结论和总结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 词汇表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ...
摘要:我们报告了一种新型空间激光雷达的开发,该雷达专为执行小型行星体任务而设计,用于地形测绘和样本采集或着陆支持。该仪器设计为具有宽动态范围,并针对不同任务阶段提供多种操作模式。激光发射器由光纤激光器组成,该激光器通过归零伪噪声 (RZPN) 代码进行强度调制。接收器通过将检测到的信号与 RZPN 内核关联来检测编码脉冲序列。与常规伪噪声 (PN) 激光雷达不同,RZPN 内核在激光发射窗口外设置为零,从而消除了接收器积分时间内的大部分背景噪声。该技术允许使用低峰值功率但高脉冲率的激光器(例如光纤激光器)进行长距离测距而不会产生混叠。激光功率和探测器的内部增益均可调整,以提供宽测量动态范围。激光调制代码模式也可以在轨道上重新配置,以优化针对不同测量环境的测量。接收器采用多像素线性模式光子计数 HgCdTe 雪崩光电二极管 (APD) 阵列,在近红外至中红外波长范围内具有近量子极限灵敏度,许多光纤激光器和二极管激光器都在此波长范围内工作。该仪器采用模块化和多功能设计,主要采用光通信行业开发的组件构建。
摘要 在星载雷达观测海洋的各种挑战中,以下两个问题可能更为突出:动态分辨率不足和垂直穿透效果不佳。未来十年,雷达干涉测量和海洋激光雷达技术可能会取得两项备受期待的突破,预计它们将对亚中尺度分辨和深度分辨的海洋观测做出重大贡献。计划中的“观澜”科学任务包括双频(Ku 和 Ka)干涉测高仪(IA)和近天底指向海洋激光雷达(OL)。星载主动 OL 将确保更深的穿透深度和全时探测,从而对地下海洋的光学特性进行分层表征。OL 和双频(Ku 和 Ka)干涉测高系统的同时运行将使我们更好地了解大气和海气界面的贡献,从而大大减少两个传感器的误差预算。 OL有效载荷有望部分揭示真光层中垂直间隔10米的海洋食物链和生态系统,在动态和生物光学上向海洋混合层迈出重要一步。
摘要。本研究介绍了一种小型卫星设计的设计和分析,该卫星搭载了用于环境保护的数据采集的激光雷达传感器。该项目探索了立方体卫星技术,首先概述了国际和希腊航天部门、“新太空”产业的兴起及其经济影响。该设计侧重于在立方体卫星框架内开发和集成激光雷达传感器,详细介绍了立方体卫星设计的历史背景、工程标准和开发生命周期。研究的关键要素包括彻底检查立方体卫星的子系统,例如有效载荷(激光雷达传感器)、轨道确定和控制(ADCS)、推进、电信、热保护、机载计算和电力系统。该研究还涵盖了设计规划、软件开发、成本估算和潜在挑战的识别。此外,该研究深入探讨了激光雷达技术的运行原理、其在科学和研究中的意义以及与其他数据传输技术的比较。该研究还涉及激光雷达传感器数据的高级数据分析技术,重点是信号处理、物体检测和特征提取。最后一部分评估了卫星数据在 C6ISR(指挥、控制、通信、计算机、网络、情报、监视和侦察)信息管理系统中的作用及其在希腊聚光灯中的应用。它探讨了卫星图像与人工智能的集成,以增强数据分析和决策能力。总体而言,这项综合研究旨在促进配备激光雷达传感器的立方体卫星设计的进步,为技术创新及其在环境保护中的应用提供宝贵的见解
