З в о р о т н і й д з в і н о к
Запросити зворотній дзвінок
Ім'я*
Телефон*
Коментар
(044) 390-71-26 (044) 495-28-29

Нові тенденції в батіметричних лідарних технологіях

 

Автори статті: Натан Квадрос і Джессіка Кейзерс - компанія FrontierSI, Австралія

 

Зростаючий інтерес до дистанційного зондування і аналітиці привів до того, що технологічні розробки, пов'язані з цими областями, злетіли, коли ми наближаємося до 2019 року. Повітряна лідарного батиметрія (ALB) не є винятком з недавніх інновацій, особливо зі зростаючим визнанням важливості даних з високою роздільною здатністю для інформування менеджменту наших океанів, морського дна і прибережної зони. У наших недавніх обговореннях з виробниками ALB і досвідченими операторами було виявлено кілька значних нових розробок.

Мал.1 Розташування труби діаметром 15 см на кораловому дні на острові Кокос (Гаваї), отримане ASTRALiTe; зліва - зображення GoPro, праворуч - лідарного хмара точок.

 

Нові розробки включають в себе:

  • Легкі альтернативні датчики ALB, обумовлені поширенням безпілотних літальних апаратів (UAV або БПЛА);​​
  • Збільшена щільність точок для ALB на всіх можливих глибинах для поліпшення детальності і виявлення особливостей;
  • Підвищена автоматизація робочих процесів обробки даних для підвищення ефективності та прискорення доставки;
  • Більше продуктів даних, запитуваних користувачами через збільшення ємності зберігання та поліпшення хмарних сервісів. У багатьох юрисдикціях це призводить до розширення обміну даними і аналітики з використанням онлайн-платформ.

В даний час особлива увага приділяється автономності та автоматизації, і це надихає час для картографування морського дна, особливо таких як фани ALB.

 

Нові легковагі ALB датчики для UAV

БПЛА забезпечують економічно ефективну альтернативу для віддалених, невеликих і локальних ALB зйомок. З ростом числа моделей та операторів БПЛА, виробники лидаров розробляють більш легкі і більш компактні датчики, які підходять для цього ринку (традиційні датчики важать 60-300 кг). До недавнього часу розмір, вага і енергоспоживання ALB не робити його комерційно вигідним для операторів БПЛА. Проте, в останні розробки спостерігається помітне зниження цих параметрів системи, що дозволяє виконувати польоти БПЛА і призводить до збільшення тривалості польоту. Варто відзначити, що датчики ALB на безпілотних літальних апаратах також призначені для внутрішніх водних шляхів і дельт річок. Обсяг каналу, мілководні водойми і дно річкової долини - все це важливі функції, які ALB-технології можуть надати для менеджменту водними шляхами. Каламутність і раніше є фактором, що визначає продуктивність по глибині і виявлення дна, але при більш низьких витратах на мобілізацію кінцеві користувачі охочіше тестують продуктивність в цих середовищах. Fugro, RIEGL і ASTRALiTe є прикладами компаній, які недавно розробили датчики для БПЛА. Їх можна розділити на дві категорії: легкі (~ 15 кг) і надлегкі (~ 5 кг). З легких датчиків є датчики RIEGL VQ-840-G і Fugro RAMMS (Rapid Airborne Multibeam Mapping System - швидка повітряна многолучевая картографічна система), здатні працювати в різних діапазонах. RIEGL VQ-840-G може бути встановлений на більш великих платформах БПЛА для картування як берегової лінії, так і мілководних водних шляхів. Він забезпечує відбитий сигнал до 1,5 х глибин Секки (глибина Секки характеризує межа прозорості морської води, на якій перестає бути видно стандартний білий диск Секкі Ø30 см). ALB датчик Fugro RAMMS має технологію "щітка", яка може бути встановлена ​​на UAV з фіксованим крилом з більшою глибиною проникнення - до 3-х глибин Секки.

В категорії «надлегкий» - вражаючий топографо-батіметріческая (топобатіческій) лідарного датчик компанії ASTRALiTe, який також здатний виконувати смугові зйомки. Він встановлений на популярному гексакоптере DJI Matrice 600 Pro і націлений на більш широкий ринок. Ця перша модель націлена на мілководді від сантиметрової глибини до глибини понад 5 м в чистих водах (>1,5 х глибини Секки), що недавно було продемонстровано біля узбережжя Оаху, Гаваї. Маючи надзвичайно високий дозвіл він дозволяє наносити на карту підводні об'єкти, такі як опори, рослинність, скелі, корали і вузькі трубопроводи діаметром всього 15 см (Мал. 1).

