Phát triển Hệ thống UAV-LiDAR với Ứng dụng trong Kiểm kê Rừng
Tóm tắt
Chúng tôi trình bày sự phát triển của một hệ thống Máy bay không người lái phát hiện ánh sáng và khoảng cách (UAV-LiDAR) với chi phí thấp và quy trình đi kèm để sản xuất mây điểm 3D. Hệ thống UAV cung cấp sự kết hợp vô song của các tập dữ liệu có độ phân giải tạm thời và không gian cao. Hệ thống UAV-LiDAR TerraLuma đã được phát triển nhằm tận dụng những đặc điểm này và đồng thời khắc phục một số giới hạn hiện tại của việc sử dụng công nghệ này trong ngành lâm nghiệp. Một quy trình chế biến được sửa đổi bao gồm một thuật toán xác định quỹ đạo mới kết hợp các quan sát từ bộ thu GPS, Đơn vị Đo lường Quán tính (IMU) và một camera video Độ phân giải Cao (HD) được trình bày. Những lợi thế của quy trình này được chứng minh bằng cách sử dụng một đánh giá nghiêm ngặt về độ chính xác không gian của các mây điểm cuối cùng. Đã chứng minh rằng do việc bao gồm video, độ chính xác theo chiều ngang của mây điểm cuối cùng cải thiện từ 0.61 m xuống 0.34 m (lỗi RMS được đánh giá so với điểm kiểm soát mặt đất). Ảnh hưởng của các mây điểm với mật độ rất cao (lên tới 62 điểm mỗi m2) do hệ thống UAV-LiDAR sản xuất trên việc đo lường vị trí cây, chiều cao và chiều rộng tán cũng được đánh giá bằng cách thực hiện các cuộc khảo sát lặp lại trên các cây đơn lẻ. Độ lệch chuẩn của chiều cao cây cho thấy giảm từ 0.26 m, khi sử dụng dữ liệu có mật độ 8 điểm mỗi m2, xuống còn 0.15 m khi sử dụng dữ liệu mật độ cao hơn. Cải tiến về độ không chắc chắn trong việc đo lường vị trí cây, từ 0.80 m xuống 0.53 m, và chiều rộng tán, từ 0.69 m xuống 0.61 m cũng được chỉ ra.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Leckie, 2008, Review of methods of small-footprint airborne laser scanning for extracting forest inventory data in boreal forests, Int J. Remote Sens, 29, 1339, 10.1080/01431160701736489
Lefsky, 2002, Lidar remote sensing for ecosystem studies, Bioscience, 52, 19, 10.1641/0006-3568(2002)052[0019:LRSFES]2.0.CO;2
Akay, 2009, Using LiDAR technology in forestry activities, Environ. Monit. Assess, 151, 117, 10.1007/s10661-008-0254-1
Erdody, 2010, Fusion of LiDAR and imagery for estimating forest canopy fuels, Remote Sens. Environ, 114, 725, 10.1016/j.rse.2009.11.002
Morsdorf, 2009, Assessing forest structural and physiological information content of multi-spectral LiDAR waveforms by radiative transfer modelling, Remote Sens. Environ, 113, 2152, 10.1016/j.rse.2009.05.019
Lim, 2003, LiDAR remote sensing of forest structure, Prog. Phys. Geog, 27, 88, 10.1191/0309133303pp360ra
Barazzetti, 2010, Automation in 3D reconstruction: Results on different kinds of close-range blocks, Int. Arch. Photogramm., Remote Sens. Spat. Inf. Sci, 38, 55
Chiabrando, 2011, UAV and RPV systems for photogrammetric surveys in archaelogical areas: Two tests in the Piedmont region (Italy), J. Archaeol. Sci, 38, 697, 10.1016/j.jas.2010.10.022
Sugiura, 2005, Remote-sensing technology for vegetation monitoring using an unmanned helicopter, Biosyst. Eng, 90, 369, 10.1016/j.biosystemseng.2004.12.011
Laliberte, 2011, Multispectral remote sensing from unmanned aircraft: Image processing workflows and applications for rangeland environments, Remote Sens, 3, 2529, 10.3390/rs3112529
Hunt, 2010, Acquisition of NIR-Green-Blue digital photographs from unmanned aircraft for crop monitoring, Remote Sens, 2, 290, 10.3390/rs2010290
Tao, W., Lei, Y., and Mooney, P (July, January 29). Dense Point Cloud Extraction from UAV Captured Images in Forest Area. Fuzhou, China.
Dandois, 2010, Remote sensing of vegetation structure using computer vision, Remote Sens, 2, 1157, 10.3390/rs2041157
Jaakkola, 2010, A low-costmulti-sensoral mobile mapping system and its feasibility for tree measurements, ISPRS J. Photogramm, 65, 514, 10.1016/j.isprsjprs.2010.08.002
Lin, 2011, Mini-UAV-borne LIDAR for fine-scale mapping, IEEE Geosci. Remote S, 8, 426, 10.1109/LGRS.2010.2079913
Choi, 2009, Developing a UAV-based rapid mapping system for emergency response, Proc. SPIE, 7332, 733209, 10.1117/12.818492
Nagai, 2009, UAV-borne 3-D mapping system by multisensor integration, IEEE T. Geosci. Remote, 47, 701, 10.1109/TGRS.2008.2010314
Miller, R., and Amidi, O (, January June). 3-D Site Mapping with the CMU Autonomous Helicopter 3-D Site Mapping with the CMU Autonomous Helicopter. Sapparo, Japan.
