinin optimize edilmesinde yardımcı olmak için kullanılabilir. Son zamanlarda havadaki lazer tarama çabaları, dikey bina cephelerine çarpan güneş ışığının miktarını tahmin etme yollarına odaklanmıştır. Bitki örtüsü ve daha geniş çevre araziden gelen etkiyi dikkate alarak daha ayrıntılı gölgeleme kayıplarını dahil etmiştir.
Son yorumlar