Іншим прикладом в цій категорії є BathyCopter компанії RIEGL, який використовується для батіметріческіх додатків, включаючи берегові лінії і профілі внутрішніх водойм. Він складається з RiCOPTER RIEGL в поєднанні з батіметріческая глибиноміром BDF-1. Незважаючи на те, що він не має можливостей для смугового охоплення, він забезпечує надлегку альтернативу для вимірювання профілів до 1,5 х глибини Секки. Для створення щільних хмар точок ці надлегкі датчики повинні працювати на малих швидкостях і на малих висотах, тому вони обмежені невеликими ділянками і малою глибиною.

 

Покращена глибина проникнення і більш висока щільність точок

У розробках датчиків ALB щільність точок збільшилася у виробників у порівнянні з попереднім стандартом приблизно 1 точка на 25 м2 (5 х 5 м). Інша поліпшення полягає в глибині проникнення деяких датчиків, які були розширені до 3-х глибин Секки, при цьому не жертвуючи їх раніше досягнутої щільністю точок. Традиційний баланс плюсів і мінусів між точкової щільністю і глибинним проникненням починає зменшуватися, проте все ще існує певний компроміс між потужністю лазера датчиків (енергія лазера на імпульс), глибинним проникненням, охопленням, щільністю даних і якістю даних.

Optech, Fugro і Leica націлені на удосконалення своїх більш досконалих ALB датчиків в діапазоні 3 глибини Секки. Слід зазначити, що LADS HD і RAMMS компанії Fugro можуть досягати 3 глибин Секки, при цьому RAMMS забезпечує дані з дуже високою роздільною здатністю - >6 точок/4 м2 (2 x 2 метра). Глибоководний топобатіческій датчик Leica Hawkeye III також може досягати 3 глибин Секки, з точковою щільністю, обговорюваної нижче. Teledyne Optech недавно розробила датчик CZMIL Nova, функціональність якого більш типова для менших і більш легких датчиків: так він на 30% менше, на 25% легше і споживає на 15% менше енергії, ніж попередня модель з 2,5 x глибини Секки.

З точки зору щільності точок системи як і раніше діляться на глибоководні і мілководні. Глибоководні ALB датчики Fugro LADS HD і Optech CZMIL Nova досягли щільності 1 точка/4 м2 (2 х 2 м). Leica Geosystems недавно поліпшила точкову щільність своїх ALB датчиків в чотири рази завдяки точної технології 4X. Датчики Chiroptera 4X (прибережна зона) і Hawkeye 4X (глибоководна зона) дозволяють заощадити до 50% витрат на польоти відповідно до типових характеристиками кінцевого користувача, оскільки охоплення 200% більше не потрібно. Типові характеристики 2-4 точки/м2 тепер можуть бути легко досягнуті за один польотний галс. Технологія Leica 4X має ту ж точність і ту ж продуктивність в каламутній воді з 10% поліпшенням глибини проникнення.

У мілководній категорії моделі VQ-880-GII і VQ-840-G компанії RIEGL на базі БПЛА можуть досягати високої щільності точок більше 30 точок/м2. Система ASTRALiTe на базі БПЛА може досягати щільності до 3000 точок/м2, літаючи на надзвичайно маленьких швидкостях БПЛА - 1-2 м/с. Польоти з більш розумною швидкістю для зйомок на мілководді на основі БПЛА як і раніше дають щільність близько 1000 точок/м2 на дуже невеликих ділянках, як показано на Мал. 1.

Для користувачів важливо відзначити, що вибір ALB датчика для проекту заснований на ряді факторів, і що ці недавні досягнення в щільності точок не повинні використовуватися ізольовано при виборі кращого датчика для ALB зйомки. Особливо, коли потрібно враховувати такі фактори, як глибина і швидкість польоту.

 

Автоматизована обробка хмар точок для більш швидкої доставки

Автоматизація ALB збору, обробки даних, забезпечення якості та зберігання підвищують ефективність, терміни доставки і вартість. Інвестиції через провайдерів лидаров здійснюються в машинне навчання, і зокрема глибоке навчання з використанням нейронних мереж. Підготовка наборів даних широко використовуються компаніями для поліпшення класифікації хмар точок. Мало того, що машинне навчання використовується для класифікації таких об'єктів, як рифи, скелі, пісок, трубопроводи, уламки корабельної аварії, риби і т.д., воно також використовується для очищення даних шляхом виявлення шумів і артефактів в хмарі точок. Це значно зменшує обсяг ручної обробки в робочому процесі ALB. Машинне навчання істотно змінить якість і розуміння, отримане з наших ALB даних, а завдяки автоматизації воно почне приводити до більш швидкій доставці даних. Традиційні проекти ALB, як правило, мають мінімальний термін доставки 4-6 тижнів, при цьому для більших проектів часто потрібно 3-4 кратний період збору для обробки і доставки остаточних даних. Використання машинного навчання направлено на те, щоб істотно скоротити цей час обробки в чотири рази; що означає, що ми всі отримаємо наші дані швидше.

