У 2020 році Apple реалізувала датчик Light Detection and Ranging (LiDAR) у нових Apple iPad Pro (4-го покоління) та iPhone Pro 12. Відтоді доступ до 3D-хмар точок, згенерованих LiDAR, став можливим на пристроях споживчого рівня. У цьому дослідженні Apple iPad Pro було протестовано для створення 3D-хмар точок, і його продуктивність порівнювалася з підходом персонального лазерного сканування (PLS) для оцінки окремих параметрів дерев у різних типах і структурах лісу.
Це огляд на дослідження методології, яка включала порівняння iPad Pro з персональною лазерною скануючою системою (PLS) GeoSLAM ZEB HORIZON. Про вибір ділянок для тестування, що знаходилися у різноманітних лісових умовах поблизу Віденського університету природних ресурсів. Під час початкових випробувань протестували набір із 8 різних програм для сканування: 3D Scanner App, Polycam, SiteScape, LiDAR Scanner 3D, Heges, LiDAR Camera, 3Dim Capture і Forge. З них 3 програми були визнані придатними для практичних випробувань у лісовому середовищі:
Процес обробки даних складався з ряду етапів:
Процес збору даних за допомогою лазерного сканера iPad починався з центру вибору ділянки. Після часу ініціалізації сканування виконувалося на ходу, коли датчик LiDAR збирав тривимірні дані. Щоб забезпечити точність, працівник обходив дерево, направляючи iPad LiDAR на стовбури, щоб точкова хмара містила достатньо даних кожного дерева. iPad тримали на висоті приблизно 1,3 м, що дозволяло сканувати як стовбури дерев, так і крону. Радіус вибіркової ділянки — 7 м, з додатковою буферною зоною 1 м. Сканування на ділянці тривало приблизно 5–10 хвилин залежно від елементів дерева, структури насаджень та рельєфу.
Пішохідна доріжка для збору даних PLS (початок і кінець у центрі графіка)
( a ) iPad Pro у роботі ( b ) Пішохідна доріжка для збору даних iPad (початок і кінець у центрі графіка). (c) PLS ZEB HORIZON в роботі. ( d )
Додатково збирався PLS-дані за допомогою системи GeoSLAM ZEB HORIZON на тих самих ділянках після завершення сканування iPad. GeoSLAM ZEB HORIZON вимірює 300 000 точок за секунду з максимальною дальністю 100 м і точністю до ±3 см, використовуючи технологію time-of-flight. Сканування виконувалося за методикою Голлоба та ін., що забезпечувало оптимальне охоплення ділянки, низький рівень шуму та дрейфу точності позиціонування. PLS-сканування тривало приблизно 3–7 хвилин на кожній ділянці.
a) Збір даних за допомогою програми 3D Scanner. ( b ) Збір даних за допомогою Polycam. ( c ) Збір даних за допомогою SiteScape
Для спрощення сумісної реєстрації сканів iPad і PLS на вибраній ділянці було встановлено п’ять сфер-орієнтирів діаметром 200 мм.
Після збору даних iPad-скани з усіх трьох застосунків експортуються у форматі *.ply за допомогою iTunes для подальшої обробки на настільному комп’ютері. Польові дані PLS передавались на комп’ютер для постобробки в GeoSLAM Hub 5.2.0. Початкова точка кожного PLS-хмари точок визначалася на місці початку/кінця маршруту (локальна система координат). Дані PLS для кожної вибраної ділянки експортували у форматі LAS.
Подальша обробка та аналіз хмар точок, включаючи побудову цифрової моделі місцевості, визначення місцеположення дерев та вимірювання висоти стовбура, виконані за алгоритмом Галлоба та ін. Алгоритм охоплював ті самі процедури для обробки хмар точок iPad і PLS. Для моделювання діаметра компоненти п’яти підходів: дві регресійні сплайни, два варіанти підгонки кола та підгонка еліпса. Усі розміри діаметра виконувалися на зрізах хмар точок шириною 15 см на висоті 1–2,6 м (iPad: 0,2–1,8 м) над землею. Метод сплайну циклічної кубічної регресії використовували для оцінки діаметра, а двовимірний циклічний тензорний добуток – для оцінки вертикальної та горизонтальної осей. Метод підгонки кола застосовувався для двох різних алгоритмів, один із яких базувався на алгоритмі найменших квадратів. Підгонка еліпса використовувалася також через найменші квадрати.
Поперечний розріз на висоті 1,3 м над землею, одного прикладу дерева, отриманий за допомогою трьох різних програм для iPad і PLS і з різними підходами до підгонки діаметра
Мобільні LiDAR-сканери, такі як iPad Pro, забезпечують швидке отримання даних, тоді як системи TLS і PLS мають високі інвестиційні витрати. Тестування iPad показало, що добавки 3D Scanner, Polycam і SiteScape є найкращими для збору даних лісової інвентаризації, при цьому 3D Scanner і Polycam мають кращу підтримку візуалізації хмари точок на ходу, що особливо важливо в густих лісах. Рекомендується використовувати iPad у команді з двома людьми.
Значне споживання енергії сканером iPad вимагало підключення до зарядного пристрою під час тривалого сканування. Хмари точок 3D Scanner і Polycam мають менший шум із SiteScape та PLS, що пояснюється додатковою обробкою і фільтрацією точок у цих програмах.
Результати дослідження порівнювалися з іншими роботами з використанням недорогого обладнання. Показники виявлення та комісії з iPad LiDAR показали високу ефективність, зокрема, щодо значення висоти стовбура і якості DTM. Правильний вибір маршруту при скануванні є критичним місцем для уникнення шуму та помилок реєстрації хмари точок.
Очікується, що технологія LiDAR у пристроях споживчого рівня буде швидко вдосконалюватись, що дозволяє інтегрувати її у ширший спектр програм. Розробники можуть створити нові додатки для вимірювання лісу, такі як цифрове картографування доріг або моделювання місцевості. Майбутні додатки повинні мати інтерфейси, які полегшили обробку хмарного потоку в реальному часі та забезпечили точні вимірювання
Детальніше ознайомитися зі статтею тут