Glennie, 2007, Rigorous 3D error analysis of kinematic scanning LIDAR systems, J. Appl. Geodes, 1, 147, 10.1515/jag.2007.017
Schwarz, 2004, Mobile Mapping Systems State of the art and future trends, Int. Arch. Photogr. Remote Sens. Spat. Inf. Sci, 35, 10
El-sheimy, N (2009). Emerging MEMS IMU and Its Impact on Mapping Applications, Photogrammetric Week.
Wallace, L., Lucieer, A., Turner, D., and Watson, C (2011, January 16–20). Error assessment and mitigation for hyper-temporal UAV-borne LiDAR surveys of forest inventory. Hobart, Australia.
Shin, E (2004, January 26–29). An Unscented Kalman Filter for In-Motion Alignment of Low-Cost IMUs. Huntsville, AL, USA.
Chiang, 2006, The Utilization of Artificial Neural Networks for Multisensor System Integration in Navigation and Positioning Instruments, IEEE T. Instrum. Meas, 55, 1606, 10.1109/TIM.2006.881033
Chiang, 2009, An artificial neural network embedded position and orientation determination algorithm for low cost MEMS INS/GPS integrated sensors, Sensors, 9, 2586, 10.3390/s90402586
Bryson, M., and Sukkarieh, S (2011, January 25–30). A Comparison of Feature and Pose-Based Mapping Using Vision, Inertial and GPS on a UAV. San Francisco, CA, USA.
Andersen, E., and Taylor, C (November, January 29). Improving MAV Pose Estimation Using Visual Information. San Diego, CA, USA.
Gajdamowicz, K., Öhman, D., and Horemuz, M. (2007, January 28–31). Mapping and 3D Modelling of Urban Environment Based on Lidar, Gps/Imu and Image Data. Padova, Italy.
Snavely, 2006, Photo tourism: exploring photo collections in 3D, ACM Trans. Graph, 25, 835, 10.1145/1141911.1141964
Morsdorf, 2006, Estimation of LAI and fractional cover from small footprint airborne laser scanning data based on gap fraction, Remote Sens. Environ, 104, 50, 10.1016/j.rse.2006.04.019
Zhang, 2010, Improved multi-position calibration for inertial measurement units, Meas. Sci. Technol, 21, 15107, 10.1088/0957-0233/21/1/015107
Bouget, J.Y. Available online: http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/ (accessed on 12 January 2012).
Van Der Merwe, R., and Wan, E (2004, January 7–9). Sigma-Point Kalman Filters for Integrated Navigation. Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Institute of Navigation (ION), Dayton, OH, USA.
Wan, E., and van der Merwe, R (2000, January 1–4). The Unscented Kalman Filter for Nonlinear Estimation. Proceedings of the IEEE 2000 Adaptive Systems for Signal Processing, Communications, and Control Symposium, Lake Louise, AB, Canada.
Crassidis, 2006, Sigma-point Kalman filtering for integrated GPS and inertial navigation, IEEE T. Aero. Elec. Sys, 42, 750, 10.1109/TAES.2006.1642588
Gavrilets, V (2003). [Autonomous Aerobatic Maneuvering of Miniature Helicopters]. PhD Thesis, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA.
Van Der Merwe, R. (2004). Sigma-Point Kalman Filters for Probabilistic Inference in Dynamic State-Space Models, PhD Thesis, Oregon Health and Science University, Portland, OR, USA.
Dellaert, F., Seitz, S.M., Thorpe, C.E., and Thrun, S (2000, January 13–15). Structure from Motion without Correspondence. Hilton Head, SC, USA.
Lowe, 2004, Distinctive image features from scale-invariant keypoints, Int. J. Comput. Vis, 60, 91, 10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94
2004, An efficient solution to the five-point relative pose problem, IEEE T. Pattern. Anal, 26, 756, 10.1109/TPAMI.2004.17
Hol, 2010, Modeling and calibration of inertial and vision sensors, Int. J. Rob. Res, 29, 231, 10.1177/0278364909356812
Isenberg, M Available online: http://www.cs.unc.edu/~isenburg/lastools/ (accessed on 15 December 2011).
Shrestha, 2012, Estimating biophysical parameters of individual trees in an urban environment using small footprint discrete-return imaging lidar, Remote Sens, 4, 484, 10.3390/rs4020484
Blanchard, 2011, Object-based image analysis of downed logs in disturbed forested landscapes using lidar, Remote Sens, 3, 2420, 10.3390/rs3112420
Adams, T (2011, January 16–20). Remotely Sensed Crown Structure as an Indicator of Wood Quality. A Comparison of Metrics from Aerial and Terrestrial Laser Scanning. Hobart, Australia.
Raber, 2007, Impact of lidar nominal post-spacing on DEM accuracy and flood zone delineation, Photogramm. Eng. Remote Sensing, 7, 793, 10.14358/PERS.73.7.793
Goulden, 2010, The forward propagation of integrated system component errors within airborne lidar data, Photogramm. Eng. Remote Sensing, 5, 589, 10.14358/PERS.76.5.589