 

Досягнення в рамках останніх ALB проектів в Тихоокеанському регіоні

Кілька відомих проектів в нашому регіоні включають ALB зйомки в Тонга і Ніуе, проведені iXBlue, і Geomatics Data Solutions, а також в Папуа-Новій Гвінеї, Новий Південний Уельс і Вікторії, Австралія, виконані Fugro. У FrontierSI ми замовили випробування ALB в Порт Філліп і Західному Порту в Вікторії. В рамках цього проекту були випробувані ALB датчики Fugro LADS HD і RIEGL VQ-820-G в різних прибережних і внутрішніх водних умовах. Випробувальні польоти проводилися в поєднанні з серією відліків глибин Секки поперек польотних галсів (див. Мал. 2) перед польотами. Глибини Секки, проведені за останній рік, дозволять нам спланувати терміни майбутніх зйомок, особливо при розгляді впливу несприятливих погодних умов. Результати цих нових датчиків демонструють покращений охоплення порівняно з попередніми ALB зйомками.

Мал.2 Досягнуто остаточне покриття Порта Філліпа за допомогою Fugro LADS HD і RIEGL VQ-820-G.

 

В глибоких, мутних областях все ще є розриви, однак, ці ефекти тепер можуть бути враховані в майбутньому плануванні ALB. У Новому Південному Уельсі, Австралія компанія Fugro тільки що провела велику ALB зйомку вздовж всієї берегової лінії, що охоплює понад 7000 км2, досягаючи глибини більше 40 м в деяких районах в порівнянні з максимальними глибинами 30-35 м в попередніх проектах. Щоб прискорити доставку, вони використовували свій механізм ;laquo;назад на базу;raquo; для передачі даних протягом декількох годин назад в їх офіс для обробки. Щоденне використання польових даних для передачі даних означає, що компанії можуть швидше приступити до обробки даних своїх зйомок, прискорюючи первісну оцінку, в той час як польовий персонал все ще мобілізований, а також швидше переводять дані в повний робочий процес. ALB зйомки в Тонга і Ніуе проводилися iXBlue і Geomatics Data Solutions для Land Information New Zealand (LINZ). У цій зйомці використовувалася ідеальна комбінація супутникової батиметрія (SDB) на етапі планування і багатопроменевих ехолотів (МЛЕ) для заповнення прогалин. Заплановане використання всіх трьох технологій для завершення збору батиметрія прискорило планування ALB, дозволило виконати цільове планування ALB польоту і забезпечило більш економічне рішення для проекту. Найголовніше, що час плавання судна і пов'язані з цим витрати були значно скорочені завдяки попередньому одержанню ALB даних. За ALB даними судно з МЛЕ працювало безперервно на швидкості від 9 до 10 вузлів в цілковитій безпеці. Для досягнення високої номінальної щільності точок 9 точок/м 2 на мілководді (Мал. 3) в ALB зйомках використовувалася новітня модель Leica Chiroptera 4X. Хмара точок з дуже високою роздільною здатністю, також охоплює топографічні області, дозволяє місцевим зацікавленим сторонам використовувати дані для ряду додатків.

Мал.3 Порівняння ALB Chiroptera 4X з SDB; ALB - червона лінія, SDB - зелена лінія.

 

Висновок

Отже, що зараз на горизонті для ALB? Що в майбутньому? В даний час все про це дуже говорять. Це може означати, що ми знаходимося на порозі нової захоплюючої нової технології. Ми бачили початок машинного навчання для точкової класифікації, а подальші розробки напевно відбудуться в 2019 році. Ми також впевнені, що побачимо розробку більш компактних і ефективних ALB датчиків, які можна встановлювати на БПЛА, з постійно поліпшуються точковими плотностями і глибиною проникнення. Швидше за все, ми побачимо зростання використання хмарних сховищ і обробки, так як турбота про вартість, швидкості і безпеки зменшиться.

Нашим прогнозом для технології ALB будуть розробки в області аналітики кордонів і візуалізації практично в реальному часі, спеціально призначені для платформ БПЛА. Аналітика кордонів - це наступна еволюція хмарних обчислень, в якій автоматизована обробка та аналіз даних можуть відбуватися в реальному часі на платформі, а не в офісі. Аналітика кордонів, доповнена візуалізацією ALB даних практично в реальному часі, відкрила б критично важливі для часу додатки, які раніше вважалися немислимими.

 

Ця стаття була опублікована в журналі Hydro International в 2019 году.