在采伐和道路设计中使用激光雷达地形测量的诱惑和陷阱 Finn Krogstad 和 Peter Schiess 论文发表于 2004 年 6 月 13-16 日在不列颠哥伦比亚省温哥华举行的 IUFRO 3.06 山地森林作业联合会议和第 12 届国际山地伐木会议摘要机载激光测高 (Lidar) 可以生成极其详细和准确的地形图,即使在被森林冠层遮挡的地面上也是如此。详细的激光雷达地形图可以识别可能的着陆地点、难以穿越的溪流、不稳定的土壤、难以穿越的边坡和有用的长凳。这些细节可以减少现场时间,指导道路设计选择更好的方案,并提高我们对成本估算的信心。然而,激光雷达测绘偶尔也会失败,这些失败的表现方式将决定激光雷达的可靠性和对道路设计的价值。我们讨论了首次使用激光雷达对雷尼尔山南部的塔霍玛州立森林进行测绘的经验。这种详细的地形测绘被用于森林作业设计,例如着陆点和道路位置,作为基于流域的采伐和运输计划的一部分。随后对基于激光雷达的办公室设计进行了实地验证。这种 DEM 在森林工程设计中取得成功的关键在于能够(或缺乏)区分地面点覆盖充足或边缘的区域,从而导致测绘细节优秀或错误。我们讨论了各种方法,这些方法可以识别激光雷达地面点覆盖边缘的区域,从而形成测绘承包商应遵守的第一组激光雷达数据收集要求。看到树冠下的情况木材采伐和道路规划中反复出现的一个问题是,用于采伐的树木可能会遮挡必须堆放原木和修建道路的地面。规划中常用的地形图基于航空照片,其中我们现在想要采伐的林分遮挡了我们必须规划的地面。因此,得到的地形图是顶部树冠的地图,带有假定树高的偏移量。不幸的是,树冠并不完全贴合地面,在采伐和道路规划中至关重要的细微地形变化并没有反映在最终的树冠顶部。地形通常包括土壤不稳定、岩石露头和不平坦的地形,这些可能会给采伐和道路带来困难。树冠还会遮挡可以作为方便着陆和道路位置的天然土丘和长凳。因此,这些地形图只能作为设计的一般指南,操作的关键要素需要基于现场验证。机载激光地形扫描 (Lidar) 的最新发展使得即使在森林树冠下也可以进行详细的地形测绘。激光雷达的工作原理是拍摄数百万
摘要:LIDAR已成为水中垂直分析光学参数的有前途的技术。单光子技术的应用使紧凑型海洋激光雷达系统的发展,促进了其在水下部署。这对于进行空气海界面上没有干扰的海洋观测至关重要。然而,同时在532 nm(βM)处于180°处的体积散射函数,而在弹性反向散发信号中,在532 nm(k m激光拉尔)处的激光雷达衰减系数仍然具有挑战性,尤其是在几何近距离信号中受到了几何形状重叠因子(GOF)的影响。为了应对这一挑战,这项工作提出了添加拉曼通道,使用单光子检测获得了拉曼反向散射的轮廓。通过用拉曼信号将弹性反向散射信号归一化,归一化信号对激光雷达衰减系数变化的敏感性大大降低。这允许将扰动方法应用于反转βM并随后获得K M LIDAR。此外,可以降低GOF和激光功率中波动对反转的影响。为了进一步提高分层水体的反转算法的准确性,提出了迭代算法。此外,由于激光雷达的光望远镜采用了一个小的光圈和狭窄的视野设计,因此K M LIDAR倾向于在532 nm处的光束衰减系数(C M)。使用Monte Carlo模拟,建立了C M和K M LIDAR之间的关系,从而允许C M衍生物来自K M LIDAR。最后,通过反演误差分析来验证该算法的可行性。通过在水箱中进行的初步实验来验证LiDAR系统的鲁棒性和算法的有效性。这些结果表明,LIDAR可以准确地介绍水的光学参数,从而有助于研究海洋中的颗粒有机碳(POC)。
摘要:本文介绍了一种开发独立于工具的高保真基于光线追踪的光检测和测距 (LiDAR) 模型的过程。该虚拟 LiDAR 传感器包括扫描模式的精确建模和 LiDAR 传感器的完整信号处理工具链。它是使用标准化开放仿真接口 (OSI) 3.0.2 和功能模型接口 (FMI) 2.0 开发为功能模型单元 (FMU)。随后,它被集成到两个商业软件虚拟环境框架中以证明其可交换性。此外,通过在时间域和点云级别比较模拟和实际测量数据来验证 LiDAR 传感器模型的准确性。验证结果表明,模拟和测量的时间域信号幅度的平均绝对百分比误差 (MAPE) 为 1.7%。此外,从虚拟目标和真实目标接收的点数 N points 和平均强度 I mean 的 MAPE 分别为 8.5% 和 9.3%。据作者所知,这是迄今为止报告的接收点数 N points 和平均强度 I mean 的最小误差。此外,距离误差 d error 低于实际 LiDAR 传感器的测距精度,对于此用例为 2 cm。此外,将试验场测量结果与商业软件提供的最先进的 LiDAR 模型和提出的 LiDAR 模型进行了比较,以测量
