I. 引言 如今,LiDAR(光探测和测距)被广泛用于检查大气的各种特性、自动驾驶以及测绘和地形等许多其他方面。如今,LiDAR 在自动驾驶方面的可能性正在高度发展,但如果我们考虑其他类型的交通,如远洋运输或一般的运输和导航,我们就会发现它还没有得到充分的开发和利用,无法满足更安全的运输需求。这个话题可能被忽视,因为水下使用存在局限性,与 LiDAR 在大气和地球表面的使用相比,这似乎导致了更多有关其发展的问题。本文讨论了如何使用 LiDAR 造福航运、导航、自主导航、当前天气测量和检测,并提出了一些建议。这项工作的范围是介绍 LiDAR 在航运中可以提供的多种用途,以及为深海海底和水下世界探测提出的整体解决方案。一些新的和不为人熟知的 LiDAR 用途可能会在许多方面改变未来,对此,我们进行了一番思考。我想强调一下 LiDAR 在海岸线保护、深海海底物种、动物、藻类和其他水生植物以及海绵生物分析方面可能发挥的作用。此外,其中一个有趣的应用是检测水的盐度水平和分析水下矿物的化学性质。稍后,我们将提到 LiDAR 的更多应用及其优势,这些应用可以为人类带来更多关于水下世界的知识。
I. 引言 如今,LiDAR(光探测和测距)被广泛用于检查大气的各种特性、自动驾驶以及测绘和地形等许多其他方面。如今,LiDAR 在自动驾驶方面的可能性正在高度发展,但如果我们考虑其他类型的交通,如远洋运输或一般的运输和导航,我们就会发现它还没有得到充分的开发和利用,无法满足更安全的运输需求。这个话题可能被忽视,因为水下使用存在局限性,与 LiDAR 在大气和地球表面的使用相比,这似乎导致了更多有关其发展的问题。本文讨论了如何使用 LiDAR 造福航运、导航、自主导航、当前天气测量和检测,并提出了一些建议。这项工作的范围是介绍 LiDAR 在航运中可以提供的多种用途,以及为深海海底和水下世界探测提出的整体解决方案。一些新的和不为人熟知的 LiDAR 用途可能会在许多方面改变未来,对此,我们进行了一番思考。我想强调一下 LiDAR 在海岸线保护、深海海底物种、动物、藻类和其他水生植物以及海绵生物分析方面可能发挥的作用。此外,其中一个有趣的应用是检测水的盐度水平和分析水下矿物的化学性质。稍后,我们将提到 LiDAR 的更多应用及其优势,这些应用可以为人类带来更多关于水下世界的知识。
I. 引言 如今,LiDAR(光探测和测距)被广泛用于检查大气的各种特性、自动驾驶以及测绘和地形等许多其他方面。如今,LiDAR 在自动驾驶方面的可能性正在高度发展,但如果我们考虑其他类型的交通,如远洋运输或一般的运输和导航,我们就会发现它还没有得到充分的开发和利用,无法满足更安全的运输需求。这个话题可能被忽视,因为水下使用存在局限性,与 LiDAR 在大气和地球表面的使用相比,这似乎导致了更多有关其发展的问题。本文讨论了如何使用 LiDAR 造福航运、导航、自主导航、当前天气测量和检测,并提出了一些建议。这项工作的范围是介绍 LiDAR 在航运中可以提供的多种用途,以及为深海海底和水下世界探测提出的整体解决方案。一些新的和不为人熟知的 LiDAR 用途可能会在许多方面改变未来,对此,我们进行了一番思考。我想强调一下 LiDAR 在海岸线保护、深海海底物种、动物、藻类和其他水生植物以及海绵生物分析方面可能发挥的作用。此外,其中一个有趣的应用是检测水的盐度水平和分析水下矿物的化学性质。稍后,我们将提到 LiDAR 的更多应用及其优势,这些应用可以为人类带来更多关于水下世界的知识。
I. 引言 如今,LiDAR(光探测和测距)被广泛用于检查大气的各种特性、自动驾驶以及测绘和地形等许多其他方面。如今,LiDAR 在自动驾驶方面的可能性正在高度发展,但如果我们考虑其他类型的交通,如远洋运输或一般的运输和导航,我们就会发现它还没有得到充分的开发和利用,无法满足更安全的运输需求。这个话题可能被忽视,因为水下使用存在局限性,与 LiDAR 在大气和地球表面的使用相比,这似乎导致了更多有关其发展的问题。本文讨论了如何使用 LiDAR 造福航运、导航、自主导航、当前天气测量和检测,并提出了一些建议。这项工作的范围是介绍 LiDAR 在航运中可以提供的多种用途,以及为深海海底和水下世界探测提出的整体解决方案。一些新的和不为人熟知的 LiDAR 用途可能会在许多方面改变未来,对此,我们进行了一番思考。我想强调一下 LiDAR 在海岸线保护、深海海底物种、动物、藻类和其他水生植物以及海绵生物分析方面可能发挥的作用。此外,其中一个有趣的应用是检测水的盐度水平和分析水下矿物的化学性质。稍后,我们将提到 LiDAR 的更多应用及其优势,这些应用可以为人类带来更多关于水下世界的知识。
本报告介绍了由环境、交通和地区部 (DETR) 资助、由国家物理实验室 (NPL) 在国家环境技术中心的支持下开展的工作,旨在测量陆上原油稳定厂的气体排放。测量是使用 BP Exploration Wytch Farm 收集站的 NPL 差分吸收激光雷达 (DIAL) 设施进行的。该站点从当地井场接收原油,稳定原油,分离液化石油气和天然气,然后通过管道出口产品。DIAL 设施用于测量站点所有区域的 VOC 受控和逸散排放。测量在 5 天内进行,从 1997 年 3 月 23 日到 1998 年 3 月 27 日。测量结果用于确定站点总排放因子的估计值为 -0.04% +- 0.005%(按质量计算)。
