LiDAR data acquisition and processing for ecology applications

要約

持続可能な方法で生態系を診断、監視、管理するには、現場での生態学的データの収集が不可欠です。
従来の方法によるこの情報の取得は一般に時間がかかるため、短時間で大量のデータを記録できるため、データ取得の自動化が増加傾向にあります。
地上レーザー スキャナー (TLS)、特に LiDAR センサーは生態学に使用されており、植生の 3D 構造を再構築し、点密度の空間的変化に基づいて生態系の特性を推測することができます。
しかし、ビームごとに得られる情報量が少ないこと、データ分析ツールが不足していること、および機器が高価であるため、その使用は制限されています。
このようにして、低コストの TLS (10,000 ドル未満) が、都市の庭園と生態学的修復の対象地域という 2 つのケーススタディに適用できるデータ取得および処理メカニズムとともに開発されました。
LiDARの向きを垂直面で観測できるように変更し、回転用のモーターを組み込んだことで、高解像度の360度データの取得が可能になった。
自動エラー修正と地理参照のために、モーション センサーと位置センサーも統合されました。
生成されたデータから、植生の高さに沿った点密度変化のヒストグラムが作成され、低木層と樹木層が容易に区別され、最大樹高と低木被度が計算されました。
これらの結果は現場データと一致しており、開発された TLS が植生の構造の複雑さの指標を計算するのに効果的であることが証明されました。

要約(オリジナル)

The collection of ecological data in the field is essential to diagnose, monitor and manage ecosystems in a sustainable way. Since acquisition of this information through traditional methods are generally time-consuming, due to the capability of recording large volumes of data in short time periods, automation of data acquisition sees a growing trend. Terrestrial laser scanners (TLS), particularly LiDAR sensors, have been used in ecology, allowing to reconstruct the 3D structure of vegetation, and thus, infer ecosystem characteristics based on the spatial variation of the density of points. However, the low amount of information obtained per beam, lack of data analysis tools and the high cost of the equipment limit their use. This way, a low-cost TLS (<10k$) was developed along with data acquisition and processing mechanisms applicable in two case studies: an urban garden and a target area for ecological restoration. The orientation of LiDAR was modified to make observations in the vertical plane and a motor was integrated for its rotation, enabling the acquisition of 360 degree data with high resolution. Motion and location sensors were also integrated for automatic error correction and georeferencing. From the data generated, histograms of point density variation along the vegetation height were created, where shrub stratum was easily distinguishable from tree stratum, and maximum tree height and shrub cover were calculated. These results agreed with the field data, whereby the developed TLS has proved to be effective in calculating metrics of structural complexity of vegetation.

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