摘要 - 在自动移动和机器人系统的感知框架内,对Lidars通常生成的3D点云的语义分析是许多应用程序的关键,例如对象检测和识别以及场景重建。场景语义分割可以通过将3D空间数据与专门的深神经网络直接整合在一起来实现。尽管这种类型的数据提供了有关周围环境的丰富几何信息,但它也提出了许多挑战:其非结构化和稀疏性质,不可预测的规模以及苛刻的计算要求。这些特征阻碍了实时半分析,尤其是在资源受限的硬件 - 构造方面,构成了许多机器人应用的主要计算组件。因此,在本文中,我们研究了各种3D语义分割方法,并分析了其对嵌入式NVIDIA JETSON平台的资源约束推断的性能和能力。我们通过标准化的培训方案和数据增强进行了公平的比较,为两个大型室外数据集提供了基准的结果:Semantickitti和Nuscenes。
地图是评估土壤和生态杂质的过程和危害,水文建模以及自然资源和土地管理的重要工具。基于现场调查或航空照片的映射土地形式的传统技术可能是时间和劳动密集型,强调了基于遥感产品的自动或半自动方法的重要性。此外,时间密集的手动标记也可以是主观的,而不是对地形的客观识别。在这里,我们实施了一种客观的方法,该方法将随机的森林机器学习算法应用于一组观察到的地形数据和1M水平分辨率裸露的数字高程模型(DEM),它是从空气中的光检测和范围数据(LIDAR)数据开发的,以快速映射丘陵地面的各种地面地面。地面分类包括高地高原,山脊,凸面,平面斜坡,凹陷坡,溪流通道和山谷底部,横跨俄克拉荷马州东北部俄克拉群岛的Ozark山脉的400公里2丘陵景观。我们使用了4200个地面观测值(每个地形600个)和八个从随机森林算法中的2 m,5 m和10 m分辨率LIDAR DEM得出的地形指数,以开发2 m,5 m和10 m分辨率地分辨率地面地面模型。我们通过比较观察到的地貌与建模地面的地图来测试DEM分辨率在映射地图中的有效性。结果表明,当协变量以2 m的分辨率分辨率为〜89%时,该方法绘制了约84%的观察到的地形,分辨率为10 m。使用这种方法开发的地图图具有多种潜在应用。然而,预测的地图显示,2 m分辨率的协变量在捕获准确的地形边界和小型地面的细节(例如溪流通道和山脊)方面表现更好。与使用空中图像和现场观测值相比,此处介绍的方法大大减少了绘制地图的时间,并允许掺入各种各样的协变量。它可以用于水文建模,自然资源管理,并在丘陵景观中表征土壤地球形过程和危害。
摘要 从激光雷达数据中得到的冠层高度模型 (CHM) 已被用于提取森林资源清查参数。然而,建模高度的变化会导致数据凹陷,这是一个具有挑战性的问题,因为它们会破坏 CHM 的平滑度,对树木检测和随后的生物物理测量产生负面影响。这些凹陷出现在激光束深入树冠的地方,在产生第一次回波之前,激光束会击中下部树枝或地面。在本研究中,我们开发了一种新算法,该算法通过使用激光雷达点的子集来封闭凹陷,从而生成无凹陷的 CHM 栅格。该算法在高密度激光雷达数据和细化激光雷达数据集上都能稳定运行。评估包括使用无凹陷 CHM 检测单棵树木,并将结果与使用高斯平滑 CHM 的结果进行比较。结果表明,我们从高密度和低密度激光雷达数据中得到的无凹陷 CHM 显著提高了树木检测的准确性。