摘要。大气环境监测卫星 (AEMS),也称为大旗一号或 DQ-1,于 2022 年 4 月发射;其主要有效载荷之一是高光谱分辨率激光雷达 (HSRL) 系统。这个新系统能够精确测量全球气溶胶的光学特性,在云气溶胶激光雷达和红外探路者卫星观测 (CALIPSO) 卫星退役后,可用于地球科学界。开发合适的检索算法并验证检索结果是必要的。本研究展示了一种使用 DQ-1 HSRL 系统的气溶胶光学特性检索算法。该方法检索了气溶胶的线性去极化率、后向散射系数、消光系数和光学深度。为了验证目的,我们将检索到的结果与通过 CALIPSO 获得的结果进行了比较。结果表明,两组数据的曲线高度一致,DQ-1 的信噪比 (SNR) 有所提高。美国国家航空航天局 (NASA) 微脉冲激光雷达网络 (MPLNET) 站的光学特性曲线被选中与 DQ-1 测量值进行验证,相对误差为 25%。2022 年 6 月至 2022 年 12 月期间,使用 DQ-1 卫星和 AErosol RObotic NETwork (AERONET) 进行的气溶胶光学深度测量进行了关联,得出的 R 2 值等于 0.803。我们使用 DQ-1 数据集初步研究了撒哈拉沙尘和南大西洋的输送过程
a 美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心,美国马里兰州格林贝尔特 b 美国马里兰大学帕克分校地理科学系 c 美国加州理工学院喷气推进实验室,美国加利福尼亚州帕萨迪纳 d 英国爱丁堡大学地球科学学院 e 美国佛罗里达大学森林、渔业和测绘科学学院 (FFGS),美国佛罗里达州盖恩斯维尔 32611 f 美国杜克大学尼古拉斯环境学院 g 法国 UMR 5174 (CNRS/IRD/UPS) 进化与多样性与生物学实验室 h AMAP、IRD、CNRS、INRA、蒙彼利埃大学、CIRAD,法国蒙彼利埃 i 英国斯特灵大学自然科学学院,FK9 4LA j 美国华盛顿特区史密森尼热带研究所 — 森林全球地球观测站热带森林科学中心 k 研究所热带生态研究 (IRET),CENAREST,加蓬利伯维尔 l Institut de Pharmacop ´ ee et de M ´ edecine Traditionnelle (Herbier National du Gabon),CENAREST,加蓬利伯维尔 m Agence Gabonaise d ' ´ Etudes et d ' Observations Spatiales,加蓬利伯维尔 n Agence Nationale des国家公园,利伯维尔,加蓬 o 伦敦大学学院地理系,英国伦敦 p 利兹大学地理学院,英国利兹 q 美国宇航局总部,华盛顿特区,美国 r 新加坡国立大学地理系,新加坡
激光雷达 (光检测和测距) 是一种利用发射激光脉冲的飞行时间来测量仪器和目标之间精确距离的方法 ( Gardner, 1982 ; Sun, 2017 ; Zhou et al., 2017 )。当作为轨道有效载荷时,激光雷达可对表面进行连续测距测量,沿航天器轨道建立地形剖面。只要有合适的轨道和测量节奏,就可以构建整个星球的地形图,精度达到厘米到米,并具有精确的大地测量控制。对月球和火星的轨道激光雷达测量提供了全球地形图,这些图是科学研究和探索工作的基础数据集。通过测量透射和反射的激光脉冲能量,可以确定激光波长下表面的反射率,而不管自然照明条件或表面的热状态如何。从这个角度看,我简要总结了激光雷达在行星科学应用方面的历史,从阿波罗 15 号激光高度计开始,并确定了几种与最紧迫的行星科学问题相关的未来技术和测量概念。我的目的是强调如何以新的方式使用两种基本的激光雷达测量(飞行时间和接收的激光能量)来提供独特的科学测量。我将这个观点限制在行星科学激光雷达研究上,并不关注丰富的地球科学激光雷达任务、地面和机载研究,也不讨论激光雷达在导航和制导目的上的严格使用,因为它越来越多地用于航天器对接、地形相对导航 (TNR) 以及着陆制导和控制。
为主动和被动的光学感官技术提供了互补的方式。此外,现有的雷达传感器具有很高的成本效益,并且在运行在户外操作的机器人和车辆中。我们介绍了雷达场 - 一种为活动雷达成像器设计的神经场景重建方法。我们的方法将具有隐式神经几何形状和反射模型的显式,物理知识的传感器模型团结起来,以直接合成原始雷达测量并提取场景占用率。所提出的方法不依赖卷渲染。相反,我们在傅立叶频率空间中学习字段,并通过原始雷达数据监督。我们验证了我们在各种室外场景中的有效性,包括带有密集车辆和基础设施的城市场景以及MM波长感应的恶劣天气情况。
联合机载激光雷达测深技术专业中心 (JALBTCX) 因其在机载沿海测绘和制图方面的领导地位以及通过其年度技术研讨会创建实践社区而受到认可,这直接促成了本书的写作。JALBTCX 是美国海军气象和海洋学司令部海军海洋学办公室、美国国家海洋和大气管理局、美国地质调查局和美国陆军工程兵团之间的合作伙伴关系。通过 20 场年度研讨会(迄今为止!),国家和国际政府代表、学者、激光雷达制造商和激光雷达测量公司有一个论坛来相互交流,发展地形/水深激光雷达和辅助技术,并发展全球机载沿海测绘和制图市场。只有通过 JALBTCX 合作和社区,才能实现这一全球知识汇编。